[发明专利]一种O2O电商场景下用户的多种推荐算法的融合方法

权利要求书

1.一种O2O电商场景下用户的多种推荐算法的融合方法，其特征在于，方法步骤包括：

S1、收集用户信息；

S2、将协同过滤和内容融合，采用融合的个性化推荐算法处理用户信息；

S3、对处理后的信息进行校正；

S4、综合个性化推荐算法和校正结果，向用户推荐个性化商品；

S5、追踪用户对推荐商品的接受情况，并收集相关数据。

2.根据权利要求1所述的一种O2O电商场景下用户的多种推荐算法的融合方法，其特征在于，在S1中，收集的信息内容包括用户在购物平台上的浏览、收藏和购买的商品信息。

3.根据权利要求1所述的一种O2O电商场景下用户的多种推荐算法的融合方法，其特征在于，在S2中，首先将购物平台上的商品分解为一系列标签，并根据标签进行分类；接着对收集的用户信息进行标签化处理，计算每个用户的兴趣标签，并根据用户的兴趣标签近似度进行分组；然后参考同组用户的兴趣标签及个人兴趣标签来推荐用户感兴趣的商品信息；最后对新推出的商品进行标签化处理，根据新商品的标签与用户兴趣标签的匹配度进行相关推荐。

4.根据权利要求1所述的一种O2O电商场景下用户的多种推荐算法的融合方法，其特征在于，在S3中，引入商品展示位置加权、门店品类加权、考虑当前用户所处的场景信息对个性化推荐算法结果进行校正。

5.根据权利要求1所述的一种O2O电商场景下用户的多种推荐算法的融合方法，其特征在于，在S5中，对用户进行商品推荐后，追踪用户对商品的浏览、收藏和购买情况。