基于電子商務(wù)平臺(tái)的保險(xiǎn)推薦系統(tǒng)框架及保險(xiǎn)推薦方法
【專利摘要】本發(fā)明屬于信息技術(shù)中的推薦系統(tǒng)【技術(shù)領(lǐng)域】，特別適合于在Internet環(huán)境下保險(xiǎn)推薦應(yīng)用，對(duì)于基于電子商務(wù)的其它商品推薦也有借鑒意義。針對(duì)基于保險(xiǎn)電子商務(wù)平臺(tái)的特點(diǎn)，提出了個(gè)性化保險(xiǎn)推薦系統(tǒng)的一般性體系構(gòu)架；考慮到保險(xiǎn)電子商務(wù)平臺(tái)的具體場景，設(shè)計(jì)了基于電子商務(wù)平臺(tái)的保險(xiǎn)個(gè)性化推薦流程；將各種推薦方法集成在一個(gè)推薦框架下，充分利用各種推薦方法的優(yōu)點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確可靠的個(gè)性化保險(xiǎn)推薦；結(jié)合使用離線和在線推薦兩種模式，保證推薦的及時(shí)性；對(duì)推薦結(jié)果進(jìn)行解釋，指出每個(gè)推薦結(jié)果是基于用戶的哪些行為而給出的；因應(yīng)保險(xiǎn)推薦的特殊性，設(shè)計(jì)了合理的推薦結(jié)果展示界面。
【專利說明】基于電子商務(wù)平臺(tái)的保險(xiǎn)推薦系統(tǒng)框架及保險(xiǎn)推薦方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明屬于信息技術(shù)中的推薦系統(tǒng)【技術(shù)領(lǐng)域】，特別適合于Internet環(huán)境下基于電子商務(wù)的保險(xiǎn)推薦，對(duì)于其它基于電子商務(wù)平臺(tái)的商品推薦均有借鑒意義。
【背景技術(shù)】
[0002]隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的高速發(fā)展和廣泛應(yīng)用，電子商務(wù)應(yīng)用蓬勃發(fā)展。新的商業(yè)環(huán)境在為企業(yè)提供新的商機(jī)的同時(shí)，也對(duì)企業(yè)提出了新的挑戰(zhàn)。以客戶為中心的客戶關(guān)系管理是電子商務(wù)環(huán)境中企業(yè)吸引和提高客戶粘性的關(guān)鍵。怎樣在瞬息萬變的電子商務(wù)時(shí)代吸引新的客戶，并提高自己的用戶體驗(yàn)，用足夠吸引客戶的產(chǎn)品或服務(wù)促使他們留下來，成為許多電子商務(wù)企業(yè)的主要任務(wù)。另一方面，客戶面對(duì)如此眾多的選擇，要從中挑選出自己真正需要的東西也相當(dāng)于大海撈針。近年來興起的推薦系統(tǒng)成為解決這些問題的重要途徑之
O
[0003]推薦系統(tǒng)就是根據(jù)用戶個(gè)人的喜好、習(xí)慣來向其推薦信息或商品的程序。最初的研究動(dòng)機(jī)來自于互聯(lián)網(wǎng)帶來的信息爆炸。通常人們借助于搜索引擎來尋找所需的內(nèi)容，但大多數(shù)用戶很難用幾個(gè)簡短的關(guān)鍵字來準(zhǔn)確地描述自己的需要，其結(jié)果是要么得不到任何結(jié)果，要么不得不從返回的大量列表中逐個(gè)查看。于是，設(shè)想讓一個(gè)程序來推測用戶的心意，觀察什么是用戶喜歡的，什么是用戶不喜歡的，然后自動(dòng)地為用戶篩選出用戶喜歡的內(nèi)容，過濾掉那些用戶不喜歡的內(nèi)容。在電子商務(wù)應(yīng)用領(lǐng)域，推薦對(duì)象變成商家銷售的商務(wù)。目前，國際上主流電子商務(wù)網(wǎng)站中，已有不少成功的推薦系統(tǒng)應(yīng)用系統(tǒng)，推薦的對(duì)象包括影碟、CD、書籍和其它各類商品等。
