[发明专利]一种基于用户历史消费数据的商家推荐方法

摘要

一种基于用户历史消费数据的商家推荐方法，包括以下步骤：步骤1、用户设定搜索半径r，搜索关键词；步骤2、设备获取用户位置P0，并以周期T将关键词、r和P0发送给服务器；步骤3、根据P0搜索附近商家，得到附近半径r范围内的商家列表Lin；步骤4、选择Lin中第一个商家m；步骤5、如果m不存在，前往步骤6，否则计算m评分的平均分；步骤6、服务器根据计算的平均分从高到低排序输出的列表Lout，并将Lout返回给设备，结束。本方法提高综合评分的有效性，对于准确查找优质商家具有重大意义。

主权项

1.一种基于用户历史消费数据的商家推荐方法，其特征在于：所述方法包括以下步骤：步骤1、用户设定搜索半径r，搜索关键词；步骤2、设备获取用户位置P0，并以周期T将关键词，半径r和P0发送给服务器；步骤3、服务器根据P0搜索附近商家，得到附近半径r范围内的商家列表Lin；步骤4、选择Lin中第一个商家m；步骤5、如果m不存在，前往步骤6，否则计算m评分的平均分：所述计算过程为：(5.1)获取商家m最近一个月的用户消费数据列表Lm；(5.2)将Lm中用户位置与商家m位置距离大于设定值d的消费记录删除，并计算得到用户数量n以及每个用户的消费次数Ci，i＝1,2,…,n；(5.3)计算商家m总计销售数量Ctotal，根据用户账户等级权重ωg和最近一个月的购买次数划分的区间计算每个用户的评分总和Si，i＝1,2,…,n，其中ωg是用户账户等级的权重，ω1、ω2和ω3是购买次数区间的权重，并统计最近一个月商家获得的评分总和Stotal，为：(5.4)根据评分总分Stotal和销售数量Ctotal，计算商家评分的平均分Savg，为：(5.5)将m添加到推荐列表Lout中，并从Lin删除m,返回步骤4；步骤6、服务器根据计算的平均分从高到低排序输出的列表Lout，并将Lout返回给设备。