一种基于大数据的产品推荐系统技术方案

本发明专利技术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。

【技术实现步骤摘要】
一种基于大数据的产品推荐系统
本专利技术涉及数据处理
，特别涉及一种基于大数据的产品推荐系统。
技术介绍
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。
技术实现思路
本专利技术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，本专利技术采用的技术方案为：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；用户人口统计特征参数采集单元用于采集用购买商品的用户统计人数。其中，所述数据处理模块包括用户偏好分析单元、社会化网络结构分析单元以及上下文用户偏好分析单元；用户偏好分析单元用于根据源数据采集模块采集的数据分析用户偏好，得到用户偏好数据；社会化网络结构分析单元用于根据源数据采集模块采集的数据分析社会化网络结构，得到社会化网络结构数据；上下文用户偏好分析单元用于根据源数据采集模块采集的数据分析上下文用户偏好数据。其中，所述推荐信息生成模块包括基于矩阵分解的推荐信息生成单元、基于隐式反馈的推荐信息生成单元、社会化推荐信息生成单元以及组推荐信息生成单元；基于矩阵分解的推荐信息生成单元用于采用矩阵分解的方式对用户偏好数据进行处理，生成推荐信息；基于隐式反馈的推荐信息生成单元用于根据用户的反馈数据，生成推荐信息；社会化推荐信息生成单元用于根据社会化网络结构数据，生成推荐信息；组推荐信息生成单元用于根据于矩阵分解的推荐信息生成单元、基于隐式反馈的推荐信息生成单元、社会化推荐信息生成单元生成的推荐信息，生成组合推荐信息。与现有技术相比，本专利技术存在以下技术效果：本专利技术主要通过分析用户所产生的内容信息，以及用户之间的联系，从中挖掘出用户的兴趣爱好，可以通过追踪、学习用户的兴趣、偏好以及性格等特征信息，实时、准确的发现用户的需求。根据这些信息，系统判断出用户最想购买的农产品，并为之推荐，最终完成对用户商品推荐的目的。本专利技术推荐的信息针对消费者的个性化访问请求，推荐出高质量的信息。同时对于数据服务而言，针对消费者的多样化访问请求，数据服务应能够采取灵活的方式来描述服务和动态产生满足需求的新数据服务。附图说明下面结合附图，对本专利技术的具体实施方式进行详细描述：图1是本专利技术中一种基于大数据的产品推荐系统的结构示意图；图2是本专利技术中服务器的结构示意图；图3是本专利技术中采用的推荐算法的结构示意图。具体实施方式为了更进一步说明本专利技术的特征，请参阅以下有关本专利技术的详细说明与附图。所附图仅供参考与说明之用，并非用来对本专利技术的保护范围加以限制。如图1所示，本实施例公开了一种基于大数据的产品推荐系统，包括服务器10和客户端20，其中，服务器10包括源数据采集模块11、数据处理模块12、推荐信息生成模块13以及数据库14，源数据采集模块11、数据处理模块12、推荐信息生成模块13均与数据库14连接；源数据采集模块11的输入端与客户端20的输出端连接、输出端与数据处理模块12连接，数据处理模块12的输出端与推荐信息生成模块13的输入端连接，推荐信息生成模块13的输出端与客户端20连接；其中，数据处理模块12采用偏好获取技术对源数据采集模块11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13根据数据处理模块12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20进行显示。其中，客户端20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，比如用户收藏的一些网站、商品等；用户兴趣列表展示单元用于展示用户的兴趣列表，比如没事、服装、美妆等；热卖商品推荐信息展示单元用于展示热卖商品推荐信息，主要是展示当前热卖的商品，比如新上市的商品如苹果手机等、最近特卖的商品比如折扣商品等；商品自动推荐信息展示单元用于展示商品推荐信息。本实施例中，客户通过客户端20进行搜索，服务器10中的源数据采集模块11采集客户端20中客户的输入信息，数据处理模块12采用偏好获取技术对该信息进行处理，得到用户的兴趣偏好，并针对用户的兴趣偏好进行信息推荐，极大的提高了信息推荐的质量，提升客户满意度。进一步地，如图2所示，源数据采集模块11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，比如具体的评价分数或评价星级等；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，比如用户使用该商品后，从价格、性能、外观等方面反馈的数据；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，比如用户网上浏览的网页数据、浏览或收藏的商品数据等；用户人口统计特征参数采集单元用于采集用购买商品的用户统计人数。进一步地，数据处理模块12包括用户偏好分析单元、社会化网络结构分析单本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于大数据的产品推荐系统，其特征在于：包括服务器（10）和客户端（20），其中，服务器（10）包括源数据采集模块（11）、数据处理模块（12）、推荐信息生成模块（13）以及数据库（14），源数据采集模块（11）、数据处理模块（12）、推荐信息生成模块（13）均与数据库（14）连接；源数据采集模块（11）的输入端与客户端（20）的输出端连接、输出端与数据处理模块（12）连接，数据处理模块（12）的输出端与推荐信息生成模块（13）的输入端连接，推荐信息生成模块（13）的输出端与客户端（20）连接；其中，数据处理模块（12）采用偏好获取技术对源数据采集模块（11）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（13）根据数据处理模块（12）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（20）进行显示。

【技术特征摘要】
1.一种基于大数据的产品推荐系统，其特征在于：包括服务器（10）和客户端（20），其中，服务器（10）包括源数据采集模块（11）、数据处理模块（12）、推荐信息生成模块（13）以及数据库（14），源数据采集模块（11）、数据处理模块（12）、推荐信息生成模块（13）均与数据库（14）连接；源数据采集模块（11）的输入端与客户端（20）的输出端连接、输出端与数据处理模块（12）连接，数据处理模块（12）的输出端与推荐信息生成模块（13）的输入端连接，推荐信息生成模块（13）的输出端与客户端（20）连接；其中，数据处理模块（12）采用偏好获取技术对源数据采集模块（11）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（13）根据数据处理模块（12）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（20）进行显示。2.如权利要求1所述的基于大数据的产品推荐系统，其特征在于：所述的客户端（20）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。3.如权利要求1所述的基于大数据的产品推荐系统，其特征在于：所述源数据采集模块（11）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...

【专利技术属性】
技术研发人员：周杨，周林立，宋良图，刘磊，吴越，
申请(专利权)人：中国科学院合肥物质科学研究院，
类型：发明
国别省市：安徽,34