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(19)国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN115018594A(43)申请公布日2022.09.06(21)申请号202210795539.5(22)申请日2022.07.06(71)申请人李鑫地址237000安徽省六安市金安区中市街道康乐社区人民路69号(72)发明人李鑫程鹿云杨水月尹如君(51)Int.Cl.G06Q30/06(2012.01)G06F16/9535(2019.01)G06F16/9537(2019.01)权利要求书3页说明书7页附图1页(54)发明名称基于大数据的电子商务平台商品智能推荐系统及方法(57)摘要本发明公开了基于大数据的电子商务平台商品智能推荐系统,数据采集系统用于采集用户浏览和购买商品的历史信息,并通过计算用户浏览和购买的历史信息得到用户喜欢商品ID;用户推荐系统根据用户喜欢商品ID向用户推荐与喜欢商品ID相适配的类似商品ID,用户监测系统用于对不感兴趣商品ID的用户进行二次商品推荐处理,即通过用户监测系统对针对用户的停止推荐信号和不推荐信号进行处理,即采用用户区域推送管理和用户身边朋友喜欢商品ID推送管理的结合方式,针对用户进行外部环境商品ID管理和内部朋友喜欢商品ID管理,采用内外结合的方式,实现对用户商品的二次精准推荐。CN115018594ACN115018594A权利要求书1/3页1.基于大数据的电子商务平台商品智能推荐系统,其特征在于,包括数据采集系统、用户推荐系统和用户监测系统;所述数据采集系统用于采集用户浏览和购买商品的历史信息,并通过计算用户浏览和购买的历史信息得到用户喜欢商品ID;所述用户推荐系统根据用户喜欢商品ID向用户推荐与喜欢商品ID相适配的类似商品ID;其中,用户推荐系统还针对用户对推荐的喜欢商品ID的浏览信息得出感兴趣商品ID和不感兴趣商品ID;所述用户监测系统用于对不感兴趣商品ID的用户进行二次商品推荐处理。2.根据权利要求1所述的基于大数据的电子商务平台商品智能推荐系统,其特征在于,所述数据采集系统采集用户浏览和购买商品的历史信息包括用户的浏览数据、时间容量数据、频率数据以及时间区域数据。3.根据权利要求2所述的基于大数据的电子商务平台商品智能推荐系统,其特征在于,数据采集系统针对用户喜欢商品ID的采集分析过程如下:步骤一:浏览数据为近三个月内用户浏览商品的次数和类似商品的次数之和,标记为Ci;步骤二:时间容量数据为近三个月内用户浏览商品和类似商品的时间之和,标记为Ti;步骤三:频率数据为近三个月内用户浏览商品和类似商品的频率之和,标记为Pi;步骤四:时间区域数据为近三个月内用户浏览商品和类似商品在某一时间段的次数之和,标记为Di;步骤五:通过公式获取用户喜欢商品ID的预览值Pj,其中,d1、d2与d3均为预设比例系数,d1、d2与d3均大于零,θ为误差修正因子,θ的取值为1.687423;步骤六:将用户喜欢商品ID的预览值Pj与用户喜欢商品ID的预览阈值YH进行比较:若用户喜欢商品ID的预览值Pj≥用户喜欢商品ID的预览阈值YH,则判定用户对该商品ID接受度高,生成推荐信号并将推荐信号与对应的商品ID及类似商品ID发送至用户推荐系统。4.根据权利要求3所述的基于大数据的电子商务平台商品智能推荐系统,其特征在于,用户推荐系统接收推荐信号与推荐信号所对应的商品ID及类似商品ID后,用户推荐系统对商品的持续推荐处理过程为:S1:获取用户推荐系统向用户推荐后一个月内的用户针对该推荐商品的点击量、用户针对该推荐商品的浏览时间总长和用户针对该推荐商品的搜索类似商品ID的次数之和,用户针对该推荐商品的点击量标记为Xi,用户针对该推荐商品的浏览时间总长标记为Yi,用户针对该推荐商品的搜索类似商品ID的次数之和标记为Zi;S2:将用户针对该推荐商品的点击量标记为Xi,用户针对该推荐商品的浏览时间总长标记为Yi,用户针对该推荐商品的搜索类似商品ID的次数之和标记为Zi分别赋予修正因子2CN115018594A权利要求书2/3页x、y和z,x>y>z>0,且x+y+z=3.6875;再依据公式计算得到进一个月内用户的感兴趣系数Wi,α、β和δ均为权重系数,α>β>δ,且α+β+δ=4.3212;S3:将近一个月用户的感兴趣系数Wi与用户感兴趣阈值w相比较:若用户的感兴趣系数Wi≥用户感兴趣阈值w时,则表明用户对该推荐商品ID感兴趣度高,将该推荐商品ID及所对应的类似商品ID生成用户的持续推荐信号并发送至用户推荐系统。5.根据权利要求4所述的基于大数据的电子商务平台商品智能推荐系统,其特征在于,S3中若用户的感兴趣系数Wi<用户感兴趣阈值w时,则表明用户对该推荐商品ID不感兴趣,将该推荐商品ID及所对应的类似商品ID生成用户的停止推荐信号并发送至用户推荐系统