本發(fā)明涉及互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用平臺(tái)，通過(guò)推薦算法當(dāng)用戶(hù)瀏覽電子商務(wù)平臺(tái)時(shí)給于最合適的商品推薦。

背景技術(shù)：

個(gè)性化推薦技術(shù)通過(guò)研究不同用戶(hù)的興趣,主動(dòng)為用戶(hù)推薦最需要的資源,從而更好地解決互聯(lián)網(wǎng)信息日益龐大與用戶(hù)需求之間的矛盾，目前,推薦技術(shù)被廣泛應(yīng)用到電子商務(wù)、數(shù)字圖書(shū)館、新聞網(wǎng)站等系統(tǒng)中。在典型協(xié)同過(guò)濾推薦系統(tǒng)中，主要是通過(guò)用戶(hù)數(shù)據(jù)基礎(chǔ)信息不會(huì)進(jìn)行分類(lèi)，推薦是通過(guò)商品購(gòu)買(mǎi)行為收藏等行為行進(jìn)推薦，通過(guò)最近相同行為的用戶(hù)進(jìn)行推薦商品，缺點(diǎn)是用戶(hù)可能只有少數(shù)特征相同推薦的商品也不會(huì)有太多價(jià)值；從技術(shù)角度來(lái)講，數(shù)據(jù)挖掘是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機(jī)的實(shí)際數(shù)據(jù)中，提取隱含在其中人們事先不知道但又是潛在有用的信息和知識(shí)的過(guò)程；從商業(yè)角度來(lái)講，數(shù)據(jù)挖掘是一種新的商業(yè)信息處理技術(shù)，其主要特點(diǎn)是對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)中的大量業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行抽取、轉(zhuǎn)換、分析和其他模型化處理，從中提取有利于商業(yè)決策的關(guān)鍵信息和知識(shí)；通過(guò)大數(shù)據(jù)漏斗的篩選，數(shù)據(jù)的可歸類(lèi)性與價(jià)值等級(jí)更高，通過(guò)此類(lèi)數(shù)據(jù)加上典型的協(xié)同過(guò)濾算法后的推薦通更準(zhǔn)確的推薦給用戶(hù)最想要的商品。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

本發(fā)明的主要目的在于通過(guò)大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)值做為依賴(lài)性，通過(guò)數(shù)據(jù)做為基礎(chǔ)，結(jié)合協(xié)同過(guò)濾推薦算法進(jìn)行商品評(píng)分，通過(guò)評(píng)分給于用戶(hù)最合適的商品進(jìn)行有力的推薦。

為達(dá)到上述目的，本發(fā)明采用如下技術(shù)方案：

一種基于電子商務(wù)平臺(tái)個(gè)性化推薦算法，通過(guò)相同人群的個(gè)人行為結(jié)合成集體行為后對(duì)行為后的結(jié)果進(jìn)行計(jì)算并把結(jié)果返回及推薦給本人群用戶(hù)。

進(jìn)一步的，通過(guò)大數(shù)據(jù)結(jié)果對(duì)人群進(jìn)行分類(lèi)包括：數(shù)據(jù)平臺(tái)會(huì)通過(guò)消息中間件相對(duì)實(shí)時(shí)的收到用戶(hù)系統(tǒng)的用戶(hù)實(shí)名信息進(jìn)行數(shù)據(jù)分析計(jì)算出用戶(hù)所屬人群。

進(jìn)一步的，通過(guò)相同人群的個(gè)人行為結(jié)合成集體行為后對(duì)行為后的結(jié)果對(duì)行為行進(jìn)分析：大數(shù)據(jù)平臺(tái)會(huì)通過(guò)消息中間件相對(duì)實(shí)時(shí)的收到應(yīng)用系統(tǒng)日志信息，對(duì)人群的操作行計(jì)行統(tǒng)一與記錄，把記錄結(jié)果交于消息中間件通過(guò)消息發(fā)送至行為合并計(jì)算平臺(tái)。

進(jìn)一步的，通過(guò)用戶(hù)及行為的統(tǒng)一記錄完成后發(fā)送于計(jì)算平臺(tái)，計(jì)算平臺(tái)同過(guò)基礎(chǔ)的人群分類(lèi)，商品上架時(shí)間等因素進(jìn)行評(píng)分，并定更新商品評(píng)分?jǐn)?shù)據(jù)。

進(jìn)一步的，所述中間件商品評(píng)分?jǐn)?shù)據(jù)更新后隔日對(duì)商品進(jìn)行重新統(tǒng)計(jì)top100的商品寫(xiě)入推薦庫(kù)并重寫(xiě)商品全文搜索引擎的索引。

進(jìn)一步的，當(dāng)用戶(hù)在電商平臺(tái)進(jìn)行瀏覽時(shí)，對(duì)于商品詳請(qǐng)，購(gòu)物車(chē)，訂單結(jié)算及搜索結(jié)果時(shí)隨機(jī)顯示本人群評(píng)分最高的商品進(jìn)行顯示。

