專利名稱：基于區(qū)域特征的協(xié)同過(guò)濾推薦方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及電子商務(wù)B2B交易領(lǐng)域，特別是一種基于區(qū)域特征的協(xié)同過(guò)濾推薦方法。
背景技術(shù)：
隨著電子商務(wù)網(wǎng)站規(guī)模的不斷擴(kuò)大，網(wǎng)上商品越來(lái)越豐富，人們?cè)诤Ａ康男畔①Y源中很難找到自己需要的產(chǎn)品及信息，往往會(huì)陷入信息過(guò)載的困境，為解決這個(gè)問(wèn)題，有效指導(dǎo)用戶在電子商務(wù)網(wǎng)站中購(gòu)物，電子商務(wù)推薦系統(tǒng)應(yīng)運(yùn)而生。電子商務(wù)推薦系統(tǒng)可以根據(jù)已有的用戶信息，向目標(biāo)用戶推薦其可能感興趣的產(chǎn)品信息。目前，協(xié)同過(guò)濾利用相似用戶購(gòu)買行為也可能相似的特性進(jìn)行推薦，已成為應(yīng)用最廣泛、最成功的推薦方法?，F(xiàn)有的協(xié)同過(guò)濾推薦技術(shù)主要分為基于用戶的協(xié)同過(guò)濾和基于產(chǎn)品的協(xié)同過(guò)濾?；谟脩舻膮f(xié)同過(guò)濾推薦根據(jù)相似用戶群的觀點(diǎn)來(lái)產(chǎn)生對(duì)目標(biāo)用戶的推薦，使用統(tǒng)計(jì)方法挑選出與目標(biāo)用戶最相似的若干用戶，稱為“鄰居”，然后根據(jù)這些鄰居的意見(jiàn)推測(cè)用戶對(duì)目標(biāo)商品的感興趣程度；基于產(chǎn)品的協(xié)同過(guò)濾推薦是根據(jù)用戶對(duì)與目標(biāo)產(chǎn)品相似的產(chǎn)品的評(píng)分來(lái)預(yù)測(cè)該用戶對(duì)目標(biāo)產(chǎn)品的感興趣程度，首先關(guān)注的是產(chǎn)品之間的聯(lián)系。但是基于用戶的協(xié)同過(guò)濾和基于產(chǎn)品的協(xié)同過(guò)濾都沒(méi)有考慮用戶需求具有區(qū)域性差異的問(wèn)題，對(duì)于處在不同地區(qū)的目標(biāo)用戶，沒(méi)有進(jìn)行有區(qū)別的產(chǎn)品信息推薦。發(fā)明人在實(shí)現(xiàn)本發(fā)明的過(guò)程中發(fā)現(xiàn)，處于相同地區(qū)的用戶，所選擇的同類產(chǎn)品間往往具有一定的相似性，而處于不同地區(qū)的用戶，對(duì)于同一類產(chǎn)品的需求往往存在很大差異。例如，在選擇服裝類產(chǎn)品時(shí)，美國(guó)的買家用戶更偏好針織或鉤編的服裝及衣著附件，而巴西的買家用戶則更偏好于非針織或非鉤編的服裝及衣著附件。對(duì)于電子商務(wù)網(wǎng)站推薦系統(tǒng)來(lái)說(shuō)，當(dāng)A地區(qū)的買家用戶尋找某類產(chǎn)品時(shí)，系統(tǒng)向其推薦B地區(qū)買家普遍感興趣的產(chǎn)品是不合理的，甚至還會(huì)引起目標(biāo)買家用戶的抵觸，降低電子商務(wù)網(wǎng)站平臺(tái)的服務(wù)能力，因此，考慮用戶需求區(qū)域性差異的推薦才更能滿足用戶的信息需求。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的在于提供一種解決了目前電子商務(wù)B2B網(wǎng)站中向用戶推薦屬于同一區(qū)域的且與其選擇相同產(chǎn)品的其他用戶也關(guān)注或購(gòu)買的產(chǎn)品的問(wèn)題的基于區(qū)域特征的協(xié)同過(guò)濾推薦方法。實(shí)現(xiàn)本發(fā)明目的的技術(shù)解決方案為一種基于區(qū)域特征的協(xié)同過(guò)濾推薦方法，包括以下步驟
