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申请/专利权人：广州大事件网络科技有限公司
申请日：2024-05-21
公开（公告）日：2024-06-25
公开（公告）号：CN118247017A
主分类号：G06Q30/0601
分类号：G06Q30/0601;G06N3/045;G06Q30/0201;G06F18/22;H04N21/258;H04N21/254;H04N21/262
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.25#公开
摘要：本发明涉及视频推送技术领域，具体为一种面向元宇宙电商平台的商品视频智能推送方法及系统，包括以下步骤，基于元宇宙电商数据库查询接口，提取用户的观看历史数据，统计商品视频观看频率和用户互动反馈，包括点赞和评论次数，并计算用户活跃度指数，生成用户行为分析信息。本发明，通过对用户行为数据的深入分析与视频内容属性的精细处理，显著提升了视频推送的针对性和准确性，通过用户的互动反馈与观看历史，形成了动态调整的推送逻辑，优先推荐与用户偏好高度匹配的视频内容，从而实时调整推荐策略，更有效地吸引用户注意力并刺激购买行为，此外，通过持续监测推送效果并根据反馈优化推送参数，保证了推送内容与用户需求的持续同步。
主权项：1.一种面向元宇宙电商平台的商品视频智能推送方法，其特征在于，包括以下步骤：基于元宇宙电商数据库查询接口，提取用户的观看历史数据，统计商品视频观看频率和用户互动反馈，包括点赞和评论次数，并计算用户活跃度指数，生成用户行为分析信息；基于所述用户行为分析信息，对电商平台的商品视频进行元数据处理，并进行关联性分析，识别用户偏好与视频属性之间的匹配度，生成商品视频关联性评分；基于所述商品视频关联性评分，调整商品视频推荐的排序逻辑，优先推荐匹配度最优的商品视频，并利用用户行为数据验证推荐列表的关联性，生成初步商品推送列表；通过模拟用户环境测试所述初步商品推送列表，使用决策树算法，记录用户对推荐商品视频的点击率和观看时间，并根据反馈信息调整推荐参数，生成推荐效果测试记录；根据所述推荐效果测试记录中的反馈数据，采用卷积神经网络和递归神经网络，调整推荐策略的关键参数，包括调整用户行为权重和视频属性权重，生成优化后的推送参数；将所述优化后的推送参数部署到商品视频推送策略中，实时监控推送策略的表现，包括匹配度和用户满意度，循环调整电商平台的推送策略，生成商品视频动态推送结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 广州大事件网络科技有限公司 一种面向元宇宙电商平台的商品视频智能推送方法及系统
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