一种商品推荐方法、系统及存储介质

    公开(公告)号:CN118964737A

    公开(公告)日:2024-11-15

    申请号:CN202411039982.5

    申请日:2024-07-31

    Inventor: 蔡晓东 李婷

    Abstract: 本发明提供一种商品推荐方法、系统及存储介质,涉及数据推荐技术领域;方法包括:将从购物平台采集的用户数据导入构建初始推荐模型,并对用户数据进行可靠性分析,得到可靠性值,对用户数据和可靠性值进行用户建模,得到用户特征表示向量,对用户数据和可靠性值进行商品建模,得到商品特征表示向量,对用户特征表示向量和商品特征表示向量进行融合计算,得到预测评分;通过损失函数基于预测评分对初始推荐模型进行迭代优化,得到推荐模型;通过推荐模型为用户进行商品推荐,得到商品推荐结果。利用可靠性值对商品评分进行分析,完成信任传播的捕捉,并学习用户和商品的潜在特征,来挖掘用户对商品的偏好和兴趣,使得推荐结果更加准确。

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