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申请/专利权人：北京蛋堡网络科技有限公司
摘要：本发明涉及商品推荐技术领域，具体涉及基于人工智能的电商数据智能分类推荐方法及系统。该方法获取每个用户的平台活跃指标；根据每个用户购买的每个商品与所有商品的局部购物特征向量之间的相似程度，和每个商品的用户类的购物信息获取商品对用户的商品吸引指标；根据每个用户购买的每个商品与其他商品的平台类的购物信息之间的相似程度获取用户购买商品的行为干扰指标；结合平台活跃指标、商品吸引指标与行为干扰指标，将商品划分为不同类别，基于不同类别的商品之间共同被用户购买的次数，利用推荐算法对用户进行商品推荐。本发明不仅降低商品之间相似度的计算量，还提高了对用户进行商品推荐的准确率。
主权项：1.一种基于人工智能的电商数据智能分类推荐方法，其特征在于，该方法包括：获取若干个用户在历史时间段内在电商平台上购买商品过程中不同种类的购物信息；所述种类包括：平台类与用户类；根据每个用户在历史时间段内平台类的购物信息，获取每个用户的平台活跃指标；根据每个用户与所有用户购买的同一商品的用户类的购物信息之间的差异，获取每个用户对每个商品的局部购物特征向量；根据每个用户购买的每个商品与所有商品的所述局部购物特征向量之间的相似程度，以及每个用户购买的每个商品的用户类的购物信息，获取每个商品对每个用户的商品吸引指标；根据每个用户购买的每个商品与其他商品的平台类的购物信息之间的相似程度，获取每个用户购买每个商品的行为干扰指标；根据所述平台活跃指标、所述商品吸引指标与所述行为干扰指标，将商品划分为不同类别；根据不同类别的商品之间共同被用户购买的次数，利用推荐算法对用户进行商品推荐。
全文数据：
权利要求：
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