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申请/专利权人：上海酒茶香幸福工坊文化传播有限公司

摘要：本发明公开了一种电商运营大数据分析决策平台，涉及大数据技术领域，本发明将采用深度神经网络的协同过滤模型，通过用户和商品的嵌入向量进行组合和转换，捕捉用户与商品之间的非线性关系，利用隐含特征进行更全面的推荐，即使在数据稀疏的情况下也能找到潜在的相似性，用户嵌入矩阵和商品嵌入矩阵将高维的稀疏数据转化为低维的稠密向量，减少数据稀疏对模型训练的影响，在新用户和新商品缺乏历史数据的情况下，利用已有用户和商品的特征进行迁移学习，将相似用户或商品的特征应用于冷启动问题，在数据源边缘进行初步处理，及时捕捉和处理新用户和新商品的数据，减少冷启动的影响，及时反映用户兴趣的变化和市场动态。

主权项：1.一种电商运营大数据分析决策平台，其特征在于，包括：数据采集模块，包括：数据采集单元，用于从不同的数据源实时采集原始数据，数据源包括交易数据、用户行为数据、产品信息、社交媒体数据；数据采集采用分布式架构，进行数据源实时同步和分布式处理；同时采用ApacheKafka进行实时数据流处理，在数据源边缘进行初步处理；数据清洗单元，用于处理缺失值、重复值和异常值；引入深度学习的异常检测算法Autoencoder，使用ApacheSpark进行分布式数据处理；数据标准化单元，使用自定义数据转换规则和映射表，引入基于机器学习的自动特征工程工具Featuretools，用于将数据转换为统一格式和标准；数据存储管理模块，包括：数据仓库单元，用于存储结构化和半结构化数据；使用ApacheHive和HBase结合的混合存储架构；数据湖单元，使用ApacheHadoopHDFS存储非结构化数据；引入对象存储技术S3兼容存储；数据分析模块，包括：用户行为分析单元，使用ApacheSparkMLlib进行数据分析，分析用户的行为数据，挖掘用户兴趣和需求；引入基于图神经网络GNN的用户行为分析模型，捕捉用户行为中关系和模式；个性推荐单元，使用深度学习NCF和强化学习DQN相结合的推荐模型，采用深度神经网络的协同过滤模型处理数据稀疏性和冷启动问题，并结合强化学习DQN动态调整推荐策略；实时分析单元，使用ApacheFlink进行流式数据处理，进行实时数据分析和决策支持；引入实时反馈机制，利用强化学习实时优化推荐策略和营销策略；展示反馈模块，包括：用户反馈单元，使用在线调查和行为分析相结合方法收集用户对推荐结果和平台功能的反馈，持续改进系统。

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