基于数据挖掘的顾客推荐系统及其方法

摘要

本发明公开了一种基于数据挖掘的顾客推荐系统及其方法，该系统由数据准备和实时推荐两部分组成，其中数据准备部分包括：源数据提取模块，订单数据提取模块，计算模型模块，相似顾客计算模块，其中实时推荐部分包括：推荐结果生成展示模块；其方法是准备数据源并提取有关数据项，建立“顾客－商品”计算模型，计算出每个顾客的相似顾客集合，把这些相似顾客购买了对商品推荐给该顾客。从而抓住顾客的喜好，提供一种智能的在线购物向导功能，提高了用户网上购物的感受，达到商务网站的利益最大化。

主权项

1.一种基于数据挖掘的顾客推荐系统，由数据准备和实时推荐两部分组成，数据准备部分包括如下模块：源数据提取模块：从数据库中提取一定时间跨度的能反映“顾客一商品”关系的数据集；订单数据提取模块：提取每条订单中的有用信息数据；计算模型模块：通过分析这些信息，建立“顾客-商品”计算模型；相似顾客计算模块：按照顾客——该顾客购买的商品——该商品被其他顾客购买的关系，运用核心公式计算他们之间的相似度，得到相似顾客的倒排文件和索引以及顾客购买记录；实时推荐部分包括如下模块：推荐结果生成模块：找到该顾客的相似顾客集合和相应的购买记录；通过排序算法，从纵向给顾客排序，从横向给每个相似顾客的购买商品排序，尽可能体现原顾客的兴趣；将展示推荐的结果。