【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及个性化推荐，尤其涉及结合用户画像的化塑产品个性化推荐系统及方法。
技术介绍
1、随着化塑行业的快速发展，市场上出现了大量的原料、再生料、改性料、降解料以及助剂/颜填料等产品。为了帮助用户在繁多的产品中快速找到所需的材料，化塑行业的电子商务平台开始引入推荐系统。早期的推荐系统主要基于简单的关键词匹配和产品分类，为用户提供基础的搜索和筛选功能。
2、随着技术的进步，推荐系统逐渐引入了更复杂的算法和数据分析技术。一些先进的平台开始采用协同过滤、内容基础推荐等方法，结合用户的浏览历史和购买行为，为用户推荐相关产品。同时，考虑到化塑行业的特殊性，一些平台还开始整合行情动态、价格趋势等信息，为用户提供更全面的决策支持。
3、然而，现有的化塑产品推荐系统在处理专业术语多样性、用户需求动态变化以及产品特性与用户需求的精准匹配等方面仍存在不足，难以为用户提供真正个性化、高效率的推荐服务。
技术实现思路
1、有鉴于此，本专利技术提出了结合用户画像的化塑产品个性化推荐系统及...
【技术保护点】
1.结合用户画像的化塑产品个性化推荐系统，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的结合用户画像的化塑产品个性化推荐系统，其特征在于，用户画像模块包括：
3.如权利要求2所述的结合用户画像的化塑产品个性化推荐系统，其特征在于，用户的历史数据包括历史浏览记录、历史搜索记录、历史购买记录、历史收藏记录、历史评价记录、历史咨询记录和历史推荐记录；用户的多维度特征包含5个维度的特征，分别为：基础属性特征、行为特征、兴趣偏好特征、时间序列特征和外部数据特征；其中：
4.如权利要求2所述的结合用户画像的化塑产品个性化推荐系统，其特征在于，生成用...
【技术特征摘要】
1.结合用户画像的化塑产品个性化推荐系统，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的结合用户画像的化塑产品个性化推荐系统，其特征在于，用户画像模块包括：
3.如权利要求2所述的结合用户画像的化塑产品个性化推荐系统，其特征在于，用户的历史数据包括历史浏览记录、历史搜索记录、历史购买记录、历史收藏记录、历史评价记录、历史咨询记录和历史推荐记录；用户的多维度特征包含5个维度的特征，分别为：基础属性特征、行为特征、兴趣偏好特征、时间序列特征和外部数据特征；其中：
4.如权利要求2所述的结合用户画像的化塑产品个性化推荐系统，其特征在于，生成用户标签集合的过程包括：
5.如权利要求2所...
【专利技术属性】
技术研发人员：施伟章，柯廷文，
申请(专利权)人：迪塔班克浙江数据科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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