[发明专利]一种基于用户行为日志的海运报价推荐系统与方法

权利要求书

1.一种基于用户搜索日志的海运报价推荐系统，其特征在于，所述系统包括：

用户交互模块，用于搜索和查看海运报价产品并对系统进行配置，同时用于记录用户的搜索日志；

数据预处理模块，用于从用户交互模块中抽取用户个人信息、报价产品信息和用户搜索日志，提取用户特征向量、报价产品特征向量，并把搜索日志转化为用户偏好矩阵；

推荐引擎模块，用于计算用户之间的相似度以及报价产品之间的相似度，根据相似度以及用户偏好矩阵预测用户对其它报价产品的偏好从而为用户推荐海运报价产品；

所述报价产品之间的相似度具体算法包括：

从用户偏好矩阵中提取与报价i和j相关的所有数据，根据公式sim(i,j)＝((t_j-t_t)/(|t_j-t_t|))(λ·w_ij+(1-λ)·c(t_t,t_j))计算报价i和j之间的相似度；w_ij是Jaccard公式或余弦相似度用于依据偏好矩阵数据计算i和j之间的相似度，λ是融合参数，c(t_t,t_j)是信息衰老函数，用于控制不同时效性的报价对相似度的影响，其中，t_t表示当前日期，t_j表示报价航线的截关日期，(t_j-t_t)/(|t_j-t_t|)用于控制过滤已失效的报价，若报价航线的截关日期t_j在当前日期t_t之前则sim(i,j)0；选择与用户搜索过的报价相似度大于0的报价，根据公式预测用户u对报价i的偏好，其中，J代表用户u的实际偏好数据集，r_uj代表用户u对报价j的实际偏好，和是所有用户对报价i和j的偏好的平均值，sim(i,j)代表报价j与报价i之间的相似度；对预测偏好进行排序，选择预测偏好值大于α的报价或预测偏好值最大的n个报价作为用户的推荐结果。

2.一种基于用户搜索日志的海运报价推荐方法，其特征在于，包括步骤：

1)根据用户个人信息提取用户关键属性生成用户特征向量；

2)将用户搜索日志，转化为用户偏好矩阵；

3)依据公式计算用户i与用户j之间的距离，其中，p代表用户特征种类集合，是含有特征f的用户i和j的相异度，通过权重α_f控制不同特征f对相似度的影响；选择与用户i相似度最高的N个用户，从用户偏好矩阵中提取N个用户的报价偏好数据，并过滤报价已过期的偏好数据，作为推荐给用户i的候选报价集合；针对候选集合中的每条报价通过score＝∑_j∈R(1-d(i,j)/d_all)*r_j预测用户i对报价的偏好，其中R是候选集合中同一报价的所有偏好列表，d_all是用户i与列表中用户的距离之和，r_j是列表中用户j对报价的偏好；则与用户相似度越高且偏好值越大的报价预测偏好值越大；对预测偏好进行排序，选择预测偏好值大于α的报价或预测偏好值最大的n个报价作为用户的推荐结果。