[发明专利]一种面向大型电子商务系统的混合推荐系统

说明书

本发明提供一种面向大型电子商务系统的混合推荐系统，包括主动推荐模块，用于通过用户主动设置资料，将处理数据推荐至所述用户；被动推荐模块，用于通过抓取用户访问信息，对所述信息进行处理并将处理结果数据推荐至所述用户；推荐更新模块，用于设置更新时间，重置系统推荐数据并触发系统重新采集所述用户信息。本发明通过设置了推荐更新模块，可以将检索推荐结果安装一定的时间进行重置，提高了推荐结果的时效性，极大地提高了用户对商品搜索的体验。

技术领域

本发明涉及互联网数据应用技术领域，具体涉及一种面向大型电子商务系统的混合推荐系统。

背景技术

网络购物这一新兴的消费方式已经走进了千家万户，而网络上各种电子商务平台也应运而生，各商家通过该平台进行商务活动从而保证商务顺利运营，有别于传统意义的销售渠道，企业电子商务平台是虚拟的网络空间，它不受时间和空间的限制，具有高效性和直通性。电子商务平台不仅能对供应链上的各种资源进行优化整合，还能有效及时响应用户需求，挖掘用户潜在需求，能在链条的双向上创造价值。

随着电子商务的发展，电子商务平台中的商品数量呈指数增长，形成了海量数据，客户很难从如此浩瀚的商品海洋中挑选出对他有价值的商机。如何对商机信息进行有效的组织和展示，如何尽可能地了解客户的兴趣和爱好，以优化网站设计从而方便用户获取商机成为电子商务发展过程中迫切需要解决的问题。

传统的电子商务推荐一般存在着推荐结果个性化程度不高、覆盖率低、推荐结果的流行度不高、实时性较差等问题，严重的影响了用户对商品搜索的体验。

发明内容

针对现有技术的不足，本发明提供一种面向大型电子商务系统的混合推荐系统，目的在于利用统计学、人工智能数据挖掘等技术，分析客户在电子商务网站的访问操作，产生客户感兴趣的商机信息的推荐结果，从而帮助客户及时准确高效地获取所需资源。

为实现以上目的，本发明通过以下技术方案予以实现：

一种面向大型电子商务系统的混合推荐系统，包括：

主动推荐模块，用于通过用户主动设置资料，将处理数据推荐至所述用户；

被动推荐模块，用于通过抓取用户访问信息，对所述信息进行处理并将处理结果数据推荐至所述用户；

推荐更新模块，用于设置更新时间，重置系统推荐数据并触发系统重新采集所述用户信息。

进一步地，所述主动推荐模块包括：

喜好预设子模块，用于用户主动选择个人喜好、关注和订阅类型，同时设定个人关键词；

信息存储子模块，用于将用户设定的喜好信息存储至系统数据库中；

信息处理子模块，用于提取数据库关键词，根据所述关键词进行相似性匹配和检索相关度排序；

信息匹配子模块，用于将所述处理结果与电子商务系统数据库进行识别匹配，并按照相关度进行结果排序；

产品展示子模块，用于将所述匹配结果推荐给所述用户。

进一步地，所述被动推荐模块包括：

访问信息记录子模块，用于记录用户访问过程中的所有操作行为信息；

信息存储子模块，用于对所述信息进行预处理并存储形成数据库；

数据分析子模块，用于对所述数据库中的数据进行分析，并提取具有代表性的内容特征值；

数据匹配子模块，用于根据推荐规则对所述内容特征值进行相关性分析和相识度匹配，对匹配后的数据按照内容特征值的权重信息进行排序；

产品展示子模块，用于将所述匹配结果推荐给所述用户。