一种基于用户相似度的电子商务网站推荐方法
【专利摘要】本发明一种基于用户相似度的电子商务网站推荐方法，涉及电子商务网站的数据库信息检索领域。随着各大电子商务网站所提供的服务对用户的差异也越来越小，人们通过搜索不能在第一时间找到最需要的信息，个性化的推荐技术在提高电子商务网站竞争优势上便有了广阔的应用前景。电子商务网站推荐系统的焦点，主要集中在信息获取方式和推荐技术上。本发明主要通过分析获取到的用户信息，通过用户的注册信息来对用户进行初步的相似度划分，从而对用户进行相似度的计算，相似的用户之间会得到关联产品的推荐。
【专利说明】—种基于用户相似度的电子商务网站推荐方法
【技术领域】
[0001]本发明涉及电子商务网站的数据库信息检索领域，特别涉及对数据信息进行挖掘，形成基于用户相似度的产品推荐技术。
【背景技术】
[0002]随着互联网的发展，现在人们在信息爆炸的时代。相较于在此阶段的数据，在过去缺乏信息，在海量的信息面前，筛选和信息过滤已经成为衡量判断一个系统是否是好还是坏。系统具有良好的用户体验可以使大量的信息进行筛选和过滤，然后显示该信息到他们感兴趣的用户，大大提高了系统的工作效率，也节省了时间，为用户筛选信息。有些工具出现可能会解决问题，但实际上这些工具可能不是很有效。比如，现在的搜索引擎变得越来越可以接受的。搜索引擎的出现在一定程度上解决了信息过滤的问题，但还不够。搜索引擎需要用户过滤信息的质量不请自来的话。为了帮助人们找到最有价值的信息，推荐系统出现了。推荐系统可以与用户联系和信息。在一方面，它可以帮助用户发现有价值的信息，在另一方面，它可以使信息使用者感兴趣的显示，从而使信息提供者和使用者实现双赢的。
【发明内容】
[0003]目前推荐系统中存在很多常见问题，比如冷启动的问题，推荐精准度的问题等。本发明能够有效的对电子商务网站的用户进行产品推荐，包括如下步骤:
[0004]步骤1:记录用户注册信息作为原始信息。通过提取原始信息，根据注册信息权重制定坐标轴，用余弦公式对用户进行相似度计算，对用户进行分组，方法如下:
[0005]
【权利要求】
1.一种基于用户相似度的电子商务网站推荐方法，其特征在于包括如下步骤: 步骤1:记录用户注册信息作为原始信息，通过提取原始信息，根据注册信息权重制定坐标轴，该向量通过建立的坐标轴定位用户位置，坐标轴根据用户注册信息建立，对用户进行初步相似度计算，在大于0.5时，分在同一组，他们是相似用户，其中相似度的方法如下:
2.根据权利要求1所述的基于用户相似度的电子商务网站推荐方法，其历史用户行为数据包括:是否购买产品，浏览产品时间，对产品做出的评分，是否收藏产品，是否删除已经收藏了的产品，做出过比较的产品。
3.根据权利要求1所述的基于用户相似度的电子商务网站推荐方法，其历史用户注册信息数据包括:用户年龄，性别，爱好，故乡，从给出的固定标签中选择符合自己个性的标签，评分习惯测试。
【文档编号】G06Q30/02GK103914783SQ201410147257
【公开日】2014年7月9日 申请日期:2014年4月13日 优先权日:2014年4月13日
【发明者】何泾沙, 杜江浩, 潘力斌 申请人:北京工业大学