【技術(shù)實(shí)現(xiàn)步驟摘要】
本專利技術(shù)屬于電商內(nèi)容推薦，具體的，涉及一種大數(shù)據(jù)ai電商內(nèi)容推薦方法和管理系統(tǒng)。
技術(shù)介紹
1、隨著互聯(lián)網(wǎng)的普及和電子商務(wù)的迅猛發(fā)展，大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)開始廣泛應(yīng)用于電商領(lǐng)域。該方法基于用戶的歷史行為數(shù)據(jù)、購買記錄、偏好等信息，通過復(fù)雜的算法模型對其進(jìn)行深度信息的挖掘和分析，以實(shí)現(xiàn)對用戶個性化推薦的精準(zhǔn)把控。
2、現(xiàn)有技術(shù)中的電商推薦系統(tǒng)在對商品進(jìn)行推薦時，往往更加關(guān)注用戶的歷史信息，包括歷史購買記錄、歷史瀏覽記錄、歷史偏好等，基于此向用戶推薦一些該類型或和該類型相關(guān)的一些商品，此方式忽略了人們的興趣是動態(tài)變化的，不會總對某幾種商品一直感興趣。而系統(tǒng)不停的推薦該類型商品會使用戶的選擇疲勞，以致最終的推薦效果不佳。為解決上述問題，提供一種能夠根據(jù)用戶實(shí)時興趣變化調(diào)整推薦商品的方案，有效提升了推薦準(zhǔn)確度，本專利技術(shù)提供了以下技術(shù)方案。
技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路
1、本專利技術(shù)的目的在于提供一種大數(shù)據(jù)ai電商內(nèi)容推薦方法和管理系統(tǒng)，解決現(xiàn)有技術(shù)中電商推薦系統(tǒng)在向用戶推薦商品時，花費(fèi)大量時間去關(guān)注用戶的歷史信息去進(jìn)行商品推薦導(dǎo)致的用戶選擇疲勞，以及不能根據(jù)用戶興趣的實(shí)時變化調(diào)整推薦商品的問題。
2、本專利技術(shù)的目的可以通過以下技術(shù)方案實(shí)現(xiàn)：
3、大數(shù)據(jù)ai電商內(nèi)容推薦方法，其特征在于，該方法具體包括如下步驟：
4、s1、建立用戶的興趣標(biāo)簽庫，計(jì)算興趣標(biāo)簽庫中每個興趣標(biāo)簽的初始權(quán)重；
5、s2、監(jiān)測用戶點(diǎn)擊內(nèi)容的實(shí)時興趣標(biāo)簽與頁面點(diǎn)開時間，
6、s3、對于正向點(diǎn)擊，根據(jù)頁面點(diǎn)開時間的長短來調(diào)節(jié)該興趣標(biāo)簽的權(quán)重；
7、s4、對于反向點(diǎn)擊，將該興趣標(biāo)簽加入興趣標(biāo)簽庫中，根據(jù)頁面點(diǎn)開時間初始化此興趣標(biāo)簽的權(quán)重，并相應(yīng)減小其他新加入的興趣標(biāo)簽所占權(quán)重；
8、s5、按權(quán)重隨機(jī)選擇并組合興趣標(biāo)簽，將含有組合興趣標(biāo)簽的商品推薦給用戶。
9、作為本專利技術(shù)的進(jìn)一步方案，計(jì)算興趣標(biāo)簽庫中每個興趣標(biāo)簽初始權(quán)重的方法為：
10、s11、獲取到語料庫，并選擇特定文檔d；
11、s12、對文檔d進(jìn)行興趣標(biāo)簽的歸類，得到文檔d中所有興趣標(biāo)簽的列表；
12、s13、計(jì)算每個興趣標(biāo)簽在文檔d中出現(xiàn)的頻率tf(t,d)；
13、s14、統(tǒng)計(jì)語料庫中每個興趣標(biāo)簽出現(xiàn)的文檔數(shù)df(t)，計(jì)算語料庫中所有文檔的總數(shù)n，根據(jù)公式idf(t)＝log(n/(1+df(t)))計(jì)算出每個興趣標(biāo)簽t在整個語料庫中的區(qū)分能力；
14、s15、對于文檔d中的每個興趣標(biāo)簽，根據(jù)公式w(t)＝tf(t,d)*idf(t)計(jì)算其所占的初始權(quán)重。
15、作為本專利技術(shù)的進(jìn)一步方案，選擇的特定文檔d為商品評價。
16、作為本專利技術(shù)的進(jìn)一步方案，剔除無效頁面點(diǎn)開時間的方法為：
17、收集近段時間t內(nèi)，用戶歷史購買和收藏的商品信息，包括用戶瀏覽每件商品頁面時用手滾動屏幕的次數(shù)ggun、每次滾動持續(xù)時間tgun和距離sgun、瀏覽途中點(diǎn)擊鏈接或圖片的次數(shù)gzhon和時間tzhon；
18、根據(jù)公式求得每件商品各段時間滾動速度的平均值，把這個平均值記為用戶平時的瀏覽速度，通過四分位距法計(jì)算時間t內(nèi)瀏覽速度的異常區(qū)間，剔除瀏覽速度中的異常值，得到用戶平時瀏覽速度的區(qū)間為[vmin,vmax]；
