基于用户画像的商品推荐方法、装置、电子设备和计算机可读存储介质.pdf
Ke****67
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基于用户画像的商品推荐方法、装置、电子设备和计算机可读存储介质.pdf
本申请的实施例提供了基于用户画像的商品推荐方法、装置、设备和计算机可读存储介质。所述方法包括获取人脸图像信息和当前时间点;根据所述人脸图像信息调取该用户的历史购买模型;基于所述当前时间点以及历史购买模型向用户推荐商品。以此方式,可以根据每个用户的购买商品规律推荐不同的商品,提高用户的购物体验和购物效率。
用户画像方法、装置和计算机可读存储介质.pdf
本发明公开了一种用户画像方法、装置和计算机可读存储介质,涉及大数据技术领域。用户画像方法包括:根据物品间的关联关系,构建多条物品关联序列,其中,每个物品关联序列中的元素表示具有关联关系的物品的向量,每个物品的向量包括相应物品在多个标签维度的标签值所对应的、初始的向量;将物品关联序列输入到词语转向量模型中,获得每个物品的嵌入向量;根据每个物品的嵌入向量,构建每个标签维度的标签值与嵌入向量之间的对应关系;基于待画像用户的操作所涉及的物品的嵌入向量,确定待画像用户的画像向量;根据画像向量与每个标签值的嵌入向量之
基于用户画像的商品推荐方法、装置、设备及存储介质.pdf
本发明属于数据分析技术领域,公开了一种基于用户画像的商品推荐方法、装置、设备及存储介质。本发明不再根据用户自身的购买记录或收藏的商品来推荐相同或类似的商品,而是根据与待推荐用户属于同一类的其他用户的行为特征来确定待推荐商品,使得待推荐商品的种类多,且内容更丰富,避免了推荐同质化问题,同时可发掘用户更多潜在的感兴趣的商品,从而促进商品成交,提高了用户体验。
用户推荐方法、装置、电子设备和计算机可读存储介质.pdf
本发明提出一种用户推荐方法、装置、电子设备和计算机可读存储介质,其中,方法包括:获取与目标用户预设筛选条件匹配的多个匹配用户,多次执行根据预设的每一个用户的被推荐几率,从多个匹配用户中选择得到推荐用户,并对选择的推荐用户进行推荐,并在用户推荐后,监测多个匹配用户中是否存在活跃用户,若存在,将该活跃用户排序到下一次要推荐的用户之前推荐给目标用户,通过多个筛选条件对匹配用户进行筛选确定推荐用户,实现了目标用户与推荐用户相互喜欢或关注的可能性增加,提高了推荐用户的质量,解决了现有技术中,进行用户推荐时,确定的推
基于用户画像的商品推荐、装置、计算机设备和存储介质.pdf
本发明公开了一种基于用户画像的商品推荐方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括:基于用户属性构建用户画像模型;根据用户画像模型和待推荐商品属性生成对应的用户画像;根据用户画像从多个待推荐商品中确定目标商品,并将目标商品推荐至用户画像中与目标商品相关的终端用户。由于将埋点数据和用户数据结合起来,进行属性提取,这样,得到的用户属性更加精准,更加符合用户的实际情况;并在该用户属性的基础上构建用户画像模型,这样,基于该用户画像模型生成的用户画像更加符合用户的实际情况,最终使得基于该用户画像从众多待推荐商品中