产品决策推荐方法及装置制造方法及图纸

本申请实施例提供一种产品决策推荐方法及装置，方法包括：根据产品属性指标和用户行为指标，确定指标权重；获取预设埋点采集到的产品交易信息，并根据所述产品交易信息和用户交易偏好信息构建决策矩阵；根据所述决策矩阵和所述各指标的指标权重，确定产品期望值，并根据所述产品期望值向用户进行产品推荐操作；本申请能够有效提高产品推荐的准确度。本申请能够有效提高产品推荐的准确度。本申请能够有效提高产品推荐的准确度。

【技术实现步骤摘要】
产品决策推荐方法及装置


[0001]本申请涉及数据处理领域，具体涉及一种产品决策推荐方法及装置。

技术介绍

[0002]目前，随着互联网信息技术快速发展，网上购物越来越方便快捷，其中，智能推荐服务显得尤其重要。
[0003]业界一般采用大数据分析、机器学习手段，在海量数据基础上利用某种智能算法训练模型，对算法要求极高，分析对象复杂，训练时间长。

技术实现思路

[0004]针对现有技术中的问题，本申请提供一种产品决策推荐方法及装置，能够有效提高产品推荐的准确度。
[0005]为了解决上述问题中的至少一个，本申请提供以下技术方案：
[0006]第一方面，本申请提供一种产品决策推荐方法，包括：
[0007]根据产品属性指标和用户行为指标，确定指标权重；
[0008]获取预设埋点采集到的产品交易信息，并根据所述产品交易信息和用户交易偏好信息构建决策矩阵；
[0009]根据所述决策矩阵和所述各指标的指标权重，确定产品期望值，并根据所述产品期望值向用户进行产品推荐操作。
[0010]进一步地，所述根据产品属性指标和用户行为指标，确定指标权重，包括：
[0011]根据产品属性指标和用户行为指标构建指标相对重要性对比矩阵；
[0012]根据所述指标相对重要性对比矩阵和预设层次分析规则，确定各指标的指标权重。
[0013]进一步地，在所述根据所述产品交易信息和用户交易偏好信息构建决策矩阵之后，还包括：
[0014]对所述决策矩阵进行指标数值变换预处理，得到经过指标数值变换预处理后的决策矩阵。
[0015]进一步地，在所述得到经过指标数值变换预处理后的决策矩阵之后，还包括：
[0016]对经过指标数值变换预处理后的决策矩阵进行归一化处理，得到经过归一化处理后的决策矩阵。
[0017]进一步地，所述根据所述产品期望值向用户进行产品推荐操作，包括：
[0018]按照数值大小对各产品的期望值进行排序，得到产品推荐序列；
[0019]根据所述产品推荐序列向用户进行产品推荐。
[0020]进一步地，所述根据所述决策矩阵和所述各指标的指标权重，确定产品期望值，包括：
[0021]根据所述各指标的指标权重以及所述决策矩阵中对应指标得指标权重进行加权
求和，确定产品期望值。
[0022]第二方面，本申请提供一种产品决策推荐装置，包括：
[0023]指标权重确定模块，用于根据产品属性指标和用户行为指标，确定指标权重；
[0024]决策矩阵构建模块，用于获取预设埋点采集到的产品交易信息，并根据所述产品交易信息和用户交易偏好信息构建决策矩阵；
[0025]产品期望值确定模块，用于根据所述决策矩阵和所述各指标的指标权重，确定产品期望值，并根据所述产品期望值向用户进行产品推荐操作。
[0026]进一步地，所述指标权重确定模块包括：
[0027]对比矩阵构建单元，用于根据产品属性指标和用户行为指标构建指标相对重要性对比矩阵；
[0028]权重值计算单元，用于根据所述指标相对重要性对比矩阵和预设层次分析规则，确定各指标的指标权重。
[0029]进一步地，所述决策矩阵构建模块包括：
[0030]预处理单元，用于对所述决策矩阵进行指标数值变换预处理，得到经过指标数值变换预处理后的决策矩阵。
[0031]进一步地，所述决策矩阵构建模块包括：
[0032]归一化处理单元，用于对经过指标数值变换预处理后的决策矩阵进行归一化处理，得到经过归一化处理后的决策矩阵。
[0033]进一步地，所述产品期望值确定模块包括：
[0034]推荐排序单元，用于按照数值大小对各产品的期望值进行排序，得到产品推荐序列；
[0035]顺序推荐单元，用于根据所述产品推荐序列向用户进行产品推荐。
[0036]进一步地，所述产品期望值确定模块包括：
