[發明專利]考慮時間效應的產品組合推薦方法和系統

在審

• 申請號: 202210505348.0
• 申請日: 2022-05-10
• 公開（公告）號: CN115204963A
• 公開（公告）日: 2022-10-18
• 發明（設計）人: 王釗;張顧凱;蔣翠清;張化雨;陳夢春
• 申請（專利權）人: 合肥工業大學
• 主分類號: G06Q30/06
• 分類號: G06Q30/06;G06Q30/02;G06K9/62
• 代理公司: 北京久誠知識產權代理事務所(特殊普通合伙) 11542
• 代理人: 郭子辰

1.一種考慮時間效應的產品組合推薦方法，其特征在于，該方法包括：

獲取觀測時間內的產品屬性數據、刪失狀態數據與用戶點擊狀態數據作為產品數據集；

基于產品數據集構建用戶點擊概率預測模型和用戶在不同時間的條件點擊概率預測模型；

基于用戶點擊概率預測模型和用戶在不同時間的條件點擊概率預測模型分別對若干待推薦產品的用戶點擊概率和用戶在不同時間的條件點擊概率進行預測；

基于若干待推薦產品的用戶點擊概率和用戶在不同時間的條件點擊概率計算若干待推薦產品的用戶響應度；

基于若干待推薦產品的用戶響應度構建產品組合推薦強度優化模型，并求解產品組合推薦強度優化模型得到產品組合推薦方案。

2.如權利要求1所述的一種考慮時間效應的產品組合推薦方法，其特征在于，所述刪失狀態數據包括：在觀測時間內未能觀測到產品被用戶點擊數據和在觀測時間內觀測到產品被用戶點擊數據；

所述用戶點擊狀態數據包括：產品被用戶點擊數據和產品沒有被用戶點擊數據。

3.如權利要求2所述的一種考慮時間效應的產品組合推薦方法，其特征在于，所述用戶點擊概率預測模型為基于集成分類樹的預測模型；所述用戶在不同時間的條件點擊概率預測模型為基于集成生存樹的預測模型。

4.如權利要求3所述的一種考慮時間效應的產品組合推薦方法，其特征在于，所述用戶點擊概率預測模型的構建步驟包括：

Q11、從產品數據集中抽取樣本構建子數據集D^*，并將D^*輸入到二元分類樹Ctree的根節點；

Q12、從產品屬性數據中的K個特征中隨機選擇L個候選特征采用二分法將特征F_k分組，k＝1,2,...,L，并計算其條件基尼指數：

其中，

|D^*|表示子數據集D^*的樣本量；

表示特征F_k屬于q組的樣本量，k＝1,2,...L，q＝1或2，分別表示特征的兩個分組；

表示q組中屬于c類的樣本量；c＝1或2，分別表示產品被點擊或產品未被點擊；

Q13、選擇具有最小基尼指數的候選特征分割節點；

Q14、重復Q12～Q13，不斷構造新的樹子節點，直至葉子結點的樣本都屬于同一類，生成一顆完整的分類樹Ctree；

Q15、迭代Q11～Q14，生成G棵分類樹作為用戶點擊概率預測模型；

且基于用戶點擊概率預測模型對若干待推薦產品的用戶點擊概率進行預測，包括：

將待推薦產品的特征向量輸入到訓練好的用戶點擊概率預測模型中，計算分類結果為產品被用戶點擊的分類樹占樹總數的比例作為用戶點擊概率。