步驟一基于預(yù)先設(shè)定的規(guī)則從電子商務(wù)網(wǎng)站平臺(tái)數(shù)據(jù)源中采集登陸網(wǎng)站的用戶的全部基礎(chǔ)信息；
步驟二 對(duì)所采集到的信息進(jìn)行基礎(chǔ)分析，并將所得分析結(jié)果存入數(shù)據(jù)庫(kù)中；
步驟三將前臺(tái)讀取的當(dāng)前用戶的操作信息進(jìn)行處理，并根據(jù)當(dāng)前買家所屬地區(qū)篩選出數(shù)據(jù)庫(kù)中與買家所屬地區(qū)匹配的產(chǎn)品及商情信息；、步驟四將前臺(tái)傳遞來(lái)的產(chǎn)品或商情ID集與篩選出的歷史記錄進(jìn)行比對(duì)，按照共現(xiàn)次數(shù)找出前X個(gè)推薦產(chǎn)品或商情，再對(duì)這些產(chǎn)品或商情按規(guī)則排序，得待推薦結(jié)果，并將待推薦結(jié)果傳遞給前臺(tái)，其中X為系統(tǒng)預(yù)設(shè)定值；
步驟五前臺(tái)排除待推薦結(jié)果中與當(dāng)前用戶操作歷史記錄中相同的產(chǎn)品或商情ID集，篩選出M個(gè)作為推薦結(jié)果，其中M為系統(tǒng)預(yù)設(shè)定值；
步驟六前臺(tái)進(jìn)行判斷所篩選出的推薦結(jié)果個(gè)數(shù)是否滿足，若個(gè)數(shù)滿足，將推薦結(jié)果在 適當(dāng)?shù)捻?yè)面場(chǎng)景展現(xiàn)給用戶，若推薦結(jié)果個(gè)數(shù)不足M個(gè)，則前臺(tái)將待推薦結(jié)果中的前N個(gè)產(chǎn)品或商情取出來(lái)，重復(fù)步驟四和步驟五，將得到的新的推薦結(jié)果補(bǔ)足之前的推薦結(jié)果不足M的部分；
步驟七前臺(tái)將推薦結(jié)果在適當(dāng)?shù)捻?yè)面場(chǎng)景展現(xiàn)給用戶。本發(fā)明與現(xiàn)有技術(shù)相比，其顯著優(yōu)點(diǎn)
本發(fā)明提出一種基于區(qū)域特征的協(xié)同過(guò)濾推薦方法，在向所述目標(biāo)用戶推薦與其選擇相同產(chǎn)品的其他買家還關(guān)注的產(chǎn)品時(shí)，考慮用戶需求區(qū)域性差異，保證所推薦的產(chǎn)品與用戶所處的區(qū)域特征相一致，推薦結(jié)果與用戶的需求更加匹配。同時(shí)，針對(duì)不同的推薦場(chǎng)景，本發(fā)明實(shí)施例設(shè)定不同的推薦算法規(guī)則，保證所推薦的產(chǎn)品或商情信息可以綜合反映該產(chǎn)品或商情信息的被關(guān)注度、賣家信譽(yù)度以及被推薦買家對(duì)該類型產(chǎn)品或商情的喜好程度，進(jìn)一步提高了推薦結(jié)果的質(zhì)量。下面結(jié)合附圖對(duì)本發(fā)明作進(jìn)一步詳細(xì)描述。


圖I為針對(duì)本發(fā)明實(shí)施例的推薦方法流程 圖2為針對(duì)本發(fā)明實(shí)施例的推薦系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)示意圖。
