基于推薦的網(wǎng)絡(luò)購物系統(tǒng)的制作方法
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種基于推薦的網(wǎng)絡(luò)購物系統(tǒng)，為用戶給出相應(yīng)的最有權(quán)威的購物推薦。其技術(shù)方案為：系統(tǒng)包括網(wǎng)絡(luò)購物模塊、用戶分享商品模塊、被推薦商品的投票統(tǒng)計(jì)模塊、以及用戶推薦權(quán)威計(jì)算模塊，其中：網(wǎng)絡(luò)購物模塊供用戶在網(wǎng)絡(luò)上購買商品；用戶分享商品模塊，用戶對商品進(jìn)行推薦，每一商品推薦的信息包括商品名稱、推薦度、分享的時(shí)間以及商品鏈接；被推薦商品的投票統(tǒng)計(jì)模塊，其他用戶對某一商品推薦進(jìn)行投票以表示自身對該商品推薦的認(rèn)可程度，系統(tǒng)對投票結(jié)果進(jìn)行統(tǒng)計(jì)；用戶推薦權(quán)威計(jì)算模塊，根據(jù)其他用戶對某一商品推薦的投票結(jié)果統(tǒng)計(jì)，計(jì)算出該商品推薦的權(quán)威度，供其他用戶在購買商品之前參考。
【專利說明】基于推薦的網(wǎng)絡(luò)購物系統(tǒng)

【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及一種網(wǎng)絡(luò)購物系統(tǒng)，尤其涉及基于用戶的商品推薦進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)購物的系統(tǒng)。

【背景技術(shù)】
[0002]在購物的時(shí)候，除了看商品本身的簡介以外，人們更愿意看看已經(jīng)購買過的人對于此商品的評價(jià)。因?yàn)楹喗槭强梢园b的，有時(shí)具有一定的不客觀性；而且簡介有生產(chǎn)商或者銷售商提供，人們往往只能獲得比較正面的信息，而沒有被告知負(fù)面的信息。
[0003]比較可以接受的方案是，查看其他人對于此商品的評價(jià)，因?yàn)閷τ跊]有利益關(guān)聯(lián)的用戶來說，他們所作出的評價(jià)更具客觀性。用戶作出的評論也更全面，能覆蓋到商家所提供的信息中所沒有提及的或者掩蓋的部分；而且用戶評論更具有實(shí)用性，他們作出的往往都是對于商品本身功用的評價(jià)，區(qū)別與商家簡介中比較冠冕堂皇的言辭。
[0004]但是在我們基于用戶的推薦來做抉擇時(shí)，我們也會碰到一些問題。如果有很多的用戶對于一個商品作出很多推薦時(shí)，但是受限于每個人經(jīng)驗(yàn)的積累程度不一致，他們給出的意見或許有些分歧，此時(shí)我們應(yīng)該如何選擇最權(quán)威的意見呢？如果只有很少的人對于一個商品作出了推薦時(shí)，我們?nèi)绾蜗嘈胖肋@個用戶的推薦是否值得信賴呢？很多的時(shí)候，有利益關(guān)系的人員假冒用戶來為自己的商品做推銷，我們又如何做到不被他們所蒙蔽？


【發(fā)明內(nèi)容】

[0005]本發(fā)明的目的在于解決上述問題，提供了一種基于推薦的網(wǎng)絡(luò)購物系統(tǒng)，為用戶給出相應(yīng)的最有權(quán)威的購物推薦。
[0006]本發(fā)明的技術(shù)方案為:本發(fā)明揭示了一種基于推薦的網(wǎng)絡(luò)購物系統(tǒng)，包括網(wǎng)絡(luò)購物模塊、用戶分享商品模塊、被推薦商品的投票統(tǒng)計(jì)模塊、以及用戶推薦權(quán)威計(jì)算模塊，其中:
[0007]網(wǎng)絡(luò)購物模塊，供用戶在網(wǎng)絡(luò)上購買商品；
[0008]用戶分享商品模塊，用戶對商品進(jìn)行推薦，每一商品推薦的信息包括商品名稱、推薦度、分享的時(shí)間以及商品鏈接；
[0009]被推薦商品的投票統(tǒng)計(jì)模塊，其他用戶對某一商品推薦進(jìn)行投票以表示自身對該商品推薦的認(rèn)可程度，系統(tǒng)對投票結(jié)果進(jìn)行統(tǒng)計(jì)；
[0010]用戶推薦權(quán)威計(jì)算模塊，根據(jù)其他用戶對某一商品推薦的投票結(jié)果統(tǒng)計(jì)，計(jì)算出該商品推薦的權(quán)威度，供其他用戶在購買商品之前參考。
[0011]根據(jù)本發(fā)明的基于推薦的網(wǎng)絡(luò)購物系統(tǒng)的一實(shí)施例，商品的推薦信息還包括:商品體驗(yàn)或者商品簡介、商品圖片、以及商品優(yōu)缺點(diǎn)。
[0012]根據(jù)本發(fā)明的基于推薦的網(wǎng)絡(luò)購物系統(tǒng)的一實(shí)施例，被推薦商品的投票統(tǒng)計(jì)模塊包括:
[0013]頁面瀏覽量統(tǒng)計(jì)單元，記錄其他用戶對于該商品推薦的瀏覽量；
[0014]鏈接點(diǎn)擊量統(tǒng)計(jì)單元，記錄其他用戶在瀏覽該商品推薦后對其商品鏈接的點(diǎn)擊量;
[0015]商品成交量統(tǒng)計(jì)單元，記錄其他用戶根據(jù)該商品推薦給出的商品鏈接產(chǎn)生真實(shí)商品交易的成交量。
[0016]根據(jù)本發(fā)明的基于推薦的網(wǎng)絡(luò)購物系統(tǒng)的一實(shí)施例，用戶推薦權(quán)威計(jì)算模塊計(jì)算商品推薦的權(quán)威度的原則為:每個用戶對于商品的權(quán)威度是不同的、用戶的權(quán)威度是由其推薦的商品被其他用戶認(rèn)可的程度決定的、被權(quán)威度越高的用戶認(rèn)可的商品推薦的權(quán)威度越高、用戶對同一種商品推薦的候選數(shù)量與其推薦的價(jià)值成反比、用戶對同一種商品的不同候選的推薦度可能存在差異、同一用戶對同一種商品的推薦隨著時(shí)間的變化而變化。
[0017]根據(jù)本發(fā)明的基于推薦的網(wǎng)絡(luò)購物系統(tǒng)的一實(shí)施例，用戶推薦權(quán)威計(jì)算模塊包括:
[0018]用戶權(quán)威度計(jì)算單元，定義具有N個用戶的用戶集合U，建立N個N元一次方程:A{Ui} = A{Rl}*o l+A{R2}*o2+...+A{Rn}*on，其中 Ui e U, Ui 對于商品的推薦的集合為Sr{Rl，R2...Rn}，對于Ri e Sr，有用戶子集合Uc {Uil，Ui2...Uim}通過此鏈接進(jìn)行了購買行為，記用戶的權(quán)威度為A，記Ui —共在商品上進(jìn)行的購買次數(shù)為TC，在推薦Ri上進(jìn)行的購買次數(shù)為Ti，則推薦Ri e Sr的權(quán)威度為A{Ri} = Uil*Til/TCl+Ui2*Ti2/TC2+...+Uim*Tim/TCm，σ i為權(quán)威度的時(shí)間衰弱因子，方程組的解為用戶權(quán)威度的值，其中N為自然數(shù)；
[0019]商品推薦權(quán)威度計(jì)算單元，計(jì)算每個推薦的權(quán)威度:A{Rn}=A{Ui}*Drn/SUMd* σ η,其中用戶Ui對于所有推薦的推薦度的和為SUMd =Drl* ο 1+Dr2* σ 2+...+Drn* σ n, Ri e Sr 的推薦度為 Dri。