[0004]近年來，保險(xiǎn)行業(yè)與電子商務(wù)行業(yè)日益結(jié)合，成為保險(xiǎn)行業(yè)發(fā)展的新領(lǐng)域。傳統(tǒng)的保險(xiǎn)銷售都需要借助于銷售顧問針對(duì)客戶的需求進(jìn)行定制推薦，這使得保險(xiǎn)行業(yè)的電子商務(wù)有別于零售業(yè)的電子商務(wù) 平臺(tái)。這種特殊性要求保險(xiǎn)電子商務(wù)平臺(tái)需要提供強(qiáng)大的人性化推薦系統(tǒng)，以方便客戶快速，便捷的了解并選取適合自身需求的保險(xiǎn)。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0005]針對(duì)基于保險(xiǎn)電子商務(wù)平臺(tái)的特點(diǎn)，本發(fā)明提出了了基于電子商務(wù)的保險(xiǎn)推薦系統(tǒng)框架、流程和實(shí)現(xiàn)方法，具有如下特點(diǎn):
[0006]I)設(shè)計(jì)了個(gè)性化保險(xiǎn)推薦系統(tǒng)的一般性體系構(gòu)架
[0007]2)考慮到保險(xiǎn)電子商務(wù)平臺(tái)的具體場景，設(shè)計(jì)了基于電子商務(wù)平臺(tái)的保險(xiǎn)個(gè)性化推薦流程；
[0008]3)將各種推薦方法集成在一個(gè)推薦框架下，充分利用各種推薦方法的優(yōu)點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確的、個(gè)性化保險(xiǎn)推薦；
[0009]4)結(jié)合使用離線和在線推薦兩種模式，保證推薦的及時(shí)性；
[0010]5)對(duì)推薦結(jié)果進(jìn)行解釋，指出每個(gè)推薦結(jié)果是基于用戶的哪些行為而給出的；
[0011]6)針對(duì)保險(xiǎn)推薦的特殊性，設(shè)計(jì)了推薦結(jié)果展示界面。【專利附圖】

【附圖說明】
[0012]圖1本發(fā)明的系統(tǒng)構(gòu)架。
[0013]圖2本發(fā)明未有信息的客戶進(jìn)入網(wǎng)站示意圖。
[0014]圖3本發(fā)明注冊(cè)用戶無瀏覽購買記錄進(jìn)入網(wǎng)站示意圖。
[0015]圖4本發(fā)明未注冊(cè)客戶(有瀏覽記錄)進(jìn)入網(wǎng)站示意圖。
[0016]圖5本發(fā)明注冊(cè)客戶且有瀏覽購買記錄進(jìn)入網(wǎng)站示意圖。
[0017]圖6本發(fā)明網(wǎng)站首頁推薦示意圖。
[0018]圖7本發(fā)明產(chǎn)品分類頁推薦示意圖。
[0019]圖8本發(fā)明產(chǎn)品詳情頁推薦示意圖。
【具體實(shí)施方式】
[0020]以下結(jié)合附圖和具體實(shí)施例對(duì)本發(fā)明作進(jìn)一步詳細(xì)說明。
[0021]英文專有詞及縮寫詞對(duì)應(yīng)中文含義
[0022]
【權(quán)利要求】
