一种基于案例推理的电商网站商品的个性化推荐方法

摘要

本发明涉及一种基于案例推理的电商网站商品的个性化推荐方法，通过将当前访问用户的特征和访问行为构建目标问题，其他用户的特征和其历史访问行为以及和购买记录构建原始案例，应用模糊聚类，根据目标案例特征进行聚类，用户的特征、兴趣等相似程度高的案例聚集到同一类并标识，建立高相似性案例库，运用用户案例相似性检索和改进的模糊均值聚类算法推荐出与目标用户案例最相似的解案例集，对其进行修正并重用，并用于更新动态案例库。本发明不但增强了系统的实时性，还避免了以往推荐系统过多地依赖用户对商品的评价。