CN101408960A - 一种个性化信息推荐方法和装置 - Google Patents

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张清
汪海
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Abstract

本发明公开了一种个性化信息推荐方法，包括以下步骤：后台服务器接收前台返回的顾客访问信息；所述后台服务器调取与所述顾客访问信息关联的关联信息；所述后台服务器计算所述关联信息与所述顾客访问信息的关联度，并按照关联度进行排序；所述后台服务器将N个关联度最高的关联信息发送给前台。通过本发明实施例能够为顾客推荐最适合该顾客的信息，实现对顾客个性化的信息推荐，协同过滤推荐商品和资讯以及各种信息的匹配展现。

Description

一种个性化信息推荐方法和装置
技术领域
本发明涉及电子商务技术领域，特别是涉及一种个性化信息推荐方法和装置。
背景技术
电子商务(Electronic Commerce)是利用计算机技术、网络技术和远程通信技术，实现整个商务(买卖)过程中的电子化、数字化和网络化。人们不再是面对面的、看着实实在在的货物、靠纸介质单据(包括现金)进行买卖交易。而是通过网络，通过网上琳琅满目的商品信息、完善的物流配送系统和方便安全的资金结算系统进行交易(买卖)。
随着电子商务的迅猛发展，网上交易能够降低成本，为企业带来丰厚利润，电子商务可以提高企业的竞争优势和提高企业的管理水平，帮助企业获得世界市场的信息。目前在Internet上已建立了各种类型的B2C(Business toCustomer)网站，提供包括书籍、服饰、汽车、计算机、游戏等各种商品及服务。在各种类型的电子商务形式中，B2C的业务规模所占比重并不大，但随着信息技术的发展及消费者消费行为的变化，这一商业模式正经历一个飞速发展的阶段。B2C是电子商务的一种模式，是商家对消费者的模式，也就是通常说的商业零售，直接面向消费者销售产品和服务。最具有代表性的B2C电子商务模式就是网上零售网站，比如国内的中文网上书店当当网(dangdang.com)就是一个B2C电子商务网站的典型，美国的亚马逊网上商店(Amazon.com)是全球最著名的B2C电子商务网站。
在实现本发明实施例过程中，发明人发现现有技术中至少存在如下问题：现有的B2C电子商务模式无法象C2C(Customer to Customer，消费者对消费者)模式那样，能够有很多Customer(消费者)提供更多更好的商品，更优的价格和服务。因此B2C电子商务模式的上述缺陷限制了其在电子商务领域的应用和普及。
发明内容
本发明实施例要解决的问题是提供一种个性化信息推荐方法和装置，解决现有技术中电子商务网站的商品和资讯的推荐问题。
为达到上述目的，本发明实施例一方面提出一种个性化信息推荐方法，包括以下步骤：后台服务器接收前台返回的顾客访问信息；所述后台服务器调取与所述顾客访问信息关联的关联信息；所述后台服务器计算所述关联信息与所述顾客访问信息的关联度，并按照关联度进行排序；所述后台服务器将N个关联度最高的关联信息发送给前台。
其中，在所述后台服务器将N个关联度最高的关联信息发送给前台之后，还包括，所述前台将接收到的所述关联信息展示给顾客。
其中，所述顾客访问信息包括商品信息、blog信息、圈子信息、帖子信息、产品信息或资讯信息。
其中，所述顾客访问信息为商品信息，所述后台服务器计算所述关联信息与所述商品信息的关联度具体包括，所述后台服务器根据所述商品信息获取浏览和/或购买所述商品的顾客信息；所述后台服务器获取所述顾客信息中顾客浏览和/或购买的商品列表；所述后台服务器根据所述商品列表计算与所述商品的关联度。
其中，所述后台服务器根据所述商品信息获取浏览和/或购买所述商品的顾客信息还包括：所述后台服务器根据所述商品信息所述的店铺ID获取浏览和/或购买所述商品的顾客信息。
其中，所述后台服务器接收前台返回的顾客访问信息，还包括：所述后台服务器接收前台返回的顾客信息；在所述后台服务器计算所述关联信息与所述顾客访问信息的关联度，并按照关联度进行排序之后，还包括：根据所述顾客信息进行二次挖掘。
