【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及商户推荐领域，尤其涉及一种商户推荐方法、系统及计算机设备。
技术介绍
1、目前各种应用app中均需要向用户推荐其感兴趣内容，经典协同过滤推荐是工业界影响力大、使用广泛的推荐算法，基本原理是物以类聚，人以群分。包含物品协同过滤和用户协同过滤。在银行业的饭票推荐场景，该算法通过分析用户对商户的点击/购买等行为，在用户群中找到相似的用户，或者在商户群中找到相似的商户。
2、由于用户相似度矩阵的计算和存储难，且用户历史点击数据稀缺导致相似度计算准确度不高，另一方面用户的口味等偏好较为稳定，用户地理位置信息发生变化的频率不高，适合使用物品协同过滤算法itemcf。根据用户行为数据，用户对商户是否点击，构造用户商户矩阵，将所有用户对某个商户的偏好，即表格中的某列，当成商户的表示向量。根据定义好的相似度计算公式，计算商户之间的相似度，根据相似度高低排序，得到某商户的相似商户，进而产生推荐列表。
3、现有的经典协同过滤将所有用户历史上一段时间内对某商户的点击情况，当成该商户的表示向量，这种商户向量的生成方式过于简单...
【技术保护点】
1.一种商户推荐方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的商户推荐方法，其特征在于，所述基于所述正样本集、所述负样本集和构建的目标函数，训练神经网络Embedding模型，具体为：
3.如权利要求1所述的商户推荐方法，其特征在于，所述基于所述商户Embedding向量，对所述点击商户进行哈希分区相似度分析，获得所述商户相似度矩阵，具体为：
4.如权利要求3所述的商户推荐方法，其特征在于，所述基于预设的哈希函数和所述点击商户的第一区域，将所述商户Embedding向量进行集群区域相似度计算，得到所述商户相似度矩阵，具体为：>
5.如权利要...
【技术特征摘要】
1.一种商户推荐方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的商户推荐方法，其特征在于，所述基于所述正样本集、所述负样本集和构建的目标函数，训练神经网络embedding模型，具体为：
3.如权利要求1所述的商户推荐方法，其特征在于，所述基于所述商户embedding向量，对所述点击商户进行哈希分区相似度分析，获得所述商户相似度矩阵，具体为：
4.如权利要求3所述的商户推荐方法，其特征在于，所述基于预设的哈希函数和所述点击商户的第一区域，将所述商户embedding向量进行集群区域相似度计算，得到所述商户相似度矩阵，具体为：
5.如权利要求3所述的商户推荐方法，其特征在于，所述基于所述商户相似度矩阵和所述商户点击列表集，计算商户召回分数，具体为：
6.如权利要求1所述的商户推荐方法，其特征在...
【专利技术属性】
技术研发人员：万彪，冯俊杰，邓俊峰，杨尚鹏，
申请(专利权)人：广发银行股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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