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一种基于用户购买行为的用户特征预测方法

摘要

本发明公开了一种基于用户购买行为的用户特征预测方法,该方法包括:采集目标用户特征信息、历史订单信息以及订单商品信息,并利用订单商品信息从公开知识图谱获取商品相关的三元组知识,构建知识子图,利用图卷积神经网络聚合实体近邻局部特征,充分学习实体的表示向量;在用户特征预测模型中根据不同的商品特征以及不同的具有相似购买行为用户的特征学习到目标用户与不同商品以及相似购买行为用户的相似度,充分根据用户间以及用户实体间的相似度学习其特征向量,满足用户的个性化需求。本发明提高了用户特征预测的准确性,从而可以更准确地预测用户特征,构造更完整的用户画像。

著录项

  • 公开/公告号CN112487199B

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2022-02-18

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 杭州电子科技大学;

    申请/专利号CN202011331045.9

  • 申请日2020-11-24

  • 分类号G06F16/36(20190101);G06F16/9535(20190101);G06F40/289(20200101);G06K9/62(20220101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);G06Q30/06(20120101);

  • 代理机构33240 杭州君度专利代理事务所(特殊普通合伙);

  • 代理人朱亚冠

  • 地址 310018 浙江省杭州市下沙高教园区2号大街

  • 入库时间 2022-08-23 13:07:37

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