19、根據(jù)公式求得用戶中途點(diǎn)擊鏈接或圖片持續(xù)的總時長，把這個總時長記為用戶平時的深入瀏覽時長，通過四分位距法計(jì)算時間t內(nèi)深入瀏覽時長的異常區(qū)間，剔除深入瀏覽時長中的異常值，得到用戶平時深入瀏覽時長的區(qū)間為[tmin,tmax]；
20、得到用戶對當(dāng)前商品的瀏覽速度vnow，深入瀏覽時長為tsustain；
21、若或則將該頁面點(diǎn)開時間剔除，興趣標(biāo)簽庫中的各興趣標(biāo)簽權(quán)重均不做變化。
22、作為本專利技術(shù)的進(jìn)一步方案，對于正向點(diǎn)擊，根據(jù)頁面點(diǎn)開時間的長短來調(diào)節(jié)興趣標(biāo)簽權(quán)重的方法為：
23、設(shè)置用戶的興趣標(biāo)簽庫ij(j＝1,2,...,m)，對應(yīng)的初始化權(quán)重為wi(i＝1,2,...,m)；
24、獲取用戶頁面點(diǎn)開時間δt＝t2-t1，并根據(jù)公式wi’＝wi(1+(-1)^e*0.01*δt)來調(diào)節(jié)興趣標(biāo)簽的權(quán)重；
25、其中，t1表示用戶開始點(diǎn)開頁面的時間，t2表示用戶關(guān)閉頁面的時間，wi’表示調(diào)節(jié)后的興趣標(biāo)簽權(quán)重，wi表示未經(jīng)調(diào)節(jié)的興趣標(biāo)簽權(quán)重，e表示一個分段函數(shù)；
26、若δt>η，表明用戶對此類商品感興趣，增大該興趣標(biāo)簽的權(quán)重，將e的值設(shè)為2，若δt<＝η，表明用戶對此類商品不感興趣，則將e的值設(shè)為1。
27、作為本專利技術(shù)的進(jìn)一步方案，η的取值為1。
28、作為本專利技術(shù)的進(jìn)一步方案，對于反向點(diǎn)擊，需要將該興趣標(biāo)簽加入到興趣標(biāo)簽庫中，所述根據(jù)頁面點(diǎn)開時間調(diào)節(jié)加入的興趣標(biāo)簽初始權(quán)重的計(jì)算方法為：
29、增加新標(biāo)簽lj，根據(jù)公式wj’＝γ*δt，γ表示權(quán)重調(diào)節(jié)因子，根據(jù)設(shè)置者自行調(diào)配。
30、作為本專利技術(shù)的進(jìn)一步方案，當(dāng)用戶發(fā)生反向點(diǎn)擊時，需要根據(jù)時間衰減情況減小其他新加入的興趣標(biāo)簽所占權(quán)重，具體方法為：
31、根據(jù)δt’＝tnow-torigin得出前面新加入的興趣標(biāo)簽距離當(dāng)前時刻的差值；
32、其中，tnow表示當(dāng)前時刻，torigin表示加入到興趣標(biāo)簽庫時的時刻；
33、由于最新加入的興趣標(biāo)簽更能體現(xiàn)用戶實(shí)時興趣的變化，以往加入的興趣標(biāo)簽會隨著時間變長而不受用戶的關(guān)注，根據(jù)公式wt”＝((e^-δt’)/δt’)*wt’求出前面加入的興趣標(biāo)簽所占權(quán)重隨時間變化的方式；
34、其中，wt’表示前面加入的興趣標(biāo)簽所占權(quán)重，wt”表示經(jīng)時間改變后興趣標(biāo)簽所占權(quán)重；
35、作為本專利技術(shù)的進(jìn)一步方案，按權(quán)重隨機(jī)選擇并組合興趣標(biāo)簽的方法為：
36、按照公式計(jì)算選擇每個興趣標(biāo)簽的概率；
37、其中，表示所有興趣標(biāo)簽權(quán)重的總和，歸一化后的權(quán)重pi滿足
38、根據(jù)公式構(gòu)建一個離散分布函數(shù)，用于將歸一化后的權(quán)重轉(zhuǎn)為區(qū)間；
39、其中，f(ti)表示從第一個興趣標(biāo)簽到第i個興趣標(biāo)簽的累積概率；
40、生成一個0到1之間的隨機(jī)數(shù)r，并找到第一個累積分布函數(shù)值，大于或等于r的興趣標(biāo)簽就是被選中的興趣標(biāo)簽；
41、將選中的興趣標(biāo)簽進(jìn)行組合，找出含有該組興趣標(biāo)簽的商品進(jìn)行推薦。
42、大數(shù)據(jù)ai電商內(nèi)容推薦系統(tǒng)，所述包括：電商標(biāo)簽收集單元、電商標(biāo)簽對比單元、電商標(biāo)簽組合單元、電商內(nèi)容推薦單元；
43、電商標(biāo)簽收集單元，該單元通過收集用戶的歷史購買數(shù)據(jù)、購買喜好建立一個興趣標(biāo)簽庫，并將該興趣標(biāo)簽庫傳輸?shù)诫娚虡?biāo)簽對比單元；
44本文檔來自技高網(wǎng)...
