CN102567899A - 基于地理信息的商品推荐方法 - Google Patents

Abstract

一种用于电子商务网站的商品推荐方法。该方法包括：基于用户的送货地址建立用户的地理信息；借助用户的行动装置记录用户的地理信息；根据用户个人的地理信息、购物历史记录、浏览记录、以及邻近其他用户的购物偏好对该用户个人进行商品推荐；商品推荐方法采用两种方式：在用户浏览商品时，采用基于内容推荐和地理信息过滤的组合推荐方法；在用户购买商品时，采用协同推荐和地理信息过滤的组合推荐方法。

Description

基于地理信息的商品推荐方法

技术领域

本发明涉及计算机技术领域，尤其涉及一种适用电子商务网站的基于地理信息的商品推荐方法。

背景技术

近年来，随着计算机与网络技术的进步，电子商务得到了快速发展。电子商务凭借其方便、快捷、价廉、品类齐全等优势，市场份额逐年飙升。大型的电子商务网站往往销售海量的商品，而网站页面所能呈现给用户的商品是有限的，所以往往需要一个商品推荐系统，能根据用户的偏好，推荐最合适的商品给客户。

传统的商品推荐系统往往根据用户的兴趣、爱好推荐用户可能感兴趣的商品。商品推荐算法是整个商品推荐系统的核心，很大程度上决定了推荐系统的类型和性能优劣。目前，对推荐系统一般可以分为两种：基于内容的推荐和协同推荐。

基于内容的推荐是指根据用户在网站上浏览、选择的商品，推荐其它类似属性的商品的推荐方法。这种方法仅依赖商品-商品之间客观联系，通过提取每个商品的特征属性来表达商品内容，系统根据用户所浏览商品的历史记录以及商品属性来学习用户的兴趣，从而对用户推荐具备类似属性的商品。

协同推荐不同于基于内容的推荐，基于内容的推荐是建立在商品属性角度，而协同推荐是从用户的角度出发，用户所得到的推荐商品是系统从其他用户的购买行为获得的。比如，当用户选择某商品时，系统可以给出“购买该商品的客户同时购买了X商品”的信息，给出推荐的商品在属性上与用户浏览的商品不一定有相关性，而仅仅是因为其他客户的购买行为来得到此次推荐。

基于内容的推荐和协同推荐在不同的侧面上反映了用户的某种购物需求，但是上述推荐方法都没有考虑到地域这一关键因素。而很显然，不同地域的人由于文化、气候、民族等差异，消费习惯有很大的不同，而目前的商品推荐系统都没有考虑这一重要的特点。

发明内容

有鉴于此，一种能结合地理信息、根据用户所处的不同地理位置，进行个性化推荐的商品推荐系统是十分有益的。

为解决上述问题，本发明提供了一种基于地理信息，并结合内容推荐和协同推荐的商品推荐方法，其技术方案包括：

在用户登录网站浏览商品时，记录其地理信息；根据用户所浏览的商品或加入购物车的商品分别进行商品推荐；最后根据地理信息对商品推荐结果进一步过滤，最终得到在用户所处地理范围内商品推荐列表。

本发明还可以通过带卫星定位的装置、用户的送货地址、用户手动输入、用户的IP地址来获取地理信息；通过基于内容的推荐或协同推荐来获得初步的推荐商品列表；通过限定地理范围来对推荐商品列表进一步过滤，最终得到基于地理信息的商品推荐列表；在推荐结果呈现上，可以选择推荐优先还是区域销售排名优先。

上述基于地理信息的商品推荐方法能够实现针对不同地域的人推荐具备地域特色的个性化商品，同时也增加了购物乐趣，给顾客带来新的网络购物体验。

附图说明

图1示出了基于地理信息的商品推荐方法流程图；

图2示出了地理信息对推荐商品列表过滤的流程图；

图3示出了基于地理信息的商品推荐效果图；

具体实施方式

下面结合附图与具体实施方式对本发明做进一步详细描述：

图1示出了基于地理信息的商品推荐方法步骤，主要包括：

步骤S100，获取用户位置信息。用户端通过网络浏览器登录网站时，网站获取用户的地理信息。用户的地理信息来源于几个方面，比如：1)用户使用带卫星定位的移动装置，则地理信息等于该移动装置实测的地理坐标；2)用户的送货地址；3)用户手动指定的地理位置；4)根据用户登录网站时的IP地址，自动获得用户的地理位置。上述地理信息来源按照1)至4)优先级递减方式指定用户的当前地理状态。

步骤S101，用户浏览商品。浏览商品是指用户选定某个商品，进入详细浏览页面，但是尚未加入购物车。

步骤S103，在用户浏览商品时，针对该商品的属性进行基于内容的推荐。主要根据该商品的内容属性，比如“图书”、“电器”、“数码”、“汽车”等大类属性，以及“经管图书”、“办公用电器”等细类属性来推荐具备类似属性的商品，得到推荐列表。

