一种电商平台中基于大数据的推荐算法设计

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一种电商平台中基于大数据的推荐算法设计
申请号:CN202411444775
申请日期:2024-10-16
公开号:CN119398866A
公开日期:2025-02-07
类型:发明专利
摘要
本发明属于电子商务的技术领域,具体是一种电商平台中基于大数据的推荐算法设计,包括:基于数据收集与预处理,完成数据的预处理;对用户画像构建,生成个性化的用户画像,使用聚类算法对用户进行分类,以发现用户的群体特征;对用户相似度以及商品相似度进行分析,计算用户之间的相似度;基于用户的协同过滤以及基于物品的协同过滤,通过使用SVD或隐语义模型进行用户和商品特征的降维处理;使用神经网络对用户行为进行建模,利用自编码器进行数据压缩和特征提取;收集用户反馈数据用于模型的持续优化和迭代,采用在线学习和A/B测试调整推荐策略,具有实现更加精准和个性化的商品推荐,提高用户的购物体验和平台的销售转化率的效果。
技术关键词
推荐算法 大数据 电商 实时推荐系统 画像 协同过滤算法 平台 兴趣 商品特征 无监督学习算法 购物车 混合推荐系统 神经协同过滤 随机搜索方法 序列 广告投放策略 在线学习算法 数据压缩 数据分布