一種跨領(lǐng)域綠色消費(fèi)場(chǎng)景整合與優(yōu)惠推薦方法 技術(shù)領(lǐng)域 [0001] 本發(fā)明涉及綠色消費(fèi)領(lǐng)域，更具體地說(shuō)，涉及一種跨領(lǐng)域綠色消費(fèi)場(chǎng)景整合與優(yōu)惠推薦方法。 背景技術(shù) [0002] 目前的消費(fèi)推薦系統(tǒng)主要基于個(gè)性化推薦算法和技術(shù)，通過(guò)分析用戶的歷史行為和偏好，為其推薦可能感興趣的產(chǎn)品或服務(wù)。然而，在目前的消費(fèi)推薦系統(tǒng)中，產(chǎn)品的綠色屬性往往未被充分考慮。綠色屬性指的是產(chǎn)品的環(huán)保程度、可持續(xù)性和可循環(huán)利用性等與環(huán)境保護(hù)相關(guān)的特征，這些屬性對(duì)于越來(lái)越多關(guān)注環(huán)保的消費(fèi)者以及環(huán)保本身的意義來(lái)說(shuō)，已經(jīng)成為購(gòu)買決策的重要考慮因素。 [0003] 目前的消費(fèi)推薦系統(tǒng)在生成推薦結(jié)果時(shí)，往往只關(guān)注用戶的個(gè)人興趣和購(gòu)買歷史，而未將產(chǎn)品的綠色屬性納入考慮。這導(dǎo)致消費(fèi)者無(wú)法得到關(guān)于產(chǎn)品綠色性能的信息，也無(wú)法充分了解和選擇符合自己綠色消費(fèi)需求的產(chǎn)品。例如，一個(gè)關(guān)心環(huán)保的消費(fèi)者可能希望購(gòu)買具有較高環(huán)保程度的產(chǎn)品，但目前的推薦系統(tǒng)無(wú)法準(zhǔn)確識(shí)別并滿足這樣的需求。 [0004] 另外，目前的消費(fèi)推薦系統(tǒng)在優(yōu)惠推薦方面較為成熟，可以根據(jù)用戶的購(gòu)買歷史和偏好，提供適合的促銷活動(dòng)和折扣信息。然而，這些優(yōu)惠推薦往往忽視了產(chǎn)品的綠色屬性。消費(fèi)者往往需要在經(jīng)濟(jì)利益和綠色因素之間做出權(quán)衡，無(wú)法得到同時(shí)滿足經(jīng)濟(jì)和綠色消費(fèi)需求的推薦結(jié)果。 [0005] 因此，目前的消費(fèi)推薦系統(tǒng)中未考慮產(chǎn)品的綠色屬性，導(dǎo)致消費(fèi)者難以獲得準(zhǔn)確的綠色消費(fèi)推薦。為了解決這一問(wèn)題，需要一種新的跨領(lǐng)域綠色消費(fèi)場(chǎng)景整合與優(yōu)惠推薦方法，能夠在消費(fèi)推薦的過(guò)程中充分考慮產(chǎn)品的綠色屬性，為消費(fèi)者提供更符合其綠色消費(fèi)傾向的個(gè)性化推薦結(jié)果。 發(fā)明內(nèi)容 [0006] 本發(fā)明要解決的技術(shù)問(wèn)題是提供一種跨領(lǐng)域綠色消費(fèi)場(chǎng)景整合與優(yōu)惠推薦方法，以解決背景技術(shù)中提到的問(wèn)題。 [0007] 為了達(dá)到上述目的，本發(fā)明采取以下技術(shù)方案： [0008] 一種跨領(lǐng)域綠色消費(fèi)場(chǎng)景整合與優(yōu)惠推薦方法，包括如下步驟： [0009] S1：對(duì)任一產(chǎn)品p按照其環(huán)保程度E、可持續(xù)性S、可循環(huán)利用性R分別進(jìn)行環(huán)保程度因子Ep、可持續(xù)性因子Sp和可循環(huán)利用性因子Rp的評(píng)分，并根據(jù)以下公式計(jì)算產(chǎn)品p的綠色評(píng)分GreenScorep： [0010] [0011] 