【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于用户画像分析领域，具体涉及基于云计算与 ai 的用户画像智能优化方法及分析管理系统。
技术介绍
1、用户画像分析是指通过收集、整合和分析用户的各类数据（如行为、偏好、需求、背景等），构建出虚拟的典型用户模型，用户画像能够帮助系统深入理解目标用户群体特征，并指导产品设计、营销策略制定等工作的系统性方法，同时还能通过用户画像对用户行为进行监测。
2、在当前跨境电商平台的个性化推荐系统中，用户画像构建主要依赖于历史行为数据的统计分析及商品标签的匹配算法。通常通过采集用户点击、收藏、购买记录等显性行为数据，结合商品类目、价格区间、基础功能参数等静态属性，建立商品推荐系统以实现商品推荐。传统的推荐系统无法快速且有效的筛选用户不感兴趣的内容以及，不能快速根据用户的浏览或者购买习惯的变化更新推荐信息，并且对用户行为改变的反馈不够及时，根据用户画像中用户行为反馈，并不能做到准确对用户行为进行约束，所以亟需一种基于用户画像对平台推荐的智能优化方法及用户分析管理系统来解决上述出现的问题。
技术实现思路<
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【技术保护点】
1.基于云计算与 AI 的用户画像智能优化方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于云计算与 AI 的用户画像智能优化方法，其特征在于，在步骤S100中，通过跨境电商平台获取用户基础信息，所述用户基础信息包括：用户偏好信息、用户行为信息，所述用户偏好信息由用户浏览次数与交互次数界定，所述用户行为信息包括浏览行为信息以及交互行为信息，通过用户偏好信息与用户行为信息结合用户基础信息构建用户画像，所述用户基础信息为用户自定义设定参数及用户编号，通过用户画像判定确定用户推送商品与初步用户行为评分。
3.根据权利要求1所述的基...
【技术特征摘要】
1.基于云计算与 ai 的用户画像智能优化方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于云计算与 ai 的用户画像智能优化方法，其特征在于，在步骤s100中，通过跨境电商平台获取用户基础信息，所述用户基础信息包括：用户偏好信息、用户行为信息，所述用户偏好信息由用户浏览次数与交互次数界定，所述用户行为信息包括浏览行为信息以及交互行为信息，通过用户偏好信息与用户行为信息结合用户基础信息构建用户画像，所述用户基础信息为用户自定义设定参数及用户编号，通过用户画像判定确定用户推送商品与初步用户行为评分。
3.根据权利要求1所述的基于云计算与 ai 的用户画像智能优化方法，其特征在于，在步骤s200中，通过云平台获取云端用户更新数据，通过用户更新数据更新用户画像，在用户画像中以用户浏览商品类型定义为com_1，通过商品com_1协同过滤类似的商品类型定义为com_2，记录用户是否选择浏览所述商品com_2的商品，同时记录用户浏览商品com_1和商品com_2的次数，通过记录的浏览商品com_2的次数对用户推荐新的商品种类定义为com_3，并根据用户出现新的浏览商品种类同样根据所述方法进行推送商品，将所述推送方法通过逻辑回归算法根据浏览量与点击率对推送商品进行排序。
4.根据权利要求1所述的基于云计算与 ai 的用户画像智能优化方法，其特征在于，在步骤s300中，通过用户画像中的用户偏好信息与用户行为信息结合通过逻辑回归算法推送商品后用户的反馈信息得到推送商品策略，记录浏览量点击率以及记录浏览商品种类，筛选用户画像中的冗余数据，通过筛选商品种类让记录的浏览量与点击率中重复的商品种类记为改商品种类浏览权重，并在云平台中删除冗余记录的浏览量与点击率，减少占用云平台计算用户画像数据空间，将冗余记录的数据记录其溯源通道在后台...
【专利技术属性】
技术研发人员：吕皓，张郁强，赵欣，林汝松，刘庆，杨梓琳，
申请(专利权)人：广州哆啦科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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