[发明专利]基于线下行为的商品推荐方法和系统在审
| 申请号： | 201810367763.8 | 申请日： | 2018-04-23 |
| 公开（公告）号： | CN108564414A | 公开（公告）日： | 2018-09-21 |
| 发明（设计）人： | 叶生晅 | 申请（专利权）人： | 帷幄匠心科技（杭州）有限公司 |
| 主分类号： | G06Q30/02 | 分类号： | G06Q30/02;G06F17/30;G06N3/08 |
| 代理公司： | 杭州裕阳联合专利代理有限公司 33289 | 代理人： | 姚宇吉 |
| 地址： | 311100 浙江省杭州市余杭*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于线下行为的商品推荐方法和系统，其中，方法包括：对获取的顾客的行为交互信息进行筛选得到浏览交互信息；根据获取的顾客特征信息、行为交互信息及商品特征信息利用机器学习建立商品推荐模型；在建立商品推荐模型时，将浏览交互信息作为负样本；获取顾客的当前顾客特征信息和当前行为交互信息，根据当前顾客特征信息和当前行为交互信息通过商品推荐模型确定对应的推荐商品信息；同时，将推荐商品信息实时推荐给对应的顾客。本发明不仅考虑行为交互信息，且将行为交互信息中的浏览交互信息划分为负样本，有效提高商品推荐模型预测的准确性；使得推荐商品信息满足顾客的需求，而且提高顾客对推荐商品的购买转化率的效果。 | ||
| 搜索关键词： | 交互信息 商品推荐 顾客特征 商品信息 顾客 负样本 浏览 商品特征信息 机器学习 模型确定 模型预测 筛选 购买 | ||
【主权项】：
1.一种基于线下行为的商品推荐方法，其特征在于，包括以下步骤；获取顾客的顾客特征信息和行为交互信息及商品的商品特征信息，对所述行为交互信息进行筛选，得到浏览交互信息；根据所述顾客特征信息、行为交互信息及商品特征信息利用机器学习建立商品推荐模型；在建立商品推荐模型时，将所述浏览交互信息作为负样本；获取顾客的当前顾客特征信息和当前行为交互信息，根据所述当前顾客特征信息和当前行为交互信息通过所述商品推荐模型确定对应的推荐商品信息；同时，将所述推荐商品信息实时推荐给对应的顾客。
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