[发明专利]基于电子商务平台交易的商品品牌特征提取及智能推荐管理方法

说明书

本发明公开基于电子商务平台交易的商品品牌特征提取及智能推荐管理方法，通过分别从用户历史购物订单和各历史购物订单对应的浏览记录中提取商品品牌参数——购物商品价格和浏览商品价格，由此分析出各历史购物订单对应的可接受购物价格范围，进而进一步分析出用户对应各日常购物商品种类对应偏好商品品牌对应的综合可接受购物价格范围，并根据以上从电子商务购物平台中筛选符合条件的商品进行推荐，实现了电子商务平台交易商品品牌特征提取及商品智能推荐，完善了商品推荐功能，深化了商品推荐深度，进而提高了推荐商品与用户实际购物需求的匹配度，从而增强了推荐效果，大大提高了用户线上购物的体验感。

技术领域

本发明属于电子商务平台商品推荐管理技术领域，尤其涉及基于电子商务平台交易的商品品牌特征提取及智能推荐管理方法。

背景技术

随着互联网的普及和电子商务的发展,电子商务平台应用的越来越广泛。现在我们可以通过电脑或手机等设备在足不出户的情况下购买到自己想要的商品。然而信息时代数据爆炸式增长使得用户在海量商品信息面前无所适从,如何在海量数据中剔除不相干的信息、快捷地获取到有价值的信息成为一项挑战工作，由此电子商务平台的个性化推荐系统得以诞生,它通过挖掘出不同用户对应购物商品种类的不同偏好,从而有针对性地进行个性化推荐，在方便购物的同时提高电子商务企业营销能力，因此个性化推荐在电子商务平台具有良好的应用前景。

但目前电子商务平台的个性化推荐功能还不完善，推荐深度不够，具体体现为现在电子商务平台的个性化推荐只是对用户购买的某商品种类对应的偏好商品品牌进行推荐，没有对商品品牌特征进行深入挖掘，进而没有考虑到对用户偏好商品品牌的可接受购物价格进行推荐。由于不同的用户对应的职业、生活背景不同，其对应的消费水平也存在差异，表现在购物过程中就是可接受的购物价格不同，单纯只对用户偏好商品品牌进行推荐，其推荐的商品很大可能存在商品价格不在用户可接受的购物价格范围内的问题，进而导致推荐的商品与用户的实际购物需求匹配度不高，降低了商品推荐效果，进而降低了用户的线上购物体验感。

发明内容

鉴于上述问题，本发明提出基于电子商务平台交易的商品品牌特征提取及智能推荐管理方法，通过从用户在电子商务平台上的历史购物订单中分析用户对应日常购物商品种类对应的偏好商品品牌，并进一步分析用户对应日常购物商品种类的偏好商品品牌对应的综合可接受购物价格范围，进而进行对应的商品推荐，大大提高了商品推荐效果。

本发明的目的可以通过以下技术方案实现：

基于电子商务平台交易的商品品牌特征提取及智能推荐管理方法，包括以下步骤：

S1.历史购物订单及浏览记录筛选：根据预设的时间段筛选用户在电子商务平台上的历史购物订单，并将筛选的各历史购物订单按照购物时间的先后顺序进行编号，依次标记为1,2...i...n，同时统计各历史购物订单对应的浏览记录数量，进而对各历史购物订单对应的各条浏览记录按照浏览时间的先后顺序进行编号，分别标记为1,2...j...m，其中各条浏览记录分别对应一个浏览商品；