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龍圖騰網(wǎng)獲悉愛(ài)友智信息科技(蘇州)有限公司申請(qǐng)的專(zhuān)利一種基于零售SaaS平臺(tái)用戶(hù)畫(huà)像的構(gòu)建方法、系統(tǒng)及存儲(chǔ)介質(zhì)獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專(zhuān)利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專(zhuān)利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN114943573B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-05-13發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專(zhuān)利申請(qǐng)?zhí)?專(zhuān)利號(hào)為：202210321906.8，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06Q30/0601；該發(fā)明授權(quán)一種基于零售SaaS平臺(tái)用戶(hù)畫(huà)像的構(gòu)建方法、系統(tǒng)及存儲(chǔ)介質(zhì)是由王欣;王佳文設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2022-03-30向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專(zhuān)利申請(qǐng)。

本一種基于零售SaaS平臺(tái)用戶(hù)畫(huà)像的構(gòu)建方法、系統(tǒng)及存儲(chǔ)介質(zhì)在說(shuō)明書(shū)摘要公布了：本發(fā)明提供一種基于零售SaaS平臺(tái)用戶(hù)畫(huà)像的構(gòu)建方法、系統(tǒng)、存儲(chǔ)介質(zhì)及電子設(shè)備，獲取商品信息、用戶(hù)信息，對(duì)用戶(hù)屬性行為進(jìn)行畫(huà)像，建立用戶(hù)特征矩陣，建立商品特征矩陣，計(jì)算商品關(guān)聯(lián)度以及用戶(hù)興趣度，生成第一推薦列表，計(jì)算用戶(hù)興趣度排名在閾值范圍內(nèi)中每個(gè)商品的商品特征矩陣中特征值與當(dāng)前用戶(hù)的用戶(hù)特征矩陣中特征值的相似度，根據(jù)相似度對(duì)商品進(jìn)行排序，選取相似度滿(mǎn)足閾值的商品進(jìn)行展示。本發(fā)明通過(guò)對(duì)商品關(guān)聯(lián)度進(jìn)行多層卷積運(yùn)算后再進(jìn)行用戶(hù)興趣度計(jì)算，將商品關(guān)聯(lián)度與用戶(hù)興趣度緊密關(guān)聯(lián)，提高了用戶(hù)興趣度商品搜索的精度。

本發(fā)明授權(quán)一種基于零售SaaS平臺(tái)用戶(hù)畫(huà)像的構(gòu)建方法、系統(tǒng)及存儲(chǔ)介質(zhì)在權(quán)利要求書(shū)中公布了：1.一種基于零售SaaS平臺(tái)用戶(hù)畫(huà)像的構(gòu)建方法，其特征在于，步驟101，獲取商品信息、用戶(hù)信息；步驟102，對(duì)用戶(hù)屬性行為進(jìn)行畫(huà)像，建立用戶(hù)特征矩陣；步驟103，建立商品特征矩陣；步驟104，計(jì)算商品關(guān)聯(lián)度以及用戶(hù)興趣度，生成第一推薦列表；所述用戶(hù)興趣度計(jì)算具體為：建立商品關(guān)聯(lián)度矩陣KBx，y，gij，將商品按照關(guān)聯(lián)度gij從大到小順序裝入所述商品關(guān)聯(lián)度矩陣中；其中，B表示商品編號(hào)，x為商品在矩陣中的行，y為商品在矩陣的列；采用卷積映射算法計(jì)算最優(yōu)關(guān)聯(lián)度商品矩陣，設(shè)置卷積核大小為3*3，卷積層為兩層；卷積核對(duì)于第一層卷積矩陣KBx，y，gij進(jìn)行輪詢(xún)計(jì)算，卷積核對(duì)于每次輪詢(xún)覆蓋范圍內(nèi)的3*3列子矩陣進(jìn)行計(jì)算：步驟1041，獲取子矩陣的中心位置商品關(guān)聯(lián)度信息；步驟1042，計(jì)算中心位置商品周?chē)唐返牡谝黄骄P(guān)聯(lián)度；具體地，采用以下公式計(jì)算中心位置商品周?chē)唐返牡谝黄骄P(guān)聯(lián)度g′： 其中，r為半徑，中心點(diǎn)為中心位置商品，r＝1；gij表示小矩陣中每個(gè)商品的關(guān)聯(lián)度；步驟1043，將第一平均關(guān)聯(lián)度賦值給中心位置商品關(guān)聯(lián)度；步驟1044，將計(jì)算后的中心位置商品關(guān)聯(lián)度信息依次保存至第二層卷積矩陣；將計(jì)算后的中心位置商品信息依次保存到第二層卷積矩陣K2Bx，y，gij對(duì)應(yīng)的位置中；卷積核對(duì)于第二層卷積矩陣K2Bx，y，gij進(jìn)行輪詢(xún)計(jì)算，卷積核對(duì)于每次輪詢(xún)覆蓋范圍內(nèi)的3*3列子矩陣進(jìn)行計(jì)算；步驟1045，獲取子矩陣的中心位置商品關(guān)聯(lián)度信息；步驟1046，計(jì)算中心位置商品周?chē)唐返牡诙骄P(guān)聯(lián)度；具體地，采用以下公式計(jì)算中心位置商品周?chē)唐返牡诙骄P(guān)聯(lián)度g′： 其中，r為半徑，中心點(diǎn)為中心位置商品，r＝1；g′ij表示小矩陣中每個(gè)商品的關(guān)聯(lián)度；步驟1047，將第二平均關(guān)聯(lián)度賦值給中心位置商品關(guān)聯(lián)度；步驟1048，將計(jì)算后的中心位置商品關(guān)聯(lián)度信息依次保存至第三層卷積矩陣；將計(jì)算后的中心位置商品信息依次保存到第三層卷積矩陣K3Bx，y，gij對(duì)應(yīng)的位置中；在獲得第三層卷積矩陣后，還包括：通過(guò)興趣度公式計(jì)算當(dāng)前用戶(hù)對(duì)第三層卷積矩陣K3Bx，y，gij中商品的興趣度，計(jì)算公式如下：Xhj＝gij*phj其中，Xhj表示用戶(hù)h對(duì)K3Bx，y，gij中某一商品j的興趣度；phj表示用戶(hù)h對(duì)商品j的行為記錄次數(shù)，行為次數(shù)是指在SaaS平臺(tái)中該用戶(hù)對(duì)j商品的購(gòu)買(mǎi)、收藏、瀏覽、點(diǎn)贊、搜索歷史行為次數(shù)總和；根據(jù)Xhj值大小，選取排名前在用戶(hù)興趣度排名在閾值范圍內(nèi)的商品；步驟105，計(jì)算第一推薦列表中用戶(hù)興趣度排名在閾值范圍內(nèi)中每個(gè)商品的商品特征矩陣中特征值與當(dāng)前用戶(hù)的用戶(hù)特征矩陣中特征值的相似度；步驟106，根據(jù)相似度對(duì)商品進(jìn)行排序，選取相似度滿(mǎn)足閾值的商品進(jìn)行展示。

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