【技術(shù)保護(hù)點(diǎn)】
1.大數(shù)據(jù)AI電商內(nèi)容推薦方法，其特征在于，該方法具體包括如下步驟：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的大數(shù)據(jù)AI電商內(nèi)容推薦方法，其特征在于，計(jì)算興趣標(biāo)簽庫中每個興趣標(biāo)簽初始權(quán)重的方法為：
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的大數(shù)據(jù)AI電商內(nèi)容推薦方法，其特征在于，選擇的特定文檔D為商品評價。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的大數(shù)據(jù)AI電商內(nèi)容推薦方法，其特征在于，剔除無效頁面點(diǎn)開時間的方法為：
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的大數(shù)據(jù)AI電商內(nèi)容推薦方法，其特征在于，對于正向點(diǎn)擊，根據(jù)頁面點(diǎn)開時間的長短來調(diào)節(jié)興趣標(biāo)簽權(quán)重的方法為：
6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的大數(shù)據(jù)AI電商內(nèi)容推薦方法，其特征在于，η的取值為1。
7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的大數(shù)據(jù)AI電商內(nèi)容推薦方法，其特征在于，對于反向點(diǎn)擊，需要將該興趣標(biāo)簽加入到興趣標(biāo)簽庫中，所述根據(jù)頁面點(diǎn)開時間調(diào)節(jié)加入的興趣標(biāo)簽初始權(quán)重的計(jì)算方法為：
8.根據(jù)權(quán)利要求1所述的大數(shù)據(jù)AI電商內(nèi)容推薦方法，其特征在于，當(dāng)用戶發(fā)生反向點(diǎn)擊時，需要根據(jù)時間衰減情況減小其他新加入的興趣標(biāo)簽所占權(quán)重，具體方法為：
9.根據(jù)權(quán)利要求1所述的大數(shù)據(jù)AI電商內(nèi)容推薦方法，其特征在于，按權(quán)重隨機(jī)選擇并組合興趣標(biāo)簽的方法為：
10.大數(shù)據(jù)AI電商內(nèi)容推薦系統(tǒng)，用于執(zhí)行權(quán)利要求1-9任一項(xiàng)所述的大數(shù)據(jù)AI電商內(nèi)容推薦方法，其特征在于，該推薦系統(tǒng)包括：電商標(biāo)簽收集單元、電商標(biāo)簽對比單元、電商標(biāo)簽組合單元、電商內(nèi)容推薦單元；
...【技術(shù)特征摘要】
1.大數(shù)據(jù)ai電商內(nèi)容推薦方法，其特征在于，該方法具體包括如下步驟：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的大數(shù)據(jù)ai電商內(nèi)容推薦方法，其特征在于，計(jì)算興趣標(biāo)簽庫中每個興趣標(biāo)簽初始權(quán)重的方法為：
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的大數(shù)據(jù)ai電商內(nèi)容推薦方法，其特征在于，選擇的特定文檔d為商品評價。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的大數(shù)據(jù)ai電商內(nèi)容推薦方法，其特征在于，剔除無效頁面點(diǎn)開時間的方法為：
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的大數(shù)據(jù)ai電商內(nèi)容推薦方法，其特征在于，對于正向點(diǎn)擊，根據(jù)頁面點(diǎn)開時間的長短來調(diào)節(jié)興趣標(biāo)簽權(quán)重的方法為：
6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的大數(shù)據(jù)ai電商內(nèi)容推薦方法，其特征在于，η的取值為1。
7.根...
【專利技術(shù)屬性】
技術(shù)研發(fā)人員：李雙，李峰，
申請(專利權(quán))人：湖南鐵道職業(yè)技術(shù)學(xué)院，
類型：發(fā)明
國別省市：
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