主动推荐产品信息服务的方法及系统技术方案

本发明专利技术涉及服务推荐技术领域，具体涉及一种主动推荐产品信息服务的方法及系统。该方法包括步骤：S1.根据所有用户的历史数据提取各用户的属性特征；S2.计算任意两个用户的属性特征相似度，建立每个用户的邻居用户集合；S3.结合产品信息以及用户的邻居用户集合的属性特征计算用户对各产品的兴趣度；S4.根据用户对各产品的兴趣度主动为用户推荐产品信息。本发明专利技术根据用户的邻居用户的具体特征和数据记录，结合产品信息得到用户对各产品的兴趣度，从而主动为用户推荐产品信息；本发明专利技术能够结合不同用户的潜在需求主动提供个性化的产品信息，满足用户的实际需求，使得互联网提供的服务更加人性化，进而增加用户对互联网的黏着性。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及服务推荐
，具体涉及一种主动推荐产品信息服务的方法及系统。
技术介绍
随着现代信息技术和互联网信息技术的不断发展，打造具有竞争力的互联网信息服务、电子商务等网络服务体系是未来长期的发展趋势。现有技术中关于产品信息的服务都是以产品信息查询管理、产品库存管理、产品配送管理为主；由于现有产品种类繁多，产品数量多达5000多种，面对如此丰富的信息资源，在用户没有确定采购相关产品之前，根据不同用户的实际需求，主动化提供其可能采购产品的信息服务，成为了保障产品销量和满足用户实际需求的关键所在。因此，为了克服现有技术中互联网提供的服务缺少智能以及主动自适应功能的缺点，一种主动化、个性化、人性化的推荐产品信息服务的方法及系统亟待提出。
技术实现思路
(一)要解决的技术问题本专利技术的目的在于提供一种主动推荐产品信息服务的方法及系统，用于根据不同的用户属性特征，主动提供产品信息推荐服务，满足用户需求的同时增加用户对互联网的黏着性。(二)技术方案本专利技术技术方案如下—种主动推荐产品信息服务的方法，包括步骤S1.根据所有用户的历史数据提取各用户的属性特征；S2.计算任意两个用户的属性特本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种主动推荐产品信息服务的方法，其特征在于，包括步骤：S1.根据所有用户的历史数据提取各用户的属性特征；S2.计算任意两个用户的属性特征相似度，建立每个用户的邻居用户集合；S3.结合产品信息以及用户的邻居用户集合的属性特征计算用户对各产品的兴趣度；S4.根据用户对各产品的兴趣度主动为用户推荐产品信息。

【技术特征摘要】
1.一种主动推荐产品信息服务的方法，其特征在于，包括步骤 51.根据所有用户的历史数据提取各用户的属性特征； 52.计算任意两个用户的属性特征相似度，建立每个用户的邻居用户集合； 53.结合产品信息以及用户的邻居用户集合的属性特征计算用户对各产品的兴趣度； 54.根据用户对各产品的兴趣度主动为用户推荐产品信息。2.根据权利要求1所述的主动推荐产品信息服务的方法，其特征在于，所述历史数据包括用户注册信息、历史输入信息、浏览行为信息、购买行为信息以及评分信息。3.根据权利要求1或2所述的主动推荐产品信息服务的方法，其特征在于，所述步骤SI包括 5101.对所有用户的历史数据进行归一化处理； 5102.利用数据挖掘算法从归一化处理后的历史数据中提取各用户的属性特征。4.根据权利要求3所述的主动推荐产品信息服务的方法，其特征在于，所述步骤S2包括步骤 5201.计算任意两个用户的属性特征相似度； 5202.设定选取阈值； 5203.若两个用户的属性特征相似度值大于所述选取阈值则互为邻居用户。5.根据权利要求4所述的主动推荐产品信息服务的方法，其特征在于，所述步骤S4中产品信息按兴趣度降序排列，以列表的形式推荐给客户。6.根据权利要求5所述的主动推荐产品信息服务的方法，其特征在...

【专利技术属性】
技术研发人员：高万林，贺媛婧，王坤，王冠，
申请(专利权)人：中国农业大学，
类型：发明
国别省市：