一种基于用户属性信息所占权重过滤推荐商品的方法技术

本发明专利技术提供了一种基于用户属性信息所占权重过滤推荐商品的方法，包括网上商城系统，还包括用户属性模块：用于记录用户各类属性信息；权重分析模块，网上商城系统根据用户属性模块中的多个属性信息按照促进成交的概率分别赋予其不同的权重；推荐商品管理模块：确定各个属性信息对应推荐的商品；所述商品推荐管理模块采用的推荐方法为权重推荐法；所述权重推荐法包括如下步骤：本发明专利技术克服了现有技术的不足，设计合理，结构紧凑，通过网上商城系统对用户信息进行归纳整理，同时对成单的属性信息进行分析，确定好每个属性信息的权重，从而能够自动的根据用户属性推荐最契合的商品，提高了推荐商品的效率和质量，具有很强的实用性。具有很强的实用性。

【技术实现步骤摘要】
一种基于用户属性信息所占权重过滤推荐商品的方法


[0001]本专利技术涉及网上商城商品推荐
，具体涉及一种基于用户属性信息所占权重过滤推荐商品的方法。

技术介绍

[0002]网上商城因为不需要消耗大量的时间去寻找和了解产品，因此在生活节奏逐渐加快的今天，网上商城已经是很多人购物的主要途径。为了促成交易，网上商城大多都设置有商品推荐系统，通过向消费者推荐商品来提升消费者购买商品的几率，并且节省消费者选购商品的时间。
[0003]但是现有的商品推荐方法所考虑的因素主要还是消费者的历史消费数据，数据覆盖面太小，导致推荐结果不够准确，促成交易的成功率较低。
[0004]为此，我们提出一种基于用户属性信息所占权重过滤推荐商品的方法。