具體實(shí)施例方式為使本發(fā)明的實(shí)施例的目的、技術(shù)方案和優(yōu)點(diǎn)更加清楚，下面對(duì)本發(fā)明實(shí)施例中涉及的一些術(shù)語(yǔ)做簡(jiǎn)單解釋。登陸用戶在網(wǎng)站上用已注冊(cè)賬號(hào)進(jìn)行登錄的注冊(cè)買家。非登陸用戶未進(jìn)行賬號(hào)登陸的買家?；钴S注冊(cè)買家在近一個(gè)月內(nèi)頻繁登錄使用所述電子商務(wù)網(wǎng)站的注冊(cè)買家。供應(yīng)商類別包括有認(rèn)證供應(yīng)商、金牌供應(yīng)商和免費(fèi)供應(yīng)商，主要作用是輔助買家判斷賣家信譽(yù)度。共現(xiàn)次數(shù)近一個(gè)月內(nèi)用戶訪問(wèn)序列中產(chǎn)品出現(xiàn)的次數(shù)。會(huì)話訪問(wèn)者在30分鐘內(nèi)與網(wǎng)站有交互活動(dòng)則被認(rèn)為是同一次進(jìn)入網(wǎng)站，不記錄新的用戶會(huì)話數(shù)；當(dāng)訪問(wèn)者持續(xù)30分鐘與網(wǎng)站沒(méi)有交互活動(dòng)，當(dāng)他再次訪問(wèn)網(wǎng)站時(shí)訪問(wèn)者被認(rèn)為再一次進(jìn)入了網(wǎng)站，記錄新的用戶會(huì)話數(shù)。為了更清晰的闡述本發(fā)明的目的、技術(shù)方案和優(yōu)點(diǎn)，下面結(jié)合具體實(shí)施例和附圖對(duì)本發(fā)明進(jìn)行詳細(xì)闡述。結(jié)合圖1，顯示了根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的推薦方法流程圖，具體包括以下步驟
步驟101，基于預(yù)先設(shè)定的規(guī)則從電子商務(wù)網(wǎng)站平臺(tái)數(shù)據(jù)源中采集登陸網(wǎng)站的用戶的全部基礎(chǔ)信息，其中，在本發(fā)明的實(shí)施例中，這一信息采集過(guò)程包括從結(jié)構(gòu)化日志系統(tǒng)提取基礎(chǔ)數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)清洗過(guò)濾、數(shù)值映射與轉(zhuǎn)換、交叉檢驗(yàn)、維表更新、歷史表歸檔，并將基礎(chǔ)數(shù)據(jù)按規(guī)則進(jìn)行分類規(guī)整存儲(chǔ)；所采集基礎(chǔ)信息包括買家在一定時(shí)間內(nèi)詢盤、訪問(wèn)、收藏的產(chǎn)品或商情歷史記錄信息、買家操作的產(chǎn)品所屬供應(yīng)商信息、產(chǎn)品的基本屬性信息、產(chǎn)品被詢盤或訪問(wèn)量等。其中，在本發(fā)明的實(shí)施例中，對(duì)采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行加工分類時(shí)具體采用了以下映射規(guī)則，但不限于此
在本發(fā)明的實(shí)施例中，通過(guò)公司注冊(cè)添加產(chǎn)品信息映射得到公司主營(yíng)行業(yè)，與登錄信息映射得到公司登錄名等信息；、
在本發(fā)明的實(shí)施例中，通過(guò)映射得到各級(jí)目錄的上級(jí)目錄及根目錄，將各級(jí)中英文目錄轉(zhuǎn)換成統(tǒng)一格式；
在本發(fā)明的實(shí)施例中，經(jīng)過(guò)詢盤和訪問(wèn)的URL映射得到各種詢盤類型和訪問(wèn)類型；
