[發(fā)明專利]面向線上購物用戶消費(fèi)習(xí)慣的智能大數(shù)據(jù)分析設(shè)計方法

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202011217643.3
• 申請日: 2020-11-04
• 公開（公告）號: CN112330361A
• 公開（公告）日: 2021-02-05
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 朱博;袁云燕;左翌;張雨釗;蔡文華
• 申請（專利權(quán)）人: 江蘇瑞祥科技集團(tuán)有限公司
• 主分類號: G06Q30/02
• 分類號: G06Q30/02;G06Q30/06;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 南京智造力知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 32382
• 代理人: 朱旭

1.一種面向線上購物用戶消費(fèi)習(xí)慣的智能大數(shù)據(jù)分析設(shè)計方法，包括依次連接的用戶數(shù)據(jù)采集模塊、壓縮編碼模塊、空間池模塊和時間池模塊，其特征是：所述用戶消費(fèi)數(shù)據(jù)采集模塊構(gòu)建輸入序列，所述壓縮編碼模塊對輸入的序列進(jìn)行壓縮，所述空間池模塊包括依次連接微柱激活子模塊和微柱突觸調(diào)整子模塊，所述微柱激活子模塊用于激活空間池的微柱集，獲取輸入的稀疏分布表征，所述微柱突觸調(diào)整子模塊用于對微柱上的突觸進(jìn)行調(diào)整，構(gòu)建輸入與激活微柱集的映射關(guān)系，所述時間池模塊用于構(gòu)建對歷史用戶消費(fèi)數(shù)據(jù)分析，具體過程包括以下步驟：

步驟1，采集某個較長時間段內(nèi)，線上線上用戶消費(fèi)數(shù)據(jù)信息，與當(dāng)時的時間信息一起構(gòu)建歷史線上線上用戶消費(fèi)數(shù)據(jù)集，使其包含消費(fèi)物品和時間則兩方面的特性，構(gòu)成具有時序特性的線上線上用戶消費(fèi)數(shù)據(jù)流；

步驟2，針對線上購物用戶消費(fèi)習(xí)慣分析應(yīng)用，將具有時序特性的線上用戶消費(fèi)數(shù)據(jù)流作為HTM分析模型的輸入，并根據(jù)輸入編碼中1分量的位置對編碼進(jìn)行壓縮，得到輸入序列的壓縮編碼；

步驟3，利用微柱與壓縮編碼的重疊值o_i計算微柱的自薦狀態(tài)，將自薦狀態(tài)和微柱的承載度信息共同作為微柱的激活依據(jù)，構(gòu)建微柱激活規(guī)則，在空間池中形成輸入的稀疏分布表征；

步驟4，針對被輸入所激活的微柱集，通過基于壓縮編碼的微柱突觸調(diào)整規(guī)則調(diào)整激活微柱中的近端突觸，構(gòu)建輸入壓縮編碼與激活微柱集的映射關(guān)系；

步驟5，將被激活的微柱集送入時間池進(jìn)行訓(xùn)練，構(gòu)建輸入之間的時序關(guān)系，并在HTM中形成記憶，完成對歷史用戶消費(fèi)數(shù)據(jù)分析，輸出在某種條件下對用戶消費(fèi)物品的預(yù)測和推薦。