【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及机器学习，特别是涉及一种推荐模型的生成方法、一种推荐模型的生成装置、一种电子设备以及一种计算机可读存储介质。
技术介绍
1、在数字化时代，电信运营商面临着激烈的市场竞争，为了提升用户体验和增加用户粘性，个性化推荐系统成为了电信行业的一项重要技术。通过分析用户的行为数据，如历史消费记录、社交网络互动、位置信息等，运营商能够构建用户画像，进而推荐符合用户需求的电信套餐。
2、在具体的推荐场景中，通常会结合用户画像和电信运营商的业务规则及产品库，运用协同过滤、内容推荐等算法来实现个性化套餐推荐。这些算法旨在通过分析用户与套餐之间的相似度或用户之间的相似度，预测用户可能感兴趣的套餐，并进行推荐。然而，尽管相关技术在一定程度上能够实现套餐推荐，但仍存在一些问题：
3、1、推荐精度不高：当前的推荐算法可能无法准确捕捉到用户的真实需求，导致推荐的套餐与用户的实际偏好不符。
4、2、用户兴趣理解不够深入：算法可能过于依赖表面的行为数据，而未能深入理解用户的潜在兴趣和长期需求。
5、3、实时性...
【技术保护点】
1.一种推荐模型的生成方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述用户文本数据对用户进行需求分析，获得用户对应的需求主题，包括：
3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述根据所述用户行为数据以及所述需求主题进行标签构建，获得所述需求主题对应的目标标签，并获取所述目标标签对应的初始权重信息，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述对所述目标文本进行识别，获得所述需求主题对应的用户标签与产品标签，包括：
5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述用户行为...
【技术特征摘要】
1.一种推荐模型的生成方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述用户文本数据对用户进行需求分析，获得用户对应的需求主题，包括：
3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述根据所述用户行为数据以及所述需求主题进行标签构建，获得所述需求主题对应的目标标签，并获取所述目标标签对应的初始权重信息，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述对所述目标文本进行识别，获得所述需求主题对应的用户标签与产品标签，包括：
5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述用户行为数据对所述初始权重信息进行调整，获得与所述目标标签对应的目标权重信息...
【专利技术属性】
技术研发人员：辜芳琴，朱银清，陈绚华，
申请(专利权)人：中国电信股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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