[发明专利]一种基于点击率模型预测O2O实时个性化排序方法在审
| 申请号： | 201910503760.7 | 申请日： | 2019-06-12 |
| 公开（公告）号： | CN110288433A | 公开（公告）日： | 2019-09-27 |
| 发明（设计）人： | 韩强;周小草;柳晛;王浩 | 申请（专利权）人： | 达疆网络科技（上海）有限公司 |
| 主分类号： | G06Q30/06 | 分类号： | G06Q30/06 |
| 代理公司： | 北京劲创知识产权代理事务所(普通合伙) 11589 | 代理人： | 陆滢炎 |
| 地址： | 200082 上海市杨*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 一种基于点击率模型预测O2O实时个性化排序方法，包括以下步骤：S1、获取店铺中的商品信息；S2、获取用户信息；用户信息包括：用户对商品的点击率和以购买商品信息，以及获取用户的社交信息；S3、用户信息，对用户进行画像；S4、商品信息和用户的画像真作为特征提供给GBDT+LR处理；其中，首先李勇渐进GBDT对特征进行筛选；然后，将筛选特征投入LR模型进行处理；最后，LR模型预测出用户对商品的点击概率；S5、根据点击概率的大小对商品进行重新排序；S6、将商品按照排序发送至用户端，供用户查阅。本发明中，采用GBDT+LR的算法对用户信息和商品信息进行处理，做出更加准确的预测，提高用户的购买体验，便于向用户推荐用户更加青睐的产品，增加用户的购买乐趣。 | ||
| 搜索关键词： | 用户信息 模型预测 商品信息 点击率 排序 点击概率 画像 个性化 筛选 购买商品 社交信息 用户查阅 用户推荐 重新排序 用户端 渐进 算法 购买 店铺 发送 预测 | ||
【主权项】：
1.一种基于点击率模型预测O2O实时个性化排序方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、获取店铺中的商品信息；S2、获取用户信息；用户信息包括：用户对商品的点击率和以购买商品信息，以及获取用户的社交信息；S3、用户信息，对用户进行画像；S4、商品信息和用户的画像真作为特征提供给GBDT+LR处理；其中，首先李勇渐进GBDT对特征进行筛选；然后，将筛选特征投入LR模型进行处理；最后，LR模型预测出用户对商品的点击概率；S5、根据点击概率的大小对商品进行重新排序；S6、将商品按照排序发送至用户端，供用户查阅。
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