一种基于BPR-RNN的电商平台商品自动推荐系统

本发明涉及电商平台技术领域，且公开了一种基于BPR‑RNN的电商平台商品自动推荐系统，本发明通过结合BPR和RNN模型，全面优化电商平台的推荐算法，实现了个性化与动态化推荐的突破。BPR算法深入挖掘用户隐式行为数据，生成精确的初步排序；RNN模型捕捉用户兴趣的时间动态性，有效适配用户的实时需求。优化后的拉动矩阵整合了用户偏好与商品关联性，使推荐结果更具精准化和个性化。整体方法提升了推荐效率与用户体验，同时显著增强了平台的商业价值。