[发明专利]基于深度矩阵分解的精准营销数据分析方法在审
| 申请号： | 202310392558.8 | 申请日： | 2023-04-13 |
| 公开（公告）号： | CN116402536A | 公开（公告）日： | 2023-07-07 |
| 发明（设计）人： | 尹作重;吴璇;陈建萍;孙洁香;王海丹;秦修功;杨秋影;杜已超;王凯;郭栋 | 申请（专利权）人： | 北京机械工业自动化研究所有限公司 |
| 主分类号： | G06Q30/0201 | 分类号： | G06Q30/0201;G06Q30/0202;G06N3/0455;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京力量专利代理事务所(特殊普通合伙) 11504 | 代理人： | 李萱 |
| 地址： | 100011 北*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明实施例公开了一种基于深度矩阵分解的精准营销数据分析方法。方法包括：获取客户与商品的交互矩阵，其中，所述交互矩阵的各行对应各客户，各列对应各商品，矩阵元素包含客户与商品的交互信息；基于协同过滤方法对所述交互矩阵进行矩阵分解，得到各客户和各商品的隐向量，所述隐向量中包含客户与商品间的线性关联信息；将各客户和各商品的隐向量构成的各向量对，分别输入基于变分自编码器的偏好度预测模型进行训练，学习客户与商品间的非线性关联信息，训练好的模型用于输出各客户对各商品的偏好度；利用训练好的偏好度预测模型，推荐精准营销策略。本实施例准确预测客户偏好。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 矩阵 分解 精准 营销 数据 分析 方法 | ||
【主权项】：
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