【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及信息交互，尤其涉及一种基于大数据的消费者偏好行为信息推荐方法及系统。
技术介绍
1、在当前的数字化时代，消费者行为数据已成为企业制定营销策略、优化产品服务、提升用户体验的关键资源。传统的消费者偏好分析方法往往依赖于问卷调查、市场调研等主观性较强的手段，难以全面、实时地捕捉消费者的真实偏好。随着大数据技术的飞速发展，利用大数据分析消费者偏好行为成为了一种更加高效、精准的方法。
2、当前，市场上已存在多种基于大数据的消费者偏好分析系统，但大多聚焦于单一维度的数据进行分析，忽略了用户个人特征、语言习惯等多维度信息对偏好行为的影响。此外，这些系统往往缺乏标准化的数据校正机制，导致分析结果存在偏差，影响推荐效果。
3、为了克服现有技术的不足，本专利技术提出一种基于大数据的消费者偏好行为信息推荐方法，该方法通过综合分析消费者的偏好行为数据、个人特征、语言习惯等多维度信息，结合标准化数据库进行特征修正，建立精准的消费者偏好行为信息推荐模型，实现个性化、智能化的推荐服务。
技术实现思路<
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【技术保护点】
1.一种基于大数据的消费者偏好行为信息推荐方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的基于大数据的消费者偏好行为信息推荐方法，其特征在于，所述获取消费者的偏好行为数据，得到偏好行为数据库包括对所述交互数据进行预处理得到交互数据库，所述预处理包括去除重复数据、向量化、数据转换、数据集成和数据规约；
3.根据权利要求1所述的基于大数据的消费者偏好行为信息推荐方法，其特征在于，所述提取所述偏好行为数据中的用户个人特征包括：
4.根据权利要求1所述的基于大数据的消费者偏好行为信息推荐方法，其特征在于，所述根据所述偏好行为数据获...
【技术特征摘要】
1.一种基于大数据的消费者偏好行为信息推荐方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的基于大数据的消费者偏好行为信息推荐方法，其特征在于，所述获取消费者的偏好行为数据，得到偏好行为数据库包括对所述交互数据进行预处理得到交互数据库，所述预处理包括去除重复数据、向量化、数据转换、数据集成和数据规约；
3.根据权利要求1所述的基于大数据的消费者偏好行为信息推荐方法，其特征在于，所述提取所述偏好行为数据中的用户个人特征包括：
4.根据权利要求1所述的基于大数据的消费者偏好行为信息推荐方法，其特征在于，所述根据所述偏好行为数据获取用户语言习惯包括：
5.根据权利要求1所述的基于大数据的消费者偏好行为信息推荐方法，其特征在于，所述根据标准数据库修正所述个人特征获得修正特征包括：
6.根据权利要求5所述的基于大数据的消费者偏好行为信息推荐方法，其特征在于，所述利用所述修正特征和所述语言习惯...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘娜，付强，王蒙湘，万福军，周幸窈，王巧慧，曹琴，
申请(专利权)人：中国标准化研究院，
类型：发明
国别省市：
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