【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及私域流量，尤其涉及基于協同過濾的私域流量引導方法及系統。
技術介紹
1、在當前的互聯網環境中，私域流量的管理和利用對于平臺的用戶增長和商業價值的提升具有重要意義，通過精準的內容推薦，平臺可以更好地滿足用戶的個性化需求，提升用戶的黏性和滿意度，在此過程中，協同過濾是常用的推薦算法，能夠根據用戶的歷史行為推測用戶的興趣偏好，并在私域流量中實現個性化推薦，然而，隨著用戶行為的多樣化和內容需求的復雜化，單一的協同過濾算法在應對復雜興趣擴展和跨領域推薦需求時面臨一定的局限。
2、現有的推薦技術中，雖然協同過濾可以通過用戶行為數據實現基本的推薦效果，但在以下方面存在不足：首先，數據采集的維度有限，難以全面捕捉用戶的行為特征，導致用戶畫像不夠準確，推薦效果有限，其次，現有技術在跨領域推薦和興趣擴展上表現欠佳，缺乏有效的方法來動態捕捉用戶在不同內容領域的潛在興趣，導致推薦內容的多樣性不足，此外，推薦系統通常忽略了用戶的情境信息，難以提供符合用戶當前需求的實時推薦，降低了用戶體驗和推薦的實際效果。
3、本專利技術的目的是提供一種基于協同過濾的私域流量引導方法和系統，以確保推薦內容與用戶當前需求的高度匹配，從而顯著提升用戶體驗和平臺的轉化效率。
技術實現思路
1、本專利技術提供了基于協同過濾的私域流量引導方法及系統。
2、基于協同過濾的私域流量引導方法，包括以下步驟：
3、s1，用戶行為數據采集：通過客戶端設備實時采集用戶在私域平臺中的行為
4、s2，用戶畫像構建：基于采集到的行為數據，提取用戶的興趣偏好，生成用戶興趣標簽，形成用戶畫像；
5、s3，興趣擴展與跨領域推薦：基于用戶畫像中已有的興趣標簽，構建用戶與內容的關系圖，識別用戶興趣節點和跨領域內容關聯，并計算用戶與內容節點間的邊權重，擴展用戶在私域流量中的興趣邊界，實現跨領域推薦，具體包括：
6、s31，關系圖構建：基于用戶畫像中提取的興趣標簽，利用圖注意力網絡(gat)模型將用戶和內容節點表示為圖結構中的各個節點，通過用戶與其瀏覽、點擊和購買的內容建立連接關系，生成用戶與內容的關系圖；
7、s32，跨領域興趣節點識別：在構建的關系圖中，對用戶與內容節點間的邊進行分析，識別與用戶當前興趣相關的潛在跨領域興趣節點，擴展用戶的興趣范圍；
8、s33，權重計算與推薦輸出：計算用戶與內容節點之間的邊權重，形成跨領域推薦列表，依據權重值對推薦內容進行排序，以優先推薦與用戶興趣最匹配的跨領域內容，生成最終的跨領域推薦輸出；
9、s4，推薦內容推送：根據興趣擴展與跨領域推薦的結果，將跨領域推薦的內容推送給用戶，同時，結合用戶的情境信息(訪問時間、地理位置)，優化內容的展示順序。
10、可選的，所述s1中的用戶行為數據采集包括：
11、s11，瀏覽記錄采集：在用戶訪問私域平臺時，自動記錄用戶訪問的頁面、次數、訪問順序及停留時長，生成瀏覽軌跡；
12、s12，點擊次數采集：監測用戶在頁面上所有交互操作，記錄每一頁面的點擊次數和點擊位置；
13、s13，頁面停留時間采集：計算用戶在各個頁面上的停留時間，通過用戶的頁面離開或切換操作觸發停留時間的記錄；
14、s14，購買歷史采集：在用戶完成購買操作后，將用戶購買的商品或服務的信息記錄下來，包括商品類別、價格、頻次、購買時間。
15、可選的，所述s2中的用戶畫像構建包括：
16、s21，興趣偏好提取：根據用戶在不同內容類別上的瀏覽次數、點擊頻次、頁面停留時間及購買歷史，對每個類別計算用戶的興趣權重wi；
17、s22，用戶興趣標簽生成：基于每個類別的興趣權重wi，通過與預設的權重閾值t進行比較，當wi>t時，將類別i的標簽添加到用戶的興趣標簽集中，表示該用戶對該類內容有偏好；
18、s23，用戶畫像生成：基于生成的用戶興趣標簽，形成用戶畫像，包括興趣權重和興趣類別。
19、可選的，所述s31中的關系圖構建包括：
20、s311，節點表示：將用戶和內容分別表示為圖中的節點，用戶節點ui表示用戶i的畫像，其中包含用戶的興趣標簽，內容節點cj表示內容j的類別、標簽；
21、s312，連接關系構建：根據用戶在內容上的行為數據建立用戶節點ui與內容節點cj之間的連接關系，連接關系的權重eij表示用戶i對內容j的興趣程度；
