【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及标签，尤其涉及基于偏好的自适应产品推送与标签系统。
技术介绍
1、在现代电商环境中，用户的购买行为和偏好日益多样化和个性化，这为企业提供了巨大的市场机遇，同时也带来了巨大的挑战。传统的产品推送和广告策略往往基于大众的需求和偏好，缺乏针对个体用户的精准性和针对性，这在一定程度上降低了推送效果和用户满意度。因此，如何根据用户的个性化需求和偏好，实现精准的产品推送和广告投放，成为了企业和研究者关注的焦点。
2、在这样的背景下，基于偏好的自适应产品推送与标签系统应运而生。这种系统主要依赖于大数据技术、机器学习算法和用户行为分析技术，通过深入挖掘和分析用户的购买历史、浏览记录和互动行为等数据，识别和预测用户的购买偏好，实现对用户的精准标签化和个性化推送。
3、我国专利申请号：cn201310464369.3，公开日：2014.01.22，公开了一种物品信息生成推送方法和系统，通过对用户信息库中用户信息采用rfm模型进行分类，采用加权法将用户信息划分预定分位等级。再根据预先根据消费数据采用推荐算法得到的信息访问偏好表对预定分位等级的用户信息创建与所述用户信息匹配的偏好标签信息，根据所述偏好标签信息将预推送信息推送至与所述用户信息相匹配的移动终端。这样通过生成推送信息与用户偏好的信息直接关联在一起生成用户感兴趣的物品信息，通过生成一条信息对应一个用户的方式，直接与用户进行一对一的推送，这样的物品信息生成推送方式针对性更强，更加容易被用户接受，从而直接提高信息推送的效率，确保用户顺利接收查看。
技术实现思路
1、本申请实施例通过提供基于偏好的自适应产品推送与标签系统，解决了现有技术无法实时反映用户的行为变化和偏好转变，缺乏对用户行为动态变化的敏感捕捉，无法实现真正的实时推送；现有的推送算法没有充分考虑用户的多维度特征和动态变化，导致推送的准确性有待提高；没有充分挖掘不同特征之间的关联和互补性，忽略了用户行为的多维度和多样性，缺乏足够的创新性和复杂性来应对用户行为的多样性和复杂性。实现了对用户偏好的精准识别、预测和实时更新，提高了灯具推送的准确性和实时性，从而能够更精准地推送符合用户偏好的灯具设计，提高用户的购买转化率和满意度。
2、本申请提供了基于偏好的自适应产品推送与标签系统，具体包括以下技术方案：
3、基于偏好的自适应产品推送与标签系统，包括以下部分：
4、数据收集模块、度量模块、行为预测模块、偏好预测模块、标签更新模块、实时精准推送模块；
5、所述度量模块，用于通过引入时间弹性度量函数来度量用户的行为弹性，所述时间弹性度量函数将综合考虑用户个人兴趣、社交影响和外部环境的影响，形成综合的度量值，度量模块通过数据传输的方式与行为预测模块相连；
6、所述行为预测模块，用于构建动态时间弹性模型，所述动态时间弹性模型通过循环神经网络结合用户的历史行为数据和时间弹性度量，行为预测模块通过数据传输的方式与偏好预测模块相连；
7、所述偏好预测模块，用于利用所述动态时间弹性模型预测用户在未来的行为，并结合用户的历史行为对用户偏好进行预测，并生成用户标签，偏好预测模块通过数据传输的方式与标签更新模块相连；
8、所述标签更新模块，用于通过构建基于复杂网络理论的用户标签动态更新模型，将用户在时间t的偏好预测和基于所述数据收集模块实时收集的用户在时间t+1的行为数据进行处理，计算用户偏好的变化量，并更新用户的偏好向量，标签更新模块通过数据传输的方式与实时精准推送模块相连；
9、所述实时精准推送模块，用于利用实时更新的用户标签，通过推荐算法实时推送符合用户偏好的灯具设计，采用边缘计算技术，将推送算法部署在接近用户的边缘节点上，实时精准推送模块将推送的灯具设计推荐给用户。
10、基于偏好的自适应产品推送方法，包括以下步骤：
11、s100：基于多阶段动态时间弹性进行用户灯具设计偏好识别与预测，形成用户标签；
12、s200：实时收集用户行为数据，构建基于复杂网络理论的用户标签动态更新模型；