其中wE、wS和wR分別對(duì)應(yīng)Ep、Sp和Rp的權(quán)重系數(shù)； [0012] S2：計(jì)算用戶u和v的相似度sim(u,?v)： [0013] [0014] 其中，Iu∩v是用戶u和v共同評(píng)價(jià)的項(xiàng)目集合，rui是用戶u對(duì)產(chǎn)品i的評(píng)分，GreenScorei是產(chǎn)品i的綠色評(píng)分； 是用戶u的平均評(píng)分， 是用戶v的平均評(píng)分； [0015] S3：預(yù)測(cè)用戶u對(duì)于未購(gòu)買的產(chǎn)品i的評(píng)分 ，計(jì)算公式為： [0016] [0017] 其中，N(u)是與用戶u最相似的用戶集合，rvi是用戶v對(duì)產(chǎn)品i的評(píng)分，sim(u,?v)是用戶u和v的相似度， 是用戶u的平均評(píng)分， 是用戶v的平均評(píng)分； [0018] S4：計(jì)算產(chǎn)品的推薦優(yōu)先級(jí)Score(u,?i)： [0019] [0020] 其中，β是一個(gè)預(yù)設(shè)的系數(shù)，0＜β≤1，表示預(yù)測(cè)評(píng)分 和綠色評(píng)分在推薦優(yōu)先級(jí)中的權(quán)重；將產(chǎn)品按Score(u,i)進(jìn)行排序，并將Score(u,i)值最大的若干個(gè)產(chǎn)品推薦給用戶u； [0021] S5：每隔一個(gè)時(shí)間段T，收集用戶的購(gòu)買行為和反饋，然后使用以下公式來(lái)調(diào)整權(quán)重系數(shù)wE、wS和wR： [0022] [0023] 其中，U是所有用戶的集合，Pu是用戶u在時(shí)間段T內(nèi)購(gòu)買的產(chǎn)品的集合，Scoreip是用戶u對(duì)產(chǎn)品p在維度i上的評(píng)分，維度i包括環(huán)保程度E、可持續(xù)性S和可循環(huán)利用性R； [0024] Scorei'p是用戶u對(duì)產(chǎn)品p在維度i'上的評(píng)分，維度i'包括環(huán)保程度E、可持續(xù)性S和可循環(huán)利用性R。 [0025] 優(yōu)選的，所述的環(huán)保程度因子Ep、可持續(xù)性因子Sp和可循環(huán)利用性因子Rp的評(píng)分通過(guò)以下方式評(píng)定： [0026] 收集多位專家對(duì)產(chǎn)品在環(huán)保程度、可持續(xù)性和可循環(huán)利用性上的評(píng)分并取均值，記為Eep、Esp?和?Erp； [0027] 收集所有用戶對(duì)產(chǎn)品在環(huán)保程度、可持續(xù)性和可循環(huán)利用性上的評(píng)分并取均值，記為Eup、Sup?和?Rup； [0028] 將專家評(píng)分與用戶反饋評(píng)分進(jìn)行加權(quán)平均，得到最終的評(píng)分Ep、Sp?和?Rp： [0029] Ep=α×Eep+(1?α)×Eup [0030] Sp=α×Esp+(1?α)×Sup [0031] Rp=α×Erp+(1?α)×Rup [0032] 其中α為權(quán)重系數(shù)。 [0033] 優(yōu)選的，其中α取為固定值0.7。 [0034] 優(yōu)選的，在步驟S4中，β取為固定值0.7。 [0035] 優(yōu)選的，在S5步驟中，時(shí)間段T的取值根據(jù)被推薦用戶u的購(gòu)買頻率進(jìn)行動(dòng)態(tài)調(diào)整，具體計(jì)算公式如下： [0036] [0037] 其中，f表示用戶的平均購(gòu)買頻率，n表示用戶的購(gòu)買總數(shù)量。

