基于大数据和网络社区的产品推荐方法

摘要

本发明涉及一种基于大数据和网络社区的产品推荐方法，包括：对社交用户历史产生的第一社交特征数据、第二社交特征数据和第三社交特征数据进行关联建模以得到社交用户的用户数据模型；基于所述用户数据模型的特征向量对所有社交用户进行聚类以形成多个网络用户社区，并基于更新后的用户数据模型对网络用户社区进行重新划分；对更新后的所有用户数据模型进行频繁事件节点和频繁路径的挖掘以构建对应网络用户社区的频繁事件模式，基于序列化后的频繁事件模式确定各个网络用户社区之间的行为相似度以对重新划分后的网络用户社区进行合并更新，为合并更新后的网络用户社区中的各个相似社交用户推送目标社交用户已购买产品的产品推荐信息。