[发明专利]一种基于群体社区的商品推荐方法在审
| 申请号： | 201710853584.0 | 申请日： | 2017-09-20 |
| 公开（公告）号： | CN107633430A | 公开（公告）日： | 2018-01-26 |
| 发明（设计）人： | 张玥;张宏莉;洪凯伦;翟健宏;张羽 | 申请（专利权）人： | 哈尔滨工业大学 |
| 主分类号： | G06Q30/02 | 分类号： | G06Q30/02 |
| 代理公司： | 北京世誉鑫诚专利代理事务所(普通合伙)11368 | 代理人： | 魏秀枝 |
| 地址： | 150001 黑龙*** | 国省代码： | 黑龙江;23 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于群体社区的商品推荐方法，包括以下步骤分析用户的历史购物行为，提取购物操作信息，建立用户兴趣模型；对提取的购物操作信息进行基于用户兴趣性的聚类分析，将具有共同喜欢的用户聚集为一个社区；通过对购物行为历史进行分析，挖掘兴趣相似的兴趣圈，进行在线商品推荐；通过用户购物历史，进行反向商品类别分析，依据商品的类别进行产品推荐。本发明从用户层、商品分类层、商品类别细化三个层次逐层深入分析，使得推荐系统能够依据用户间的相似性特征，越来越精确的识别和推荐用户喜爱的商品。大大降低计算量，能有效缓解在线推荐速度瓶颈问题。通过所识别的商品社区，更有效地识别出关联购物情况，提高推荐质量。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 群体 社区 商品 推荐 方法 | ||
【主权项】：
一种基于群体社区的商品推荐方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、分析用户的历史购物行为，提取购物操作信息，建立用户兴趣模型；S2、基于用户的历史购物行为，对提取的购物操作信息进行基于用户兴趣性的聚类分析，将具有共同喜欢的用户聚集为一个社区；S3、通过对海量用户群的购物行为历史进行分析，挖掘兴趣相似的兴趣圈，基于兴趣圈进行在线商品推荐；S4、通过用户购物历史，进行反向商品类别分析，依据商品的类别进行产品推荐。
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