在本發(fā)明的實(shí)施例中，通過(guò)詢盤日志與公司維表映射得到收發(fā)詢盤的公司號(hào)及相關(guān)信息，與國(guó)家維表映射得到買家所屬國(guó)家號(hào)及相關(guān)信息；
在本發(fā)明的實(shí)施例中，通過(guò)訪問(wèn)日志與公司維表映射得到訪問(wèn)的公司號(hào)及相關(guān)信息，與國(guó)家維表映射得到買家所屬國(guó)家、地區(qū)號(hào)及相關(guān)信息，與目錄維表映射得到訪問(wèn)的目錄信息，分析買家訪問(wèn)歷史映射到當(dāng)前坊問(wèn)的上次訪問(wèn)時(shí)間；
在本發(fā)明的實(shí)施例中，將賣家注冊(cè)的產(chǎn)品信息中的多個(gè)關(guān)鍵詞轉(zhuǎn)換成可進(jìn)行相互關(guān)聯(lián)單個(gè)關(guān)鍵詞；
在本發(fā)明的實(shí)施例中，將國(guó)外買家IP地址轉(zhuǎn)化成數(shù)值型的IP號(hào)；
在本發(fā)明的實(shí)施例中，將詢盤、訪問(wèn)、捜索、登陸等買家操作行為的時(shí)間轉(zhuǎn)換成以天為單位的數(shù)值型數(shù)據(jù)；
在本發(fā)明的實(shí)施例中，將產(chǎn)品信息與公司、目錄維表映射轉(zhuǎn)換得到產(chǎn)品所屬公司號(hào)、目錄號(hào)等產(chǎn)品信息。步驟102，推薦引擎I對(duì)所采集到的信息進(jìn)行基礎(chǔ)分析，并將所得分析結(jié)果存入數(shù)據(jù)庫(kù)中。其中，在對(duì)基礎(chǔ)信息進(jìn)行分析時(shí)包括統(tǒng)計(jì)ー個(gè)月內(nèi)所有產(chǎn)品或商情操作會(huì)話序列、買家進(jìn)行各種操作時(shí)最后一次操作所屬國(guó)家、買家所屬地區(qū)以及其他反應(yīng)買家操作行為的信息，得買家操作歷史記錄信息；對(duì)買家操作歷史記錄信息中的產(chǎn)品或商情分別統(tǒng)計(jì)其ー個(gè)月內(nèi)買家的操作量、該產(chǎn)品或商情所屬目錄以及對(duì)應(yīng)賣家的權(quán)重，得到產(chǎn)品或商情被操作量信息；根據(jù)買家在ー個(gè)月內(nèi)進(jìn)行的全部操作行為記錄統(tǒng)計(jì)活躍買家的歷史興趣信息；統(tǒng)計(jì)買家所屬具體地區(qū)，按照預(yù)先設(shè)定的規(guī)則將其對(duì)應(yīng)到所述推薦系統(tǒng)可識(shí)別的地區(qū)表述。將以上各種統(tǒng)計(jì)所得信息存入數(shù)據(jù)庫(kù)中以備后續(xù)推薦系統(tǒng)調(diào)用。其中，數(shù)據(jù)庫(kù)中存儲(chǔ)的預(yù)處理信息包括買家詢盤、訪問(wèn)、捜索、收藏等操作歷史記錄信息、產(chǎn)品被詢盤或訪問(wèn)等信息、商情被詢盤或訪問(wèn)等信息、地區(qū)信息、目錄信息、供應(yīng)商信息、活躍買家歷史興趣信息等。其中，在本發(fā)明實(shí)施例中對(duì)供應(yīng)商類型的劃分及其權(quán)重為供應(yīng)商類型為認(rèn)證供應(yīng)商的權(quán)重為^、供應(yīng)商類型為金牌的權(quán)重力,3供應(yīng)商類型為免費(fèi)的權(quán)重為,5，冩+,, +巧=1，且但不限于此，其他能夠區(qū)別供應(yīng)商信譽(yù)等級(jí)的供應(yīng)商類型劃分方法同樣適用于本發(fā)明實(shí)施例。其中，本發(fā)明實(shí)施例中通過(guò)訪問(wèn)網(wǎng)站的用戶IP識(shí)別買家用戶所屬地區(qū)。在本發(fā)明的具體實(shí)施方式