22、s313，圖注意力機制計算：通過圖注意力網絡(gat)模型計算每個節點ui對其連接節點cj的注意力系數aij；
23、s314，關系圖生成：通過圖注意力網絡(gat)模型計算的注意力系數aij作為邊權重，生成用戶與內容的關系圖。
24、可選的，所述s32中的跨領域興趣節點識別包括：
25、s321，興趣關聯度計算：在關系圖中，基于過去30天內的行為數據計算每個用戶節點ui與內容節點cj之間的關聯度rij；
26、s322，跨領域節點注意力權重計算：利用圖注意力網絡(gat)模型為用戶節點ui和跨領域內容節點ck計算注意力權重aik；
27、s323，潛在跨領域興趣節點識別：基于注意力權重aik和興趣關聯度rij，篩選出與用戶當前興趣相關的跨領域內容節點，當aik×rij超過設定的擴展閾值θ時，跨領域內容節點ck被識別為用戶的潛在跨領域興趣節點，表示該節點內容與用戶興趣相匹配，用于擴展用戶的興趣范圍。
28、可選的，所述s33中的權重計算與推薦輸出包括：
29、s331，邊權重計算：在關系圖中，通過結合用戶興趣關聯度rij和圖注意力權重aik計算用戶節點ui與跨領域內容節點ck之間的邊權重wik；
30、s332，推薦列表生成：將計算得到的邊權重wik按值從高到低進行排序，形成跨領域推薦列表；
31、s333，推薦內容輸出：根據排序結果，優先向用戶推薦權重值最高的跨領域內容節點，生成跨領域推薦輸出。
32、可選的，所述s4中的推薦內容推送包括：
33、s41，推薦內容展示：根據生成的跨領域推薦輸出，選擇已排序的跨領域推薦內容，生成用戶推薦內容列表，將權重值最高的內容優先展示；
34、s42，情境信息優化：結合用戶的情境信息(訪問時間、地理位置)，優化推薦內容的展示順序。
35、可選的，所述s42中的情境信息優化包括：
36、s421，情境權重計算：針對每條推薦內容，根據用戶的訪問時間、地理位置，計算情境權重sik，以衡量內容的展示優先級；
37、s422，展示順序優化：在生成的推薦內容列表中，結合情境權重sij和邊權重計算的結果wik計算綜合展示權重rik；
38、s423，最終推薦展示：將所有推薦內容按綜合展示權本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.基于協同過濾的私域流量引導方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述的基于協同過濾的私域流量引導方法，其特征在于，所述S1中的用戶行為數據采集包括：
3.根據權利要求2所述的基于協同過濾的私域流量引導方法，其特征在于，所述S2中的用戶畫像構建包括：
4.根據權利要求1所述的基于協同過濾的私域流量引導方法，其特征在于，所述S31中的關系圖構建包括：
5.根據權利要求4所述的基于協同過濾的私域流量引導方法，其特征在于，所述S32中的跨領域興趣節點識別包括：
6.根據權利要求5所述的基于協同過濾的私域流量引導方法，其特征在于，所述S33中的權重計算與推薦輸出包括：
7.根據權利要求6所述的基于協同過濾的私域流量引導方法，其特征在于，所述S4中的推薦內容推送包括：
8.根據權利要求7所述的基于協同過濾的私域流量引導方法，其特征在于，所述S42中的情境信息優化包括：
9.基于協同過濾的私域流量引導系統，用于實現如權利要求1-9任一項所述的基于協同過濾的私域流量引導方法，其特征在
...【技術特征摘要】
1.基于協同過濾的私域流量引導方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述的基于協同過濾的私域流量引導方法，其特征在于，所述s1中的用戶行為數據采集包括：
3.根據權利要求2所述的基于協同過濾的私域流量引導方法，其特征在于，所述s2中的用戶畫像構建包括：
4.根據權利要求1所述的基于協同過濾的私域流量引導方法，其特征在于，所述s31中的關系圖構建包括：
5.根據權利要求4所述的基于協同過濾的私域流量引導方法，其特征在于，所述s32中的跨領域興...
【專利技術屬性】
技術研發人員：吳源遠，谷可軍，王勤，張閣，
申請(專利權)人：蘇州醫朵云健康股份有限公司，
類型：發明
國別省市：
還沒有人留言評論。發表了對其他瀏覽者有用的留言會獲得科技券。