[发明专利]一种基于大数据的产品推荐系统

说明书

本发明公开了一种基于大数据的产品推荐系统，包括服务器和客户端，服务器包括源数据采集模块、数据处理模块、推荐信息生成模块以及数据库，源数据采集模块、数据处理模块、推荐信息生成模块均与数据库连接；源数据采集模块的输入端与客户端的输出端连接、输出端与数据处理模块连接，数据处理模块的输出端与推荐信息生成模块的输入端连接，推荐信息生成模块的输出端与客户端连接；数据处理模块采用偏好获取技术对源数据采集模块输入的数据进行处理，得到用户的搜索偏好；推荐信息生成模块根据数据处理模块输出的用户搜索偏好来生成推荐信息，并将推荐信息返回至客户端进行显示。本系统通过根据用户偏好数据实现了高质量信息的推荐。

技术领域

本发明涉及数据处理技术领域，特别涉及一种基于大数据的产品推荐系统。

背景技术

在这个信息爆炸的时代，消费者面临众多选择、未知的领域、过载的信息时，往往无所适从；然而与此同时，内容的生产者（例如商家）也在苦苦寻觅合适的用户，寻找最便捷的渠道，而解决这两类矛盾的最好工具就是推荐系统。

推荐系统缘起于搜索系统，在底层系统上两者有大量相通的技术，但是在相应用户需求和产生应用的场景上，推荐系统离用户更进一步：一方面，当用户的需求具体而明确时，进行搜索；当用户需求不明确或难以表达时，进行需求推荐。另一方面，当用户需要找某个领域下公认的、热门的内容时，进行搜索；当用户需要找个性化的内容时，进行推荐。很多场景下，用户的个性化需求是很难转化为简短明确的查询词的，例如“今天中午想找个附近的、符合我口味的、消费不贵的餐馆”这样的需求，非常常见但很难用查询词来表达清楚。推荐系统恰好可以填补这个空白，根据挖掘用户历史行为来将个性化的需求深入挖掘清楚，实现用武之地。

目前，推荐系统一般包括内容推荐算法和协同过滤算法。其中内容推荐算法主要通过分析用户所产生的内容信息，从中挖掘出用户的兴趣爱好，以及用户之间的联系，最终完成对用户商品推荐的目的。但是无论是内容推荐算法还是协同过滤算法均存在推荐效果差的问题。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于大数据的产品推荐系统，以提高推荐信息的质量。

为实现以上目的，本发明采用的技术方案为：包括服务器和客户端，其中，服务器包括源数据采集模块、数据处理模块、推荐信息生成模块以及数据库，源数据采集模块、数据处理模块、推荐信息生成模块均与数据库连接；

源数据采集模块的输入端与客户端的输出端连接、输出端与数据处理模块连接，数据处理模块的输出端与推荐信息生成模块的输入端连接，推荐信息生成模块的输出端与客户端连接；

其中，数据处理模块采用偏好获取技术对源数据采集模块输入的数据进行处理，得到用户的搜索偏好；

推荐信息生成模块根据数据处理模块输出的用户搜索偏好来生成推荐信息，并将推荐信息返回至客户端进行显示。

其中，客户端包括用户自定义资源展示单元、用户兴趣列表展示单元、热卖商品推荐信息展示单元以及商品自动推荐信息展示单元；

用户自定义资源展示单元用于展示用户自主添加的资源信息；

用户兴趣列表展示单元用于展示用户的兴趣列表；

热卖商品推荐信息展示单元用于展示热卖商品推荐信息；

商品自动推荐信息展示单元用于展示商品推荐信息。

其中，所述源数据采集模块包括用户评分数据采集单元、用户反馈数据采集单元、用户网络数据采集单元以及用户人口统计特征参数采集单元；

用户评分数据采集单元用于采集用户对商品的评分数据；

用户反馈数据采集单元用于采集用户对商品使用的反馈数据；

用户网络数据采集单元用于采集用户网上产生的使用数据；