[0037]期望值计算单元，用于根据所述各指标的指标权重以及所述决策矩阵中对应指标得指标权重进行加权求和，确定产品期望值。
[0038]第三方面，本申请提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现所述的产品决策推荐方法的步骤。
[0039]第四方面，本申请提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现所述的产品决策推荐方法的步骤。
[0040]第五方面，本申请提供一种计算机程序产品，包括计算机程序/指令，该计算机程序/指令被处理器执行时实现所述的产品决策推荐方法的步骤。
[0041]由上述技术方案可知，本申请提供一种产品决策推荐方法及装置，通过综合产品属性、用户行为、交易偏好等多属性进行决策，能够有效提高产品推荐的准确度。
附图说明
[0042]为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据
这些附图获得其他的附图。
[0043]图1为本申请实施例中的产品决策推荐方法的流程示意图之一；
[0044]图2为本申请实施例中的产品决策推荐方法的流程示意图之二；
[0045]图3为本申请实施例中的产品决策推荐方法的流程示意图之三；
[0046]图4为本申请实施例中的产品决策推荐装置的结构图之一；
[0047]图5为本申请实施例中的产品决策推荐装置的结构图之二；
[0048]图6为本申请实施例中的产品决策推荐装置的结构图之三；
[0049]图7为本申请实施例中的产品决策推荐装置的结构图之四；
[0050]图8为本申请实施例中的产品决策推荐装置的结构图之五；
[0051]图9为本申请实施例中的产品决策推荐装置的结构图之六；
[0052]图10为本申请一具体实施例中的产品评价指标体系示意图；
[0053]图11为本申请一具体实施例中的区间指标数据处理示意图；
[0054]图12为本申请实施例中的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
[0055]为使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整的描述，显然，所描述的实施例是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
[0056]本申请技术方案中对数据的获取、存储、使用、处理等均符合国家法律法规的相关规定。
[0057]考虑到现有技术中存在的问题，本申请提供一种产品决策推荐方法及装置，通过综合产品属性、用户行为、交易偏好等多属性进本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种产品决策推荐方法，其特征在于，所述方法包括：根据产品属性指标和用户行为指标，确定指标权重；获取预设埋点采集到的产品交易信息，并根据所述产品交易信息和用户交易偏好信息构建决策矩阵；根据所述决策矩阵和所述各指标的指标权重，确定产品期望值，并根据所述产品期望值向用户进行产品推荐操作。2.根据权利要求1所述的产品决策推荐方法，其特征在于，所述根据产品属性指标和用户行为指标，确定指标权重，包括：根据产品属性指标和用户行为指标构建指标相对重要性对比矩阵；根据所述指标相对重要性对比矩阵和预设层次分析规则，确定各指标的指标权重。3.根据权利要求1所述的产品决策推荐方法，其特征在于，在所述根据所述产品交易信息和用户交易偏好信息构建决策矩阵之后，还包括：对所述决策矩阵进行指标数值变换预处理，得到经过指标数值变换预处理后的决策矩阵。4.根据权利要求3所述的产品决策推荐方法，其特征在于，在所述得到经过指标数值变换预处理后的决策矩阵之后，还包括：对经过指标数值变换预处理后的决策矩阵进行归一化处理，得到经过归一化处理后的决策矩阵。5.根据权利要求1所述的产品决策推荐方法，其特征在于，所述根据所述产品期望值向用户进行产品推荐操作，包括：按照数值大小对各产品的期望值进行排序，得到产品推...

【专利技术属性】
技术研发人员：胡扬，李逶，周展鹏，黄少波，
申请(专利权)人：中国工商银行股份有限公司，
类型：发明
国别省市：