【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数据分析领域,更具体的,涉及一种基于用户特征的电商产品精准推送方法及系统。
技术介绍
1、随着电子商务和影视娱乐产业的蓬勃发展,用户对于个性化推荐的需求日益增强。传统的电商产品推荐方法主要基于用户的历史购买记录和行为数据,但在影视平台下,用户的观看行为、评论、点赞等浏览特征也是重要的参考因素。而如何有效结合影视与电商两者特征进行用户行为、兴趣分析,是当前需要研究的问题。
2、因此,开发一种基于用户特征的电商产品精准推送方法及系统,能够结合用户在影视平台的行为特征和广告推荐分析,实现更加精准的产品推荐,具有重要的现实意义。
技术实现思路
1、本专利技术克服了现有技术的缺陷,提出了一种基于用户特征的电商产品精准推送方法及系统。
2、本专利技术第一方面提供了一种基于用户特征的电商产品精准推送方法,包括:
3、在一个预设时间段内,通过影视用户终端采集交互数据并上传至云平台;
4、基于交互数据分析用户的影视兴趣行为与电商兴趣行为,得到影视
...【技术保护点】
1.一种基于用户特征的电商产品精准推送方法,其特征在于,包括:
2.根据权利要求1所述的一种基于用户特征的电商产品精准推送方法,其特征在于,所述在一个预设时间段内,通过影视用户终端采集交互数据并上传至云平台,具体为:
3.根据权利要求1所述的一种基于用户特征的电商产品精准推送方法,其特征在于,所述基于交互数据分析用户的影视兴趣行为与电商兴趣行为,得到影视特征数据与电商特征数据,基于互信息计算影视特征数据与电商特征数据之间的关联度,并基于关联度筛选出强关联影视电商数据,具体为:
4.根据权利要求3所述的一种基于用户特征的电商产品精准推
...【技术特征摘要】
1.一种基于用户特征的电商产品精准推送方法,其特征在于,包括:
2.根据权利要求1所述的一种基于用户特征的电商产品精准推送方法,其特征在于,所述在一个预设时间段内,通过影视用户终端采集交互数据并上传至云平台,具体为:
3.根据权利要求1所述的一种基于用户特征的电商产品精准推送方法,其特征在于,所述基于交互数据分析用户的影视兴趣行为与电商兴趣行为,得到影视特征数据与电商特征数据,基于互信息计算影视特征数据与电商特征数据之间的关联度,并基于关联度筛选出强关联影视电商数据,具体为:
4.根据权利要求3所述的一种基于用户特征的电商产品精准推送方法,其特征在于,所述通过预设聚类模型,将所述强关联影视电商数据作为聚类样品数据进数据聚类分组,形成多个用户组,具体为:
5.根据权利要求4所述的一种基于用户特征的电商产品精准推送方法,其特征在于,所述基于多个用户组分别进行电商产品数据推荐分析...
【专利技术属性】
技术研发人员:赵鑫,隋阳,岳平安,
申请(专利权)人:深圳市致尚信息技术有限公司,
类型:发明
国别省市:
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