推荐商户的方法及系统的制作方法
【专利说明】
【技术领域】
[0001]本发明涉及网络技术和信息处理技术，特别是涉及一种推荐商户的方法及系统。【【背景技术】】
[0002]随着网络的日趋普及，越来越多的用户从互联网得到各种各样的商户信息，特别是一些互联网网站具有推荐商户的功能，用户需要对推荐信息进行商户的选择。例如，各种各样的搜索引擎常常向用户推送进行广告推广的商户，而基于互联网的软件客户端也会根据搜集到的用户信息向用户推送推荐各种商户。
[0003]然而，在这一传统的商户的获取及推送并没有充分考虑用户的意图，仅仅是针对用户所提供的信息进行简单的处理后直接把与商户有关的结果推荐给用户，因此，存在着准确性不高的缺陷，用户不得不花费大量的时间和精力在搜索结果中进行查找。
【
【发明内容】
】
[0004]基于此，有必要提供一种提高推荐准确度的推荐商户的方法。
[0005]此外，还有必要提供一种提高推荐准确度的推荐商户的装置。
[0006]—种推荐商户的方法，包括以下步骤:
[0007]获取用户的查询请求和位置；
[0008]根据所述查询请求进行商户搜索得到搜索结果，并按照所述位置从所述搜索结果中提取得到商户的候选列表；
[0009]根据所述候选列表中记录的商户提取所述商户的关联推荐列表，所述商户的关联推荐列表是根据所述用户的同类用户浏览记录生成的；
[0010]筛选所述候选列表和所述关联推荐列表得到商户推荐结果。
[0011]在其中一个实施例中，所述根据所述查询请求进行商户搜索得到搜索结果，并按照所述位置从所述搜索结果中提取得到商户的候选列表的步骤为:
[0012]根据所述查询请求对已有的商户数据资源进行搜索得到搜索结果；
[0013]从所述搜索结果中根据所述位置提取介于有效距离范围的商户，并按照所述位置与所述提取的商户之间的距离对所述提取得到的商户进行排序，以得到所述商户的候选列表。
[0014]在其中一个实施例中，所述根据所述候选列表中的记录的商户提取所述商户的关联推荐列表的步骤之前，所述方法还包括:
[0015]预先计算并生成每一商户对应的关联推荐列表的步骤。
[0016]在其中一个实施例中，所述预先计算并生成每一商户对应的关联推荐列表的步骤包括:
[0017]获取同类用户对商户的浏览记录并量化得到记录矩阵，所述记录矩阵的元素即为商户被每一同类用户浏览的量化值；
[0018]逐一以记录矩阵中每一商户为目标商户，根据所述商户被每一同类用户浏览的量化值对目标商户与所述记录矩阵中的商户进行相似性计算，以得到所述记录矩阵中与所述目标商户关联的商户；
[0019]根据所述相似性计算得到的数值排序所述得到的对应商户形成每一商户关联的推荐列表。
[0020]在其中一个实施例中，所述获取同类用户对商户的浏览记录并量化得到记录矩阵，所述记录矩阵的元素即为商户被每一同类用户浏览的量化值的步骤之前，所述方法还包括:
[0021]获取用户信息，并量化所述用户信息得到用户特征矢量；
[0022]根据所述用户特征矢量聚类用户以得到同类用户。
[0023]—种推荐商户的系统，包括:
[0024]输入获取模块，用于获取用户的查询请求和位置；
[0025]请求处理模块，用于根据所述查询请求进行商户搜索得到搜索结果，并按照所述位置从所述搜索结果中提取得到商户的候选列表；
[0026]关联提取模块，用于根据所述候选列表中记录的商户提取所述商户的关联推荐列表，所述商户的关联推荐列表是根据所述用户的同类用户浏览记录生成的；
[0027]筛选模块，用于筛选所述候选列表和所述关联推荐列表得到商户推荐结果。
[0028]在其中一个实施例中，所述请求处理模块包括:
[0029]搜索单元，用于根据所述查询请求对已有的商户数据资源进行搜索得到搜索结果;
