[发明专利]基于本体分类的商品特征推荐方法

权利要求书

1.基于本体分类的商品特征推荐方法，其特征在于：包括顺序执行的如下步骤：

（1）导入ERP中的商品信息，建立商品特征本体库；

（2）导入ERP中的用户购物记录，按照隐式评分计算公式构建用户-商品二维评分矩阵；

（3）访问商品特征本体库，遍历用户购买过的所有商品，查询这些商品的商品特征集合，生成一组关于商品特征的特征向量，结合用户-商品二维评分矩阵中用户对于商品的评分，综合计算出用户对于特定的商品特征的评分，从而构建出用户-商品特征二维评分矩阵；

（4）集合用户-商品二维评分矩阵和用户-商品特征二维评分矩阵，按照商品特征推荐算法进行推荐商品集合的计算；

（5）再次访问商品特征本体库，对计算出的推荐商品集合进行分类，为每一个分类选取用户对商品评分最高的K件商品作为该类的推荐商品集合。

2.根据权利要求1所述的基于本体分类的商品特征推荐方法，其特征在于：所述步骤（2）具体包括如下步骤：

（21）导入ERP中的用户购物记录；

（22）根据用户i对于商品j的购买记录，计算用户i对于商品j的购买频度F_ij为：

F_ij＝Num/day

其中：day为用户i第一次购买商品j到最后一次购买商品j的时间间隔，单位为天；Num用户i在day期间内购买的商品j的总数量；

（23）对比商品j的平均购买频度Fv_j，计算用户i对于商品j的加权评分R_ij为：

R_ij＝F_ij-Fv_j

Fv_j＝∑F_ij/N

其中：N为购买过商品j的用户数量；加权评分R_ij表示用户i对于商品j的兴趣厚度；

（24）根据隐式评分计算公式计算用户i对于商品j的隐式评分值IR_ij为：

IR_ij＝a+R_ij

其中：a为赋予用户i对于商品j的兴趣厚度的初始值；

（25）获得用户i对所有商品的用户-商品二维评分矩阵为：

R1=IR11IR12...IR1nIR21IR22...IR2n............IRi1IRi2...IRin............IRm1IRm2...IRmn]]>

其中：m为用户总数量，n为商品总数量。