本發(fā)明提供了一種通過(guò)大數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)使用協(xié)同過(guò)濾推薦算法進(jìn)行推薦的一種技術(shù)綜合式發(fā)明，由真實(shí)用戶(hù)操作行為進(jìn)行數(shù)據(jù)收集依據(jù)，通過(guò)用戶(hù)的權(quán)重、時(shí)間、行為對(duì)本人群的商品喜好進(jìn)行綜合評(píng)分，并定時(shí)進(jìn)行評(píng)分重計(jì)算進(jìn)行推薦商品。

附圖說(shuō)明

圖1是大數(shù)據(jù)收集流程圖；

圖2是大數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)與分析的流程示意圖；

圖3是電子商務(wù)平臺(tái)個(gè)性化推薦流程示意圖。

具體實(shí)施方式

以下通過(guò)具體實(shí)施例進(jìn)一步說(shuō)明本發(fā)明。但實(shí)施例的具體細(xì)節(jié)僅用于解釋本發(fā)明，不應(yīng)理解為對(duì)本發(fā)明總的技術(shù)方案的限定。

如圖1、圖2、圖3所示的一種基于電子商務(wù)平臺(tái)個(gè)性化推薦算法，通過(guò)相同人群的個(gè)人行為結(jié)合成集體行為后對(duì)行為后的結(jié)果進(jìn)行計(jì)算并把結(jié)果返回及推薦給本人群用戶(hù)；在個(gè)體用戶(hù)有明確的基礎(chǔ)信息情況下，通過(guò)大數(shù)據(jù)結(jié)果對(duì)人群進(jìn)行分類(lèi)，數(shù)據(jù)平臺(tái)會(huì)通過(guò)消息中間件相對(duì)實(shí)時(shí)的收到用戶(hù)系統(tǒng)的用戶(hù)實(shí)名信息進(jìn)行數(shù)據(jù)分析計(jì)算出用戶(hù)所屬人群；通過(guò)相同人群的個(gè)人行為結(jié)合成集體行為后對(duì)行為后的結(jié)果對(duì)行為行進(jìn)分析：大數(shù)據(jù)平臺(tái)會(huì)通過(guò)消息中間件相對(duì)實(shí)時(shí)的收到應(yīng)用系統(tǒng)日志信息，對(duì)人群的操作行計(jì)行統(tǒng)一與記錄，把記錄結(jié)果交于消息中間件通過(guò)消息發(fā)送至行為合并計(jì)算平臺(tái)；計(jì)算平臺(tái)通過(guò)基礎(chǔ)的人群分類(lèi)，商品上架時(shí)間等因素進(jìn)行評(píng)分，并定期更新商品評(píng)分?jǐn)?shù)據(jù)；中間件商品評(píng)分?jǐn)?shù)據(jù)更新后隔日對(duì)商品進(jìn)行重新統(tǒng)計(jì)top100的商品寫(xiě)入推薦庫(kù)并重寫(xiě)商品全文搜索引擎的索引；當(dāng)用戶(hù)在電商平臺(tái)進(jìn)行瀏覽時(shí)，對(duì)于商品詳請(qǐng)，購(gòu)物車(chē)，訂單結(jié)算及搜索結(jié)果時(shí)隨機(jī)顯示本人群評(píng)分最高的商品進(jìn)行顯示；通過(guò)大數(shù)據(jù)分析的結(jié)果為基石，加上通過(guò)用戶(hù)群的購(gòu)買(mǎi)行為，進(jìn)入商品詳情及加入購(gòu)物車(chē)等行為做為基礎(chǔ)值對(duì)商品進(jìn)行評(píng)分，通過(guò)時(shí)間為軸心綜合評(píng)價(jià)商品的分?jǐn)?shù)并進(jìn)行推薦。

