[發明專利]一種產品推薦方法及裝置在審
| 申請號: | 202110341038.5 | 申請日: | 2021-03-30 |
| 公開(公告)號: | CN113011950A | 公開(公告)日: | 2021-06-22 |
| 發明(設計)人: | 蘇瑀;張世杰;陳筱進 | 申請(專利權)人: | 吉林億聯銀行股份有限公司 |
| 主分類號: | G06Q30/06 | 分類號: | G06Q30/06 |
| 代理公司: | 北京集佳知識產權代理有限公司 11227 | 代理人: | 李慧引 |
| 地址: | 130000 吉林省*** | 國省代碼: | 吉林;22 |
| 權利要求書: | 查看更多 | 說明書: | 查看更多 |
| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 產品 推薦 方法 裝置 | ||
1.一種產品推薦方法,其特征在于,包括:
獲取用戶偏好評分矩陣;其中,所述用戶偏好評分矩陣包括多個用戶在多個時間段內對各個產品的偏好評分;
基于所述用戶偏好評分矩陣,構建每個組合對應的時間序列模型;其中,一個組合包括一個所述用戶和一個所述產品;所述時間序列模型用于預測所述用戶對所述產品的偏好評分;
分別利用各個所述組合對應的時間序列模型,計算得到目標時間段內的各個所述組合對應的興趣權重;
利用所述目標時間段內的偏好評分的統計數據以及各個所述組合對應的興趣權重,計算各個所述組合在所述目標時間段的預測偏好評分;
將各個所述組合在所述目標時間段的預測偏好評分補全至所述用戶偏好評分矩陣中;
基于補全后的所述用戶偏好評分矩陣,計算在所述目標時間段內每兩個所述用戶的相似度,得到多個相似用戶集群;
分別針對每個所述相似用戶集群,將所述相似用戶集群中的每個所述用戶在所述目標時間段內偏好評分高于預設閾值的產品,推薦給所述相似用戶集群中的其余用戶。
2.根據權利要求1所述的方法,其特征在于,所述分別利用各個所述組合對應的時間序列模型,計算得到目標時間段內的各個所述組合對應的興趣權重,包括:
分別針對每個所述組合,利用所述組合對應的時間序列模型,預測所述組合對應的第一偏好評分、第二偏好評分以及第三偏好評分;其中,所述第一偏好評分指代所述組合中的用戶在所述目標時間段內對所述組合中的產品的偏好評分;所述第二偏好評分指代所述組合中的用戶,在所述目標時間段的前N個時間段內對所述組合中的產品的偏好評分;所述第二偏好評分指代所述組合中的用戶,在所述目標時間段的后N個時間段內對所述組合中的產品的偏好評分;
分別將每個所述組合對應的所述第一偏好評分、所述第二偏好評分以及所述第三偏好評分的總和,除以各個所述組合對應的偏好總評分,得到所述目標時間段內的各個所述組合對應的興趣權重;其中,所述組合對應的偏好總和為所述目標時間段的前N個時間段至其后N個時間段的時間段內,所述組合的用戶對所有所述產品的偏好評分總和。
3.根據權利要求1所述的方法,其特征在于,所述利用所述目標時間段內的偏好評分的統計數據以及各個所述組合對應的興趣權重,計算各個所述組合在所述目標時間段的預測偏好評分,包括:
對目標時間段內的偏好評分進行統計,得到多個預設類型參數;其中,所述預設類型參數包括在所述目標時間段內每個所述產品的評分用戶總數、評分排名前M位的所述產品的最低偏好評分的個數、每個所述產品的偏好評分平均分、所有產品的偏好評分平均分;
分別針對每個所述組合,將所述多個預設類型參數中所述組合對應的參數以及所述組合對應的興趣權重,輸入預測評分公式中,得到各個所述組合在所述指定時間的預測偏好評分;其中,所述預測評分公式為:AIM-WR表示一個組合的用戶對產品的預測偏好評分;ui表示對產品i的評分用戶總數、Tm表示評分排名前M位的所述產品的最低偏好評分的個數、Pi表示產品i的偏好評分平均分、Q表示所有產品的偏好評分平均分。
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