【技术实现步骤摘要】
基于电子商务的用户偏好处理方法及系统
[0001]本专利技术涉及电子商务
，具体而言，涉及一种基于电子商务的用户偏好处理方法及系统。
技术介绍
[0002]如何针对当前直播优化组件实现跟踪识别，以便于直播优化指标的确定，是亟待解决的技术问题。
技术实现思路
[0003]鉴于以上内容，本专利技术实施例提供一种基于电子商务的用户偏好处理方法，所述方法包括：对电商直播互动日志进行用户偏好预测，获得第一用户偏好分布，并对所述第一用户偏好分布进行偏好模糊衍生，获得第二用户偏好分布；基于所述第二用户偏好分布进行针对当前直播优化组件的第一偏好意图匹配，得到表征所述当前直播优化组件的第一偏好意图成员，并对所述第一用户偏好分布和所述第二用户偏好分布进行聚合，并对聚合用户偏好分布进行偏好模糊衍生，获得第三用户偏好分布；获取所述第一偏好意图成员中各成员特征分量对应的投放相关度量值；对所述投放相关度量值小于目标相关度量值的成员特征分量进行移除，得到移除后的成员特征分量，并基于所述移除后的成员特征分量的呈现数据和所述第二用户偏好...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于电子商务的用户偏好处理方法，其特征在于，所述方法包括：对电商直播互动日志进行用户偏好预测，获得第一用户偏好分布，并对所述第一用户偏好分布进行偏好模糊衍生，获得第二用户偏好分布；基于所述第二用户偏好分布进行针对当前直播优化组件的第一偏好意图匹配，得到表征所述当前直播优化组件的第一偏好意图成员，并对所述第一用户偏好分布和所述第二用户偏好分布进行聚合，并对聚合用户偏好分布进行偏好模糊衍生，获得第三用户偏好分布；获取所述第一偏好意图成员中各成员特征分量对应的投放相关度量值；对所述投放相关度量值小于目标相关度量值的成员特征分量进行移除，得到移除后的成员特征分量，并基于所述移除后的成员特征分量的呈现数据和所述第二用户偏好分布对应的呈现数据，对所述移除后的成员特征分量进行成员节点分配，得到成员节点分配后的成员特征分量；基于所述第三用户偏好分布和所述成员节点分配后的成员特征分量对所述当前直播优化组件进行第二偏好意图匹配，以对所述成员节点分配后的成员特征分量进行更新，并基于更新后的成员特征分量确定所述电商直播互动日志中的所述当前直播优化组件。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述第一用户偏好分布进行偏好模糊衍生，获得第二用户偏好分布，包括：基于用户偏好处理模型的第一特征挖掘层，对所述第一用户偏好分布进行第一用户偏好预测，得到所述第一用户偏好分布的特征挖掘信息；基于所述用户偏好处理模型的第一偏好模糊衍生层，对所述特征挖掘信息进行偏好模糊衍生，获得所述第二用户偏好分布。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述第二用户偏好分布进行针对当前直播优化组件的第一偏好意图匹配，得到表征所述当前直播优化组件的第一偏好意图成员，包括：基于用户偏好处理模型的第一成员特征分量挖掘层，基于所述第二用户偏好分布提取所述电商直播互动日志中针对当前直播优化组件的成员特征分量；对所述当前直播优化组件的成员特征分量进行分簇，得到表征所述当前直播优化组件的第一偏好意图成员。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述第一用户偏好分布和所述第二用户偏好分布进行聚合，并对聚合用户偏好分布进行偏好模糊衍生，获得第三用户偏好分布，包括：将所述第一用户偏好分布和所述第二用户偏好分布载入用户偏好处理模型的第二特征挖掘层；基于所述第一用户偏好分布和所述第二用户偏好分布更新所述第二特征挖掘层的权重信息，得到更新后的权重信息；对所述第一用户偏好分布和所述第二用户偏好分布进行聚合，得到聚合用户偏好分布；基于所述更新后的权重信息，对所述聚合用户偏好分布进行第一用户偏好预测，得到所述聚合用户偏好分布对应的特征挖掘信息；基于所述用户偏好处理模型的第二偏好模糊衍生层，对所述特征挖掘信息进行偏好模糊衍生，得到第三用户偏好分布。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述移除后的成员特征分量的呈现数据和所述第二用户偏好分布对应的呈现数据，对所述移除后的成员特征分量进行成员节点分配，得到成员节点分配后的成员特征分量，包括：获取所述移除后的成员特征分量在与所述第二用户偏好分布对应的呈现直播功能流程中的连通呈现数据；基于所述连通呈现数据对所述...
【专利技术属性】
技术研发人员：张鑫，
申请(专利权)人：常熟市飞梦信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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