[发明专利]基于用户用餐行为建模的首页推荐算法在审
| 申请号： | 201610525045.X | 申请日： | 2016-07-06 |
| 公开（公告）号： | CN106157114A | 公开（公告）日： | 2016-11-23 |
| 发明（设计）人： | 李竹良 | 申请（专利权）人： | 商宴通（上海）网络科技有限公司 |
| 主分类号： | G06Q30/06 | 分类号： | G06Q30/06;G06Q30/02;G06F17/30 |
| 代理公司： | 北京挺立专利事务所(普通合伙) 11265 | 代理人： | 倪钜芳 |
| 地址： | 200090 上海市杨浦区隆昌路*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于用户用餐行为建模的首页推荐算法，其包括：步骤1，利用应用端埋点的方法获取用户所有应用操作行为数据；步骤2，使用SVM对所有用户数据进行聚类分析，形成一个预分类；步骤3，假设预分类中每一分类用户行为相近，再对每一分类的用户进行建模，然后对每一分类中的用户行为模型使用神经网络对此分类中所有用户数据进行学习，反复迭代后获得最优的解；步骤4，利用所得到的模型，代入用户最近的行为数据，实时得到此用户的推荐信息。本发明解决了现行方法中相对固化、无法提高推荐转化率的困难，通过SVM预分类确定分类用户模型，并通过实时的算法模型动态推荐，降低了维护成本，提高了首页的推荐转化率。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 用户 用餐 行为 建模 首页 推荐 算法 | ||
【主权项】：
一种基于用户用餐行为建模的首页推荐算法，其特征在于，包括：步骤1，利用应用端埋点的方法获取用户所有应用操作行为数据；步骤2，使用SVM对所有用户数据进行聚类分析，形成一个预分类；步骤3，假设预分类中每一分类用户行为相近，再对每一分类的用户进行建模，然后对每一分类中的用户行为模型使用神经网络对此分类中所有用户数据进行学习，反复迭代后获得最优的解；步骤4，利用所得到的模型，代入用户最近的行为数据，实时得到此用户的推荐信息；其中，步骤3通过不断的迭代更新而保证模型的实时性。
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