1.一种基于大数据信息在电子商务中精准推荐商品的方法，其特征在于，包括以下有效步骤：

a、首先根据商品的功能、用途对商品进行大、中、小三等级分类，将分类好的商品放入到相应的小类内，并根据商品的价格、特点给予商品其他具体的定义，每件商品需至少定义

5个定义属性且相同小类内商品定义属性的个数相同；

b、以小类为单位，根据公式：

计算小类内任意两件商品的相似度，其中，Ui为商品i的定义属性，Uj为商品j的定义属性，U(i,j)为商品i和商品j的相似度；

c、从用户电脑的web日志文件、用户浏览器中的cookies获得用户关于商品的浏览行为，其中，所述浏览行为包括用户对商品的浏览次数和每次浏览的时间；

d、对于用户每次浏览的时间的时间予以赋值，其中，每次浏览时间在5s以下为0.1，5s～10s为0.5，10s～60s为1，60s～120s为2，120s～300s为3，300s～600s为4，600s以上为

0.1；

e、以用户浏览的商品为单位，根据公式：计算用户对商品的兴趣值，其中，Uinterest value为用户对该商品的在一周内的兴趣值，∑Ubt为用户在一周内对该商品的浏览时间赋值的总和，∑Utst为用户在一周内对所有商品的浏览时间赋值的总和；

f、以用户浏览的商品某一定义属性为单位，根据公式：计算用户对某一定义属性商品的兴趣值，其中，Uinterest attribute为用户对某一定义属性商品在一周内的兴趣值，∑Ubt为用户在一周内对该商品的浏览时间赋值的总和，∑Uat为用户在一周内对该某一定义属性商品的浏览时间赋值的总和；

g、从商城数据库中获取用户对于商品的评分，构建用户‑商品评分数据矩阵；

h、根据g步骤所构建的用户‑商品评分数据矩阵，分析所有对象与对象u之间的相似度，并按照降序进行排序，放入到或选最近邻集合中，i、计算用户间基于用户‑商品评分数据矩阵的相似度simUser(u，v)；

j、根据公式：

计算用户间基于兴趣值的相似度simUserbt(u，v)，其中Uinterest valueu为用户u对商品的兴趣值，Uinterest valuev为用户v对商品的兴趣值；

k、根据公式：

SIMUSER(u，v)＝λ.simUser(u,v)+(1‑λ)simUserbt计算用户u和用户v的总相似度，其中，λ是一个调整因子，用于分配相似度的权重；

l、根据公式：

Usersc＝ωSIMUSER(u，v)+(1‑ω)Uinterest attribute计算用户u对某一定义属性商品的预测评分；其中，ω是一个调整因子，用于分配相似度或兴趣值权重；

m、根据l步骤计算的结果，生成产品列表，推荐给用户。

2.根据权利要求1所述的基于大数据信息在电子商务中精准推荐商品的方法，其特征在于，根据b步骤的商品相似度以及m步骤所提供的产品列表，生成组合推荐表，推荐给用户。

3.根据权利要求1所述的基于大数据信息在电子商务中精准推荐商品的方法，其特征在于，所述k步骤中，首先，根据e步骤所提供的公式，计算用户在近四周内对该商品的兴趣值，分别记做Uinterest value1，Uinterest value2，Uinterestvalue3以及Uinterest value4，判断用户对该商品的兴趣是否增加，其中，Uinterestvalue 1代表计算之前第一周一周时间用户对该商品的兴趣值，Uinterest value2代表计算之前第二周一周时间内用户对该商品的兴趣值，Uinterest value3代表计算之前第三周一周时间内用户对该商品的兴趣值，Uinterest value4代表计算之前第四周一周时间内用户对该商品的兴趣值，若Uinterest value1最大，则λ为0.2，若Uinterest value1第二大，则λ为0.4，若Uinterest value1第三大，则λ为0.6，若Uinterest value1最小，则λ为0.8。

4.根据权利要求1所述的基于大数据信息在电子商务中精准推荐商品的方法，其特征在于，所述l步骤中，首先，根据f步骤所提供的公式，计算用户在近四周内对某一定义属性商品的兴趣值，分别记做Uinterest attribute1，Uinterest attribute2，Uinterest attribute3以及Uinterest attribute4，判断用户对该商品的兴趣是否增加，其中，Uinterest attribute1代表计算之前第一周一周时间用户对该某一定义属性商品的兴趣值，Uinterest attribute2代表计算之前第二周一周时间内用户对该某一定义属性商品的兴趣值，Uinterest attribute3代表计算之前第三周一周时间内用户对该某一定义属性商品的兴趣值，Uinterest attribute4代表计算之前第四周一周时间内用户对该某一定义属性商品的兴趣值，若Uinterest attribute1最大，则ω为0.2，若Uinterest attribute1第二大，则ω为0.4，若Uinterest attribute1第三大，则ω为0.6，若Uinterest attribute1最小，则ω为0.8。