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申请/专利权人：青州市坦博尔服饰股份有限公司

摘要：本申请提供一种基于大数据的冲锋衣个性化推荐方法及系统，本申请实施例实现了对冲锋衣用户个性化需求的精准把握和推荐。通过从冲锋衣电商大数据中抓取并分析用户积极反馈评价事件所关联的电商页面内容知识数据，不仅构建了反映冲锋衣知识字段特性的知识表征空间，而且通过深度学习网络的连续优化，形成了能够高效识别用户兴趣特征的用户表征向量。利用这些表征向量和知识表征空间的关联度分析，能够准确识别出目标用户的多个兴趣冲锋衣知识字段，从而为用户提供高度个性化的冲锋衣推荐服务，从而不仅提高了冲锋衣推荐的精准度和用户满意度，还有效提升了电商平台的用户粘性和销售转化率。

主权项：1.一种基于大数据的冲锋衣个性化推荐方法，其特征在于，所述方法包括：从冲锋衣电商大数据中获取冲锋衣用户群体中各个冲锋衣用户存在积极反馈评价事件的X个第一冲锋衣电商页面的页面内容知识数据，X为正整数，每个第一冲锋衣电商页面携带多个冲锋衣知识字段，所述页面内容知识数据是基于第一冲锋衣电商页面所关联的多个冲锋衣知识字段以及第一冲锋衣电商页面的页面内容标记信息进行分析生成的，所述每个第一冲锋衣电商页面所关联的多个冲锋衣知识字段属于冲锋衣知识字段序列；依据所述各个冲锋衣用户对应的X个第一冲锋衣电商页面的页面内容知识数据对第一深度学习网络进行参数学习，生成第二深度学习网络，并生成冲锋衣知识表征空间，所述冲锋衣知识表征空间反映所述冲锋衣知识字段序列中每个冲锋衣知识字段对应的知识字段表征向量；获取所述冲锋衣用户群体中各个冲锋衣用户在第一时域区间内存在积极反馈评价事件的Y个第二冲锋衣电商页面的页面内容知识数据，并依据所述各个冲锋衣用户对应的Y个第二冲锋衣电商页面的页面内容知识数据对所述第二深度学习网络进行参数学习，生成第三深度学习网络，Y为小于X的正整数；获取目标冲锋衣用户在第二时域区间内存在积极反馈评价事件的Z个第二冲锋衣电商页面的页面内容知识数据，并通过所述第三深度学习网络对所述目标冲锋衣用户对应的Z个第二冲锋衣电商页面的页面内容知识数据进行分析，生成所述目标冲锋衣用户的冲锋衣用户表征向量，Z为正整数；基于所述目标冲锋衣用户的冲锋衣用户表征向量分别与所述冲锋衣知识表征空间所表达的所述每个冲锋衣知识字段对应的知识字段表征向量的关联度，确定所述目标冲锋衣用户的多个兴趣冲锋衣知识字段；所述依据所述各个冲锋衣用户对应的X个第一冲锋衣电商页面的页面内容知识数据对第一深度学习网络进行参数学习，生成第二深度学习网络，包括：对于所述各个冲锋衣用户中的任意一个冲锋衣用户，依据积极反馈评价事件的事件触发顺序对所述任意一个冲锋衣用户的X个第一冲锋衣电商页面的页面内容知识数据进行次序整理，生成所述任意一个冲锋衣用户对应的第一页面内容知识数据集合；在所述任意一个冲锋衣用户对应的第一页面内容知识数据集合中随机隐去多个第一冲锋衣电商页面的页面内容知识数据，生成所述任意一个冲锋衣用户对应的第一缺失页面内容知识集合；基于所述各个冲锋衣用户对应的第一缺失页面内容知识集合构成第一样例学习数据序列，所述第一样例学习数据序列中的任意一个第一样例学习数据包括一个第一缺失页面内容知识集合以及对应的样例监督数据；所述任意一个第一样例学习数据中的样例监督数据是基于第一缺失页面内容知识集合中被隐去的多个页面内容知识数据对应的页面内容标记信息确定的；通过所述第一深度学习网络分别对所述第一样例学习数据序列中的各个第一样例学习数据进行分析，生成每个第一样例学习数据中所对应的第一缺失页面内容知识集合中被隐去的多个页面内容知识数据对应的第一预测页面内容信息；依据所述各个第一样例学习数据所对应的第一预测页面内容信息与所述各个第一样例学习数据对应的样例监督数据对所述第一深度学习网络进行参数学习，生成所述第二深度学习网络；所述基于所述各个冲锋衣用户对应的第一缺失页面内容知识集合构成第一样例学习数据序列，包括：对于所述各个冲锋衣用户中的任意一个冲锋衣用户，将所述任意一个冲锋衣用户对应的第一缺失页面内容知识集合中的缺失页面内容标记知识，作为所述任意一个冲锋衣用户对应的第一缺失页面内容知识集合的有效样例监督数据；所述缺失页面内容标记知识表征页面内容知识数据被隐去的冲锋衣电商页面的页面内容标记信息；将所述任意一个冲锋衣用户的第一缺失页面内容知识集合与对应的有效样例监督数据输出为第一样例学习数据序列中的有效样例学习数据。

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