[0020]本發(fā)明對比現(xiàn)有技術(shù)有如下的有益效果:本發(fā)明的方案是基于用戶的商品推薦，以及其他用戶根據(jù)這些推薦所產(chǎn)生的瀏覽，點(diǎn)擊，購買行為來整體的計(jì)算用戶對于商品推薦的權(quán)威程度，進(jìn)而計(jì)算出用戶給出的商品推薦的權(quán)威程度，從而為用戶給出相應(yīng)的最有權(quán)威的購物推薦，可以指導(dǎo)用戶基于客觀上最權(quán)威的推薦來購買商品。

【專利附圖】

【附圖說明】
[0021]圖1示出了本發(fā)明的基于推薦的網(wǎng)絡(luò)購物系統(tǒng)的較佳實(shí)施例的原理圖。

【具體實(shí)施方式】
[0022]下面結(jié)合附圖和實(shí)施例對本發(fā)明作進(jìn)一步的描述。
[0023]圖1示出了本發(fā)明的基于推薦的網(wǎng)絡(luò)購物系統(tǒng)的較佳實(shí)施例的原理。請參見圖1，本實(shí)施例的網(wǎng)絡(luò)購物系統(tǒng)包括:網(wǎng)絡(luò)購物模塊1、用戶分享商品模塊2、被推薦商品的投票統(tǒng)計(jì)模塊3、以及用戶推薦權(quán)威計(jì)算模塊4。
[0024]網(wǎng)絡(luò)購物模塊I供用戶在網(wǎng)絡(luò)上購買商品。
[0025]用戶分享商品模塊2中，用戶對商品進(jìn)行推薦，每一商品推薦的信息包括商品名稱、推薦度、分享的時(shí)間以及商品鏈接。較佳的，商品的推薦信息還包括:商品體驗(yàn)或者商品簡介、商品圖片、以及商品優(yōu)缺點(diǎn)。對于用戶來說，對于同一種商品，他們可能給出一個或者多個推薦。并且隨著時(shí)間的推移，他們的推薦也在發(fā)生著變化；對于商品來說，同一種商品，可能被一個或者多個用戶給出不同的推薦。
[0026]被推薦商品的投票統(tǒng)計(jì)模塊3中，其他用戶對某一商品推薦進(jìn)行投票以表示自身對該商品推薦的認(rèn)可程度，系統(tǒng)對投票結(jié)果進(jìn)行統(tǒng)計(jì)。
[0027]用戶對于一種商品的權(quán)威度，主要來自于其他用戶對他所推薦的認(rèn)可度。對于用戶的推薦，購物者可能會瀏覽被推薦出來的商品；如果對于被推薦的內(nèi)容感興趣，則他們可能會點(diǎn)擊給出的鏈接；如果其他的條件也比較成熟，則用戶可能會按照此鏈接去購買推薦的商品。
[0028]因此，被推薦商品的投票統(tǒng)計(jì)模塊3包括:頁面瀏覽量統(tǒng)計(jì)單元31、鏈接點(diǎn)擊量統(tǒng)計(jì)單元32以及商品成交量統(tǒng)計(jì)單元33。
[0029]其中頁面瀏覽量統(tǒng)計(jì)單元31記錄其他用戶對于該商品推薦的瀏覽量。鏈接點(diǎn)擊量統(tǒng)計(jì)單元32記錄其他用戶在瀏覽該商品推薦后對其商品鏈接的點(diǎn)擊量。商品成交量統(tǒng)計(jì)單元33記錄其他用戶根據(jù)該商品推薦給出的商品鏈接產(chǎn)生真實(shí)商品交易的成交量。
[0030]用戶推薦權(quán)威計(jì)算模塊4根據(jù)其他用戶對某一商品推薦的投票結(jié)果統(tǒng)計(jì)，計(jì)算出該商品推薦的權(quán)威度，供其他用戶在購買商品之前參考。
[0031]用戶推薦權(quán)威計(jì)算模塊4計(jì)算商品推薦的權(quán)威度的原則為:每個用戶對于商品的權(quán)威度是不同的、用戶的權(quán)威度是由其推薦的商品被其他用戶認(rèn)可的程度決定的、被權(quán)威度越高的用戶認(rèn)可的商品推薦的權(quán)威度越高、用戶對同一種商品推薦的候選數(shù)量與其推薦的價(jià)值成反比(極端情況是所有都推薦，則可以認(rèn)為是什么都沒有推薦)、用戶對同一種商品的不同候選的推薦度可能存在差異、同一用戶對同一種商品的推薦隨著時(shí)間的變化而變化。
