摘要
本发明公开了基于人工智能的客户行为预测与自动化响应系统,涉及客户行为分析技术领域,解决了难以针对客户的兴趣产品种类,有针对性的分析客户在兴趣产品种类上的兴趣的变化情况的技术问题;通过分析客户的浏览记录、购买记录和购物车数据,便于构建更精准的用户画像,有助于准确识别客户的兴趣领域,从而为客户提供个性化的产品推荐。通过准确识别客户的兴趣领域,将客户行为数据分配到对应产品种类的兴趣用户数据储存节点进行储存,显著提高后续的数据查询和分析效率。通过LSTM深度学习技术能够有效捕捉时间序列中的长期依赖关系,使得模型能够更准确地识别客户的购买意图。
技术关键词
自动化响应系统
购物车数据
访问时长
频率
时间段
准确识别客户
意图
深度学习技术
时间序列特征
感兴趣
标签
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