1.一種跨領(lǐng)域綠色消費(fèi)場(chǎng)景整合與優(yōu)惠推薦方法，其特征在于，包括如下步驟： S1：對(duì)任一產(chǎn)品p按照其環(huán)保程度E、可持續(xù)性S、可循環(huán)利用性R分別進(jìn)行環(huán)保程度因子Ep、可持續(xù)性因子Sp和可循環(huán)利用性因子Rp的評(píng)分，并根據(jù)以下公式計(jì)算產(chǎn)品p的綠色評(píng)分GreenScorep： ； 其中wE、wS和wR分別對(duì)應(yīng)Ep、Sp和Rp的權(quán)重系數(shù)； S2：計(jì)算用戶u和v的相似度sim(u,?v)： ； 其中，Iu?∩?v是用戶u和v共同評(píng)價(jià)的項(xiàng)目集合，rui是用戶u對(duì)產(chǎn)品i的評(píng)分，GreenScorei是產(chǎn)品i的綠色評(píng)分； 是用戶u的平均評(píng)分， 是用戶v的平均評(píng)分； S3：預(yù)測(cè)用戶u對(duì)于未購(gòu)買的產(chǎn)品i的評(píng)分 ，計(jì)算公式為： ； 其中，N(u)是與用戶u最相似的用戶集合，rvi是用戶v對(duì)產(chǎn)品i的評(píng)分，sim(u,?v)是用戶u和v的相似度， 是用戶u的平均評(píng)分， 是用戶v的平均評(píng)分； S4：計(jì)算產(chǎn)品的推薦優(yōu)先級(jí)Score(u,?i)： ； 其中，β是一個(gè)預(yù)設(shè)的系數(shù)，0＜β≤1，表示預(yù)測(cè)評(píng)分 和綠色評(píng)分 在推薦優(yōu)先級(jí)中的權(quán)重；將產(chǎn)品按Score(u,i)進(jìn)行排序，并將Score(u,i)值最大的若干個(gè)產(chǎn)品推薦給用戶u； S5：每隔一個(gè)時(shí)間段T，收集用戶的購(gòu)買行為和反饋，然后使用以下公式來(lái)調(diào)整權(quán)重系數(shù)wE、wS和wR： ； 其中，U是所有用戶的集合，Pu是用戶u在時(shí)間段T內(nèi)購(gòu)買的產(chǎn)品的集合，Scoreip是用戶u對(duì)產(chǎn)品p在維度i上的評(píng)分，維度i包括環(huán)保程度E、可持續(xù)性S和可循環(huán)利用性R； Scorei'p是用戶u對(duì)產(chǎn)品p在維度i'上的評(píng)分，維度i'包括環(huán)保程度E、可持續(xù)性S和可循環(huán)利用性R。 2.根據(jù)權(quán)利要求1所述跨領(lǐng)域綠色消費(fèi)場(chǎng)景整合與優(yōu)惠推薦方法，其特征在于，所述的環(huán)保程度因子Ep、可持續(xù)性因子Sp和可循環(huán)利用性因子Rp的評(píng)分通過(guò)以下方式評(píng)定： 收集多位專家對(duì)產(chǎn)品在環(huán)保程度、可持續(xù)性和可循環(huán)利用性上的評(píng)分并取均值，記為Eep、Esp?和?Erp； 收集所有用戶對(duì)產(chǎn)品在環(huán)保程度、可持續(xù)性和可循環(huán)利用性上的評(píng)分并取均值，記為Eup、Sup?和?Rup； 將專家評(píng)分與用戶反饋評(píng)分進(jìn)行加權(quán)平均，得到最終的評(píng)分Ep、Sp?和?Rp： Ep=α×Eep+(1?α)×Eup Sp=α×Esp+(1?α)×Sup Rp=α×Erp+(1?α)×Rup 其中α為權(quán)重系數(shù)。