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申请/专利权人：南昌理工学院

摘要：本发明公开了一种用于电子商务用户大数据的产品智能推荐方法及系统，涉及电商及数据处理技术领域，包括：获取用户的历史消费数据；得到至少一个相似用户集合；得到至少一个消费时间段和非消费时间段；得出用户在消费时间段的消费倾向产品；得到用户倾向特征，根据用户倾向特征进行产品推荐；得到可能消费产品，对可能消费产品在消费时间段进行推荐；获取用户的推荐消费占比，判断推荐消费占比是否大于预设值。通过设置用户分类模块、推荐测试模块、产品推荐模块和判断识别模块，根据监测结果，对推荐产品进行实时调整，进而能提升算法的灵活性，能有效缩小测试范围，能减少无用测试。

主权项：1.一种用于电子商务用户大数据的产品智能推荐方法，其特征在于，包括：获取用户的历史消费数据，所述历史消费数据包括用户的年花费金额、购物种类和购物时间；对用户进行划分，得到至少一个相似用户集合；基于用户的购物时间，对每日时间进行均匀划分，得到至少一个消费时间段和非消费时间段；基于历史消费数据，得出用户在消费时间段的消费倾向产品；获取用户浏览同类所述消费倾向产品时，未选中的至少一个同类展示产品，获取用户选定的至少一个目标产品，对目标产品和至少一个同类展示产品进行分析，得到用户倾向特征，将用户倾向特征与消费时间段对应，在消费时间段，根据用户倾向特征进行产品推荐；获取用户的非消费时间段，在非消费时间段进行兴趣测试，得到可能消费产品，对可能消费产品在消费时间段进行推荐；获取用户的推荐消费占比，用户的推荐消费占比指的是用户通过推荐促成的交易在消费金额中的占比，判断推荐消费占比是否大于预设值，若是，则继续在消费时间段，根据用户倾向特征进行产品推荐；若否，则使用同类用户优化推荐机制，对用户进行产品推荐，所述同类用户为同一个所述相似用户集合中的用户；所述基于历史消费数据，得出用户在消费时间段的消费倾向产品包括以下步骤：在消费时间段内统计用户购买的产品的总次数，作为第一次数；在消费时间段内统计用户购买的同类产品的总次数，作为第二次数；第二次数与第一次数作比，得到同类产品的出现占比；当同类产品的出现占比大于预设占比时，则将该同类产品作为消费倾向产品；所述对目标产品和至少一个同类展示产品进行分析，得到用户倾向特征包括以下步骤：对至少一个目标产品进行特征提取，得到至少一个目标特征，其中，特征提取时，对目标产品的价格、外形和颜色进行识别，得到目标产品的价格范围、外形的取值可能和颜色的取值可能，作为至少一个目标特征；对至少一个同类展示产品进行特征提取，得到至少一个非目标特征，其中，特征提取时，对同类展示产品的价格、外形和颜色进行识别，得到同类展示产品的价格范围、外形的取值可能和颜色的取值可能，作为至少一个非目标特征；获取至少一个目标特征与至少一个非目标特征的重合部分，得到至少一个重合特征；获取至少一个目标特征中除去至少一个重合特征的部分，作为用户倾向特征，将用户倾向特征与目标产品对应的产品种类配对；所述在非消费时间段进行兴趣测试，得到可能消费产品包括以下步骤：对相似用户集合中所有用户的消费倾向产品进行汇总，得到至少一个待测产品；获取至少一个待测产品中与单个所述用户的消费倾向产品不同的产品，作为预测试产品；使用预测试产品在用户的非消费时间段进行产品推荐，获取用户重复点击次数超过预设次数的预测试产品，作为可能消费产品；所述使用同类用户优化推荐机制，对用户进行产品推荐包括以下步骤：对用户的消费倾向产品按照用户购买次数从小到大进行排序并编号，获取编号小于预设编号的消费倾向产品，作为可替换消费倾向产品；获取用户所在的相似用户集合，作特征相似用户集合；统计特征相似用户集合中的用户的消费倾向产品的购买次数，按照消费倾向产品的购买次数对消费倾向产品从大到小进行排序并编号，获取编号小于预设编号的消费倾向产品，作为预替换消费倾向产品；在产品推荐时，当推荐可替换消费倾向产品时，使用预替换消费倾向产品进行替换。

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