“互联网+旅游”环境下支持O2O应用的商品推荐方法技术

本发明专利技术公开了“互联网+旅游”环境下支持O2O应用的商品推荐方法，包括：游客选择即将游览的景点，根据景点查询数据库以获取本景点可购买的所有商品，并对各商品按照点击转化率和历史销售量进行推荐权重初始化；查询该游客以往的浏览、购买、收藏以及不喜欢的商品记录，更新本景点所有商品的权重；采用协同过滤推荐算法再次更新商品权重；对本景点的所有商品按照权重从高到低进行堆排序，选出权重最高的一定数量的商品形成临时推荐商品列表；采用Apriori频繁项集挖掘算法，计算出可能被一起购买的商品集合；将临时推荐商品列表分成数量相等的两部分，从高到低遍历推荐商品列表，对于每个商品进行调整，最后将临时推荐商品列表的前半部分作为最终的推荐商品列表。

【技术实现步骤摘要】

【技术保护点】
“互联网+旅游”环境下支持O2O应用的商品推荐方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤1，根据游客选择的即将游览的景点，通过景点查询数据库获取本景点可购买的所有商品，并对各商品按照点击转化率和历史销售量进行推荐权重初始化；步骤2，查询该游客以往的浏览、购买、收藏以及不喜欢的商品记录，使用基于内容的推荐算法更新本景点所有商品的推荐权重；步骤3，采用基于用户的协同过滤推荐算法更新商品推荐权重，即先使用k邻近算法，寻找与该游客相似的用户，然后根据这些用户的喜好更新本景点所有商品的推荐权重；步骤4，对本景点的所有商品按照推荐权重从高到低进行堆排序，选出推荐权重最高的一定数量的商品形成临时推荐商品列表；步骤5，查询本景点的不同商品同时被同一用户购买的记录，采用Apriori频繁项集挖掘算法，计算出可能被一起购买的商品集合；步骤6，将临时推荐商品列表分成数量相等的两部分，按商品推荐权重从高到低遍历临时推荐商品列表，对于每个商品，如果它的可能一起被购买的商品不在临时推荐商品列表的前半部分中，则将该可能一起被购买的商品调整到临时推荐商品列表的前半部分，最后将临时推荐商品列表的前半部分作为最终的推荐商品列表。...

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：窦睿涵，甘磊磊，窦万春，
申请(专利权)人：南京大学，窦睿涵，
类型：发明
国别省市：江苏;32