個性化信息推薦系統(tǒng)及其推薦方法
【專利摘要】本發(fā)明公開一種個性化信息推薦系統(tǒng)，該系統(tǒng)包含：地理位置信息獲取裝置；交易數(shù)據(jù)庫服務器；輸入端分別連接地理位置信息獲取裝置和交易數(shù)據(jù)庫服務器的分析服務器；推薦服務器，其輸入端連接分析服務器的輸出端；雙向連接推薦服務器的用戶客戶端；雙向連接推薦服務器的商戶客戶端。本發(fā)明基于地理位置信息技術對用戶的交易數(shù)據(jù)進行聚類分析，并根據(jù)用戶的地理位置進行情境模式分析，將聚類分析結果和情境分析結果結合起來，能進行更加有效的個性化推薦，并給商戶的精準營銷提供依據(jù)。
【專利說明】個性化信息推薦系統(tǒng)及其推薦方法
【技術領域】
[0001]本發(fā)明涉及信息推薦領域，具體涉及一種個性化信息推薦系統(tǒng)及其推薦方法。
【背景技術】
[0002]隨著移動通信網(wǎng)絡和智能終端的發(fā)展，移動電子商務迎來了前所未有的發(fā)展。個性化推薦作為解決“信息過載”問題的有效手段，在提高電子商務網(wǎng)站的用戶體驗、增加購買轉化率和交叉銷售等方面發(fā)揮了極大的作用，但傳統(tǒng)的個性化推薦系統(tǒng)都是基于用戶的購買行為、收藏行為等用戶行為歷史進行推薦的，沒有考慮到移動電子商務所特有的用戶時空特性，而且移動終端設備的處理能力較差、輸入和輸出能力有限、無線網(wǎng)絡帶寬弱等因素使其對推薦的精確度有更高的要求，因此，傳統(tǒng)的個性化推薦系統(tǒng)不適用于移動電子商務時代的個性化推薦領域。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0003]本發(fā)明提供一種個性化信息推薦系統(tǒng)及其推薦方法，基于地理位置信息，對用于進行有效的個性化推薦，同時為商戶提供精準的營銷依據(jù)信息。
[0004]為實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供一種個性化信息推薦系統(tǒng)，其特點是，該系統(tǒng)包含: 地理位置信息獲取裝置，其獲取用戶的位置信息；
交易數(shù)據(jù)庫服務器，其存儲用戶的交易信息；
分析服務器，其輸入端分別連接地理位置信息獲取裝置和交易數(shù)據(jù)庫服務器，對用戶的消費行為進行聚類分析并根據(jù)用戶地理位置信息進行情境分析；
推薦服務器，其輸入端連接分析服務器的輸出端，根據(jù)分析服務器的聚類結果、情境分析的結果以及商戶設置產(chǎn)生推薦結果；
用戶客戶端，其雙向連接推薦服務器，為用戶提供推薦信息；
商戶客戶端，其雙向連接推薦服務器，控制推薦給用戶的推薦結果。
[0005]上述地理位置信息獲取裝置采用GPS裝置。
[0006]上述用戶客戶端采用移動終端。
[0007]—種上述的個性化信息推薦系統(tǒng)的推薦方法，其特點是，該方法包含:
分析服務器接收并根據(jù)用戶的交易信息數(shù)據(jù)進行聚類分析獲得聚類結果；
分析服務器接收并根據(jù)用戶的地理位置信息進行情境分析獲得情境分析結果；
推薦服務器根據(jù)聚類結果和情境分析結果產(chǎn)生推薦結果。
[0008]上述地理位置信息獲取裝置獲取用戶的位置信息，發(fā)送至分析服務器。
[0009]上述交易數(shù)據(jù)庫服務器存儲用戶的交易信息，發(fā)送至分析服務器。
[0010]上述聚類分析包含:計算用戶相似性，根據(jù)相似性結果，設定閾值，將用戶間距離小于閾值的分簇，形成小簇，合并小簇獲得聚類結果。
[0011]上述用戶間距離計算方法采用Jensen-Shannon距離來計算,公式為:
【權利要求】
1.一種個性化信息推薦系統(tǒng)，其特征在于，該系統(tǒng)包含: 地理位置信息獲取裝置，其獲取用戶的位置信息； 交易數(shù)據(jù)庫服務器，其存儲用戶的交易信息； 分析服務器，其輸入端分別連接所述地理位置信息獲取裝置和交易數(shù)據(jù)庫服務器，對用戶的消費行為進行聚類分析并根據(jù)用戶地理位置信息進行情境分析； 推薦服務器，其輸入端連接所述分析服務器的輸出端，根據(jù)分析服務器的聚類結果、情境分析的結果以及商戶設置產(chǎn)生推薦結果； 用戶客戶端，其雙向連接所述推薦服務器，為用戶提供推薦信息； 商戶客戶端，其雙向連接所述推薦服務器，控制推薦給用戶的推薦結果。
2.如權利要求1所述的個性化信息推薦系統(tǒng)，其特征在于，所述地理位置信息獲取裝置采用GPS裝置。
3.如權利要求1所述的個性化信息推薦系統(tǒng)，其特征在于，所述用戶客戶端采用移動終端。
4.一種如權利要求 1至3中任意一項權利要求所述的個性化信息推薦系統(tǒng)的推薦方法，其特征在于，該方法包含: 分析服務器接收并根據(jù)用戶的交易信息數(shù)據(jù)進行聚類分析獲得聚類結果； 分析服務器接收并根據(jù)用戶的地理位置信息進行情境分析獲得情境分析結果； 推薦服務器根據(jù)聚類結果和情境分析結果產(chǎn)生推薦結果。
5.如權利要求4所述的推薦方法，其特征在于，所述地理位置信息獲取裝置獲取用戶的位置信息，發(fā)送至分析服務器。
6.如權利要求4所述的推薦方法，其特征在于，所述交易數(shù)據(jù)庫服務器存儲用戶的交易信息，發(fā)送至分析服務器。
7.如權利要求4所述的推薦方法，其特征在于，所述聚類分析包含:計算用戶相似性，根據(jù)相似性結果，設定閾值，將用戶間距離小于閾值的分簇，形成小簇，合并小簇獲得聚類結果。
8.如權利要求7所述的推薦方法，其特征在于，所述用戶間距離計算方法采用Jensen-Shannon距離來計算，公式為: JSD(2,||2；t.) = iA^(ZiUM)(I) 式(I)中,M =地+ ?),和代表兩個用戶特征的概率分布，? ( π、是兩個分
論V-.Zi\L^e 11 1J布間的 Kullback - Leibler 距離。
9.如權利要求7所述的推薦方法，其特征在于，所述合并小簇獲得聚類結果的方法包含采用簇間合并方法反復合并子類；簇間合并方法是通過計算兩個簇間的連接性CUPuCj)和相似性CSXC1.Ci)來判別兩個簇是否可以合并為一類； 簇間連接性表示為:
10.如權利要求4所述的推薦方法，其特征在于，所述情境分析包含: 采集用戶的地理位置信息，然后再利用收集到的地理位置信息收集周圍環(huán)境信息和時間信息； 利用環(huán)境信息和時間信息對應得到情境分析結果； 根據(jù)預設的用戶需求過濾掉不符合的情境分析結果。
【文檔編號】G06F17/30GK103942255SQ201410100955
【公開日】2014年7月23日 申請日期:2014年3月19日 優(yōu)先權日:2014年3月19日
【發(fā)明者】王引娜 申請人:華存數(shù)據(jù)信息技術有限公司