基于大数据分析的智能推荐方法技术

本发明专利技术涉及智能推荐技术领域，公开了一种基于大数据分析的智能推荐方法

【技术实现步骤摘要】
基于大数据分析的智能推荐方法、装置、设备及存储介质


[0001]本专利技术涉及智能推荐
，尤其涉及一种基于大数据分析的智能推荐方法
、
装置
、
设备及存储介质
。

技术介绍

[0002]随着互联网和移动互联网的普及，用户面临着越来越多的信息和选择
。
为了更好地满足用户需求，推荐系统应运而生
。
推荐系统是一种通过分析用户历史行为数据，预测用户兴趣偏好，并向用户推荐相关内容的系统
。
推荐系统广泛应用于电商
、
社交网络
、
新闻媒体
、
音乐
、
电影等领域
。
然而，传统的推荐系统还存在一些问题
。
例如容易出现过度推荐现象，即只向用户推荐相似的物品却忽略了用户的多样化需求，或是存在冷启动问题，即对于新用户或新物品，无法进行有效推荐
。
[0003]上述内容仅用于辅助理解本专利技术的技术方案，并不代表承认上述内容是现有技术
。<本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种基于大数据分析的智能推荐方法，其特征在于，所述基于大数据分析的智能推荐方法，包括：基于预设数据源采集历史行为数据，并对所述历史行为数据进行预处理；根据预设数据挖掘算法对预处理后的所述历史行为数据进行分析和挖掘，以获得用户行为偏好模型；根据所述用户行为偏好模型确定初始推荐算法，并对所述初始推荐算法进行优化，以获得目标推荐算法；根据所述目标推荐算法和所述历史行为数据获得推荐结果，并将所述推荐结果进行展示
。2.
如权利要求1所述的基于大数据分析的智能推荐方法，其特征在于，所述基于预设数据源采集历史行为数据，并对所述历史行为数据进行预处理，包括：基于预设数据源采集用户的历史浏览信息
、
历史购买信息以及历史评分信息；根据所述历史浏览信息
、
历史购买信息以及历史评分信息生成历史行为数据；基于预设编程语言对所述历史行为数据进行数据清洗和预处理
。3.
如权利要求2所述的基于大数据分析的智能推荐方法，其特征在于，所述基于预设编程语言对所述历史行为数据进行数据清洗和预处理，包括：基于
Python
编程语言对所述历史行为数据进行缺失项处理，以剔除所述历史行为数据中属性类别项目缺失和评价字符数小于预设字符数的数据项，获得清洗后的数据集；对所述清洗后的数据集提取电子资讯的评论信息；对所述评论信息进行分词操作和词性标注操作，以实现对所述历史行为数据进行预处理
。4.
如权利要求1所述的基于大数据分析的智能推荐方法，其特征在于，所述根据预设数据挖掘算法对预处理后的所述历史行为数据进行分析和挖掘，以获得用户行为偏好模型，包括：基于预设机器学习库获取若干预设数据挖掘算法；从若干所述预设数据挖掘算法中确定预设
K
‑
means
聚类算法；根据所述预设
K
‑
means
聚类算法对预处理后的所述历史行为数据进行分析和挖掘，以获得用户行为偏好模型
。5.
如权利要求1所述的基于大数据分析的智能推荐方法，其特征在于，所述根据所述用户行为偏好模型确定...

【专利技术属性】
技术研发人员：贾磊，
申请(专利权)人：武汉众智数字技术有限公司，
类型：发明
国别省市：