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申请/专利权人：涅生科技(广州)股份有限公司
摘要：本发明公开了一种基于机器学习的电商消费者偏好预测方法及系统，方法包括数据采集、数据重构、数据预处理、消费者偏好推测和电商消费者偏好预测。本发明属于电商分析技术领域，具体是指一种基于机器学习的电商消费者偏好预测方法及系统，本方案进行文本评论数据连接并重构异构数据，从而实现对数值购买记录数据和文本评论数据的同时处理，提高了消费者偏好预测的数据维度；采用文本过滤和分词处理的方法进行文本预处理，并通过词向量转换优化文本的数据表示，提高了数据质量，为后续的建模预测提供了良好的数据支持；采用多视图潜在狄利克雷分配模型推测消费者偏好，提高了模型的可解释性，从而提高了分析消费者购买动机的可行性和有效性。
主权项：1.一种基于机器学习的电商消费者偏好预测方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：步骤S1：数据采集；步骤S2：数据重构，用于聚合并重构原始数据，具体为通过对电商消费者偏好预测原始数据进行数据重构，得到偏好预测重构数据；步骤S3：数据预处理，用于对偏好预测重构数据进行数据优化处理，具体为通过对偏好预测重构数据进行文本预处理，得到偏好预测优化数据；步骤S4：消费者偏好推测；步骤S5：电商消费者偏好预测；在步骤S4中，所述消费者偏好推测，具体为依据所述偏好预测优化数据，基于多视图潜在狄利克雷分配模型推测消费者偏好，得到消费者偏好推测数据，包括以下步骤：步骤S41：多视图定义；步骤S42：对称先验参数定义；步骤S43：多视图潜在狄利克雷分配模型构建；步骤S44：消费者偏好推测模型训练，具体为通过所述多视图定义、所述对称先验参数定义和所述多视图潜在狄利克雷分配模型建构，进行模型训练，得到消费者偏好推测模型ModelCpre；步骤S45：采用消费者偏好推测模型ModelCpre进行消费者偏好推测，得到消费者偏好推测数据。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 涅生科技(广州)股份有限公司 一种基于机器学习的电商消费者偏好预测方法及系统
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