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一种商品推荐方法、系统、设备及存储介质.pdf
2023-06-06
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王秋****哥哥
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本发明公开了商品推荐方法、系统、设备及存储介质，该方法包括：获取用户浏览或购买商品时产生的最新行为日志数据；采用预设的偏好模型群对最新行为日志数据处理，生成用户的商品偏好向量；采用预设的实体关系模型对最新行为日志数据处理，生成商品向量；根据商品偏好向量和商品向量，计算商品的推荐概率，以及根据推荐概率进行商品推荐。解决了目前的购物网向用户推荐商品所采用的推荐算法推荐精度不精确，难以满足用户的实际需求的问题，使得购物网的推荐系统向用户推荐商品的时效性更强，提高了商品推荐的精准性，以及可以综合用户浏览、购买物品
2023-11-26
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本发明公开了一种商品推荐方法、系统、设备及存储介质,S1,构建目标用户?商品交互矩阵和目标用户?商品类别交互矩阵,进而分别构建两个交互矩阵的有向权图邻接矩阵;S2,将两个有向权图邻接矩阵分别依次经过图神经网络、注意力网络和门限循环神经网络处理,得到商品向量和商品类别向量,将商品向量和商品类别向量经过向量融合网络拼接得到最终向量;S3,将最终向量与所有候选商品进行计算得到得分排名,得到预测列表1;S4,获取多个用户最近的行为数据,构建多用户?商品交互矩阵,将相似用户有交互行为的商品推荐给目标用户,得到推荐列
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本发明实施例提供了一种商品推荐方法、系统及存储介质，本发明实施例将商品类型化，将不同类别的商品评分数据保存至不同的从服务器，主服务器根据用户购买的商品的类别和购买时间挖掘出类别推荐列表反馈给保存有对应类型的商品评分数据的从服务器不同的从服务器利用其保存的不同类别商品的评分数据，处理不同类别的商品推荐，得到对应类型的待推荐的商品，分布式处理提高了商品的推荐效率；另外，由于根据购买的类型推荐多种类型的商品，扩大了商品的推荐范围。
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本申请涉及一种商品推荐方法、装置、系统及存储介质，该方法应用于第一平台，第一平台用于为N个合作渠道的应用程序提供N个嵌入商城，该方法包括：获取用户在N个嵌入商城中产生的用户行为数据，用户行为数据是用户对N个嵌入商城内的商品进行购买操作所产生的数据，N个嵌入商城内的相同商品的商品标识相同，N为大于1的整数；基于用户行为数据确定用户画像，用户画像用于表征用户对不同商品标识对应商品的感兴趣程度；通过N个嵌入商城向用户推荐符合用户画像的商品。这种获得用户画像的方式既能维护用户个人信息安全性要求、符合法律规范，而且
2023-11-26
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本申请提供了一种商品推荐方法、装置、存储介质及系统，该方法包括：获取多个候选商品对应的多个待计算特征数据；将多个待计算特征数据输入到目标推荐模型，获取目标推荐模型输出的多个候选商品各自的点击概率值和购买概率值；目标推荐模型是根据至少一个高质量正样本、至少一个低质量正样本和至少一个负样本训练得到的；根据多个候选商品各自的点击概率值和购买概率值，计算多个候选商品各自的推荐分数；根据多个候选商品各自的推荐分数，向待推荐用户进行商品推荐。这样，目标推荐模型是由高质量正样本、低质量正样本和负样本训练得到的，能够使目
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