技术实现思路

[0005]本专利技术的目的在于解决或者至少缓解现有技术中存在的问题。
[0006]为实现以上目的，本专利技术通过以下技术方案予以实现：
[0007]一种基于用户属性信息所占权重过滤推荐商品的方法，包括网上商城系统，其特征在于：还包括
[0008]用户属性模块：用于记录用户各类属性信息；
[0009]权重分析模块，网上商城系统根据用户属性模块中的多个属性信息按照促进成交的概率分别赋予其不同的权重；
[0010]推荐商品管理模块：确定各个属性信息对应推荐的商品；
[0011]所述商品推荐管理模块采用的推荐方法为权重推荐法；
[0012]所述权重推荐法包括如下步骤：
[0013]步骤一：网上商城系统确定出用户属性；
[0014]步骤二：网上商城系统根据权重分析模块确定各个属性信息赋予不同的权重；
[0015]步骤三：同时网上商城系统自动导出各个属性信息所推荐的商品；
[0016]第四步：分别计算出出用户属性中各个属性信息的权重分数；
[0017]第五步：选出权重得分最高的属性信息，并推荐该属性信息推荐的商品。
[0018]可选地，所述用户属性包括但不限于用户的职业、偏好、性别、年龄、购物商品。
[0019]可选地，所述用户属性来源包括但不限于用户自己填写的信息，网站缓存的搜索记录、浏览记录和购买记录。
[0020]可选地，所述网上商城系统根据用户属性模块中不同的属性信息例如：购买商品记录，商品浏览记录，商品浏览时长，整理归纳出该群体所推荐的商品。
[0021]可选地，所述步骤一、步骤二、步骤三可以以任意顺序进行。
[0022]可选地，所述权重推荐法数学模型为：
[0023](1)网上商城系统将用户属性中的三种属性信息d、e、f分别设置属性权重分数，将d属性信息为3分(最重要)，e属性信息为2分(次要)，f属性信息为1分(最不重要)；
[0024](2)网上商城系统根据各个属性信息的用户在不同商品的购买，浏览，收藏记录数据，确定商品α、β为d属性信息的推荐商品；商品β、γ为e属性信息的推荐商品；商品α，γ为f属性信息的推荐商品；
[0025](3)网上商城系统根据D的信息填写、浏览、收藏交易记录确定用户D属性信息为(d、e、k)，然后根据各个属性信息推荐的商品包括α、β、γ，其中α得分为3分(3+0+0)，β得分为5分(3+2+0)，β，γ得分为2分(0+2+0)；
[0026]根据max(得分最高)＝(α、β、γ)得出推荐商品β；
[0027](4)系统为用户D推荐显示商品β。
[0028]本专利技术实施例提供了一种基于用户属性信息所占权重过滤推荐商品的方法。具备以下有益效果：通过网上商城系统对用户信息进行归纳整理，同时对成单的属性信息进行分析，确定好每个属性信息的权重，从而能够自动的根据用户属性推荐最契合的商品，过滤掉不切合的商品推荐，提高了推荐商品的效率和质量，具有很强的实用性。
具体实施方式
[0029]为使本专利技术实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。
[0030]一种基于用户属性信息所占权重过滤推荐商品的方法，
[0031]包括的模块：用户属性模块、权重分析模块、推荐商品管理模块、
[0032]用户属性模块：用于记录用户各类属性信息，用户属性包括但不限于用户的职业、偏好、性别、年龄、购物商品。
[0033]用户属性来源包括但不限于用户自己填写的信息，网站缓存的搜索记录、浏览记录和购买记录。
[0034]网上商城系统根据每个商品在不同属性信息中的销售记录，为商品添加对于属性信息契合度的数据
[0035]权重分析模块，网上商城系统根据用户属性模块中的多个属性信息按照促进成交的概率分别赋予其不同的权重。
[0036]举例说明：网上商城系统将用户属性模块中的(关注IT商品、性别女性、年龄20
‑
30岁)三种属性设置属性权重分数。按照成交的概率赋予其权重，发现关注IT商品属性为3分(最重要)，性别女性属性为2分(次要)，年龄20
‑
30岁属性为1分(最不重要)。
[0037]推荐商品管理模块：确定各个属性信息对应推荐的商品，网上商城系统根据用户属性模块中不同的属性信息例如：购买商品记录，商品浏览记录，商品浏览时长，整理归纳出该群体所推荐的商品。
[0038]商品推荐管理模块采用的推荐方法为权重推荐法；
[0039]权重推荐法包括如下几个步骤：
[0040]步骤一：网上商城系统根据用户填写的个人信息、及该用户的商品浏览、购买记录
等信息确定出用户属性；
[0041]步骤二：网上商城系统根据各个属性信息的成交概率对用户属性中的各个属性信息赋予不同的权重；
[0042]步骤三：同时网上商城系统自动导出各个属性信息所推荐的商品；
[0043]第四步：分别计算出出用户属性中各个属性信息的权重分数；
[0044]第五步：选出权重得分最高的属性信息，并推荐该属性信息推荐的商品。
[0045]通过网上商城系统对用户信息进行归纳整理，同时对成单的属性信息进行分析，确定好每个属性信息的权重，从而能够自动的根据用户属性推荐最契合的商品，过滤掉不切合的商品推荐，提高了推荐商品的效率和质量，具有很强的实用性。
[0046]1、权重推荐法数学模型
[0047](1)网上商城系统将用户属性中的三种属性信息d、e、f分别设置属性权重分数，属性权重是根据网上商城系统根据各个属性信息的成交概率来确定的，将d属性信息为3分(最重要)，e属性信息为2分(次要)，f属性信息为1分(最不重要)；
[0048](2)网上商城系统根据各个属性信息的用户在不同商品的购买，浏览，收藏记录数据，确定商品α、β为d属性信息的推荐商品；商品β、γ为本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于用户属性信息所占权重过滤推荐商品的方法，包括网上商城系统，其特征在于：还包括用户属性模块：用于记录用户各类属性信息；权重分析模块，网上商城系统根据用户属性模块中的多个属性信息按照促进成交的概率分别赋予其不同的权重；推荐商品管理模块：确定各个属性信息对应推荐的商品；所述商品推荐管理模块采用的推荐方法为权重推荐法；所述权重推荐法包括如下步骤：步骤一：网上商城系统确定出用户属性；步骤二：网上商城系统根据权重分析模块确定各个属性信息赋予不同的权重；步骤三：同时网上商城系统自动导出各个属性信息所推荐的商品；第四步：分别计算出出用户属性中各个属性信息的权重分数；第五步：选出权重得分最高的属性信息，并推荐该属性信息推荐的商品。2.如权利要求1所述的一种基于用户属性信息所占权重过滤推荐商品的方法，其特征在于：所述用户属性包括但不限于用户的职业、偏好、性别、年龄、购物商品。3.如权利要求2所述的一种基于用户属性信息所占权重过滤推荐商品的方法，其特征在于：所述用户属性来源包括但不限于用户自己填写的信息，网站缓存的搜索记录、浏览记录和购买记录。4.如权利要求3所述的一种基于用户属性信息所占权重过滤推荐商品的方法，其特征在于：所述网上商城系统根据用...

【专利技术属性】
技术研发人员：柯翌丹，
申请(专利权)人：江苏华泽微福科技发展有限公司，
类型：发明
国别省市：