[發(fā)明專利]一種面向大型電子商務系統(tǒng)的混合推薦系統(tǒng)

在審

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• 申請日: 2018-09-11
• 公開（公告）號: CN109255682A
• 公開（公告）日: 2019-01-22
• 發(fā)明（設計）人: 傅曉林;黃巍
• 申請（專利權）人: 廣東布田電子商務有限公司
• 主分類號: G06Q30/06
• 分類號: G06Q30/06;G06Q30/02
• 代理公司: 合肥匯融專利代理有限公司 34141
• 代理人: 楊家坤

本發(fā)明提供一種面向大型電子商務系統(tǒng)的混合推薦系統(tǒng)，包括主動推薦模塊，用于通過用戶主動設置資料，將處理數據推薦至所述用戶；被動推薦模塊，用于通過抓取用戶訪問信息，對所述信息進行處理并將處理結果數據推薦至所述用戶；推薦更新模塊，用于設置更新時間，重置系統(tǒng)推薦數據并觸發(fā)系統(tǒng)重新采集所述用戶信息。本發(fā)明通過設置了推薦更新模塊，可以將檢索推薦結果安裝一定的時間進行重置，提高了推薦結果的時效性，極大地提高了用戶對商品搜索的體驗。

技術領域

本發(fā)明涉及互聯(lián)網數據應用技術領域，具體涉及一種面向大型電子商務系統(tǒng)的混合推薦系統(tǒng)。

背景技術

網絡購物這一新興的消費方式已經走進了千家萬戶，而網絡上各種電子商務平臺也應運而生，各商家通過該平臺進行商務活動從而保證商務順利運營，有別于傳統(tǒng)意義的銷售渠道，企業(yè)電子商務平臺是虛擬的網絡空間，它不受時間和空間的限制，具有高效性和直通性。電子商務平臺不僅能對供應鏈上的各種資源進行優(yōu)化整合，還能有效及時響應用戶需求，挖掘用戶潛在需求，能在鏈條的雙向上創(chuàng)造價值。

隨著電子商務的發(fā)展，電子商務平臺中的商品數量呈指數增長，形成了海量數據，客戶很難從如此浩瀚的商品海洋中挑選出對他有價值的商機。如何對商機信息進行有效的組織和展示，如何盡可能地了解客戶的興趣和愛好，以優(yōu)化網站設計從而方便用戶獲取商機成為電子商務發(fā)展過程中迫切需要解決的問題。

傳統(tǒng)的電子商務推薦一般存在著推薦結果個性化程度不高、覆蓋率低、推薦結果的流行度不高、實時性較差等問題，嚴重的影響了用戶對商品搜索的體驗。

發(fā)明內容

針對現有技術的不足，本發(fā)明提供一種面向大型電子商務系統(tǒng)的混合推薦系統(tǒng)，目的在于利用統(tǒng)計學、人工智能數據挖掘等技術，分析客戶在電子商務網站的訪問操作，產生客戶感興趣的商機信息的推薦結果，從而幫助客戶及時準確高效地獲取所需資源。

為實現以上目的，本發(fā)明通過以下技術方案予以實現：

一種面向大型電子商務系統(tǒng)的混合推薦系統(tǒng)，包括：

主動推薦模塊，用于通過用戶主動設置資料，將處理數據推薦至所述用戶；

被動推薦模塊，用于通過抓取用戶訪問信息，對所述信息進行處理并將處理結果數據推薦至所述用戶；

推薦更新模塊，用于設置更新時間，重置系統(tǒng)推薦數據并觸發(fā)系統(tǒng)重新采集所述用戶信息。

進一步地，所述主動推薦模塊包括：

喜好預設子模塊，用于用戶主動選擇個人喜好、關注和訂閱類型，同時設定個人關鍵詞；

信息存儲子模塊，用于將用戶設定的喜好信息存儲至系統(tǒng)數據庫中；

信息處理子模塊，用于提取數據庫關鍵詞，根據所述關鍵詞進行相似性匹配和檢索相關度排序；

信息匹配子模塊，用于將所述處理結果與電子商務系統(tǒng)數據庫進行識別匹配，并按照相關度進行結果排序；

產品展示子模塊，用于將所述匹配結果推薦給所述用戶。

進一步地，所述被動推薦模塊包括：

訪問信息記錄子模塊，用于記錄用戶訪問過程中的所有操作行為信息；

信息存儲子模塊，用于對所述信息進行預處理并存儲形成數據庫；

數據分析子模塊，用于對所述數據庫中的數據進行分析，并提取具有代表性的內容特征值；

數據匹配子模塊，用于根據推薦規(guī)則對所述內容特征值進行相關性分析和相識度匹配，對匹配后的數據按照內容特征值的權重信息進行排序；

產品展示子模塊，用于將所述匹配結果推薦給所述用戶。