基于評(píng)分和標(biāo)簽構(gòu)建用戶群體模型的電子商務(wù)推薦方法

基本信息

申請(qǐng)?zhí)?/td> CN201510328864.0 申請(qǐng)日 -
公開(kāi)（公告）號(hào) CN104915861A 公開(kāi)（公告）日 2015-09-16
申請(qǐng)公布號(hào) CN104915861A 申請(qǐng)公布日 2015-09-16
分類號(hào) G06Q30/02(2012.01)I;G06F17/30(2006.01)I 分類 計(jì)算；推算；計(jì)數(shù);
發(fā)明人 郭飛鵬;謝紅華;盧琦蓓;宋志序;劉東升;趙毅 申請(qǐng)（專利權(quán)）人 浙江金大科技有限公司
代理機(jī)構(gòu) 杭州天正專利事務(wù)所有限公司 代理人 王兵;黃美娟
地址 310018 浙江省杭州市下沙高教園東區(qū)學(xué)林街280號(hào)
法律狀態(tài) -

摘要

摘要 本發(fā)明涉及電子商務(wù)智能推薦領(lǐng)域，具體涉及一種基于評(píng)分和標(biāo)簽構(gòu)建用戶群體模型的電子商務(wù)推薦方法。特別是適用于用戶和資源數(shù)量龐大，具有標(biāo)簽的群體用戶的資源推薦，利用群體用戶模型的特點(diǎn)可以緩解用戶數(shù)據(jù)稀疏的問(wèn)題，提高推薦質(zhì)量。本發(fā)明結(jié)合標(biāo)簽和評(píng)分信息，通過(guò)用戶特征分析建立用戶的群體模型，然后基于用戶的群體模型計(jì)算用戶對(duì)資源的興趣度，在用戶評(píng)分的基礎(chǔ)上提出了利用標(biāo)簽分析理解評(píng)分的內(nèi)在含義的方法，克服了單純利用評(píng)分信息量較少的問(wèn)題，從而更加準(zhǔn)確的把握用戶的興趣點(diǎn)，同時(shí)豐富了用戶可用信息，有利于緩解評(píng)分稀疏性的問(wèn)題，形成比較好的推薦結(jié)果。