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申请/专利权人：云袭网络技术河北有限公司

摘要：本申请涉及大数据技术领域，尤其涉及一种基于用户偏好的团购推荐方法和装置，为解决现有技术当中团购推荐准确度较低的问题，本申请将团购潜在用户的购买偏好聚类为多个偏好向量；实时获取每个偏好向量在推荐时间内的访问概率值和购买转化概率值；在所述团购潜在用户对应的目标商户仓库符合进货要求的场景下，基于所述访问概率值和所述购买转化概率值，确定所述偏好向量的有效团购规模；在未来预设时间内，基于所述有效团购规模决策所述偏好向量对应的团购请求的传输。本发明可以实现快捷准确的团购推荐，应用在商业领域数据预测中，能提升用户体验，提升商业内容消费。

主权项：1.一种基于用户偏好的团购推荐方法，其特征在于，所述方法包括：将团购潜在用户的购买偏好聚类为多个偏好向量；实时获取每个偏好向量在推荐时间内的访问概率值和购买转化概率值；在所述团购潜在用户对应的目标商户仓库符合进货要求的场景下，基于所述访问概率值和所述购买转化概率值，确定所述偏好向量的有效团购规模；在未来预设时间内，基于所述有效团购规模决策所述偏好向量对应的团购请求的传输；所述在未来预设时间内，基于所述有效团购规模决策所述偏好向量对应的团购请求的传输之前，所述方法还包括：在偏好向量持续周期表中记录所述偏好向量的访问概率值、购买转化概率值和有效团购规模；所述在未来预设时间内，基于所述有效团购规模决策所述偏好向量对应的团购请求的传输，包括：在获得到所述目标商户仓库传输的团购请求的场景下，基于所述团购请求携带的团购商品类别检索所述偏好向量持续周期表；若所述偏好向量持续周期表中检测到与所述团购商品类别相关联的第一偏好向量，则获得第一偏好向量的有效团购规模和购买转化概率值；在所述有效团购规模大于0，且所述购买转化概率值不小于第一临界值的场景下，将所述团购请求传输至团购链表，并将所述偏好向量持续周期表中所述第一偏好向量的有效团购规模的值减m，m大于0；所述将团购潜在用户的购买偏好聚类为多个偏好向量，包括：以当前库存商品类别的商品类别ID为标签，对所述团购潜在用户中的当前库存商品类别执行分组，输出多个偏好向量；同一个偏好向量内包含的当前库存商品类别的标签一致；所述实时获取每个偏好向量在推荐时间内的访问概率值和购买转化概率值，包括：在团购时间内，获得每个偏好向量对应的倾向产品、第一团购下单次数和第一团购未退货次数；基于所述倾向产品确定所述偏好向量的访问概率值；基于所述第一团购下单次数和所述第一团购未退货次数，计算所述偏好向量内的购买转化概率值；所述方法还包括：获取所述推荐时间内，监听器向制造商传输的进货请求中来自于所述目标商户仓库的请求数量；所述监听器为处理器系统中最接近所述制造商的实时监听器；获得所述目标商户仓库在所述推荐时间内的第二团购下单次数和第二团购未退货次数；基于所述第二团购下单次数和所述第二团购未退货次数，确定所述目标商户仓库的第二团购预测值；基于所述请求数量和所述第二团购预测值计算所述目标商户仓库的团购吞吐量；所述团购吞吐量用于指示所述目标商户仓库下单的频繁团购造成的附加制造商仓库吞吐量；在所述团购吞吐量大于第二临界值的场景下，确定商户服务器符合进货要求。

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