[发明专利]基于特征融合的重复性商品信息推荐方法及电子设备有效
| 申请号： | 201910599314.0 | 申请日： | 2019-07-04 |
| 公开（公告）号： | CN110458643B | 公开（公告）日： | 2022-07-01 |
| 发明（设计）人： | 王鹏飞;牛树梓 | 申请（专利权）人： | 北京邮电大学 |
| 主分类号： | G06Q30/06 | 分类号： | G06Q30/06;G06Q30/02;G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京风雅颂专利代理有限公司 11403 | 代理人： | 王刚 |
| 地址： | 100876 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于特征融合的重复性商品信息推荐方法，包括：定义重复性购物规则；定义商品的形状参数，基于所述重复性购物规则，利用威布尔函数建模，得到重复性商品购物周期；基于所述重复性商品购物周期，得到商品的存活函数和危险函数的关系；融合用户的历史购物行为，通过时序模型建模所述形状参数的时序变化，得到重新定义的形状参数；基于所述重新定义的形状参数，改变所述存活函数的计算方式，得到重新定义的危险函数和约束方程；根据训练集挖掘的重复模式构建目标函数，优化所述目标函数，得到预测模型；使用所述预测模型对用户重复性购物行为进行预测，得到预测结果，依据所述预测结果进行商品信息推荐。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 特征 融合 重复性 商品信息 推荐 方法 电子设备 | ||
【主权项】：
1.一种基于特征融合的重复性商品信息推荐方法，其特征在于，包括：/n定义捕获重复性购物行为的重复性购物规则；/n定义商品的形状参数，基于所述重复性购物规则，利用威布尔函数建模，得到重复性商品购物周期；/n基于所述重复性商品购物周期，得到商品的存活函数和危险函数的关系；/n融合用户的历史购物行为，通过时序模型建模所述形状参数的时序变化，得到重新定义的形状参数；/n基于所述重新定义的形状参数，改变所述存活函数的计算方式，得到重新定义的危险函数和约束方程；/n基于所述重新定义的危险函数和所述约束方程，根据训练集挖掘的重复模式构建目标函数，优化所述目标函数，得到预测模型；/n使用所述预测模型对用户重复性购物行为进行预测，得到预测结果，依据所述预测结果进行商品信息推荐。/n
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