摘要
本发明公开一种基于人工智能的产品推荐方法、系统及装置,方法包括:获取历史用户数据集、用户需求数据集及初始产品相关数据集,对初始产品相关数据集进行预处理,得到产品相关数据集;获取目标用户与历史用户的喜好相似度并构建相似用户集合,结合产品评分得到用户评分数据;获取目标产品与历史产品的产品相似度并构建相似产品集合,结合产品评分得到产品评分数据;通过特征提取,得到产品特征集及需求特征集,并通过动态采样及权重调整得到匹配特征集;构建产品特征矩阵及用户需求向量,进而得到特征评分数据,结合用户评分数据及产品评分数据,得到产品推荐结果。本发明对用户及产品相关数据进行特征提取及计算,实现产品的精准推荐。
技术关键词
产品推荐方法
感兴趣
透光率
产品推荐模块
强度
XGBoost模型
动态
特征提取模块
尺寸特征
产品推荐系统
数据获取模块
产品推荐装置
矩阵
可读存储介质
处理器
存储器
分箱
系统为您推荐了相关专利信息
主动脉
深度学习分类模型
生成对抗网络模型
预警方法
特征提取单元
植被指数预测方法
光伏电站
植被指数数据
变量
滞后关系
智能监控方法
预制构件
实例分割模型
深度神经网络模型
稠密光流估计方法