1.一種基于電子商務(wù)平臺(tái)的保險(xiǎn)推薦系統(tǒng)框架，它分為三層，分別是:推薦數(shù)據(jù)/知識(shí)層、推薦引擎層和推薦實(shí)施層，其特征在于: 所述推薦數(shù)據(jù)/知識(shí)層是存儲(chǔ)電子商務(wù)網(wǎng)站提供的客戶數(shù)據(jù)、保險(xiǎn)品種數(shù)據(jù)、購買交易數(shù)據(jù)以及客戶行為數(shù)據(jù)；另外，從這些數(shù)據(jù)中提取、挖掘的用于支持推薦的各種統(tǒng)計(jì)信息、規(guī)則的知識(shí)，這些知識(shí)存儲(chǔ)在知識(shí)庫中； 所述推薦引擎層包括支撐推薦的各種數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)、挖掘算法和具體的推薦算法，包括有:熱點(diǎn)產(chǎn)品的統(tǒng)計(jì)分析、保險(xiǎn)產(chǎn)品銷售關(guān)聯(lián)分析、協(xié)同推薦、基于內(nèi)容的推薦、基于案例的推薦； 所述推薦實(shí)施層根據(jù)來自電子商務(wù)網(wǎng)站系統(tǒng)的在線客戶訪問行為，結(jié)合數(shù)據(jù)庫中的相關(guān)信息和知識(shí)庫中的相關(guān)知識(shí)，利用相關(guān)的數(shù)據(jù)分析與推薦算法，實(shí)施具體推薦，并提供一個(gè)webservice接口，把推薦結(jié)果返回給網(wǎng)站的線上系統(tǒng)。
2.一種基于電子商務(wù)平臺(tái)的保險(xiǎn)推薦方法，適用于權(quán)利要求1所述的保險(xiǎn)推薦系統(tǒng)框架，是基于Internet環(huán)境下電子商務(wù)平臺(tái)的保險(xiǎn)推薦應(yīng)用，它將多種推薦方法集成在一個(gè)推薦框架下，針對(duì)不同的用戶給予個(gè)性化保險(xiǎn)推薦；使用基于特征的協(xié)同過濾算法，增加用戶偏好這一因素，對(duì)用戶的打分在時(shí)間上做了衰減，較久遠(yuǎn)的用戶行為數(shù)據(jù)被賦予較低的權(quán)重，而最新的用戶被賦予較低的權(quán)值；對(duì)推薦結(jié)果進(jìn)行解釋，指出每個(gè)推薦結(jié)果是基于用戶的哪些行為而給出的；針對(duì)保險(xiǎn)推薦的特殊性，設(shè)計(jì)了推薦結(jié)果展示界面。
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的保險(xiǎn)推薦方法，其特征在于:通過解析用戶的行為數(shù)據(jù)對(duì)用戶進(jìn)行劃分，所述行為數(shù)據(jù)包括:訪問的頁面地址、時(shí)間、用戶的cookie信息。
4.根據(jù)權(quán)利要求2所述的保險(xiǎn)推薦方法，其特征在于:所述不同的用戶分為:全新用戶；有注冊(cè)信息但沒有瀏覽歷史的用戶；有瀏覽歷史但沒有注冊(cè)信息的用戶；有購買歷史的用戶。
5.根據(jù)權(quán)利要求2所述的保 險(xiǎn)推薦方法，其特征在于，所述個(gè)性化保險(xiǎn)推薦包括:統(tǒng)計(jì)推薦、關(guān)聯(lián)規(guī)則推薦、協(xié)同過濾推薦、基于內(nèi)容推薦。
6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的保險(xiǎn)推薦方法，其特征在于，所述統(tǒng)計(jì)推薦，采用以下指標(biāo)來衡量產(chǎn)品的表現(xiàn):點(diǎn)擊次數(shù)、購買次數(shù)、銷售金額、彈出次數(shù)、點(diǎn)擊率和購買率；其中，彈出是指:在用戶的一段會(huì)話內(nèi)最后一次訪問的產(chǎn)品，即用戶訪問到某一個(gè)產(chǎn)品，不繼續(xù)在本網(wǎng)站訪問，則記為彈出；彈出頻次特別高的產(chǎn)品不被出現(xiàn)在推薦列表中，對(duì)這個(gè)參數(shù)賦予負(fù)值；同時(shí)保險(xiǎn)產(chǎn)品在時(shí)間上做衰退處理；把歷史數(shù)據(jù)和近期數(shù)據(jù)記錄下來，分別統(tǒng)計(jì)，最終給出一個(gè)打分； 以上提到的各因素近期的分值為為X1, X2, X3,...