【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于业务开发，具体是基于大数据的潜在客户智能推荐方法、设备和存储介质。
技术介绍
1、随着互联网和数字化技术的普及和发展，企业面临着海量的潜在客户和市场信息，如何高效地找到潜在客户并进行个性化的推荐成了一个重要的问题；随着数据科学和机器学习的进步，实现为潜在客户智能推荐提供了强大的工具和方法；通过分析大规模的用户行为数据和潜在客户的特征信息，利用机器学习和数据挖掘技术，可以预测用户的兴趣和行为，从而进行个性化的潜在客户推荐，极大的方便了用户的客户开发。
2、但是现有的潜在客户推荐系统还具有以下几个缺点，如：
3、1、数据稀疏性：对于新用户或者活跃程度较低的用户，很难准确预测他们的兴趣，因为缺乏足够的行为数据，尤其是在用户企业具体到每个业务员时，难以进行精准的潜在客户推荐。
4、2、解释性问题：有些推荐结果难以解释，用户很难理解为什么会推荐某些潜在客户；使得用户难以根据需求进行推荐调整。
5、3、信息过载：推荐系统往往会给用户推荐大量的潜在客户，但用户并不一定都感兴趣，这会给用户带...
【技术保护点】
1.基于大数据的潜在客户智能推荐方法，其特征在于，方法包括：
2.根据权利要求1所述的基于大数据的潜在客户智能推荐方法，其特征在于，素材库的建立方法包括：
3.根据权利要求2所述的基于大数据的潜在客户智能推荐方法，其特征在于，所述模拟库建立在云端。
4.根据权利要求1所述的基于大数据的潜在客户智能推荐方法，其特征在于，对所述客户开发数据进行样本扩充。
5.根据权利要求1所述的基于大数据的潜在客户智能推荐方法，其特征在于，根据所述客户开发数据设置协同数据，所述协同数据的设置方法包括：
6.根据权利要求5所述的基...
【技术特征摘要】
1.基于大数据的潜在客户智能推荐方法，其特征在于，方法包括：
2.根据权利要求1所述的基于大数据的潜在客户智能推荐方法，其特征在于，素材库的建立方法包括：
3.根据权利要求2所述的基于大数据的潜在客户智能推荐方法，其特征在于，所述模拟库建立在云端。
4.根据权利要求1所述的基于大数据的潜在客户智能推荐方法，其特征在于，对所述客户开发数据进行样本扩充。
5.根据权利要求1所述的基于大数据的潜在客户智能推荐方法，其特征在于，根据所述客户开发数据设置协同数据，所述协同数据的设置方法包括：
6.根据权利要求5所述的基于大数据的潜在客户智能推荐方法，其特征在于，实时识别各业务员的冲突客户，根据识别的...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘明赵，张永，李松涛，佘祥生，
申请(专利权)人：亿企查科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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