中，國(guó)家地區(qū)對(duì)應(yīng)規(guī)則為細(xì)分地區(qū)指的是國(guó)家所對(duì)應(yīng)的洲，例如，買家用戶所屬國(guó)家為“美國(guó)”，則所屬細(xì)分地區(qū)為“北美洲”。但不限于此，其他明顯區(qū)分買家偏好的區(qū)域特征的地區(qū)對(duì)應(yīng)規(guī)則也同樣適用于本發(fā)明實(shí)施例。步驟103，前臺(tái)讀取當(dāng)前用戶的操作信息，并將其傳遞給推薦引擎2，其中當(dāng)前用戶的操作信息包括用戶所屬地區(qū)、用戶當(dāng)前操作行為類型、當(dāng)前操作的產(chǎn)品或商情集中的最后N個(gè)產(chǎn)品商情集、該產(chǎn)品或商情所屬目錄信息、該產(chǎn)品或商情所屬供應(yīng)商信息、當(dāng)前的捜索信息、當(dāng)前的收藏信息；推薦引擎2調(diào)用數(shù)據(jù)庫(kù)中的買家操作歷史記錄信息，根據(jù)當(dāng)前買家所屬地區(qū)篩選出買家操作歷史記錄信息中對(duì)應(yīng)“細(xì)分地區(qū)”的產(chǎn)品或商情集。步驟104，推薦引擎2將前臺(tái)傳遞來(lái)的產(chǎn)品或商情ID集與篩選出的歷史記錄進(jìn)行比對(duì)，按照共現(xiàn)次數(shù)找出前X個(gè)推薦產(chǎn)品或商情，X為系統(tǒng)預(yù)設(shè)定值，再對(duì)這些產(chǎn)品或商情按規(guī)則排序，得待推薦結(jié)果，并將待推薦結(jié)果傳遞給前臺(tái)，其中待推薦結(jié)果中包括產(chǎn)品或商情ID信息、排序結(jié)果信息以及對(duì)應(yīng)買家操作量信息。其中，為保證所推薦的產(chǎn)品或商情信息可以綜合反映該產(chǎn)品或商情信息的被關(guān)注度、賣家信譽(yù)度以及被推薦買家對(duì)該類型產(chǎn)品或商情的喜好程度，對(duì)產(chǎn)品或商情進(jìn)行排序的規(guī)則可以不按照某一固定的算法進(jìn)行，應(yīng)依據(jù)不同的推薦場(chǎng)景和推薦對(duì)象靈活制定。具體地，以MIC網(wǎng)站為例，在詢盤場(chǎng)景內(nèi)向用戶進(jìn)行推薦時(shí)，其排序規(guī)則為 針對(duì)非登陸用戶，篩選出的X個(gè)推薦產(chǎn)品或商情的排序規(guī)則為
權(quán)利要求
1.一種基于區(qū)域特征的協(xié)同過(guò)濾推薦方法，其特征在于，包括以下步驟 步驟一基于預(yù)先設(shè)定的規(guī)則從電子商務(wù)網(wǎng)站平臺(tái)數(shù)據(jù)源中采集登陸網(wǎng)站的用戶的全部基礎(chǔ)信息； 步驟二 對(duì)所采集到的信息進(jìn)行基礎(chǔ)分析，并將所得分析結(jié)果存入數(shù)據(jù)庫(kù)中； 步驟三將前臺(tái)讀取的當(dāng)前用戶的操作信息進(jìn)行處理，并根據(jù)當(dāng)前買家所屬地區(qū)篩選出數(shù)據(jù)庫(kù)中與買家所屬地區(qū)匹配的產(chǎn)品及商情信息； 步驟四將前臺(tái)傳遞來(lái)的產(chǎn)品或商情ID集與篩選出的歷史記錄進(jìn)行比對(duì)，按照共現(xiàn)次數(shù)找出前X個(gè)推薦產(chǎn)品或商情，再對(duì)這些產(chǎn)品或商情按規(guī)則排序，得待推薦結(jié)果，并將待推薦結(jié)果傳遞給前臺(tái)，其中X為系統(tǒng)預(yù)設(shè)定值； 