其中，在所述后台服务器将N个关联度最高的关联信息发送给前台之前还包括：将所述关联信息转换为所述关联信息对应的链接后发送给前台。
本发明实施例还提出一种后台服务器，包括顾客访问信息接收模块，关联信息调取模块，计算排序模块和发送模块，所述顾客访问信息接收模块，用于接收前台返回的顾客访问信息；所述关联信息调取模块，用于调取与所述顾客访问信息接收模块接收的顾客访问信息关联的关联信息；所述计算排序模块，用于计算所述关联信息与所述顾客访问信息的关联度，并按照关联度进行排序；所述发送模块，用于将所述计算排序模块计算的N个关联度最高的关联信息发送给前台。
其中，所述顾客访问信息包括商品信息、blog信息、圈子信息、帖子信息、产品信息或资讯信息。
其中，所述计算排序模块包括顾客信息获取子模块、商品列表获取子模块和关联度计算子模块，所述顾客信息获取子模块，用于根据所述商品信息获取浏览和/或购买所述商品的顾客信息；所述商品列表获取子模块，用于根据所述顾客信息获取子模块获取的顾客信息获取所述顾客信息中顾客浏览和/或购买的商品列表；所述关联度计算子模块，用于根据所述商品列表获取子模块获取的所述商品列表计算与所述商品的关联度。
其中，所述计算排序模块还包括二次挖掘子模块，用于根据前台返回的顾客信息进行二次挖掘。
其中，还包括转换模块，用于将所述关联信息转换为所述关联信息对应的链接后发送给前台。
本发明实施例的技术方案具有以下优点，本发明实施例提出一种个性化信息推荐方法和装置能够为顾客推荐最适合该顾客的信息，实现对顾客个性化的信息推荐，协同过滤推荐商品和资讯以及各种信息的匹配展现。并且能够根据任一的输入，输出不同的推荐结果，输入及输出结果可以是一群人、一个圈子、一件商品、一个blog、一个帖子、一个产品描述或一个资讯等，能够覆盖互联网上所有的实体。
附图说明
图1为本发明实施例个性化信息推荐方法流程图；
图2为本发明实施例后台服务器的结构图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例，对本发明的具体实施方式作进一步详细描述：
如图1所示，为本发明实施例个性化信息推荐方法流程图，包括以下步骤：
步骤S101，后台服务器接收前台返回的顾客访问信息，例如顾客访问的商品信息的网页中的商品信息，或顾客访问的blog信息等。本发明实施例中的顾客访问信息可以包括但不限于商品信息、blog信息、圈子信息、帖子信息、产品信息或资讯信息等互联网实体信息。其中优选地，前台还需要将顾客信息返回给后台服务器，如顾客名等顾客信息返回给后台服务器，后台服务器可根据返回的顾客信息调取例如顾客的学历、工作状况、年龄等顾客身份信息，为根据该顾客的身份信息进行二次挖掘做准备。
步骤S102，后台服务器调取与顾客访问信息关联的关联信息。如果顾客访问信息为商品信息，则调取与该商品信息相关的店铺信息、该商品的访问浏览信息以及购买信息等；同样如果该顾客访问信息为blog信息，则调取与该blog信息相关的访问信息等。为了理解以下实施例将以商品信息为例进行描述，但是并不能因此而认为本发明实施例仅能用于商品信息的个性化推荐，上述任何信息均可通过本发明实施例实现个性化推荐。
步骤S103，后台服务器根据商品信息获取浏览和/或购买所述商品的顾客信息。后台服务器调取浏览和/或购买过该商品的顾客信息，例如对于当前顾客访问的商品A来说，根据后台服务器保存的浏览和交易记录可以得到顾客M1、顾客M2、顾客M3和顾客M4分别购买或浏览了该商品A。本发明上述实施例为一种实施方式，也可以先根据商品信息确定该商品所属的店铺ID，在根据保存的浏览和交易记录得到浏览该店铺和/或在该店铺购物的顾客信息。同样也可根据上述两者的交集来确定顾客信息，则确定的顾客既浏览或购买过该商品，又浏览过该商品所在的店铺。应当说明的是，上述确定顾客信息的方式仅为了扩大推荐的结果集，能够在结构集中添加更多的相关信息，具体的顾客信息范围需要根据不同的推荐精度进行设定。因此可以看出本发明实施例获取顾客信息的方式不应局限于上述三种方式，任何根据输入的商品信息扩大结果集的方式均应为本发明实施例保护范围所涵盖。
