【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及产品推荐领域，具体涉及一种基于传感器的产品推荐方法、系统、设备及介质。
技术介绍
1、在现代电子商务和智能设备领域，个性化推荐系统已经成为提升用户体验和增加销售的重要手段。现有的推荐系统主要依赖于用户的历史行为数据和显式反馈，如浏览记录、购买记录和用户评分。然而，这些系统在捕捉用户实时需求方面存在显著不足。
技术实现思路
1、本专利技术旨在至少解决现有技术中存在的技术问题之一，为此，本专利技术提出一种基于传感器的产品推荐方法、系统、设备及介质。
2、第一方面，本申请提出一种基于传感器的产品推荐方法，包括：基于传感器获取用户的产品使用数据集；
3、根据所述产品使用数据集，提取时间、地点、使用频率、使用时长以及操作序列的特征向量，并对时间序列数据进行对齐，得到统一时间尺度下的用户产品使用行为特征；
4、根据获取的用户产品使用行为特征，采用基于时间衰减的余弦相似度算法计算用户之间的相似度矩阵，通过设置相似度阈值过滤弱相关的用户，获得强相关的用户相
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1.一种基于传感器的产品推荐方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述基于传感器的产品推荐方法，其特征在于，基于传感器获取用户的产品使用数据集，包括:
3.根据权利要求1所述基于传感器的产品推荐方法，其特征在于，根据所述产品使用数据集，提取时间、地点、使用频率、使用时长以及操作序列的特征向量，并对时间序列数据进行对齐，得到统一时间尺度下的用户产品使用行为特征，包括:
4.根据权利要求1所述基于传感器的产品推荐方法，其特征在于，根据获取的用户产品使用行为特征，采用基于时间衰减的余弦相似度算法计算用户之间的相似度矩阵，通过...
【技术特征摘要】
1.一种基于传感器的产品推荐方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述基于传感器的产品推荐方法，其特征在于，基于传感器获取用户的产品使用数据集，包括:
3.根据权利要求1所述基于传感器的产品推荐方法，其特征在于，根据所述产品使用数据集，提取时间、地点、使用频率、使用时长以及操作序列的特征向量，并对时间序列数据进行对齐，得到统一时间尺度下的用户产品使用行为特征，包括:
4.根据权利要求1所述基于传感器的产品推荐方法，其特征在于，根据获取的用户产品使用行为特征，采用基于时间衰减的余弦相似度算法计算用户之间的相似度矩阵，通过设置相似度阈值过滤弱相关的用户，获得强相关的用户相似度关系图，包括:
5.根据权利要求1所述基于传感器的产品推荐方法，其特征在于，基于所述用户相似度关系图，获取具有相似兴趣...
【专利技术属性】
技术研发人员：周桂麟，徐治钦，
申请(专利权)人：广州盈风网络科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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