步驟五前臺(tái)排除待推薦結(jié)果中與當(dāng)前用戶操作歷史記錄中相同的產(chǎn)品或商情ID集，篩選出M個(gè)作為推薦結(jié)果，其中M為系統(tǒng)預(yù)設(shè)定值； 步驟六前臺(tái)進(jìn)行判斷所篩選出的推薦結(jié)果個(gè)數(shù)是否滿足，若個(gè)數(shù)滿足，將推薦結(jié)果在適當(dāng)?shù)捻?yè)面場(chǎng)景展現(xiàn)給用戶，若推薦結(jié)果個(gè)數(shù)不足M個(gè)，則前臺(tái)將待推薦結(jié)果中的前N個(gè)產(chǎn)品或商情取出來(lái)，重復(fù)步驟四和步驟五，將得到的新的推薦結(jié)果補(bǔ)足之前的推薦結(jié)果不足M的部分； 步驟七前臺(tái)將推薦結(jié)果在適當(dāng)?shù)捻?yè)面場(chǎng)景展現(xiàn)給用戶。
2.根據(jù)權(quán)利要求I所述的一種基于區(qū)域特征的協(xié)同過(guò)濾推薦方法，其特征在于，步驟一中信息采集過(guò)程包括從結(jié)構(gòu)化日志系統(tǒng)提取基礎(chǔ)數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)清洗過(guò)濾、數(shù)值映射與轉(zhuǎn)換、交叉檢驗(yàn)、維表更新、歷史表歸檔，并將基礎(chǔ)數(shù)據(jù)按規(guī)則進(jìn)行分類規(guī)整存儲(chǔ)；信息采集規(guī)則為通過(guò)公司注冊(cè)添加產(chǎn)品信息映射得到公司主營(yíng)行業(yè)，與登錄信息映射得到公司登錄名等信息；經(jīng)過(guò)詢盤和訪問(wèn)的URL映射得到各種詢盤類型和訪問(wèn)類型；通過(guò)詢盤日志與公司維表映射得到收發(fā)詢盤的公司號(hào)及相關(guān)信息，與國(guó)家維表映射得到買家所屬國(guó)家號(hào)及相關(guān)信息；通過(guò)訪問(wèn)日志與公司維表映射得到訪問(wèn)的公司號(hào)及相關(guān)信息，與國(guó)家維表映射得到買家所屬國(guó)家、地區(qū)號(hào)及相關(guān)信息，與目錄維表映射得到訪問(wèn)的目錄信息，分析買家訪問(wèn)歷史映射到當(dāng)前訪問(wèn)的上次訪問(wèn)時(shí)間；將賣家注冊(cè)的產(chǎn)品信息中的多個(gè)關(guān)鍵詞轉(zhuǎn)換成可進(jìn)行相互關(guān)聯(lián)單個(gè)關(guān)鍵詞；將國(guó)外買家IP地址轉(zhuǎn)化成數(shù)值型的IP號(hào)；將詢盤、訪問(wèn)、搜索、登陸等買家操作行為的時(shí)間轉(zhuǎn)換成以天為單位的數(shù)值型數(shù)據(jù)；將產(chǎn)品信息與公司、目錄維表映射轉(zhuǎn)換得到產(chǎn)品所屬公司號(hào)、目錄號(hào)等產(chǎn)品信息；所采集的基礎(chǔ)信息包括買家在一定時(shí)間內(nèi)詢盤、訪問(wèn)、收藏的產(chǎn)品或商情歷史記錄信息、買家操作的產(chǎn)品所屬供應(yīng)商信息、產(chǎn)品的基本屬性信息、產(chǎn)品被詢盤或訪問(wèn)量等信息。
