[发明专利]一种基于群体社区的商品推荐方法

权利要求书

1.一种基于群体社区的商品推荐方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1、分析用户的历史购物行为，提取购物操作信息，建立用户兴趣模型；

S2、基于用户的历史购物行为，对提取的购物操作信息进行基于用户兴趣性的聚类分析，将具有共同喜欢的用户聚集为一个社区；

S3、通过对海量用户群的购物行为历史进行分析，挖掘兴趣相似的兴趣圈，基于兴趣圈进行在线商品推荐；

S4、通过用户购物历史，进行反向商品类别分析，依据商品的类别进行产品推荐。

2.如权利要求1所述的一种基于群体社区的商品推荐方法，其特征在于，所述步骤S2具体为：

S21、根据提取的购物操作信息，量化用户对商品的喜好值；

S22、按时间段收集用户对商品的喜好评分数据，构建用户-商品评分矩阵；

S23、根据用户-商品评分矩阵，将具有相似购物喜好的用户聚类为一个社区。

3.如权利要求1或2所述的一种基于群体社区的商品推荐方法，其特征在于：所述购物操作信息包括但不限于点击、收藏、购物车、购买。

4.如权利要求1所述的一种基于群体社区的商品推荐方法，其特征在于：所述步骤S4具体为：

S41、根据若干用户对于多类商品的购买信息，将被若干用户都购买的商品划分为一个商品社区；

S42、根据所述若干用户对于多类商品的购物操作信息，量化用户对商品的喜好值，并将各类商品的用户喜好值求和；

S43、当某个用户对所述各类商品有购买意向时，推荐商品的用户喜好值高的商品给所述用户。

5.如权利要求1所述的一种基于群体社区的商品推荐方法，其特征在于：所述步骤S4还包括通过商品关键字给用户推荐，具体为：

建立商品关键字矩阵；

匹配用户兴趣模型和商品关键字矩阵；

若商品关键字矩阵中某一商品或者某些商品的关键字与用户兴趣模型中用户所喜欢的商品的关键字有类似的，则将商品关键字矩阵中所述某一商品或者某些商品推荐给用户。

6.如权利要求1所述的一种基于群体社区的商品推荐方法，其特征在于：所述步骤S3通过Metis算法挖掘兴趣相似的兴趣圈。