【技术实现步骤摘要】
本申请涉及人工智能，具体而言，涉及一种基于人工智能的网上营销数据推荐方法及系统。
技术介绍
1、随着互联网的迅猛发展和电子商务的广泛普及，网上营销已成为企业推广产品、扩大市场份额的重要手段。然而，面对海量的用户数据和复杂多变的用户需求，如何有效地进行用户行为跟踪、兴趣点预测和个性化推荐，成为网上营销领域亟待解决的问题。
2、传统的网上营销方法往往基于简单的用户行为统计和粗放的市场分析，难以精准地把握用户的真实需求和兴趣点。这导致了营销效果不佳，用户满意度低下，同时也造成了资源的浪费。为了提升营销效果，满足用户的个性化需求，基于人工智能的网上营销数据推荐方法应运而生。
3、现有的人工智能推荐方法虽然在一定程度上提高了推荐的准确性，但仍存在一些不足。首先，这些方法往往只考虑用户在一个营销平台上的行为数据，忽略了用户在其他平台上的行为信息，从而限制了推荐的全面性和准确性。其次，现有方法在优化预测网络时，往往对所有网络参数信息进行同等深度的优化，这可能导致过拟合或欠拟合的问题，影响推荐的泛化能力。
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【技术保护点】
1.一种基于人工智能的网上营销数据推荐方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的基于人工智能的网上营销数据推荐方法，其特征在于，基于所述第一样例营销平台用户行为数据对第一用户兴趣点预测网络进行知识学习，以优化所述第一用户兴趣点预测网络的网络参数信息，生成第二用户兴趣点预测网络包括：
3.根据权利要求1所述的基于人工智能的网上营销数据推荐方法，其特征在于，基于所述第一样例营销平台用户行为数据和所述第二样例营销平台用户行为数据优化所述第二用户兴趣点预测网络，以将所述第二用户兴趣点预测网络作为候选用户兴趣点预测网络，并通过跟踪权重不同...
【技术特征摘要】
1.一种基于人工智能的网上营销数据推荐方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的基于人工智能的网上营销数据推荐方法，其特征在于，基于所述第一样例营销平台用户行为数据对第一用户兴趣点预测网络进行知识学习，以优化所述第一用户兴趣点预测网络的网络参数信息，生成第二用户兴趣点预测网络包括：
3.根据权利要求1所述的基于人工智能的网上营销数据推荐方法，其特征在于，基于所述第一样例营销平台用户行为数据和所述第二样例营销平台用户行为数据优化所述第二用户兴趣点预测网络，以将所述第二用户兴趣点预测网络作为候选用户兴趣点预测网络，并通过跟踪权重不同的样例营销平台用户行为数据对所述第二用户兴趣点预测网络进行训练，生成第三用户兴趣点预测网络包括：
4.根据权利要求3所述的基于人工智能的网上营销数据推荐方法，其特征在于，生成所述第三用户兴趣点预测网络之后，所述方法还包括：
5.根据权利要求4所述的基于人工智能的网上营销数据推荐方法，其特征在于，优化所述第三用户兴趣点预测网络内各功能参数单元中的网络参数信息的权重值，直至所述第三用...
【专利技术属性】
技术研发人员：王清森，
申请(专利权)人：德州智赢信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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