一种基于用户数据的花卉商品推荐方法和系统

本发明涉及花卉商品推荐技术领域，尤指一种基于用户数据的花卉商品推荐方法和系统，通过采集用户在花卉商品页面的滑动、停留、点击等行为数据，构建浏览路径数据集，定位图像中高停留区域，并提取花苞密集度、颜色分布等图像特征。结合商品描述文本提取标签信息，与图像特征融合生成花卉商品的融合特征向量。将用户浏览后未购买的花卉商品的融合特征向量标记为负样本、完成购买的花卉商品的融合特征向量标记为正样本，结合跳出行为优化样本特征，输入用户偏好模型，提取用户潜在兴趣特征并输出用户偏好向量。系统基于偏好向量与待推荐商品进行匹配排序，实现对用户审美与物流偏好的精准推荐，提升推荐准确率与效率。