基于用户行为大数据的电商智能推荐系统

本发明涉及电商智能推荐技术领域，具体地说，涉及基于用户行为大数据的电商智能推荐系统，其包括数据采集存储单元、数据预处理单元、模型构建训练单元和推荐生成输出单元，本发明中数据采集存储单元在电商平台各页面部署埋点，收集用户行为、设备、地理位置和访问时间等数据并存储于分布式数据库，数据预处理单元提取数据，构建用户行为序列，对商品和行为特征编码，模型构建训练单元利用长短期记忆网络结合注意力机制获取用户兴趣向量，借助深度Q网络更新模型参数，推荐生成输出单元依据兴趣向量筛选商品、排序并展示，同时收集反馈优化系统，提升推荐准确性，增强用户购物体验，助力电商平台提高运营效率和商品销售转化率。