申请/专利权人：成都标果供应链管理有限公司

申请日：2024-01-31

公开（公告）日：2024-04-19

公开（公告）号：CN117911121A

主分类号：G06Q30/0601

分类号：G06Q30/0601;G06F16/25

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.05.07#实质审查的生效;2024.04.19#公开

摘要：本发明涉及一种网上水果商城的商品推荐方法，包括以下步骤，S1、本水果交易推荐系统功能结构图主要分为客户端、平台端和推荐模块；S2、用户注册、登录模块主要实现用户在该平台的登录注册；S3、商品推荐：1商品描述：为了完成对商品的推荐，即从每个商品中提取一些特征值来描述这个商品。该网上水果商城的商品推荐方法及系统，本发明提出的推荐算法，更加贴近于用户的记忆习惯，用户的评分依据也同样随着用户的记忆程度和兴趣保留程度发生衰退,对于历史记录上的评分数据分类处理,较为早期的评分数据对用户当前的评分影响较小，而最近的评分对用户的影响较大，更能反应出用户在当前阶段的购买兴趣。

主权项：1.一种网上水果商城的商品推荐方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、本水果交易推荐系统功能结构图主要分为客户端、平台端和推荐模块，客户端与平台端主要包括用户注册登录、商品搜索、商品发布、商品推荐、购物车模块、订单模块和商品评分评价模块，后台管理模块主要包括商品管理模块、用户管理模块、订单管理模块；S2、用户注册、登录模块主要实现用户在该平台的登录注册，只有在用户登录注册后才能进行对商品的后续操作；S3、商品推荐：1商品描述：为了完成对商品的推荐，即从每个商品中提取一些特征值来描述这个商品，比如苹果、梨子等就可以用关键词向量的方式进行表示；2特征学习：在获取商品的特征描述以后，采取相应的算法进行学习建模，如K最近邻算法，矩阵分解算法、决策树算法等等，利用用户之前喜欢或不喜欢的特征数据，学习建立用户和商品之间的模型，筛选出用户感兴趣的商品；3生成推荐列表：在建立完成用户和商品内容之间的模型之后，对得到的商品信息进行进一步的过滤，采用TOP-N算法，取得商品评分前N个用户喜欢或不喜欢的东西，通过这种方式进一步将用户最感兴趣的信息内容针对性的推荐给用户；S4、购物车模块主要实现用户编辑查看购物车中的商品信息，并进行结算；S5、订单模块主要实现用户查询自己之前的购买记录，方便进行物流查看和确认收货；S6、商品评分评价模块主要实现用户在购买商品后对该商品进行打分和评论，方便系统收集用户数据，商品数据，以便提供个性化推荐；S7、商品管理模块，进行商品信息的管理和前端导航栏、商品轮播图、热门商品区域；S8、用户管理模块，主要包含管理员对用户的相关信息进行管理；S9、订单管理模块，主要是系统管理员审核买家用户填写的订单信息，处理卖家用户的物流信息，直到买家收到商品后确认收货付款，即本次交易结束。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 成都标果供应链管理有限公司 一种网上水果商城的商品推荐方法及系统

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