基于机器学习和模拟退火的优惠券推荐系统

摘要

优惠券可以有效地激活潜在消费者。为了解决智能营销场景下合理发放优惠券的问题,该文提出一种基于机器学习和模拟退火的优惠券推荐方法。该方法分为2个阶段:1)通过机器学习算法预测消费者使用优惠券的概率。2)根据营销成本约束及第一阶段的预测结果建立最优化目标函数,并使用自然启发算法模拟退火(Simulated Annealing,SA)求解最优值,从而达到将优惠券发放给最需要的消费者的目的。根据该方法设计推荐系统可以有效地提升订单转化率,促进营收增长。