[0032]用戶推薦計(jì)算模塊4包括用戶權(quán)威度計(jì)算單元41和商品推薦權(quán)威度計(jì)算單元42。在用戶權(quán)威度計(jì)算單元41中，假設(shè)用戶Ui，對于商品G，給出了推薦的集合為Sr{Rl，R2...Rn}。對于Ri e Sr，有用戶子集合Uc{Uil，Ui2...Uim}通過此鏈接進(jìn)行了購買行為。
[0033]記用戶的權(quán)威度為A，記Ui —共在商品G上進(jìn)行了購買的次數(shù)為TC，在推薦Ri上進(jìn)行的購買次數(shù)為Ti，則推薦Ri e Sr的權(quán)威度為A{Ri} = Uil*Til/TCl+Ui2*Ti2/TC2+...+Uim*Tim/TCm
[0034]則用戶Ui 的權(quán)威度為 A {Ui} = A{R1}+A{R2}+...+A {Rn}
[0035]考慮到用戶的欣賞能力會隨著時(shí)間的推移而產(chǎn)生變化，本實(shí)施例中引入衰弱因子的概念，定義σ為權(quán)威度的時(shí)間衰弱因子。
[0036]上述公式變形為A {Ui} = A {R1} * σ I+A {R2} * σ 2+...+A {Rn} * σ η
[0037]同理，對于集合U(共有N個用戶)中的其他用戶也用上述處理過程進(jìn)行處理，經(jīng)過一系列的化簡，得到了 N個N元一次方程，此方程組的解即為用戶的權(quán)威度的值，可以通過稀疏矩陣來求數(shù)值解。
[0038]在商品推薦權(quán)威度計(jì)算單元42中，通過用戶的權(quán)威度的值來求解每個推薦的權(quán)威度。由于推薦的被肯定程度會有時(shí)間上的延遲，本發(fā)明認(rèn)為被推薦的商品只有推薦人的推薦度上區(qū)別。
[0039]記推薦的推薦度為D，則Ri e Sr的推薦度為Dri。
[0040]則用戶Ui對于所有的推薦的推薦度的和為SUMd =Drl* σ 1+Dr2* σ 2+...+Drn* σ η則對于每個推薦的權(quán)威度計(jì)算為:
[0041]A{R1} = A{Ui}*Drl/SUMd*o I
[0042]A {R2} = A {Ui} *Dr2/SUMd* σ 2
[0043]…
[0044]A {Rn} = A {Ui} *Drn/SUMd* σ n
[0045]上述實(shí)施例是提供給本領(lǐng)域普通技術(shù)人員來實(shí)現(xiàn)和使用本發(fā)明的，本領(lǐng)域普通技術(shù)人員可在不脫離本發(fā)明的發(fā)明思想的情況下，對上述實(shí)施例做出種種修改或變化，因而本發(fā)明的保護(hù)范圍并不被上述實(shí)施例所限，而應(yīng)該是符合權(quán)利要求書所提到的創(chuàng)新性特征的最大范圍。
【權(quán)利要求】
1.一種基于推薦的網(wǎng)絡(luò)購物系統(tǒng)，包括網(wǎng)絡(luò)購物模塊、用戶分享商品模塊、被推薦商品的投票統(tǒng)計(jì)模塊、以及用戶推薦權(quán)威計(jì)算模塊，其中: 網(wǎng)絡(luò)購物模塊，供用戶在網(wǎng)絡(luò)上購買商品； 用戶分享商品模塊，用戶對商品進(jìn)行推薦，每一商品推薦的信息包括商品名稱、推薦度、分享的時(shí)間以及商品鏈接； 被推薦商品的投票統(tǒng)計(jì)模塊，其他用戶對某一商品推薦進(jìn)行投票以表示自身對該商品推薦的認(rèn)可程度，系統(tǒng)對投票結(jié)果進(jìn)行統(tǒng)計(jì)； 用戶推薦權(quán)威計(jì)算模塊，根據(jù)其他用戶對某一商品推薦的投票結(jié)果統(tǒng)計(jì)，計(jì)算出該商品推薦的權(quán)威度，供其他用戶在購買商品之前參考。