[發明專利]基于協同過濾算法和聚類算法的卷煙消費研判方法有效
| 申請號： | 201710121176.6 | 申請日： | 2017-03-02 |
| 公開（公告）號： | CN107103488B | 公開（公告）日： | 2021-05-18 |
| 發明（設計）人： | 茅斯佳;蘇建康;李劍;強韶軍;李霓彬 | 申請（專利權）人： | 江蘇省煙草公司常州市公司 |
| 主分類號： | G06K9/62 | 分類號： | G06K9/62;G06Q30/02 |
| 代理公司： | 常州品益專利代理事務所(普通合伙) 32401 | 代理人： | 張岳 |
| 地址： | 213000 江*** | 國省代碼： | 江蘇;32 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 基于 協同 過濾 算法 卷煙 消費 研判 方法 | ||
1.一種基于協同過濾算法和聚類算法的卷煙消費研判方法，其特征在于包括以下步驟：
1)樣本采集；通過樣本消費者的瀏覽記錄、點贊情況、查詢頻繁度、購買記錄以及注冊時填報的卷煙偏好，獲得樣本消費者對卷煙各品規的偏好度；
2)特征采集：選取多個用戶特征信息的特征值構建消費者特征向量，得到消費者特征矩陣；選取多個商品特征信息的特征值構建卷煙特征向量，得到卷煙特征矩陣；
3)聚類：運用K-means++算法分別對樣本消費者和卷煙進行聚類，并計算各類類中心的偏好度；
步驟包括：
A、先從輸入的數據點集合中隨機選擇一個點作為第一聚類中心；
B、對于數據集中的每一個點，計算它與最近聚類中心的距離D(x)；
C、選擇另一個新的數據點作為新的聚類中心；原則是：D(x)較大的點，被選取作為聚類中心的概率較大；
D、重復步驟B和步驟C，直到k個中心被選擇出來；
E、利用這k個初始的聚類中心來運行標準的k-means算法；
4)相似度計算：根據所聚消費者類別，運用余弦距離計算公式，計算目標消費者與所屬類中心的距離，以距離大小獲得目標消費者與所屬類中心的相似度大小；根據所聚卷煙類別，運用余弦距離計算公式，計算目標卷煙品規與所屬類中心的距離，以距離大小獲得目標卷煙品規與所屬類中心的相似度大小；
5)偏好度計算：根據協同過濾中user-based思想，結合計算所得相似度，計算目標消費者對目標品規user-based偏好度；根據協同過濾中item-based思想，結合計算所得相似度，計算目標消費者對目標品規item-based偏好度；
將根據user-based和item-based計算的偏好度求平均，得到某消費者i對某品規卷煙j的偏好程度rij，據此，rij是消費者i對品規卷煙j需求的研判值。
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