13、s300：构建灯具推送模型，为用户推送最符合其偏好的灯具。
14、优选的，所述s100，具体包括：
15、引入时间弹性度量函数，所述时间弹性度量函数将综合考虑用户个人兴趣、社交影响和外部环境的影响，形成综合的度量值。
16、优选的，所述s100，还包括：
17、构建动态时间弹性模型，所述动态时间弹性模型通过循环神经网络模型结合用户的历史行为数据和时间弹性度量；所述循环神经网络模型用于捕捉用户行为的时序特性，而所述时间弹性度量则为循环神经网络模型提供关于用户行为弹性的信息。
18、优选的，所述s100，还包括：
19、利用所述动态时间弹性模型预测用户在未来的行为，并结合用户的历史行为对用户偏好进行预测。
20、优选的，所述s200，具体包括：
21、基于用户在时间t的偏好预测u(t)，实时收集用户在时间t+1的行为数据，在得到了用户在时间t+1的行为数据后，计算用户偏好的变化量。
22、优选的，所述s200，还包括：
23、引入非线性转换函数来处理用户偏好的变化量，在得到了经过非线性转换的用户偏好的变化量后，更新用户的偏好向量，并引入正则化技术。
24、优选的，所述s300，具体包括：
25、构建灯具推送模型，通过混沌动力学系统的建模，基于混沌映射内在的不可预测性和对初始条件极度敏感的特性，模拟用户购买行为。
26、优选的，所述s300，还包括：
27、引入拓扑数据分析，使用持续同调论来分析用户行为数据的拓扑结构；给定参数∈，构建∈-半径的球体覆盖用户行为数据，然后分析覆盖的拓扑特性。
28、优选的，所述s300，还包括：
29、进行多维度特征融合，定义推荐分数函数来计算灯具的推荐分数；根据所述推荐分数对灯具进行排序，选择推荐分数最高的灯具进行推送。
30、有益效果：
31、本申请实施例中提供的多个技术方案，至少具有如下技术效果或优点：
32、1、通过深入分析用户的购买历史、浏览记录和互动行为，并利用多阶段动态时间弹性模型，本系统能够更精准地识别和预测用户对灯具形态设计的偏好；通过实时更新的用户标签和推荐算法，能够实时推送符合用户偏好的灯具设计，提高用户的购买转化率和满意度；
33、2、通过构本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.基于偏好的自适应产品推送与标签系统，其特征在于，包括以下部分：
2.基于偏好的自适应产品推送方法，其特征在于，包括以下步骤：
3.根据权利要求2所述的基于偏好的自适应产品推送方法，其特征在于，所述S100，具体包括：
4.根据权利要求3所述的基于偏好的自适应产品推送方法，其特征在于，所述S100，还包括：
5.根据权利要求4所述的基于偏好的自适应产品推送方法，其特征在于，所述S100，还包括：
6.根据权利要求2所述的基于偏好的自适应产品推送方法，其特征在于，所述S200，具体包括：
7.根据权利要求6所述的基于偏好的自适应产品推送方法，其特征在于，所述S200，还包括：
8.根据权利要求2所述的基于偏好的自适应产品推送方法，其特征在于，所述S300，具体包括：
9.根据权利要求8所述的基于偏好的自适应产品推送方法，其特征在于，所述S300，还包括：
10.根据权利要求9所述的基于偏好的自适应产品推送方法，其特征在于，所述S300，还包括：
【技术特征摘要】
1.基于偏好的自适应产品推送与标签系统，其特征在于，包括以下部分：
2.基于偏好的自适应产品推送方法，其特征在于，包括以下步骤：
3.根据权利要求2所述的基于偏好的自适应产品推送方法，其特征在于，所述s100，具体包括：
4.根据权利要求3所述的基于偏好的自适应产品推送方法，其特征在于，所述s100，还包括：
5.根据权利要求4所述的基于偏好的自适应产品推送方法，其特征在于，所述s100，还包括：
6.根据权利要求2所...
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。