一种基于海量用户行为的商品推荐方法

摘要

本发明公开了一种基于海量用户行为的商品推荐方法，其实现过程为：首先进行信息采集，获取用户行为信息；然后进入用户聚类阶段，将获取的用户行为信息聚类后分成不同的组；对聚类后的用户行为信息进行相似度计算；根据取得的相似度值，进行商品推荐。该基于海量用户行为的商品推荐方法与现有技术相比，有效地减小计算规模从而降低计算难度，同时也提高了推荐的效果，同时由于分析用户行为，可以在新用户没有发生购买商品的情况下找出相似用户，解决了冷启动问题，实用性强。

主权项

一种基于海量用户行为的商品推荐方法，其特征在于，其实现过程为：一、首先进行信息采集，获取用户行为信息；二、然后进入用户聚类阶段，将获取的用户行为信息聚类后分成不同的组；三、对聚类后的用户行为信息进行相似度计算；四、根据取得的相似度值，进行商品推荐。