基于人工智能和大数据的电子商务商品推荐系统.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN113947457A(43)申请公布日2022.01.18(21)申请号202111215801.6(22)申请日2021.10.19(71)申请人于世俊地址611700四川省成都市郫都区高新西区天宇路天府创意产业园(72)发明人于世俊(51)Int.Cl.G06Q30/06(2012.01)G06F16/2457(2019.01)G06N3/04(2006.01)G06N3/08(2006.01)权利要求书3页说明书8页附图1页(54)发明名称基于人工智能和大数据的电子商务商品推荐系统(57)摘要本发明涉及一种基于人工智能和大数据的电子商务商品推荐系统，其包括：数据分析服务器、用户画像服务器、商品推荐服务器和数据库，其中，数据库与各服务器具有通信连接，各服务器间具有通信连接。数据分析服务器分别将第一分析特征和第二分析特征进行特征映射和特征转换以生成二元特征映射组，并对二元特征映射组进行特征扩展以得到每个相干商品的一阶商品特征，然后对每个相干商品的一阶商品特征进行特征选择以得到每个相干商品的二阶商品特征。用户画像服务器根据所有相干产品的二阶商品特征建立目标用户的用户画像。商品推荐服务器根据目标用户的用户画像为目标用户推荐商品。CN113947457ACN113947457A权利要求书1/3页1.一种基于人工智能和大数据的电子商务商品推荐系统，其特征在于，其包括：数据分析服务器、用户画像服务器、商品推荐服务器和数据库，其中，数据库与各服务器具有通信连接，各服务器间具有通信连接；数据分析服务器从数据库获取目标用户的用户分析数据；所述用户分析数据包括目标用户的第一分析数据和目标用户的第二分析数据；数据分析服务器分别将第一分析数据和第二分析数据输入电商分析模型以输出第一分析特征和第二分析特征，并将第一分析特征和第二分析特征进行特征映射和特征转换以生成二元特征映射组；所述二元特征映射组包括若干个二元映射对，二元映射对包括商品特征和状态值；所述商品特征表征相干商品的商品特征；所述状态值表征相干商品的购买状态，在状态值为1时，目标用户购买了相干商品，在状态值为0时，目标用户没有购买相干商品；所述相干商品为目标用户在电子商务平台上浏览过的商品；数据分析服务器对二元特征映射组进行特征扩展以得到每个相干商品的一阶商品特征，并对每个相干商品的一阶商品特征进行特征选择以得到每个相干商品的二阶商品特征；数据分析服务器将每个相干商品的二阶商品特征映射到特征向量空间以生成每个相干商品的二阶特征向量，并根据每个相干商品的二阶特征向量将每个相干商品映射到相干点空间以生成每个相干商品对应的相干点；用户画像服务器分别计算每个相干点的二阶特征向量与其他相干点的二阶特征向量的相似度以得到每个相干点与其他相干点的特征距离，并将特征距离小于距离阈值的相干点进行连接以生成若干条相干连接，然后根据特征距离设置相干连接的连接权值以生成目标用户的相干结构图；用户画像服务器将目标用户的相干结构图进行图聚类以生成图聚类数据，并根据图聚类数据生成目标用户的用户画像；商品推荐服务器根据目标用户的用户画像为目标用户推荐商品。2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述目标用户的第一分析数据为目标用户在电子商务平台上浏览商品的相关数据；所述目标用户的第二分析数据为目标用户在电子商务平台上购买商品的相关数据。3.根据权利要求2所述的系统，其特征在于，数据分析服务器对二元特征映射组进行特征扩展得到相干商品的一阶商品特征包括：数据分析服务器遍历二元特征映射组的所有二元映射对，将正在遍历的二元映射对作为目标二元映射对，将目标二元映射对对应的相干商品作为目标相干商品；数据分析服务器对目标二元映射对的商品特征进行特征分解以得到目标相干商品的若干个商品子特征，并根据目标二元映射对的状态值获取目标相干商品的状态特征；数据分析服务器将每个商品子特征映射到特征点空间以获取每个商品子特征对应的特征点，并根据目标相干商品的所有特征点构建目标相干商品的特征分布图，然后根据目标相干商品的状态特征对目标相干商品的特征分布图进行更新；重复以上步骤，直到遍历完所有的二元映射对以构建每个相干商品的特征分布图。4.根据权利要求1至3之一所述的系统，其特征在于，数据分析服务器对二元特征映射组进行特征扩展得到相干商品的一阶商品特征包括：2CN113947457A权利要求书2/3页数据分析服务器从数据库获取特征扩展函数集，并初始化特征扩展函数集中每个特征扩展函数的权值系数和函数效用表；数据分析服务器遍历所有的相干商品，并将正在遍历的相干商品作为目标相干商品，然后将目标相干商品的特征分布图作为目标特征分布图；数据分析服务器遍历目标特征分布图的所有特征点，并将