[发明专利]一种应用于积分系统的商品线性混合推荐方法和系统

说明书

本发明提供了一种应用于积分系统的商品线性混合推荐方法和系统。结合积分业务中的多种业务特征信息，包括用户积分额度数据、用户积分兑换历史信息、系统兑换热度商品信息、系统营销推荐商品信息，设计一种线性计算方法，纳入特征信息进行计算后，得到混合推荐商品结果信息，实现既较大程度符合用户需求、又满足系统运营和营销需求的较好积分商品推荐服务。

技术领域

本发明涉及互联网技术领域，特别是涉及一种应用于积分系统的商品线性混合推荐方法和系统。

背景技术

积分系统中，用户将积分兑换成商品是积分系统商业化运营的主要服务功能之一。其中，在用户主动选择“积分兑换”或系统营销服务过程中，针对性的积分商品推荐是积分系统常用的方式。

大多积分系统，主要以系统主动营销推荐为主，根据系统运营方的主观设置进行普遍性的推荐，部分积分系统可以依据积分额度或者根据客户分析进行商品推荐，做到一定程度上的个性化的粗线条商品推荐。但总体上，积分系统中，缺乏结合多种积分业务特征的综合推荐方法，做到既较大程度符合用户需求、又满足系统运营和营销需求的较好积分商品推荐服务。

本专利即结合积分业务中的多种业务特征，包括用户积分额度数据、用户积分兑换历史信息、系统兑换热度商品信息、系统营销推荐商品信息，设计一种符合积分业务属性的算法，实现积分商品混合推荐的方法。

发明内容

本发明提供了一种应用于积分系统的商品线性混合推荐方法和系统。本发明包括积分额度商品模块、混合推荐商品模块、混合推荐算法模块、历史兑换商品模块、系统兑换热度商品模块、系统营销推荐商品模块、权重设置模块。

1、积分额度商品模块：

以用户积分额度为上线，按照积分高低，向下列出积分对应的积分商品信息集合。

2、混合推荐商品模块：

按照混合推荐算法，重新计算出用户积分额度对应的商品集合，该集合按照计算结果由高到低依次排序，代表混合推荐商品的优先顺序结果。

3、历史兑换商品模块：

以用户历史兑换信息为基础，按照时间顺序或者重复率，由高到低列出的热度商品信息集合。

4、系统兑换热度商品模块：

积分系统中，按照时间区间的总体兑换数量，由高到低列出热度商品信息集合。

5、系统营销推荐商品模块：

按照积分系统的营销推荐设置，依据推荐优先级依次列出推荐商品信息集合。

6、混合推荐算法模块：

①将积分额度对应的商品集合作为根系因子D；

②先将D集合的各商品按照积分高低排序，配置从高到低的线性梯度系数Dx；

③将用户历史兑换商品集合P、系统热度商品集合H、系统营销推荐商品集合S作为线性算法因子；

④对各算法因子配置不同的权重参数Qp、Qh、Qs；

⑤将P、H、S各集合按照热度高度排序，配置从高到低的线性梯度系数Px、Hx、Sx；

⑥将D集合中的根系因子，根据在P、H、S集合对应线性梯度系数，重新计算线性梯度系数 = Dx*（Px*Qp+Hx*Qh+Sx*Qs）；

⑦计算完成后，将D集合中的各因子，按照数值大小重新排列，即为推荐商品的优先列表。

7、权重设置模块：

设置历史兑换商品模块、系统兑换热度商品模块、系统营销推荐商品模块的权重值。

附图说明

图1为一种应用于积分系统的商品线性混合推荐方法和系统结构图。

具体实施方式