步骤S102，用户购买商品。购买商品是指用户将商品加入购物车，一旦购物车中有商品时，就可以对用户展开推荐。

步骤S104，当用户选定购买商品时，针对已购买该商品的客户所购买的其他商品对当前用户进行推荐，按照热门程度得到推荐列表。

步骤S105，地理信息过滤。根据步骤S100中得到的用户地理信息，用户选定地理范围，比如可以选定“同城”、“同区”、“周边5公里”等区域限制条件，然后在该限制范围内筛选基于内容推荐和协同推荐得到的推荐列表，最终得到基于地理信息的商品推荐。

步骤S106，最终的推荐信息。包括：1)基于地理信息过滤后的内容推荐或协同推荐结果；2)单纯基于地理信息的当前区域最热门商品列表。

在步骤S105中，地理信息对商品列表的信息处理如图2所示：

步骤S200，等同于步骤S101和步骤S102，当用户浏览或购买商品时，根据内容推荐或协同推荐方法计算商品推荐列表S。

步骤S201，通过步骤S100得到用户的地理信息，同时结合用户限定的区域范围，在该地理范围内计算商品销售排行，得到销售排行列表T。

步骤S202，选定地理信息对商品推荐的过滤方法。该步骤可以是系统自动设定的，也可以是作为用户的一个个性化设定。区域优先指的是推荐结果是否更偏向于设定区域内的销售排名，反之推荐结果更偏向于内容推荐或协同推荐的结果。

步骤S203至步骤S205是非区域优先的过滤方法。步骤S203，按照排名先后次序遍历列表S；步骤S204，选定列表S中的一个商品，判断该商品是否同时存在于列表T中，如果是，则将该商品加入推荐列表C；步骤S205，判断推荐列表C中的商品数量是否满足要求，如果满足要求则终止遍历，如果不满足要求，则继续遍历列表S直至遍历至最后一个商品。

步骤S206至步骤S208是区域优先的过滤方法。步骤S206，按照排名先后次序遍历列表T；步骤S207，选定列表T中的一个商品，判断该商品是否同时存在于列表S中，如果是，则将该商品加入推荐列表C；步骤S208，判断推荐列表C中的商品数量是否满足要求，如果满足要求则终止遍历，如果不满足要求，则继续遍历列表T直至遍历至最后一个商品。

步骤S209，输出最终的推荐列表C。

在步骤S106中，输出最终的推荐信息。其具体的表现形式如图3所示：

当用户浏览一个网页(S304)时，同时输出了当前浏览或者购买的商品(S300)，以及基于地理信息推荐的商品(S301)和地理区域内的销售排行(S303)。同时提供了地理区域大小的设定(S302)。

Claims (5)

1.一种用于电子商务网站的商品推荐方法，其特征在于，包括如下步骤：

当用户登录网站时，获取用户的地理信息，该地理信息表示为G；

当用户浏览或购买商品时，筛选出用户可能感兴趣的商品集合，该商品集合记录为S；

通过地理信息G对S进一步过滤，得到最终推荐给用户的商品集合C。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，用户通过带卫星定位的装置登录网站时获取的地理信息记录为G1，用户的送货地址记录为G2，用户手动输入的地址记录为G3，用户的IP地址对应的地理信息记录为G4；当G1存在时，G＝G1；当G1不存在时，G＝G2；当G1、G2都不存在时，G＝G3；但G1、G2、G3都不存在时，G＝G4。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，用户可能感兴趣的商品集合S从下列两种途径得到：当用户浏览单个商品时，根据与该商品的关联度得到商品集合S；当用户下单购买商品时，根据购买该商品的其他客户同时购买的商品得到商品集合S。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，地理信息G对商品集合S的过滤采用如下方法：

首先确定过滤范围，用户可以选择“同城”、“同区”、“周边x公里”的地理范围限制条件，得到限定范围的地理区域G’；

其次过滤商品，在G’范围内的计算所有出售商品的销售排名T，将该排名T与商品集合S做相关性计算，最终得到商品集合C；

最后呈现推荐结果，推荐结果包含两个部分：其一是商品集合C，其二是当前所选择地理范围内的最畅销商品集合T’，T’是T中排名靠前的子集合。

5.根据权利要求4所述的商品过滤方法，其特征在于，所述区域商品排名T与商品集合S的相关性计算包括如下步骤：

选定T优先还是S优先；

在T优先的情况下，遍历列表T，选取同时存在于T和S中的商品；

在S优先的情况下，遍历列表S，选取同时存在于S和T中的商品；最终得到推荐商品列表C。

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