一种基于制造技术

本发明专利技术涉及数据处理技术领域，公开了一种基于

【技术实现步骤摘要】
一种基于AI人工智能的用户权益推荐方法和系统


[0001]本专利技术涉及数据处理
，具体涉及一种基于
AI
人工智能的用户权益推荐方法和系统
。

技术介绍

[0002]随着网络消费的盛行，为了增加用户数目
、
提升销量
、
扩大自身的影响力，业务方往往会给用户发放各种权益，如满减红包
、
保险保额
、
通信话费
、
折扣券或包邮卡等等
。
可以理解，业务方发放的权益有一定的成本，而用户对于不同权益的偏好不同，发放的权益将会影响用户后续的消费行为，同时没有考虑到用户当前的实际需求，造成推荐效率低下
、
用户满意度下降
。

技术实现思路

[0003]本专利技术的目的是为了解决上述问题，设计了一种基于
AI
人工智能的用户权益推荐方法和系统
。
[0004]本专利技术第一方面提供一种基于
AI
人工智能的用户权益推荐方法，该方法包括以下步骤本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种基于
AI
人工智能的用户权益推荐方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：获取待推荐用户的用户信息，根据所述用户信息获取对应的历史消费数据；对所述历史消费数据进行筛选及分类，得到待推荐用户的用户消费领域及所述用户消费领域的用户消费数据；基于所述用户消费领域和所述用户消费数据确定待推荐用户的消费水平等级，并构建待推荐用户的消费知识图；将所述消费知识图输入基于图神经网络的权益推荐模型中，得到所述权益推荐模型输出的待推荐用户的目标权益，并向待推荐用户推荐所述目标权益
。2.
如权利要求1所述的一种基于
AI
人工智能的用户权益推荐方法，其特征在于，对所述历史消费数据进行筛选及分类，得到待推荐用户的用户消费领域及所述用户消费领域的用户消费数据，包括：获取待推荐用户的历史消费数据，对所述历史消费数据进行数据预处理，其中所述数据预处理至少包括数据清洗
、
数据集成
、
数据变化和数据规约；获取表征所述历史消费数据的消费特征向量，将所述消费特征向量经过
Mask
层；在经过
Mask
层之后分别有两个全连接层和
ReLU
激活函数结构，每个结构代表了一个特征的分支，每个分支中的全连接层通过设置被遮盖特征的权重值为0和偏置值为
‑1实现矩阵维度对齐；经过
ReLU
激活函数进行变换，将得到的选择结果相加，构成特征的权重向量，经过
Softmax
层得到最终的决策树分类结果；对所述决策树分类结果进行决策分析，得到待推荐用户的用户消费领域及所述用户消费领域的用户消费数据
。3.
如权利要求2所述的一种基于
AI
人工智能的用户权益推荐方法，其特征在于，所述两个全连接层和
ReLU
激活函数结构模拟决策树中的阈值运算，决策树模型包括至少一棵决策树
。4.
如权利要求1所述的一种基于
AI
人工智能的用户权益推荐方法，其特征在于，所述基于所述用户消费领域和所述用户消费数据确定待推荐用户的消费水平等级，并构建待推荐用户的消费知识图，包括：将所述用户消费领域与对应的用户消费数据形成领域消费数据样本，初始化领域消费数据样本权重；设置以
BP
神经网络为弱学习器的个数
、
激活函数
、
隐含层
、
目标误差
、
学习效率；对弱学习器开始训练，得到训练样本的评估误差，比较评估误差与训练误差，调整领域消费数据样本权重的权值；选取训练第
n
个弱学习器，训练预设个数的弱学习器，根据第
n
个弱学习器的评估误差计算该学习器的权重，其中弱学习器的个数为
10
，
n
的取值范围为1‑
10
；根据第
n
个弱学习器的评估结果，调整第
n+1
轮领域消费数据样本的权重；经过循环处理，得到不同权重的函数，根据权重分布得到强学习器的预测函数以及预测结果，以预测待推荐用户的消费水平等级
。5.
如权利要求1所述的一种基于
AI
人工智能的用户权益推荐方法，其特征在于，所述基于所述用户消费领域和所述用户消费数据确定待推荐用户的消费水平等级，并构建待推荐
用户的消费知识图，还包括：以待推荐用户为基础，向下建立概念层
、
属性层
、
关系层
、
规则层和实例层；对收集到待推荐用户的所述用户消费领域
、
用户消费数据和消费水平等级进行实体
、
属性
、
关系抽取，形成三元组形式的知识；对三元组形式的知识进行知识融合，并基于所述概念层
、
属性层
、
关系层
、
规则层和实例层构建待推荐用户的消费知识图
。6.
如权利要求1所述的一种基于
AI
人工智能的用户权益推荐方法，其特征在于，所述将所述消费知识图输入基于图神经网络的权益推荐模型中，得到所述权益推荐模型输出的待推荐用户的目标权益，并向待推荐用户推荐所述目标权益，包括：引入待推荐用户的消费知识图，将所述消费知识图中每个节点嵌入到向量空间，得到每个节点的初始视图；以目标实体为中心，通过消息传递机制，将实体之间的关系通过计算得到权重，其中权值所代表的含义是该关系影响用户...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘向锋，常慧娟，
申请(专利权)人：北京中奥通宇科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：