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申请/专利权人：东南大学

摘要：本发明公开了一种考虑顾客消费行为和偏好的生鲜农产品在线推荐方法，包括如下步骤1数据分析与预处理；2构建基于隐语义和行为序列效用的生鲜农产品效用函数；3构建遍历购买周期的生鲜农产品选择模型；4采用梯度下降法求解构建的生鲜农产品选择模型；5利用召回率Recall和精度Precision评估预测效果。本发明可有效体现生鲜农产品季节性特征和顾客对农产品的兴趣偏好特征因素，充分考虑了顾客选择行为和用户产品特征，经过实验证明了本发明相较于其他方法具有更佳的预测效果。

主权项：1.一种考虑顾客消费行为和偏好的生鲜农产品在线推荐方法，其特征在于，包括如下步骤：1数据分析与预处理；2构建基于隐语义和行为序列效用的生鲜农产品效用函数；所述步骤2中构建用户u在周期s内购买商品i的效用函数的具体方法是：2.1定义ws,u,i用来量化用户对生鲜产品的购买意愿，表示用户i在购买周期s内对生鲜产品i的效用值，对于用户的部分效用，表示为代表用户的潜在因子向量pu与代表生鲜商品的潜在因子向量qi的内积,如下所示： 其中，puT表示矩阵pu的转置，用户的偏好与商品特征越契合，即商品越符合用户的选择习惯，则其内积w越大；相反，商品越不符合用户的选择偏好，其效用值w就越小；2.2用户在购买生鲜产品时的消费行为序列会体现用户的购买偏好，具体表现为商品在购买周期中出现的频率frequency和点击与购买的时间间隔recency两种因素，因此设计用户i在选择序列效用函数fs,i对购买周期s内的全部商品效用进行预估，作为生鲜农产品效用函数的第二部分，综合频率和时间间隔两个因素，给出fs,i的具体表现形式： 其中，将购买周期s中用户的操作序列sq按照时间排序，其长度为N，sq从起始至结束各个位置分别编号为1，2，…，N，假定生鲜商品i出现的位置组成集合ps.i，k是在此购买周期内出现的位置，通过计算不同生鲜产品的fs,i，将得到购买周期s内用户u关于其浏览、操作、购买的所有生鲜农产品的消费行为序列效用函数，进行排序学习，作为用户效用函数的第二部分： 使用参数α调节潜在因子效用和行为序列效用的权重，获得用户u在周期s内购买商品i的效用后，在实施例中将会对α进行敏感度分析：ws,u,i＝αpuTqi+1-αfs,i；3构建遍历购买周期的生鲜农产品选择模型；步骤3中所述构建遍历购买周期的生鲜农产品选择模型具体是：为将所有备选商品考虑进模型中，在获得不同用户在周期s内购买生鲜产品i的效用函数后，构建所有备选商品和用户当前购买商品之间的选择模型，即最优化损失函数，其优化目标是遍历所有的购买周期，使购买商品和其余备选商品的效用差最小： 此模型为用户购买周期内所有候选商品和当前购买商品之间建立的选择模型，展开为： 其中，是用来防止过拟合的正则化项，λ需根据应用场景反复实验得到；4采用梯度下降法求解构建的生鲜农产品选择模型；5利用召回率Recall和精度Precision评估预测效果。

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权利要求：

百度查询： 东南大学 一种考虑顾客消费行为和偏好的生鲜农产品在线推荐方法