摘要
本发明属于电商平台个性化推荐技术,具体涉及一种实现跨平台商品特征融合的商品点击率预测方法,包括:提取目标平台商品特征信息指导源平台商品迁移;根据用户行为和关系信息、共享商品集合和私有商品集合得到不同的向量,并进行嵌入拼接为一个特征向量;根据用户自身属性和潜在兴趣商品相似度对用户群体进行划分,构建相似用户群体;对群体内每个用户进行独立的点击率预测计算,并进行聚合得到用户对于该商品的综合点击率预测值。本发明通过对源平台商品集合划分,同时通过商品和行为的知识图谱,将不同类型向量嵌入拼接得到信息更完整的最终向量,能够实现更精确的商品推荐序列。
技术关键词
商品特征信息
商品知识图谱
平台
点击率预测
商品推荐序列
个性化推荐技术
兴趣
矩阵
节点
复杂度
社交
关系网络
邻域
系统为您推荐了相关专利信息
诊断芯片
乙酰谷氨酸
醌类化合物
标志物
光学检测模块
分布式算力资源
动态
数据依赖关系
协调资源分配
时间序列数据库
加速系统
语义理解模型
多尺度
命名实体识别
匹配模块