3.根據(jù)權(quán)利要求I所述的一種基于區(qū)域特征的協(xié)同過(guò)濾推薦方法，其特征在于，步驟二中對(duì)基礎(chǔ)信息進(jìn)行分析的過(guò)程為統(tǒng)計(jì)一個(gè)月內(nèi)所有產(chǎn)品或商情操作會(huì)話序列、買家進(jìn)行各種操作時(shí)最后一次操作所屬國(guó)家、買家所屬地區(qū)以及其他反應(yīng)買家操作行為的信息，得買家操作歷史記錄信息；對(duì)買家操作歷史記錄信息中的產(chǎn)品或商情分別統(tǒng)計(jì)其一個(gè)月內(nèi)買家的操作量、該產(chǎn)品或商情所屬目錄以及對(duì)應(yīng)賣家的權(quán)重，得到產(chǎn)品或商情被操作量信息；根據(jù)買家在一個(gè)月內(nèi)進(jìn)行的全部操作行為記錄統(tǒng)計(jì)活躍買家的歷史興趣信息；統(tǒng)計(jì)買家所屬具體地區(qū)，按照預(yù)先設(shè)定的規(guī)則將其對(duì)應(yīng)到所述推薦系統(tǒng)可識(shí)別的地區(qū)表述；數(shù)據(jù)庫(kù)中存儲(chǔ)的預(yù)處理信息包括買家詢盤、訪問(wèn)、搜索、收藏等操作歷史記錄信息、產(chǎn)品被詢盤或訪問(wèn)等信息、商情被詢盤或訪問(wèn)等信息、地區(qū)信息、目錄信息、供應(yīng)商信息、活躍買家歷史興趣信息等；其中對(duì)供應(yīng)商類型的劃分及其權(quán)重為供應(yīng)商類型為認(rèn)證供應(yīng)商的權(quán)重為冩、供應(yīng)商類型為金牌的權(quán)重為BrI供應(yīng)商類型為免費(fèi)的權(quán)重為,
4.根據(jù)權(quán)利要求I所述的一種基于區(qū)域特征的協(xié)同過(guò)濾推薦方法，其特征在于，步驟三中所述前臺(tái)讀取當(dāng)前用戶的操作信息，包括用戶所屬地區(qū)、當(dāng)前的操作行為、當(dāng)前操作的產(chǎn)品或商情集、該產(chǎn)品或商情所屬目錄信息、該產(chǎn)品或商情所屬供應(yīng)商信息、當(dāng)前的搜索信息、當(dāng)前的收藏信息。
5.根據(jù)權(quán)利要求I所述的一種基于區(qū)域特征的協(xié)同過(guò)濾推薦方法，其特征在于，步驟四中的對(duì)這些產(chǎn)品或商情進(jìn)行排序的規(guī)則是 在詢盤場(chǎng)景內(nèi)向用戶進(jìn)行推薦時(shí)，其排序規(guī)則為 針對(duì)非登陸用戶，篩選出的X個(gè)推薦產(chǎn)品或商情的排序規(guī)則為
全文摘要
本發(fā)明公開(kāi)了一種基于區(qū)域特征的協(xié)同過(guò)濾推薦方法，本發(fā)明包括采集用戶信息；對(duì)所采集到的信息進(jìn)行基礎(chǔ)分析；根據(jù)買家所屬地區(qū)進(jìn)行篩選；推薦篩選結(jié)果的過(guò)程；前臺(tái)將推薦結(jié)果在適當(dāng)?shù)捻?yè)面場(chǎng)景展現(xiàn)給用戶等步驟，本發(fā)明解決了目前電子商務(wù)B2B網(wǎng)站中向用戶推薦屬于同一區(qū)域且與其選擇相同產(chǎn)品的其他用戶也關(guān)注或購(gòu)買的產(chǎn)品的問(wèn)題。
文檔編號(hào)G06Q30/02GK102663626SQ201210125789
公開(kāi)日2012年9月12日 申請(qǐng)日期2012年4月26日 優(yōu)先權(quán)日2012年4月26日
發(fā)明者李莉, 許應(yīng)楠, 賈紡紡, 魏寶軍 申請(qǐng)人:南京理工大學(xué), 焦點(diǎn)科技股份有限公司