摘要
本申请涉及产品推荐技术领域,公开了一种基于用户画像与充值行为的产品推荐系统,包括包括用户画像构建模块、充值行为分析模块、目标联合优化模块和产品动态推荐模块。本申请,通过整合用户的静态属性数据和动态行为数据,生成多维用户画像特征向量,提高用户画像与用户实际之间的匹配度,提高用户画像颗粒度,精准反映用户的真实需求和潜在偏好,再结合对用户的充值行为进行分析的结果,最大化推荐转化率与用户满意度的联合优化目标,为用户定制个性化推荐列表,提高产品推荐效率。
技术关键词
产品推荐系统
画像
强化学习框架
风险
优化约束条件
分析模块
周期
因子
广告主
产品推荐技术
闭环反馈机制
蒙特卡洛方法
滑动时间窗口
动态
更新模型参数
有向无环图
渠道
系统为您推荐了相关专利信息
错误日志
日志分析方法
电子控制单元
条目
车辆传感器数据
模型构建方法
脂肪酸
基因表达数据
预测结直肠癌患者
肿瘤免疫治疗
建议系统
大语言模型
多模态
患者风险分层
转录组学
检测预警方法
振动传感器
排水管
空间插值算法
频谱分析模块