一种推荐系统减少重复推荐的方法

摘要

本发明公开了一种推荐系统减少重复推荐的方法，所述方法包括典型用户类行为特征库、购后典型用户类特征库和需求发现跟踪法。该方法考虑引入时间情境，考虑行为时效性和信息热度影响；首先利用问卷法和特征聚类法对用户聚类，发掘典型用户特征库；然后通过URL差异比较法和特征关键词法标定用户行为，分析计算得到可量化的用户访问路径复杂度、页面驻留时长和访问精度等高可辨识特征；最后利用时间情境分割法将购物行程分为购物前和购物后，并利用需求判别法判断两个购物行程需求状态，从而实现智能推荐减少系统重复推荐目的。本发明通过引入时间情境分割购物行程实现用户需求状态的发现跟踪，有效的提高了重复推荐发生概率，取得了良好的用户体验，并节省了系统开销。