步骤S104，后台服务器获取顾客信息中顾客浏览和/或购买的商品列表。以步骤S103中购买或浏览商品A的顾客M1、顾客M2、顾客M3和顾客M4为例进行说明，顾客M1不仅购买了商品A，还购买了商品B和商品C；同样顾客M2不仅浏览了商品A，还浏览了商品B；而对于顾客M3来说不仅浏览了商品A，还购买了商品E和商品F；对于顾客M4来说不仅浏览了商品A，还购买了商品B和商品C。
步骤S105，汇总单店单商品的浏览人数。在上例中则商品A的购买人数为4人，商品B的购买人数为3人，商品C的购买人数为2人，商品E和商品F的购买人数分别为1人。
步骤S106，汇总出单店内两个商品之间组合浏览人数。浏览或购买商品A之后又浏览或购买商品B的人数为3人；同样浏览或购买商品A之后又浏览或购买商品C的人数为2人；浏览或购买商品A之后又浏览或购买商品E和商品F的人数为1人。
步骤S107，后台服务器通过相应的关联算法根据所述商品列表计算与商品的关联度并排序。如根据上述商品列表能够得出商品B是与顾客当前访问的商品A关联度最高的商品，商品C是与顾客当前访问的商品A关联度次高的商品，同理进行排序。其中优选地，还可根据前台返回的顾客信息进行二次挖掘。例如根据用户的学历对上述排序结果再次进行挖掘，对于用户的学历可能会对商品C比较感兴趣，因此可将商品C所对应的权重设为1，而将商品B的权重设为0.6，这样最终根据该用户的信息挖掘后的结果可能就会是商品C与顾客当前访问的商品A关联度最高，而商品B是与顾客当前访问的商品A关联度次高。
步骤S108，后台服务器将N个关联度最高的关联信息转换为所述关联信息对应的链接后发送给前台。将综表转换为宽表，输出格式化的匹配商品信息。在步骤S107中排序的结构为商品的ID，因此还需要将商品ID转换为对应的商品名称、URI地址等，并提供相应的链接给前台。其中N个管理度最高的关联信息可根据页面空间等因素进行设置，例如可将前10个或20个关联度最高的关联信息发送给前台。
步骤S109，前台将接收到的所述关联信息及对应链接展示给顾客。
如图2所示，为本发明实施例后台服务器的结构图，该后台服务器1包括顾客访问信息接收模块11，关联信息调取模块12，计算排序模块13和发送模块14，顾客访问信息接收模块11用于接收前台返回的顾客访问信息，例如顾客访问的商品信息的网页中的商品信息，或顾客访问的blog信息等。本发明实施例中的顾客访问信息可以包括但不限于商品信息、blog信息、圈子信息、帖子信息、产品信息或资讯信息等互联网实体信息。其中优选地，前台还需要将顾客信息返回给后台服务器，为根据该顾客的身份信息进行二次挖掘做准备。关联信息调取模块12用于调取与顾客访问信息接收模块11接收的顾客访问信息关联的关联信息；计算排序模块13用于计算关联信息与所述顾客访问信息的关联度，并按照关联度进行排序；发送模块14用于将计算排序模块计算13的N个关联度最高的关联信息发送给前台。
其中，优选地，计算排序模块13包括顾客信息获取子模块131、商品列表获取子模块132和关联度计算子模块133，顾客信息获取子模块131用于根据所述商品信息获取浏览和/或购买所述商品的顾客信息；商品列表获取子模块132用于根据所述顾客信息获取子模块131获取的顾客信息获取所述顾客信息中顾客浏览和/或购买的商品列表；关联度计算子模块133用于根据所述商品列表获取子模块获取的所述商品列表计算与所述商品的关联度。
其中，优选地，计算排序模块还包括二次挖掘子模块134，用于根据前台返回的顾客信息进行二次挖掘。例如根据用户的学历对上述排序结果再次进行挖掘，对于用户的学历可能会对商品C比较感兴趣，因此可将商品C所对应的权重设为1，而将商品B的权重设为0.6，这样最终根据该用户的信息挖掘后的结果可能就会是商品C与顾客当前访问的商品A关联度最高，而商品B是与顾客当前访问的商品A关联度次高。
其中，优选地，后台服务器1还包括转换模块15，用于将关联信息转换为所述关联信息对应的链接后发送给前台。将商品ID转换为对应的商品名称、URI地址等，并提供相应的链接给前台。
