[发明专利]一种基于搜索行为的电商网站商品推荐方法

摘要

一种基于搜索行为的电商网站商品精准推荐方法，通过关联规则算法，计算用户搜索关键词和购买商品之间的关联关系和用户浏览商品和购买商品之间的关联关系，并计算电商网站当前的热销商品排序，通过所述关系和排序向用户进行个性化推荐。本发明基于用户的搜索行为，能够推荐最适合用户的前N个商品。能够针对不同的用户搜索，推荐的商品也不一样，极具个性化。

主权项

一种基于搜索行为的电商网站商品推荐方法，其特征是包括以下步骤：步骤一，根据关联规则算法，离线计算历史数据中用户搜索关键词和购买商品之间的关联关系，作为关系数据一；步骤二，根据关联规则算法，离线计算历史数据中用户浏览商品和购买商品之间的关联关系，作为关系数据二；步骤三，离线计算出电商网站当前的热销商品排序，作为关系数据三；步骤四，给当前用户推荐：根据当前用户输入的搜索关键词A，从关系数据一中找到与搜索关键词A一样的，根据关系数据一的关联关系，选择其中关联度大的前i个购买商品作为推荐商品；计算推荐商品是否满足需求的个数，如果满足，将推荐商品返回给搜索结果页，推荐结束，如不满足，则进行步骤五；步骤五，根据用户搜索前最近浏览的1—5个商品，从关系数据二中找到与浏览商品一样的，选择其中关联度大的前j个的购买商品作为步骤四推荐结果的补足商品，然后再计算推荐商品是否满足需求的个数，如果满足，将推荐商品返回给搜索结果页，结束推荐；如不满足，则进行步骤六；步骤六，根据当前电商网站中热销商品的销量从大到小排序，即关系数据三，获取销量大的前k个商品作为步骤五推荐结果的补足商品，然后，再计算推荐商品是否满足需求的个数，如果满足，将推荐商品返回给搜索结果页，结束推荐；如不满足，也结束推荐。