[0030]结果提取单元，用于从所述搜索结果中根据所述位置提取介于有效距离范围的商户，并按照所述位置与所述提取的商户之间的距离对所述提取得到的商户进行排序，以得到所述商户的候选列表。
[0031]在其中一个实施例中，所述系统还包括:
[0032]预计算模块，用于预先计算并生成每一商户对应的关联推荐列表。
[0033]在其中一个实施例中，所述预计算模块包括:
[0034]量化处理单元，用于获取同类用户对商户的浏览记录并量化得到记录矩阵，所述记录矩阵的元素即为商户被每一同类用户浏览的量化值；
[0035]相似性计算单元，用于逐一以记录矩阵中每一商户为目标商户，根据所述商户被每一同类用户浏览的量化值对目标商户与所述记录矩阵中的商户进行相似性计算，以得到所述记录矩阵中与所述目标商户关联的商户；
[0036]商户排序单元，用于根据所述相似性计算得到的数值排序所述得到的对应商户形成每一商户关联的推荐列表。
[0037]在其中一个实施例中，所述系统还包括:
[0038]用户量化模块，用于获取用户信息，并量化所述用户信息得到用户特征矢量；
[0039]聚类模块，用于根据所述用户特征矢量聚类用户以得到同类用户。
[0040]上述推荐商户的方法及系统，将获取用户的查询请求和位置，根据该查询请求进行商户搜救以得到搜索结果，并按照该位置从搜索结果中提取得到商户的候选列表，根据候选列表中记录的商户提取商户的关联推荐列表，其中，该商户的关联推荐列表中根据用户的同类用户浏览记录生成的，对候选列表和关联推荐列表进行筛选即可得到商户推荐结果，由于商户推荐结果中的商户也包括了根据同类用户浏览记录所生成的关联推荐列表中的商户，因此，使得商户推荐结果中推荐的商户更为符合用户查询商户的意图，有效地提高了推荐准确度。
【【附图说明】】
[0041 ] 图1为一个实施例中推荐商户的方法的流程图；
[0042]图2为图1中根据查询请求进行商户搜索得到搜索结果，并按照位置从搜索结果中提取得到商户的候选列表的方法流程图；
[0043]图3为一个实施中预先计算并生成每一商户对应的关联推荐列表的方法流程图；
[0044]图4为另一个实施例中推荐商户的方法的流程图；
[0045]图5为一个实施例中推荐商户的方法的结构示意图；
[0046]图6为图5中请求处理模块的结构示意图；
[0047]图7为另一个实施例中推荐商户的系统的结构示意图；
[0048]图8为图7中预计算模块的结构示意图；
[0049]图9为另一个实施例中推荐商户的系统的结构示意图。
【【具体实施方式】】
[0050]如图1所示，在一个实施例中，一种推荐商户的方法，包括如下步骤:
[0051]步骤SI 10，获取用户的查询请求和位置。
[0052]本实施例中，查询请求是用户所输入的，用于进行商户搜索并获取推荐的依据，其中，查询请求可以是某一关键字，例如，某一商户的名称。
[0053]所获取的位置即为用户的位置，其获取的方式包括:方式一，使用卫星定位系统，如GPS，获取卫星信号以计算得到用户的位置；方式二，利用无线通信网的基站信号计算得到用户的位置；方式三，将用户的历史位置信息中最近的一次作为当前获取的用户的位置；方式四，采用的语音方式得到用户的位置；方式五，采用文本输入得到用户位置。
[0054]若以上方式均无法获取得到用户的位置，则使用某一预设值表示无效的位置。
[0055]步骤S130，根据查询请求进行商户搜索得到搜索结果，并按照位置从搜索结果中提取得到商户的候选列表。
[0056]本实施例中，根据查询请求进行商户搜索，以得到与该查询请求相匹配的搜索结果，其中，该商户搜索指的是为用户搜索各式各样服务的直接提供者，例如，酒店、商铺、餐饮店等。
[0057]由商户搜索所得到的相关搜索结果将包含了若干个与查询请求相符的商户，并且每一商户都将对应了所在位置以及其它的描述信息，因此，将根据获取的用户的位置和搜索结果中每一商户所在位置在搜索结果