[发明专利]基于多项目规划整合分析的商品推荐方法

权利要求书

1.基于多项目规划整合分析的商品推荐方法，其特征在于，包括如下步骤：

S1、对用户购买商品信息进行记录，获取商品搭配类型；

S2、划分同类型商品搭配方案以及不同类型搭配方案；

S3、获取不同类型商品搭配方案共同适用场景；

S4、结合同类型商品搭配方案，选取共同适用场景其余商品作为推荐商品；

S5、规划共同适用场景推荐时间区段，在推荐时间区段内将推荐商品推送至用户；

S6、反馈用户购买推荐商品信息，确定回执购买率；

S7、根据回执购买率以及推荐商品，确定反馈训练集，通过反馈训练集实时更新推荐商品；

所述S5中场景推荐时间区段规划方法包括以下步骤：

S5.1、记录用户购买商品时间周期；

S5.2、根据记录的时间周期推断用户下次购买商品时间区段，建立时间区段集；

所述S5.2中时间区段集建立方法包括如下步骤：

S5.2.1、确定时间区段前后准确时间点；

S5.2.2、确定时间区段特殊日期，标记特殊日期；

所述S5.2.2中特殊日期的标记采用阈值规划算法，其算法公式如下：其中为确定的时间区段内先前所测各个时间日期的推荐商品销售额集合，至为确定的时间区段内先前所测各个时间日期的推荐商品销售额，为推荐商品销售额阈值，n为时间区段内包含的天数，为阈值规划判断函数，为待测日期的推荐商品销售额，当待测日期的推荐商品销售额低于推荐商品销售额阈值时，阈值规划判断函数输出为0，表明该日期不为特殊日期，当待测日期的推荐商品销售额不低于推荐商品销售额阈值时，阈值规划判断函数输出为1，表明该日期为特殊日期。

2.根据权利要求1所述的基于多项目规划整合分析的商品推荐方法，其特征在于：所述S1中商品搭配类型的获取方法包括如下步骤：

S1.1、获取各个商品购买时间间隔，确定时间间隔阈值；

S1.2、剔除超过时间间隔阈值的商品；

S1.3、获取各个商品所属领域，建立商品领域集；

S1.4、将剩余获取的商品进行商品领域集比对，确定各个获取的商品所属领域；

S1.5、根据各个获取的商品所属领域确定同类型商品搭配方案规则；

S1.6、匹配获取的不同类型商品，规划其不同类型搭配规则。

3.根据权利要求2所述的基于多项目规划整合分析的商品推荐方法，其特征在于：所述S3不同类型商品搭配方案共同适用场景获取方法包括如下步骤：

S3.1、确定各个商品适用场景，建立商品场景适用集；

S3.2、比对不同类型商品内各种商品对应的商品场景适用集；

S3.3、选取其中重合的场景作为共同适用场景。

4.根据权利要求1所述的基于多项目规划整合分析的商品推荐方法，其特征在于：所述S4中推荐商品的选取方法包括如下步骤：

S4.1、根据所述S3.1建立的商品场景适用集，确定当前成功选取的共同适用场景中适用的商品，生成商品适用集；

S4.2、比对用户购买的商品与商品适用集；

S4.3、剔除其中与之重合的用户购买的商品，将商品适用集剩余的适用商品作为预推荐商品；

S4.4、制定单位时间，确定单位时间内各个预推荐商品的购买量，按照购买量对各个预推荐商品进行排序；

S4.5、将排序完的预推荐商品标记为推荐商品，根据排序对每个推荐商品进行标号处理。

5.根据权利要求2所述的基于多项目规划整合分析的商品推荐方法，其特征在于：所述S6中回执购买率确定方法包括如下步骤：

S6.1、确定推荐商品次数以及用户浏览推荐商品时间；

S6.2、制定浏览推荐商品时间阈值，剔除其中低于浏览推荐商品时间阈值的推荐商品；

S6.3、确定剩余推荐商品用户购买量，推算出推荐商品回执购买率。