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摘要：本发明涉及数据处理技术领域，尤其涉及基于协同过滤的商品推荐方法及系统。方法包括：获取各用户对各商品种类内各商品的每日浏览次数和每次浏览时间；确定各用户对各商品种类内各商品的每日浏览程度；确定用户对于各商品种类的喜好程度；依据所有用户对于各商品种类的喜好程度，构建喜好矩阵，根据喜好矩阵获取用户之间的DTW距离；确定各用户对其余用户各商品种类的参考推荐度；确定各用户各商品种类的推荐度；根据所述推荐度，完成基于协同过滤的商品推荐。通过分析用户的浏览次数和时间，可以更精准地捕捉用户的偏好，提升推荐的相关性；通过参考推荐度确定相似用户，提升用户满意度和购买转化率。
主权项：1.基于协同过滤的商品推荐方法，其特征在于，包括：获取各用户对各商品种类内各商品的每日浏览次数和每次浏览时间；确定各用户对各商品种类内各商品的每日浏览程度，每日浏览程度与该用户对该商品种类内该商品的该日浏览次数和该日每次浏览时间正相关；确定用户对于各商品种类的喜好程度，喜好程度与用户对该商品种类内各商品的每日浏览程度中的最大值正相关，与用户上一次浏览该商品种类内各商品之日距离当前日的天数负相关；依据所有用户对于各商品种类的喜好程度，构建喜好矩阵，根据喜好矩阵获取用户之间的DTW距离，确定各用户对其余用户各商品种类的参考推荐度，参考推荐度与该用户的所述喜好程度正相关，与该用户和其余用户之间的DTW距离以及该用户和其余用户之间的所述喜好程度的差值的绝对值负相关；确定各用户各商品种类的推荐度，推荐度与该用户最大的所述参考推荐度以及该用户所有的所述参考推荐度均值正相关；根据所述推荐度，完成基于协同过滤的商品推荐。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 广州易尊网络科技股份有限公司 基于协同过滤的商品推荐方法及系统
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