一种协同过滤产品推荐方法和系统、电子设备、存储介质技术方案

本发明专利技术提供一种协同过滤产品推荐方法和系统、电子设备、存储介质，该方法包括：获取客户信息，客户信息包括：基础信息和交易信息；对客户信息进行处理，以使客户信息中的连续型变量转化为分类型变量；对处理后的客户信息进行相似度计算；根据各个客户的相似度，确定对各个客户需要进行推荐的产品；连续型变量转化为分类型变量；有效提升了精度，避免无法处理连续型变量等原因未加入客户的基础信息及部分交易信息，导致结果精度不高的问题。导致结果精度不高的问题。导致结果精度不高的问题。

【技术实现步骤摘要】
一种协同过滤产品推荐方法和系统、电子设备、存储介质


[0001]本专利技术属于产品推荐
，更具体的说，尤其涉及一种协同过滤产品推荐方法和系统、电子设备、存储介质。

技术介绍

[0002]协同过滤算法是一种较为著名和常用的推荐算法，它基于对用户历史行为数据的挖掘发现用户的喜好偏向，并预测用户可能喜好的产品进行推荐。也就是常见的“猜你喜欢”，和“购买了该商品的人也喜欢”等功能。
[0003]当前采用的方案通常是对数据进行处理过后，只将交易信息录入，然后对所有客户两两计算余弦相似度，划定阈值确定相似客户，最后根据彼此没有的产品去推荐给对方产品。
[0004]但是，现有协同过滤算法实现方法因无法处理连续型变量等原因未加入客户的基础信息及部分交易信息，导致结果精度不高。

技术实现思路

[0005]有鉴于此，本专利技术的目的在于提供一种协同过滤产品推荐方法和系统、电子设备、存储介质，用于有效提升了精度，避免无法处理连续型变量等原因未加入客户的基础信息及部分交易信息，导致结果精度不高的问题。
[0006]本申请第本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种协同过滤产品推荐方法，其特征在于，包括：获取客户信息，所述客户信息包括：基础信息和交易信息；对所述客户信息进行处理，以使所述客户信息中的连续型变量转化为分类型变量；对处理后的客户信息进行相似度计算；根据各个客户的相似度，确定对各个客户需要进行推荐的产品。2.根据权利要求1所述的协同过滤产品推荐方法，其特征在于，进行分类型变量后的客户信息为一个客户一个特征一条记录的形式的信息。3.根据权利要求1所述的协同过滤产品推荐方法，其特征在于，所述对处理后的客户信息进行相似度计算，包括：根据处理后的客户信息，确定纳入计算的客户相同特征数阈值；对满足客户相同特征数阈值的客户两两计算余弦相似度。4.根据权利要求1所述的协同过滤产品推荐方法，其特征在于，所述根据各个客户的相似度，确定对各个客户需要进行推荐的产品，包括：根据相似度阈值确定相似客户；依据相似客户，生成彼此区别特征；剔除相似客户之间的区别特征中的基本信息，留下所需推荐的产品。5.根据权利要求4所述的协同过滤产品推荐方法，其特征在于，所述区别特征为所述相似客户彼此没有的特征。6.一种协同过滤产品推荐系统，其特征在于，包括：获取模块，用于获取客户信息，所述客户信息包括：基础信息和交易信息；转化模块，用于对客户信息进...

【专利技术属性】
技术研发人员：毕浩臻，
申请(专利权)人：中银金融科技有限公司，
类型：发明
国别省市：