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申请/专利权人：厦门理工学院
摘要：本发明公开了一种基于人工智能的电商平台个性化服装推荐方法及系统，涉及电子商务技术领域，包括：收集用户基本信息和用户行为数据，构建用户画像；所述构建用户画像包括基于用户基本信息构建第一用户画像，基于用户行为数据构建第二用户画像；对电商平台商品进行特征提取，并与第一用户画像进行匹配，建立风格标签库进行分类；基于第二用户画像利用混合推荐算法生成个性化推荐结果，通过风格标签库更新个性化推荐结果，进行个性化服装推荐。本发明提供的基于人工智能的电商平台个性化服装推荐方法提高了推荐的准确性和个性化程度。能够满足用户的个性化需求，增强用户的购物体验和满意度，优化库存管理和营销策略，提高商业运营效率。
主权项：1.一种基于人工智能的电商平台个性化服装推荐方法，其特征在于，包括：收集用户基本信息和用户行为数据，构建用户画像；所述构建用户画像包括基于用户基本信息构建第一用户画像，基于用户行为数据构建第二用户画像；对电商平台商品进行特征提取，并与第一用户画像进行匹配，计算用户画像与商品综合特征向量的匹配度，基于匹配结果建立风格标签库进行分类；基于第二用户画像利用混合推荐算法生成个性化推荐结果，通过风格标签库更新个性化推荐结果，进行个性化服装推荐；所述计算用户画像与商品综合特征向量的匹配度表示为： 其中，表示余弦相似度，A表示用户画像向量，B表示商品综合特征向量，表示用户画像向量的范数，表示商品综合特征向量的范数，表示调整后的商品综合特征向量，表示商品综合特征向量的均值，S表示协方差矩阵，表示初步匹配商品的数量，表示第个初步匹配商品的调整后商品综合特征向量，表示第个初步匹配商品调整后商品综合特征向量与均值的差的转置，表示马氏距离，表示用户画像向量与调整后商品综合特征向量的差的转置，表示协方差矩阵的逆矩阵。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 厦门理工学院 一种基于人工智能的电商平台个性化服装推荐方法及系统
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