A method of commodity recommendation is as follows: step 1: read the data of user's ratings on the distributed system HDFS and get the user's ratings matrix; step 2: calculate the similarity of commodities according to the user's ratings matrix table obtained in step 1, and get the similarity matrix of commodities; step 3: according to the user's ratings matrix table in step 1 and the commodities in step 2 The similarity matrix table obtains the user preference matrix table; Step 4: Establish the index according to the user preference matrix table in Step 3, and store the index user preference matrix table in the database, recommend commodities to users according to the user preference matrix table. The object of the present invention is to propose a simple and efficient commodity recommendation method which can be used without huge and complex data in view of the defects in background technology.
【技术实现步骤摘要】
一种商品推荐方法
本专利技术涉及计算机技术及软件领域,尤其涉及一种商品推荐方法。
技术介绍
商品推荐是很多电商企业需要的一种功能。但是现有商品推荐算法种类繁多,所需数据量巨大,对于一些中小型电商企业而言,由于产品和用户数量不多,导致无法提供巨量数据供复杂的商品推荐算法进行训练使用,进而使得中小型电商企业无法对用户进行准确的商品推荐。
技术实现思路
本专利技术的目的在于针对
技术介绍
中的缺陷,提出一种商品推荐方法,无需巨量复杂的数据即可使用的简单高效商品推荐方法。为达此目的,本专利技术采用以下技术方案:一种商品推荐方法,具体步骤如下:步骤一:从分布式系统hdfs上读取用户对商品评分的数据,得到用户评分矩阵表;步骤二:根据步骤一得到的用户评分矩阵表计算商品的相似度,得到商品相似度矩阵表;步骤三:根据步骤一中的用户评分矩阵表和步骤二中的商品相似度矩阵表得到用户喜好度矩阵表;步骤四:根据步骤三中的用户喜好矩阵表建立索引,并将建立好索引的用户喜好矩阵表存入数据库中,根据用户喜好矩阵表向用户推荐商品。优选的,在所述步骤一中,得到用户评分矩阵表包括从分布式系统hdfs上读取用户对商品评分的数据,并将购买量少的商品进行剔除,按照购买量设置评分等级,按照评分等级制成用户评分矩阵表。优选的,在所述步骤二中,计算商品的相似度包括以下步骤:步骤a:任意选取两个用户评分矩阵表中的商品,选取出同时购买这两个商品的用户;步骤b:计算步骤a中同时购买这两个商品用户的数量,该数量为这两个商品的商品两两相似度;步骤c:重复步骤a和步骤b,得到用户评分矩阵表中所有商品两两相似度,计算出两两商品相似度 ...
【技术保护点】
1.一种商品推荐方法,其特征在于:具体步骤如下:步骤一:从分布式系统hdfs上读取用户对商品评分的数据,得到用户评分矩阵表;步骤二:根据步骤一得到的用户评分矩阵表计算商品的相似度,得到商品相似度矩阵表;步骤三:根据步骤一中的用户评分矩阵表和步骤二中的商品相似度矩阵表得到用户喜好度矩阵表;步骤四:根据步骤三中的用户喜好矩阵表建立索引,并将建立好索引的用户喜好矩阵表存入数据库中,根据用户喜好矩阵表向用户推荐商品。
【技术特征摘要】
1.一种商品推荐方法,其特征在于:具体步骤如下:步骤一:从分布式系统hdfs上读取用户对商品评分的数据,得到用户评分矩阵表;步骤二:根据步骤一得到的用户评分矩阵表计算商品的相似度,得到商品相似度矩阵表;步骤三:根据步骤一中的用户评分矩阵表和步骤二中的商品相似度矩阵表得到用户喜好度矩阵表;步骤四:根据步骤三中的用户喜好矩阵表建立索引,并将建立好索引的用户喜好矩阵表存入数据库中,根据用户喜好矩阵表向用户推荐商品。2.根据权利要求1所述一种商品推荐方法,其特征在于:在所述步骤一中,得到用户评分矩阵表包括从分布式系统hdfs上读取用户对商品评分的数据,并将购买量少的商品进行剔除,按照购买量设置评分等级,按照评分等级制成用户评分矩阵表。3.根据权利要求1所述一种商品推荐方法,其特征在于:在所述步骤二中,计算商品的相似度包括以下步骤:步骤a:任意选取两个用户评分矩阵表中的商品,选取出同时购买这两个商品的用户;步骤b:计算步骤a中同时购买这两个商品用户的数量,该数量为这两个商品的商品两两相似度;步骤c:重复步骤a和步骤b,得到用户评分矩阵表中所有商品两两相似度,计算出两两商品相似度分数,制成商品相似度矩阵表。4.根据权利要求1所述一种商品推荐方法,其特征在于:得...
【专利技术属性】
技术研发人员:黄伟基,吴金军,王长江,曹景成,
申请(专利权)人:广东鸭梨云信息科技有限公司,
类型:发明
国别省市:广东,44
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。