一种商品推荐方法、装置及系统.pdf
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一种商品推荐方法、装置及系统.pdf
本发明实施例提供一种商品推荐方法、装置及系统,涉及视频应用技术领域,该方法包括:获取用户观看商品广告的视频以及用户观看商品广告的时间段;根据所述用户观看商品广告的时间段以及预先存储的商品广告播放时间段与商品的对应关系,确定所述用户观看的商品广告对应的商品;根据所述用户观看商品广告的视频以及人脸表情分析算法,确定所述用户观看商品广告时的表情;根据确定的所述用户观看商品广告时的表情,确定所述用户观看的商品广告对应的商品的推荐优先级。导购人员可根据本发明确定的用户观看的商品广告对应的商品的推荐优先级,确定是否为
商品推荐方法、装置及系统.pdf
本公开提供的商品推荐方法、装置及系统,涉及个性化信息推荐技术领域,能够解决现有购物方式中存在的用户购物时智能化程度不够高,体验一般的问题。具体技术方案为:用户进入购物间后,当用户使用称重设备时,通过称重设备获取体重信息;当用户使用皮肤检测设备时,通过皮肤检测设备获取皮肤信息;当用户使用图像采集设备时,通过图像采集设备获取性别信息以及身高信息;当用户使用健康传感器时,通过健康传感器获取健康信息;然后根据获取的用户个人信息为用户匹配相应的商品;再将商品对应的详细数据的图像编码后发送给零终端;零终端接收图像编码
一种商品推荐方法、系统、装置及可读介质.pdf
本申请涉及计算机技术领域,尤其涉及机器学习技术领域,提供一种商品推荐方法、系统、装置及可读介质,其中,方法包括:获取用户的历史行为信息和待推荐商品的商品特征信息,将用户的历史行为信息和待推荐商品的商品特征信息输入已训练的预估模型,获得所述用户对所述待推荐商品的预估点击通过率和预估转化率;根据所述用户对各个待推荐商品的预估点击通过率和预估转化率,从所述待推荐商品中为所述用户确定推荐商品。本申请可针对不同场景有效提高推荐商品的命中率,以及转化率,为用户提供更精准的商品。
一种商品推荐方法、装置、存储介质及系统.pdf
本申请提供了一种商品推荐方法、装置、存储介质及系统,该方法包括:获取多个候选商品对应的多个待计算特征数据;将多个待计算特征数据输入到目标推荐模型,获取目标推荐模型输出的多个候选商品各自的点击概率值和购买概率值;目标推荐模型是根据至少一个高质量正样本、至少一个低质量正样本和至少一个负样本训练得到的;根据多个候选商品各自的点击概率值和购买概率值,计算多个候选商品各自的推荐分数;根据多个候选商品各自的推荐分数,向待推荐用户进行商品推荐。这样,目标推荐模型是由高质量正样本、低质量正样本和负样本训练得到的,能够使目
一种商品搭配推荐方法、系统、装置及存储介质.pdf
本发明公开了一种商品搭配推荐方法、系统、装置及存储介质,该系统与装置均应用该方法,该存储介质为存储有该方法的存储介质;该方法包括离线部分和在线部分,其中离线部分根据用户在一时间段内的订单信息生成商品购买序列,应用该商品购买序列建立模型,并通过优化目标函数实现对模型的优化,同时引入注意力机制获取最终函数,减少用户在短时间内的重复购买与相似购买对模型的影响,最终获取商品向量,再通过商品向量计算用户向量;在在线部分计算候选搭配商品的商品向量与用户向量的相似度,将相似度最高的商品优先推荐给用户。