，Xk,歷史數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)得分為yi，I2, y3,..., yk,分別給他們a1; a2, a3,..., ak的權(quán)重；歷史數(shù)據(jù)有一個(gè)時(shí)間的衰退因子t(0〈t〈l);一個(gè)產(chǎn)品的綜合統(tǒng)計(jì)分?jǐn)?shù)為:
7.根據(jù)權(quán)利要求5所述的保險(xiǎn)推薦方法，其特征在于，所述關(guān)聯(lián)規(guī)則推薦選用Apriori算法將發(fā)現(xiàn)關(guān)聯(lián)規(guī)則的過程分為兩個(gè)步驟:第一步通過迭代，檢索出事務(wù)數(shù)據(jù)庫中的所有頻繁項(xiàng)集，即支持度不低于客戶設(shè)定的閾值的項(xiàng)集；第二步利用頻繁項(xiàng)集構(gòu)造出滿足客戶最小信任度的規(guī)則；具體做法就是:首先找出頻繁1-項(xiàng)集，記為LI ;然后利用LI來產(chǎn)生候選項(xiàng)集C2，對(duì)C2中的項(xiàng)進(jìn)行判定挖掘出L2，即頻繁2-項(xiàng)集；不斷如此循環(huán)下去直到無法發(fā)現(xiàn)更多的頻繁k-項(xiàng)集為止；每挖掘一層Lk就需要掃描整個(gè)數(shù)據(jù)庫一遍。
8.根據(jù)權(quán)利要求5所述的保險(xiǎn)推薦方法，其特征在于，所述協(xié)同過濾推薦是一種基于特征的推薦方法，其計(jì)算步驟如下: 步驟一、根據(jù)物品的特征，將原有的物品-用戶打分矩陣投影到不同的物品特征上，得到多個(gè)聚合的特征-用戶打分矩陣；對(duì)每個(gè)特征fx，特征-用戶X矩陣設(shè)為Mx，矩陣中第i行第j列的值為用戶i評(píng)分過的含有特征的評(píng)分均值:
9.根據(jù)權(quán)利要求5所述的保險(xiǎn)推薦方法，其特征在于，所述基于內(nèi)容推薦在分析了網(wǎng)站的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)后，使用保險(xiǎn)產(chǎn)品的屬性標(biāo)簽作為保險(xiǎn)產(chǎn)品的內(nèi)容，以此來計(jì)算產(chǎn)品之間的相似度； 關(guān)于用戶內(nèi)容，根據(jù)用戶的職業(yè)、年齡、性別和收入來衡量用戶的潛在購買習(xí)慣；所述保險(xiǎn)產(chǎn)品的屬性，包括:產(chǎn)品分類、保險(xiǎn)使用區(qū)域、特色保障內(nèi)容、承保年齡、保障期限；屬性間的權(quán)重是調(diào)節(jié)； 使用Pearson相似度公式，建立產(chǎn)品的屬性相似度矩陣，在計(jì)算出相似度結(jié)果后，在數(shù)據(jù)庫中存儲(chǔ)這一結(jié)果，并根據(jù)用戶的購買記錄推薦與之相似的結(jié)果，并作為最終的基于產(chǎn)品內(nèi)容推薦結(jié)果。
【文檔編號(hào)】G06F17/30GK103473354SQ201310443008
【公開日】2013年12月25日 申請(qǐng)日期:2013年9月25日 優(yōu)先權(quán)日:2013年9月25日
【發(fā)明者】周水庚, 朱曉然, 李丹青, 王超琿, 周曄, 王海清 申請(qǐng)人:焦點(diǎn)科技股份有限公司