[發明專利]基于用戶屬性和商品類型的商品推薦方法、系統及設備

有效

• 申請號: 201911304899.5
• 申請日: 2019-12-17
• 公開（公告）號: CN110992153B
• 公開（公告）日: 2023-06-16
• 發明（設計）人: 慕暢
• 申請（專利權）人: 深圳市夢網視訊有限公司
• 主分類號: G06Q30/0601
• 分類號: G06Q30/0601;G06F16/901
• 代理公司: 深圳市精英專利事務所 44242
• 代理人: 馮筠

1.一種基于用戶屬性和商品類型的商品推薦方法，其特征在于，所述方法包括：

根據用戶商品交易數據，創建分類用戶商品關聯信息表；

統計各用戶類別對各商品的總購買頻次；統計各用戶類別對各商品的關聯購買頻次；

其中，設商品平臺總共有n種商品，用集合G＝{G₁，G₂，…G_n}表示；n表示商品種類數，也稱商品節點數；總共有k種用戶類別，用集合C＝{c₁，c₂，…c_k}表示；

用戶類別c_x對商品G_i的總購買頻次用k×n矩陣CF3＝{(R3(c_x))_i}表示；

用戶類別c_x對商品G_i的關聯購買頻次用k×n矩陣CF2＝{(R2(c_x))_i}表示；

(R2(c_x))_i＝(R3(c_x))_i-(R1(c_x))_i；其中(R1(c_x))_i表示用戶類別c_x對商品G_i的單獨購買頻次；商品G_i的單獨購買頻次表示僅僅購買單一商品G_i的頻次；商品G_i的關聯購買頻次表示購買的商品中包含商品G_i的頻次，也即商品G_i與所有其他商品同時購買的頻次；

根據各用戶類別對各商品的總購買頻次及各商品單價，計算各商品的總價值；

計算各用戶類別各商品的關聯權重、頻次權重、價值權重；

其中，(W₁(c_x))_i表示用戶類別c_x所購買的商品G_i的關聯權重；

根據用戶商品交易數據，統計各用戶類別的商品有向同時購買的頻次；并創建各用戶類別的有向商品購買頻次矩陣；

其中，商品G_i與G_j之間是否存在有向同時購買觸發關系用n×n矩陣GG1(c_x)＝{(R4(c_x))_ij}表示，GG1(c_x)表示用戶類別c_x的有向商品購買頻次矩陣；(R4(c_x))_ij表示用戶類別c_x購買商品G_i時觸發購買商品G_j的頻次；

根據所述各用戶類別的有向商品購買頻次矩陣，創建各用戶類別的無向商品購買頻次矩陣；

其中，用戶類別c_x的無向商品購買頻次矩陣用n×n矩陣GG2(c_x)＝{(R5(c_x))_ij}表示；GG2(c_x)表示用戶類別c_x的無向商品購買頻次矩陣，(R5(c_x))_ij的值表示用戶類別c_x的交易數據中商品G_i與G_j同時購買的頻次；

對各用戶類別的有向商品購買頻次矩陣進行歸一化處理，得到對應的有向商品購買加權頻次矩陣；

計算各用戶類別各商品的觸發中心度；

所述計算各用戶類別各商品的觸發中心度具體為：

其中，(D₁(c_x))_i表示用戶類別c_x所購買商品G_i的觸發中心度；(CF(c_x))_i表示用戶類別c_x所購買商品G_i的觸發度，即用戶類別c_x購買商品G_i時觸發購買其他商品種類的歸一化頻次；其中i≠j，(F2_x)_ij表示用戶類別c_x購買商品G_i時觸發購買商品G_j的歸一化頻次值；

計算各用戶類別各商品的網絡核心度；

所述計算各用戶類別各商品的網絡核心度包括：

根據所述無向商品購買頻次矩陣，構建商品連接關系網絡；

對于存在直接或間接連接的商品節點G_i和G_j，獲取商品節點G_j相對節點G_i的節點等級lev；

計算各用戶類別各商品節點的網絡中位度；

計算各用戶類別各商品節點的網絡核心度；

所述根據所述無向商品購買頻次矩陣GG2(c_x)，構建商品連接關系網絡，具體為：

以商品為節點，商品之間的連接關系為邊，商品之間同時購買的頻次為邊權值，構建商品連接關系網絡；

若商品節點G_i和G_j之間存在同時購買觸發關系，則商品節點G_i和G_j之間添加一條連接邊；商品節點G_i和G_j之間還可存在間接連接關系，通過包含至少1個中間節點和至少2條連接邊形成的路徑相連，所述路徑的數量至少一條；

對于存在直接或間接連接的商品節點G_i和G_j，獲取商品節點G_j相對節點G_i的節點等級lev；

設G_i為原節點，若商品節點G_i和G_j之間存在直接連接關系，則節點G_j為G_i的1級節點；

若商品節點G_i和G_j之間存在間接連接關系且通過m條節點路徑相連，m≥1，m條節點路徑集合用P＝{path₁，path₂，…G_m}表示；P中各節點路徑對應包含的連接邊數量用S＝{side₁，side₂，…side_m}表示，則節點G_j相對節點G_i的節點等級lev＝min(S)，min(S)≥2，min()表示取最小值；

所述計算各用戶類別各商品節點的網絡中位度具體為：

其中，(FB(c_x))_i表示用戶類別c_x的商品節點G_i的網絡中位度；lev_ij表示與商品節點G_i直接或間接連接的商品節點G_j的節點等級；(R3(c_x))_j表示與商品節點G_i直接或間接連接的商品節點G_j對應商品的總購買頻次，也即用戶類別c_x對商品G_j的總購買頻次；n表示商品節點總數；

所述計算各用戶類別各商品節點的網絡核心度具體為：

其中，(H₁(c_x))_i表示用戶類別c_x的商品節點G_i的網絡核心度；

分別將各用戶類別各商品的關聯權重、頻次權重、價值權重、觸發中心度、網絡核心度進行歸一化處理，得到對應的加權關聯權重、加權頻次權重、加權價值權重、加權觸發中心度、加權網絡核心度；

將加權關聯權重、加權頻次權重、加權價值權重、加權觸發中心度、加權網絡核心度進行加權求和，得到分類用戶商品的最佳節點度；

根據分類用戶商品的最佳節點度大小對相應的分類用戶進行商品推薦。