[发明专利]基于协同过滤算法和聚类算法的卷烟消费研判方法

摘要

本发明涉及一种基于协同过滤算法和聚类算法的卷烟消费研判方法，包括以下步骤：1)样本采集；采集样本消费者对卷烟各品规的偏好度；2)特征采集：选取多个用户特征信息的特征值构建消费者特征向量，得到消费者特征矩阵；选取多个商品特征信息的特征值构建卷烟特征向量，得到卷烟特征矩阵；3)聚类：运用K‑means++算法对消费者和卷烟进行聚类；4)计算偏好度：通过协同过滤算法获得消费者对各品规卷烟的偏好度。本发明运用K‑means++算法将消费者和卷烟聚类，再运用协同过滤算法的思想对某消费者对某卷烟的偏好度进行测算，进而通过样本消费者的偏好度，预测个体消费者的消费需求。

主权项

一种基于协同过滤算法和聚类算法的卷烟消费研判方法，其特征在于包括以下步骤：1)样本采集；通过样本消费者的浏览记录、点赞情况、查询频繁度、购买记录以及注册时填报的卷烟偏好，获得样本消费者对卷烟各品规的偏好度；2)特征采集：选取多个用户特征信息的特征值构建消费者特征向量，得到消费者特征矩阵；选取多个商品特征信息的特征值构建卷烟特征向量，得到卷烟特征矩阵；3)聚类：运用K‑means++算法分别对样本消费者和卷烟进行聚类，并计算各类类中心的偏好度；4)相似度计算：根据所聚消费者类别，计算目标消费者和所属类中心的相似度；根据所聚卷烟类别，计算目标卷烟品规和所属类中心的相似度；5)偏好度计算：基于协同过滤思想，计算user‑based的偏好度和item‑based的偏好度，整合两种路径所得的偏好度，得到需求研判值。