[发明专利]一种基于时间序列分析的电商推荐系统及实现方法在审
| 申请号： | 202010828374.8 | 申请日： | 2020-08-17 |
| 公开（公告）号： | CN111967937A | 公开（公告）日： | 2020-11-20 |
| 发明（设计）人： | 杜戈;周伟坤;奚杭 | 申请（专利权）人： | 深圳市泽科科技有限公司 |
| 主分类号： | G06Q30/06 | 分类号： | G06Q30/06;G06K9/62;G06N20/00 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 518000 广东省深圳市宝安区新*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明涉及推荐系统技术领域，尤其为一种基于时间序列分析的电商推荐系统及实现方法，包括电商数据总集、电商数据预处理、电商数据特征工程、权重计算和预测结果，所述电商数据特征工程包括有时间序列子集，所述电商数据特征工程与时间序列子集对应设置有训练模型分类建模，通过将电商用户行为数据的一段时间分成同样多个长度的时间段，并且把同样多个长度的时间段的最后一天作为分类模型的标签，最后，把这同样多个长度的时间段结合起来，并归总在一起，这样的目的是为了增加用户行为数据的正样本数量，提高正样本占比，降低了一定的“倾斜”性，并且通过几种训练模型进行泛化训练，从而提高训练模型的准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 时间 序列 分析 推荐 系统 实现 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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