基于多算法融合的电子商务推荐方法和系统技术方案

本发明专利技术提供一种基于多算法融合的电子商务推荐方法和系统，属于电子商务技术领域。该方法包括：步骤S1、采集电子商务网站上用户的历史行为数据；步骤S2、根据用户的历史行为数据的购买偏好对用户进行分群，将购买偏好相似的用户划分至同一个用户群内；步骤S3、根据商品的属性对商品进行分层，将相同属性的商品对应相同的商品分层目录下；步骤S4、根据用户的分群、商品分层目录构造商品推荐规则；步骤S5、根据商品推荐规则，将商品推荐给用户。本发明专利技术的技术方案通过多种推荐算法的融合，可以提高商品推荐系统的稳定性和多样性。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及电子商务
，特别涉及一种基于多算法融合的电子商务推荐方法和系统。
技术介绍
随着互联网的普及和电子商务的发展，电子商务系统在为用户提供越来越多选择的同时，其结构也变得更加复杂，用户经常会迷失在大量的商品信息空间中，无法顺利找到自己需要的商品，从而降低了推荐系统的稳定性和多样性。
技术实现思路
针对现有技术的上述缺陷，本专利技术所要解决的技术问题是如何通过多种推荐算法的融合，提高商品推荐系统的稳定性和多样性。为实现上述目的，一方面，本专利技术提供一种基于多算法融合的电子商务推荐方法，该方法包括步骤:步骤S1、采集电子商务网站上用户的历史行为数据；步骤S2、根据用户的历史行为数据的购买偏好对用户进行分群，将购买偏好相似的用户划分至同一个用户群内；步骤S3、根据商品的属性对商品进行分层，将相同属性的商品对应相同的商品分层目录下；步骤S4、根据用户的分群、商品分层目录构造商品推荐规则；步骤S5、根据商品推荐规则，将商品推荐给用户。优选地，所述构造商品推荐规则包括:根据历史行为数据计算商品的相关性；根据商品的相关性保留和/或补全相似商品组，构造商品关联表；根据所述本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于多算法融合的电子商务推荐方法，其特征在于，所述方法包括步骤：步骤S1、采集电子商务网站上用户的历史行为数据；步骤S2、根据用户的历史行为数据的购买偏好对用户进行分群，将购买偏好相似的用户划分至同一个用户群内；步骤S3、根据商品的属性对商品进行分层，将相同属性的商品对应相同的商品分层目录下；步骤S4、根据用户的分群、商品分层目录构造商品推荐规则；步骤S5、根据商品推荐规则，将商品推荐给用户。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：陈雪峰，闫建丽，沈海旺，张侦，
申请(专利权)人：苏宁云商集团股份有限公司，
类型：发明
国别省市：江苏;32