[发明专利]基于多项目规划整合分析的商品推荐方法

说明书

本发明涉及商品推荐技术领域，具体地说，涉及基于多项目规划整合分析的商品推荐方法。其包括获取不同类型商品搭配方案共同适用场景；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。本发明通过对对用户购买商品信息进行记录，获取商品搭配类型，随后划分同类型商品搭配方案以及不同类型搭配方案，获取不同类型商品搭配方案共同适用场景，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，适应所购商品相关的不同类型商品推荐，避免同类型商品推荐，提高商品推荐效果。

技术领域

本发明涉及商品推荐技术领域，具体地说，涉及基于多项目规划整合分析的商品推荐方法。

背景技术

商品推荐分发系统可以在恰当的场景给用户推荐恰当的商品，常见的如电子商务推荐系统，在互联网上给用户推荐各种商品，如推荐新的上架的商品， 打折的商品，热销的商品，目前互联网上的电子商务推荐系统，一般是基于商品销售排行、用户对商品的评价评分进行商品推荐，由于缺乏对用户个性化推荐所需要使用的智能分析因素，因此在很多情况下推荐给用户的商品并不是用户所喜欢的。

公开号CN102592223A一种商品推荐方法和商品推荐系统，方法包括：依据用户的浏览记录和/或用户属性获取样本训练数据，并对所述样本训练数据建立关联分析模型；依据关联分析模型生成关联数据；接收商品推荐请求，依据所述商品推荐请求获取用户信息，基于所述用户信息以及所述关联数据将与所述用户信息相关联的商品推荐给相关门户，以便由相关门户显示给用户，商品推荐系统包括模型建立单元和商品推荐服务器，本发明的技术方案既保证了推荐质量，又提供实时高速的推荐服务，且可扩展性强，适于不同的应用场景。

上述方案存在以下缺陷：

推荐的商品为用户当前购买商品同类型的商品，例如购买鞋子后，其推荐的商品的大多数为鞋子，而用户购买当前商品后，短暂时间内不会再想购买相同类型的商品，导致推荐商品并非为用户所满意的。

为了应对上述问题，现亟需基于多项目规划整合分析的商品推荐方法。

发明内容

本发明的目的在于提供基于多项目规划整合分析的商品推荐方法，以解决上述背景技术中提出的问题。

为实现上述目的，提供了基于多项目规划整合分析的商品推荐方法，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。

作为本技术方案的进一步改进，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。