[发明专利]一种基于长尾效应的卷烟惊喜度推荐方法及系统在审
| 申请号： | 201910635958.0 | 申请日： | 2019-07-15 |
| 公开（公告）号： | CN110335091A | 公开（公告）日： | 2019-10-15 |
| 发明（设计）人： | 禚晓光;田世康;程金龙;孙涛 | 申请（专利权）人： | 浪潮软件股份有限公司 |
| 主分类号： | G06Q30/02 | 分类号： | G06Q30/02 |
| 代理公司： | 济南信达专利事务所有限公司 37100 | 代理人： | 姜明 |
| 地址： | 250100 山东*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于长尾效应的卷烟惊喜度推荐方法及系统，属于计算机技术领域。本发明的基于长尾效应的卷烟惊喜度推荐方法包括以下步骤：S1、数据集选取：根据销售指标对用户进行分档，从分档用户中选取训练集；S2、建立模型：根据商品和用户的订购行为建立用户概率模型，根据用户概率模型对训练集验证；S3、计算各用户主题分布的余弦相似度，使用用户主题分布间的余弦相似度来刻画用户相似度；S4、寻找紧邻用户生成推荐卷烟集合。该发明的基于长尾效应的卷烟惊喜度推荐方法能够将客户信息、卷烟销售数据和指标进行建模，挖掘卷烟长尾中的销售机会，增加卷烟销量，具有很好的推广应用价值。 | ||
| 搜索关键词： | 卷烟 长尾效应 余弦相似度 概率模型 用户主题 训练集 分档 计算机技术领域 用户相似度 建立模型 卷烟销售 客户信息 用户生成 数据集 长尾 建模 销售 订购 集合 刻画 验证 挖掘 | ||
【主权项】：
1.一种基于长尾效应的卷烟惊喜度推荐方法，其特征在于：具体包括以下步骤：S1、数据集选取：根据销售指标对用户进行分档，从分档用户中选取训练集；S2、建立模型：根据商品和用户的订购行为建立用户概率模型，根据用户概率模型对训练集验证；S3、计算各用户主题分布的余弦相似度，使用用户主题分布间的余弦相似度来刻画用户相似度；S4、寻找紧邻用户生成推荐卷烟集合。
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