基于BIM模型的商品推荐方法、装置、电子设备及介质.pdf
An****70
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基于BIM模型的商品推荐方法、装置、电子设备及介质.pdf
本申请提供了一种基于BIM模型的商品推荐方法,包括以下步骤:获取表征BIM模型特性信息的最优特征视角图像;其中,所述最优特征视角图像被表示在BIM图像域中;为所述被表示在BIM图像域中的最优特征视角图像添加纹理特征,生成被表示在商品图像域中的目标图像;根据所述目标图像和多种商品的商品图像的第一相似度,确定预设数目个第一相似度排序在先的商品作为商品推荐结果,所述商品推荐方法能够基于输入的三维模型进行准确的商品推荐,增加了搜索商品的方式,也便于BIM模型的用户快速找到合适的商品。
预测模型的训练、商品推荐方法、装置、电子设备及介质.pdf
本公开提供了一种预测模型的训练、商品推荐方法、装置、电子设备及介质,涉及数据处理技术领域,尤其涉及人工智能、智能搜索、深度学习技术领域。商品推荐方法的具体实现方案为:确定当前时刻之前的第五预设时长内被购买的目标商品和购买目标商品的目标用户;响应于目标商品所属的目标最低层级类目为复购类目,提取目标用户复购目标最低层级类目的目标复购行为特征;将目标复购行为特征输入训练得到的预测模型,获得目标用户的第一复购概率;基于第一复购概率,向目标用户推荐目标最低层级类目下的商品。应用本公开提供的技术方案,能够使得针对用户
商品推荐方法、装置、电子设备及存储介质.pdf
本发明公开了一种商品推荐方法,包括:获取用户的收货地址信息及历史操作行为数据,并利用收货地址信息及历史操作行为数据计算用户之间的用户关联度;当用户关联度大于预设阈值时,在用户关联度对应的用户之间设置关联关系;接收第一用户的购买行为数据,并将购买行为数据包含的商品信息发送至与第一用户建立关联关系的第二用户。本方法采用用户的收货地址信息及历史操作行为数据同时计算用户之间的用户关联度,这样可确保建立关联关系的用户不仅具有类似的消费习惯,同时也可具有较为聚集的收货地址,便于商家进行集中配送,进一步降低了商家配送费
商品推荐方法、装置、电子设备、及存储介质.pdf
本公开实施例公开了一种商品推荐方法、装置、电子设备、及存储介质,方法包括:根据用户之间的关联关系、以及用户与商品的交互记录获取知识图谱;基于所述知识图谱对所述多个用户进行分群得到多个用户群;将任一用户群向量和任一拼团促销商品的向量输入至预先训练的商品购买预测模型,得到该用户群购买该拼团促销商品的概率;根据各用户群购买各拼团促销商品的概率,确定向所述多个用户群推荐所述多个拼团促销商品的策略,根据所述策略向所述多个用户群推荐所述多个拼团促销商品。本公开实施例的技术方案能够向各用户群推荐适合的拼团促销商品,能够
商品的推荐方法、装置、电子设备及存储介质.pdf
本发明实施例公开了一种商品的推荐方法、装置、电子设备及存储介质,商品的推荐方法包括:获取待推荐商品的多维评分,其中,所述多维评分至少包括购买相似度评分、名称相似度评分和商品归一化热度评分中的至少两个;获得所述多维评分对应的最优权重系数,其中,所述最优权重系数拟合得到;基于所述多维评分和所述最优权重系数,得到所述待推荐商品的推荐分数,并基于所述推荐分数推荐商品。本发明的实施例,可以有效提升商品推荐的准确性,使得推荐的商品更加符合消费者的消费意愿。