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申请/专利权人：南昌理工学院
摘要：本发明公开了一种用于电子商务用户大数据的产品智能推荐方法及系统，涉及电商及数据处理技术领域，包括：获取用户的历史消费数据；得到至少一个相似用户集合；得到至少一个消费时间段和非消费时间段；得出用户在消费时间段的消费倾向产品；得到用户倾向特征，根据用户倾向特征进行产品推荐；得到可能消费产品，对可能消费产品在消费时间段进行推荐；获取用户的推荐消费占比，判断推荐消费占比是否大于预设值。通过设置用户分类模块、推荐测试模块、产品推荐模块和判断识别模块，根据监测结果，对推荐产品进行实时调整，进而能提升算法的灵活性，能有效缩小测试范围，能减少无用测试。
主权项：1.一种用于电子商务用户大数据的产品智能推荐方法，其特征在于，包括：获取用户的历史消费数据，所述历史消费数据包括用户的年花费金额、购物种类和购物时间；对用户进行划分，得到至少一个相似用户集合；基于用户的购物时间，对每日时间进行均匀划分，得到至少一个消费时间段和非消费时间段；基于历史消费数据，得出用户在消费时间段的消费倾向产品；获取用户浏览同类所述消费倾向产品时，未选中的至少一个同类展示产品，获取用户选定的至少一个目标产品，对目标产品和至少一个同类展示产品进行分析，得到用户倾向特征，将用户倾向特征与消费时间段对应，在消费时间段，根据用户倾向特征进行产品推荐；获取用户的非消费时间段，在非消费时间段进行兴趣测试，得到可能消费产品，对可能消费产品在消费时间段进行推荐；获取用户的推荐消费占比，判断推荐消费占比是否大于预设值，若是，则继续在消费时间段，根据用户倾向特征进行产品推荐；若否，则使用同类用户优化推荐机制，对用户进行产品推荐，所述同类用户为同一个所述相似用户集合中的用户。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南昌理工学院 一种用于电子商务用户大数据的产品智能推荐方法及系统
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