实时个性化推荐系统技术方案

本发明专利技术属于信息推荐技术领域，具体是指实时个性化推荐系统，包括数据收集模块、实时数据处理模块、用户建模模块、推荐算法模块、反馈处理模块、推荐结果展示模块和实时更新模块；本发明专利技术提供了实时个性化推荐系统，通过使用TF‑IDF算法，系统可以更好地建模用户对商品/服务的兴趣。根据用户的历史行为和与商品/服务相关的关键特征，能够更准确地推断用户的兴趣，从而实现个性化推荐。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于信息推荐，具体是指实时个性化推荐系统。

技术介绍

1、在当今互联网时代，推荐系统已成为电子商务网站和社交网络等平台中的关键技术，通过分析用户行为和兴趣，为用户提供个性化的信息和建议，推荐系统的目标是帮助用户高效地发现感兴趣的商品、新闻和潜在的社交关系。

2、然而，传统推荐系统在应对社交网络新环境下的挑战时显现出一些不足，社交网络的无尺度特性导致推荐系统面临数据稀疏性问题，其中少数用户拥有大量社交关系，而大多数用户的社交数据有限，此外，新用户的冷启动问题也影响了推荐系统的效能，因为缺乏与新用户相关的兴趣数据，传统推荐系统难以提供准确的个性化推荐。

技术实现思路

1、针对上述情况，为了解决传统推荐系统在应对社交网络新环境下的挑战时显现出一些不足，社交网络的无尺度特性导致推荐系统面临数据稀疏性问题，本专利技术提供了实时个性化推荐系统，通过使用tf-idf算法，系统可以更好地建模用户对商品/服务的兴趣。根据用户的历史行为和与商品/服务相关的关键特征，能够更准确地推断用户的兴趣，从而实现个性化本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.实时个性化推荐系统，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的实时个性化推荐系统，其特征在于：所述实时行为数据为浏览历史、点击记录、购买记录、搜索记录。

3.根据权利要求2所述的实时个性化推荐系统，其特征在于：实时数据处理模块包括：

4.根据权利要求3所述的实时个性化推荐系统，其特征在于：所述数据处理和特征提取单元采用卷积神经网络算法，其算法的公式如下：

5.根据权利要求4所述的实时个性化推荐系统，其特征在于：用户建模模块包括：

6.根据权利要求5所述的实时个性化推荐系统，其特征在于：推荐算法模块包括：

7.根...

【技术特征摘要】

1.实时个性化推荐系统，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的实时个性化推荐系统，其特征在于：所述实时行为数据为浏览历史、点击记录、购买记录、搜索记录。

3.根据权利要求2所述的实时个性化推荐系统，其特征在于：实时数据处理模块包括：

4.根据权利要求3所述的实时个性化推荐系统，其特征在于：所述数据处理和特征提取单元采用卷积神经网络算法，其算法的公式如下：

5.根据权利要求4所述的实时个性化推荐系统，其特征在于：用户建模模块包括...

【专利技术属性】
技术研发人员：张智，熊凯，
申请(专利权)人：上海我店网络科技有限公司，
类型：发明
国别省市：