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一种商品推荐方法、系统、存储介质和终端.pdf
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本发明提供了一种商品推荐方法、系统、存储介质和终端，属于个性化推荐系统以及关联规则分析技术领域，基于FP‑Growth的联邦关联分析的商品推荐方法包括用户购买记录数据采集及存储、数据预处理、基于FP‑Growth的数据联邦关联分析和商品个性化推荐。方法融合了FP‑Growth算法以及联邦学习的思路，该方法可以解决区域间数据不平衡的问题，有效整合各个区域的计算资源和学习得到的知识。方案能有效降低对学习参与者的计算资源的要求，同时不要求学习参与者将数据告知集中式学习器，有效提高了关联规则分析的效率与隐私保护。
2023-11-26
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本发明公开了一种商品推荐方法、装置、存储介质及终端设备，所述方法包括：获取目标用户对应的数据信息，其中，所述数据信息包括浏览数据以及购买数据；基于训练好的浏览模型构建购买模型，并对所述购买模型进行训练，得到训练好的购买模型；基于所述训练好的浏览模型以及所述训练好的购买模型，得到所述目标用户的推荐商品。本发明基于训练好的浏览模型来得到关于用户的浏览偏好，再通过该浏览偏好以及购买数据共同训练购买模型，使得训练好的购买模型为用户提供更加精准的商品推荐。
2023-11-26
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本申请适用于人工智能技术领域，提供了一种商品推荐方法、装置、终端设备及存储介质，该方法包括：根据用户的物品点击数据和物品购买数据训练商品预估模型；将待推荐商品数据输入商品预估模型进行点击预估和购买预估，得到点击预估结果和购买预估结果；根据待推荐商品的商品价格、预估点击率和预估购买率进行推荐值计算得到商品推荐值；根据商品推荐值对待推荐商品进行商品推荐。本申请通过商品价格、预估点击率和预估购买率进行推荐值计算得到商品推荐值，有效的考虑到了商品的价格因素对用户购买商品的影响，有效的区分了用户对不同待推荐商品的感
2023-11-26
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