[發明專利]一種基于支持向量機SVM的電子商務推薦方法在審
| 申請號： | 201410107196.4 | 申請日： | 2014-03-21 |
| 公開（公告）號： | CN103886486A | 公開（公告）日： | 2014-06-25 |
| 發明（設計）人： | 楊正華;曾愛華;丁雷;唐潔 | 申請（專利權）人： | 吉首大學 |
| 主分類號： | G06Q30/02 | 分類號： | G06Q30/02 |
| 代理公司： | 暫無信息 | 代理人： | 暫無信息 |
| 地址： | 416000 湖南省湘西*** | 國省代碼： | 湖南;43 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 一種 基于 支持 向量 svm 電子商務 推薦 方法 | ||
【權利要求書】：
1.一種基于支持向量機SVM的電子商務組合推薦方法，其特征在于，所述支持向量機SVM推薦方法包括如下步驟：
步驟一，提取商品的用戶評價信息，支持向量機分類器對商品評價分為有效和無效兩類；
步驟二，對有效評價，應用SVM把評價表示為多維特征向量，填充用戶項目矩陣；
步驟三，對無效評價，通過訓練樣本預測評分的方法填充用戶項目矩陣；
步驟四，根據各個項目的重要性對核函數相應的分量賦予相應的權重；
步驟五，結合用戶行為和支持向量機SVM評價預測方法進行組合預測；
步驟六，預測結果并進行推薦。
2.根據權利要求1中所述的方法，其特征在于，支持支持向量機分類器SVM，是基于統計學習理論的一種最優判別函數，并確定分類映射，????????????????????????????????????????????????，其中，,T是評價集合，P評價有用性集合。
3.根據權利要求1中所述的方法，其特征在于，所述的用戶商品項目矩陣，是表示對第i個商品的第j個特征評價向量。
4.根據權利要求1中所述的方法，其特征在于，所述的核函數在預測方法中，核函數表示為，為特征空間的一個內積。
5.根據權利要求1中所述的方法，其特征在于，所述項目的重要性包括外觀、品牌、質量、服務等商品屬性值。
6.根據權利要求1中所述的方法，其特征在于，所述用戶行為，包括瀏覽商品、收藏商品、加入購入車、購買商品等。
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