[发明专利]一种基于用户偏好过滤推荐商品的方法

权利要求书

1.一种基于用户偏好过滤推荐商品的方法，包括网上商城系统，其特征在于：还包括

用户属性模块：用于记录用户各类属性信息；

用户群体模块：由多个具备相同或相近的用户属性的个体集合而成；

商品推荐管理模块：确定用户群体对应推荐的商品，所述商品推荐管理模块采用偏好推荐法；

所述偏好推荐法包括如下步骤：

步骤一：网上商城系统确定出用户属性；

步骤二：网上商城系统自动为用户属性匹配契合度最高的一个或多个用户群体模块；

步骤三：网上商城系统自动导出各个用户群体模块所推荐的商品；

第四步：将该用户对应的契合度最高的用户群体模块所推荐的商品展示到该用户的推荐列表中。

2.如权利要求1所述的一种基于用户偏好过滤推荐商品的方法，其特征在于：所述用户属性包括但不限于用户的职业、偏好、性别、年龄、购物商品。

3.如权利要求2所述的一种基于用户偏好过滤推荐商品的方法，其特征在于：所述用户属性来源包括但不限于用户自己填写的信息，网上商城系统缓存的搜索记录、浏览记录和购买记录。

4.如权利要求3所述的一种基于用户偏好过滤推荐商品的方法，其特征在于：所述网上商城系统根据每个商品在不同属性用户中的销售记录，为商品添加对于用户属性契合度的数据。

5.如权利要求4所述的一种基于用户偏好过滤推荐商品的方法，其特征在于：所述网上商城系统根据用户属性模块购买的商品记录，商品浏览记录，商品浏览时长，了解到用户需求，同时整理归纳出该用户群体所推荐的商品。

6.如权利要求1-5任一项所述的一种基于用户偏好过滤推荐商品的方法，其特征在于：所述步骤一、步骤二、步骤三可以以任意顺序进行。

7.如权利要求1-5任一项所述的一种基于用户偏好过滤推荐商品的方法，其特征在于：所述偏好推荐法的数学模型为：

(1)商城运营人员根据用户A的用户属性x为(x1，x2，x3，……)、用户B的用户属性y为(y1，y2，y3，……)、用户C的用户属性z为(z1，z2，z3，……)，将用户划分为X(具备x的用户属性)、Y(具备y的用户属性)、Z(具备z的用户属性)三个用户群体模块；

(2)商城运营人员根据各个群体的消费、收藏、浏览记录，设定商品δ为X群体推荐商品，商品为ε群体推荐商品，商品η为Z群体推荐商品；

(3)用户D的用户属性为v(x1、x3、y1、z1)，用户D的用户群体契合度X(所占比例)、Y(所占比例)、Z(所占比例)，根据所占比例确定用户D所处的用户群体，将用户D归纳为X用户群体，根据X用户群体推荐的商品为δ；

(4)为用户D推荐商品δ。