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基于加权频繁项集挖掘算法的电商平台个性化推荐方法

发明专利有效专利
  • 申请号:
    CN201810087602.3
  • IPC分类号:G06Q30/06G06F17/30
  • 申请日期:
    2018-01-30
  • 申请人:
    南京邮电大学
著录项信息
专利名称基于加权频繁项集挖掘算法的电商平台个性化推荐方法
申请号CN201810087602.3申请日期2018-01-30
法律状态实质审查申报国家中国
公开/公告日2018-07-31公开/公告号CN108346085A
优先权暂无优先权号暂无
主分类号G06Q30/06IPC分类号G06Q30/06;G06F17/30查看分类表>
申请人南京邮电大学申请人地址
江苏省南京市鼓楼区新模范马路*** 变更 专利地址、主体等相关变化,请及时变更,防止失效
权利人南京邮电大学当前权利人南京邮电大学
发明人赵学健;孙知信;王攀;张登银
代理机构南京经纬专利商标代理有限公司代理人朱小兵
摘要
本发明公开了一种基于加权频繁项集挖掘算法的电商平台个性化推荐方法,该方法针对电商平台用户的访问行为,根据用户的点击浏览、收藏、加入购物车及购买等行为对不同项目赋予不同的概率值,以反映用户对不同项目的偏好程度,并结合不同项目(即商品)的收益情况,挖掘电商平台用户访问数据集中的加权频繁项目集,以实现更加有效的个性化推荐。本发明提出了适用于电商平台用户访问数据集加权频繁项集挖掘的权重判决向下闭包特性和加权频繁子集存在特性,并基于上述两种特性提出了一种基于权重判决向下闭包特性的不确定数据频繁项集挖掘算法,同时考虑了用户对不同项目的偏好程度和项目给商家带来的收益,提高了挖掘效率。

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