通过本发明实施例能够为顾客推荐最适合该顾客的信息，实现对顾客个性化的信息推荐，协同过滤推荐商品和资讯以及各种信息的匹配展现。并且能够根据任一的输入，输出不同的推荐结果，输入及输出结果可以是一群人、一个圈子、一件商品、一个blog、一个帖子、一个产品描述或一个资讯等，能够覆盖互联网上所有的实体。
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到本发明可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。
以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。

Claims (12)

1、一种个性化信息推荐方法，其特征在于，包括以下步骤：
后台服务器接收前台返回的顾客访问信息；
所述后台服务器调取与所述顾客访问信息关联的关联信息；
所述后台服务器计算所述关联信息与所述顾客访问信息的关联度，并按照关联度进行排序；
所述后台服务器将N个关联度最高的关联信息发送给前台。
2、如权利要求1所述个性化信息推荐方法，其特征在于，在所述后台服务器将N个关联度最高的关联信息发送给前台之后，还包括，
所述前台将接收到的所述关联信息展示给顾客。
3、如权利要求1所述个性化信息推荐方法，其特征在于，所述顾客访问信息包括商品信息、blog信息、圈子信息、帖子信息、产品信息或资讯信息。
4、如权利要求1所述个性化信息推荐方法，其特征在于，所述顾客访问信息为商品信息，所述后台服务器计算所述关联信息与所述商品信息的关联度具体包括，
所述后台服务器根据所述商品信息获取浏览和/或购买所述商品的顾客信息；
所述后台服务器获取所述顾客信息中顾客浏览和/或购买的商品列表；
所述后台服务器根据所述商品列表计算与所述商品的关联度。
5、如权利要求4所述个性化信息推荐方法，其特征在于，所述后台服务器根据所述商品信息获取浏览和/或购买所述商品的顾客信息还包括：
所述后台服务器根据所述商品信息所述的店铺ID获取浏览和/或购买所述商品的顾客信息。
6、如权利要求1所述个性化信息推荐方法，其特征在于，所述后台服务器接收前台返回的顾客访问信息，还包括：
所述后台服务器接收前台返回的顾客信息；
在所述后台服务器计算所述关联信息与所述顾客访问信息的关联度，并按照关联度进行排序之后，还包括：
根据所述顾客信息进行二次挖掘。
7、如权利要求2所述个性化信息推荐方法，其特征在于，在所述后台服务器将N个关联度最高的关联信息发送给前台之前还包括：
将所述关联信息转换为所述关联信息对应的链接后发送给前台。
8、一种后台服务器，其特征在于，包括顾客访问信息接收模块，关联信息调取模块，计算排序模块和发送模块，
所述顾客访问信息接收模块，用于接收前台返回的顾客访问信息；
所述关联信息调取模块，用于调取与所述顾客访问信息接收模块接收的顾客访问信息关联的关联信息；
所述计算排序模块，用于计算所述关联信息与所述顾客访问信息的关联度，并按照关联度进行排序；
所述发送模块，用于将所述计算排序模块计算的N个关联度最高的关联信息发送给前台。
9、如权利要求8所述后台服务器，其特征在于，所述顾客访问信息包括商品信息、blog信息、圈子信息、帖子信息、产品信息或资讯信息。
10、如权利要求8所述后台服务器，其特征在于，所述计算排序模块包括顾客信息获取子模块、商品列表获取子模块和关联度计算子模块，
所述顾客信息获取子模块，用于根据所述商品信息获取浏览和/或购买所述商品的顾客信息；
所述商品列表获取子模块，用于根据所述顾客信息获取子模块获取的顾客信息获取所述顾客信息中顾客浏览和/或购买的商品列表；
所述关联度计算子模块，用于根据所述商品列表获取子模块获取的所述商品列表计算与所述商品的关联度。
11、如权利要求8所述后台服务器，其特征在于，所述计算排序模块还包括二次挖掘子模块，用于根据前台返回的顾客信息进行二次挖掘。
12、如权利要求8所述后台服务器，其特征在于，还包括转换模块，用于将所述关联信息转换为所述关联信息对应的链接后发送给前台。
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