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于推薦的網(wǎng)絡(luò)購物系統(tǒng)，其特征在于，商品的推薦信息還包括:商品體驗(yàn)或者商品簡介、商品圖片、以及商品優(yōu)缺點(diǎn)。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于推薦的網(wǎng)絡(luò)購物系統(tǒng)，其特征在于，被推薦商品的投票統(tǒng)計(jì)模塊包括: 頁面瀏覽量統(tǒng)計(jì)單元，記錄其他用戶對于該商品推薦的瀏覽量； 鏈接點(diǎn)擊量統(tǒng)計(jì)單元，記錄其他用戶在瀏覽該商品推薦后對其商品鏈接的點(diǎn)擊量； 商品成交量統(tǒng)計(jì)單元，記錄其他用戶根據(jù)該商品推薦給出的商品鏈接產(chǎn)生真實(shí)商品交易的成交量。
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的基于推薦的網(wǎng)絡(luò)購物系統(tǒng)，其特征在于，用戶推薦權(quán)威計(jì)算模塊計(jì)算商品推薦的權(quán)威度的原則為:每個用戶對于商品的權(quán)威度是不同的、用戶的權(quán)威度是由其推薦的商品被其他用戶認(rèn)可的程度決定的、被權(quán)威度越高的用戶認(rèn)可的商品推薦的權(quán)威度越高、用戶對同一種商品推薦的候選數(shù)量與其推薦的價(jià)值成反比、用戶對同一種商品的不同候選的推薦度可能存在差異、同一用戶對同一種商品的推薦隨著時(shí)間的變化而變化。
5.根據(jù)權(quán)利要求3所述的基于推薦的網(wǎng)絡(luò)購物系統(tǒng)，其特征在于，用戶推薦權(quán)威計(jì)算模塊包括: 用戶權(quán)威度計(jì)算單元，定義具有N個用戶的用戶集合U，建立N個N元一次方程:A{Ui} = A{Rl}*o l+A{R2}*o 2+...+A{Rn}*o n，其中 Ui e U，Ui 對于商品的推薦的集合為Sr{Rl，R2...Rn}，對于Ri e Sr，有用戶子集合Uc {Uil，Ui2...Uim}通過此鏈接進(jìn)行了購買行為，記用戶的權(quán)威度為A，記Ui —共在商品上進(jìn)行的購買次數(shù)為TC，在推薦Ri上進(jìn)行的購買次數(shù)為Ti，則推薦Ri e Sr的權(quán)威度為A{Ri} = Uil*Til/TCl+Ui2*Ti2/TC2+...+Uim*Tim/TCm，σ i為權(quán)威度的時(shí)間衰弱因子，方程組的解為用戶權(quán)威度的值，其中N為自然數(shù)； 商品推薦權(quán)威度計(jì)算單元，計(jì)算每個推薦的權(quán)威度:A{Rn} = A{Ui}*Drn/SUMd* σ η,其中用戶Ui對于所有推薦的推薦度的和為SUMd = Drl* σ 1+Dr2* σ 2+...+Drn* σ η, Ri e Sr的推薦度為Dri。
【文檔編號】G06Q30/06GK104182892SQ201310193623
【公開日】2014年12月3日 申請日期:2013年5月22日 優(yōu)先權(quán)日:2013年5月22日
【發(fā)明者】王芳, 楊俊拯, 葛猛 申請人:上海番米網(wǎng)絡(luò)科技有限公司