一种基于深度学习的电子商务平台商品智能分析推荐系统.pdf

(19)国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN114971805A(43)申请公布日2022.08.30(21)申请号202210639166.2(22)申请日2022.06.07(71)申请人武汉洋洪电子商务有限公司地址430079湖北省武汉市东湖技术开发区高新大道778号(72)发明人梁珅源(51)Int.Cl.G06Q30/06(2012.01)G06K9/62(2022.01)G06N20/00(2019.01)权利要求书3页说明书8页附图1页(54)发明名称一种基于深度学习的电子商务平台商品智能分析推荐系统(57)摘要本发明公开一种基于深度学习的电子商务平台商品智能分析推荐系统，包括购物季节类别设定模块、目标用户服装购物过程记录划分模块、当前时间点归属购物季节类别匹配模块、目标用户特定服装购物过程记录集合筛选模块、服装样式参数偏好分析模块、目标用户适配服装筛选模块、目标用户适配服装推荐终端和现有服装数据库；根据用户近年来的购物过程记录确定目标用户的偏好服装样式参数，进而挑选出满足匹配度阈值的现有服装作为目标用户对应的适配服装，实现了更加精准的服装推荐，同时也增加了目标用户在电子商务平台的使用时间，进一步提高了目标用户对电子商务平台的黏性，有利于电子商务平台的发展。CN114971805ACN114971805A权利要求书1/3页1.一种基于深度学习的电子商务平台商品智能分析推荐系统，其特征在于，包括购物季节类别设定模块、目标用户服装购物过程记录划分模块、当前时间点归属购物季节类别匹配模块、目标用户特定服装购物过程记录集合筛选模块、服装样式参数偏好分析模块、目标用户适配服装筛选模块和目标用户适配服装推荐终端和现有服装数据库；所述购物季节类别设定模块分别与目标用户服装购物过程记录划分模块和当前时间点归属购物季节类别匹配模块连接，目标用户服装购物过程记录划分模块和当前时间点归属购物季节类别匹配模块与目标用户特定服装购物过程记录集合筛选模块连接，目标用户特定服装购物过程记录集合筛选模块连接与服装样式参数偏好分析模块连接，服装样式参数偏好分析模块与目标用户适配服装筛选模块连接，目标用户适配服装筛选模块分别与目标用户适配服装推荐终端和现有服装数据库连接；所述购物季节类别设定模块用于设定各种购物季节类别和各种购物季节类别对应容纳的月份；所述目标用户服装购物过程记录划分模块用于按照预设的各购物年限从电商平台后台提取目标用户在各购物年限的所有服装购物过程记录，并从中筛选出各服装购物过程记录对应的记录月份，进而基于各种购物季节类别对应容纳的月份，将目标用户在各购物年限的所有购物过程记录归类到对应的购物季节类别中，以此得到目标用户在各种购物季节类别内的服装购物过程记录集合；所述当前时间点归属购物季节类别匹配模块用于获取当前时间点所属月份，并基于各种购物季节类别对应容纳的月份得到当前时间点对应的归属购物季节类别；所述目标用户特定服装购物过程记录集合筛选模块用于将当前时间点对应的归属购物季节类别与目标用户在各种购物季节类别内的服装购物过程记录集合进行匹配，从中匹配出当前时间点对应的归属购物季节类别对应的服装购物过程记录集合，并将该服装购物过程记录集合记为目标用户对应的特定服装购物过程记录集合；所述服装样式参数偏好分析模块用于根据目标用户对应的特定服装购物过程记录集合进行目标用户对应的偏好服装样式参数分析；所述目标用户适配服装筛选模块用于从现有服装数据库中提取各现有服装对应的服装样式参数，并将其与目标用户对应的偏好服装样式参数进行匹配，统计各现有服装对应的匹配度，进而从中挑选出满足匹配度阈值的现有服装作为目标用户对应的适配服装；所述现有服装数据库用于储存当前时间点对应的归属购物季节类别的各现有服装；所述服装推荐模块用于将目标用户对应的适配服装推送给目标用户。2.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的电子商务平台商品智能分析推荐系统，其特征在于：所述各种购物季节类别对应容纳的月份具体为：春季类别代表3、4、5月，夏季类别代表6、7、8月，秋季类别代表9、10、11月，冬季类别代表12月以及次年1、2月。3.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的电子商务平台商品智能分析推荐系统，其特征在于：所述服装样式参数包括服装版型、服装颜色和服装材质。4.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的电子商务平台商品智能分析推荐系统，其特征在于：所述目标用户对应的偏好服装样式参数分析具体过程如下：S1:从目标用户对应的特定服饰购物过程记录集合内提取各购物过程记录对应的服装样式参数和记录类别，其中记录类别包括购买类别、加购类别和浏览类别；2CN114971805A权利要求书2/3页S2:从服装样式参数中提取服装版型，进而将各购物过程记录对应的服装版型进