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申请/专利权人：安徽乐工五金机电超市有限公司
摘要：本发明公开了一种用于电商网站的商品推荐算法，包括以下步骤：对历史购买数据进行分析，生成商品的偏好推荐清单；获取并逐次导入用户的购买指令信息，结合分类目录信息对购买指令信息进行处理和分析，筛选出用户的商品需求，并对偏好推荐清单进行调整生成商品的需求推荐清单；本发明先根据历史购买情况生成用户对商品的偏好清单，再根据用户的检索情况以及用户对商品的选取情况推测用户对商品的需求，最后根据商品的参数属性推测用户对同类别商品中不同参数商品的偏好情况，进行综合分析，生成对用户更有针对性的商品推荐清单，可以极大提升用户的购买体验和商品的购买率。
主权项：1.一种用于电商网站的商品推荐算法，其特征在于，包括以下步骤：S1、获取商品的分类目录信息和商品的关联数据信息；S2、获取用户的基础信息数据，基础信息数据包括历史购买数据，对历史购买数据进行分析，生成商品的偏好推荐清单；S3、获取并逐次导入用户的购买指令信息，结合分类目录信息对购买指令信息进行处理和分析，筛选出用户的商品需求，并对偏好推荐清单进行调整生成商品的需求推荐清单；S4、调取商品的关联信息清单，对需求清单上的商品进行关联匹配，生成商品的关联推荐清单；S5、参照历史购买数据对需求商品信息进行分析，获取需求清单上商品购买的意向等级，在根据意向等级对需求清单和关联清单进行综合排序，并生成商品的综合推荐清单；S6、输出商品的综合推荐清单。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 安徽乐工五金机电超市有限公司 一种用于电商网站的商品推荐算法
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