一種基于電子商務(wù)平臺(tái)個(gè)性化推薦算法中，大數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)包括：用戶(hù)注冊(cè)時(shí)輸入的基本信息及實(shí)名認(rèn)證結(jié)果信息，用戶(hù)使用平臺(tái)頻次，用戶(hù)的購(gòu)買(mǎi)行為，瀏覽商品行為，加入購(gòu)物車(chē)行為，收藏商品行為做為基礎(chǔ)為度，通過(guò)以上行為進(jìn)行人群分析最終分成四種人群：通過(guò)用戶(hù)的性別，年齡等基礎(chǔ)信息分成四類(lèi)人群，分別是快消費(fèi)人群、輕奢人群、奢侈品人群以及最新品人群；四類(lèi)人群定義：（1）快消費(fèi)人群定義：對(duì)于平臺(tái)活動(dòng)關(guān)注力度高，主要消費(fèi)品為快消品如口紅，香水等周期性比較固定，對(duì)于品牌的購(gòu)買(mǎi)有多元化的消費(fèi)者；（2）輕奢人群定義：對(duì)于平臺(tái)活動(dòng)關(guān)注力度高，主要消費(fèi)品是一線或二線的流行品牌，對(duì)于商品的價(jià)格比較關(guān)注，主要是年青一代白領(lǐng)人群，對(duì)于廣告與流行度商品購(gòu)買(mǎi)欲望較強(qiáng)：（3）奢侈品人群定義：對(duì)于平臺(tái)活動(dòng)關(guān)注力不高，對(duì)于品牌忠誠(chéng)度較高，主要是中年白領(lǐng)等人群，對(duì)于品牌廣告品有較高的興趣，平臺(tái)購(gòu)買(mǎi)力強(qiáng)的人群，對(duì)于商品要求也特別高的人群，可以以月為周期進(jìn)行大額購(gòu)買(mǎi)的人群;（4）最新品人群：對(duì)于平臺(tái)活動(dòng)關(guān)注力不高，對(duì)于品牌忠誠(chéng)度不高，關(guān)注各大品牌最新品的流行先鋒，平臺(tái)購(gòu)買(mǎi)力效強(qiáng)的人群，對(duì)于商品的要求主要是新品。

用戶(hù)注冊(cè)時(shí)要求用戶(hù)提供用戶(hù)信息，包括用戶(hù)性別、年齡、身份證等基礎(chǔ)信息，當(dāng)用戶(hù)進(jìn)行商品類(lèi)目的瀏覽和搜索時(shí)行為日志分別記錄下用戶(hù)的操作行為，對(duì)重復(fù)瀏覽或多次同一種搜索類(lèi)目和商品以及購(gòu)買(mǎi)行為進(jìn)行記分；每天晚上大數(shù)據(jù)會(huì)對(duì)每天的用戶(hù)行為進(jìn)行重新商品評(píng)分，每個(gè)商品會(huì)通過(guò)有四種人群不同的分值，通過(guò)分值的top保存至緩存服務(wù)及搜索引擎當(dāng)中，當(dāng)用戶(hù)再次瀏覽商品時(shí)，用戶(hù)通過(guò)大數(shù)據(jù)進(jìn)行人群分類(lèi)后，用戶(hù)所有對(duì)商品和商品類(lèi)目的行為操作都會(huì)有評(píng)分，我們可以通過(guò)當(dāng)前用戶(hù)的人群和最近的行為進(jìn)行個(gè)性化推薦，優(yōu)先推薦人群評(píng)分高及最新有興趣的商品，加快用戶(hù)搜索想購(gòu)買(mǎi)商品的動(dòng)作，做到商品推薦高價(jià)值的目的。

本發(fā)明提供了一種通過(guò)大數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)使用協(xié)同過(guò)濾推薦算法進(jìn)行推薦的一種技術(shù)綜合式發(fā)明，由真實(shí)用戶(hù)操作行為進(jìn)行數(shù)據(jù)收集依據(jù)，通過(guò)用戶(hù)的權(quán)重、時(shí)間、行為對(duì)本人群的商品喜好進(jìn)行綜合評(píng)分，并定時(shí)進(jìn)行評(píng)分重計(jì)算進(jìn)行推薦商品。

以上對(duì)本發(fā)明做了詳盡的描述，其目的在于讓熟悉此領(lǐng)域技術(shù)的人士能夠了解本發(fā)明的內(nèi)容并加以實(shí)施，并不能以此限制本發(fā)明的保護(hù)范圍，凡根據(jù)本發(fā)明的精神實(shí)質(zhì)所作的等效變化或修飾，都應(yīng)涵蓋在本發(fā)明的保護(hù)范圍內(nèi)。

技術(shù)特征：

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明涉及一種基于電子商務(wù)平臺(tái)個(gè)性化推薦算法，通過(guò)相同人群的個(gè)人行為結(jié)合成集體行為后對(duì)行為后的結(jié)果進(jìn)行計(jì)算并把結(jié)果返回及推薦給本人群用戶(hù)；提供了一種通過(guò)大數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)使用協(xié)同過(guò)濾推薦算法進(jìn)行推薦的一種技術(shù)綜合式發(fā)明，由真實(shí)用戶(hù)操作行為進(jìn)行數(shù)據(jù)收集依據(jù)，通過(guò)用戶(hù)的權(quán)重、時(shí)間、行為對(duì)本人群的商品喜好進(jìn)行綜合評(píng)分，并定時(shí)進(jìn)行評(píng)分重計(jì)算進(jìn)行推薦商品。

技術(shù)研發(fā)人員：陸佳
受保護(hù)的技術(shù)使用者：德基網(wǎng)絡(luò)科技南京有限公司
技術(shù)研發(fā)日：2017.03.03
技術(shù)公布日：2017.09.01