摘要
本申请提供基于三支决策的商品推荐优化方法、系统、装置和介质,涉及推荐系统技术领域,方法包括:获取商品推荐平台上的商品收益数据、用户的风险参数及其对商品的历史评分和预测评分,并基于三支决策引入成本约束,针对不同的用户,将商品划分为候选集与过滤集;通过效用函数和偏好概率函数,量化不同商品对于不同用户的综合价值,并在满足推荐准确度阈值与成本约束的前提下,构建收益优化函数并进行求解,得到优化的平台总收益及其对应的商品推荐列表,在确保推荐准确性的前提下,将平台收益最大化。通过引入基于三支决策的成本约束,本申请综合考虑平台收益与用户体验,有效规避低相关性推荐,提升推荐准确性与适配性,降低用户流失风险。