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申请/专利权人：天津科技大学
申请日：2024-04-01
公开（公告）日：2024-06-18
公开（公告）号：CN118212034A
主分类号：G06Q30/0601
分类号：G06Q30/0601;G06F16/9535;G06F16/9537;G06F16/906;G06F18/243;G06N3/048;G06N3/08
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.18#公开
摘要：一种基于电商数据用户画像的个性化推荐方法，涉及商品的个性化推荐技术领域，包括如下步骤：S1.收集真实移动端电商数据集进行数据分析和预处理；S2.人工特征工程，对数据特征进行交叉和组合；S3.基于改进的多层感知机来做特征构造，将原始数据中的低阶特征逐步映射和转换成更高阶、更复杂的表示；S4.将人工特征工程的特征与多层感知机处理的特征进行合并，形成了一个综合的特征集；S5.根据构建的综合用户画像的特征使用XGBoost方法进行分类预测，预测用户可能感兴趣的物品，为用户提供商品推荐结果。本发明基于改进的感知机方法，能更好地利用高维稀疏矩阵的信息，对预测结果提供有力的输入数据，提高了推荐的准确率，为用户提供更符合需求的商品推荐方案。
主权项：1.一种基于电商数据用户画像的个性化推荐方法，其特征在于：该推荐方法包括如下步骤，S1.收集真实移动端电商数据集进行数据分析和预处理；S2.基于人工特征工程，对数据特征进行交叉和组合；S3.基于改进的多层感知机来做特征构造，将原始数据中的低阶特征逐步映射和转换成更高阶、更复杂的表示；S4.将人工特征工程的特征与多层感知机处理的特征进行合并，形成了一个综合的特征集；S5.根据构建的综合用户画像的特征使用XGBoost方法进行分类预测，预测用户可能感兴趣的物品，为用户提供商品推荐结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 天津科技大学 一种基于电商数据用户画像的个性化推荐方法
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