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申请/专利权人：北京元素起点科技有限公司

摘要：本申请公开了一种基于互联网的电商在线直播方法，涉及电商直播技术领域，包括：采集用户在电商平台的行为数据；建立MySQL数据库，存储采集的用户的行为数据；利用监督学习算法，基于采集的用户的行为数据和商品ID数据，构建并训练用户的商品ID偏好模型，生成用户的多维画像；基于TensorFlow机器学习框架，构建多层协同过滤的神经网络模型，利用生成的用户的多维画像训练构建的多层协同过滤的神经网络模型；利用训练后的多层协同过滤的神经网络模型，根据用户的实时请求，生成针对用户的商品ID推荐列表。针对现有技术中电商推荐方案同质化的问题，本申请，通过用户特征与商品特征对齐等，提高了互联网的电商在线直播中针对用户的多方案差异性推荐。

主权项：1.一种基于互联网的电商在线直播方法，包括：采集用户在电商平台的行为数据；建立MySQL数据库，存储采集的用户的行为数据；利用监督学习算法，基于采集的用户的行为数据和商品ID数据，构建并训练用户的商品ID偏好模型，生成用户的多维画像；基于TensorFlow机器学习框架，构建多层协同过滤的神经网络模型，利用生成的用户的多维画像训练构建的多层协同过滤的神经网络模型；利用训练后的多层协同过滤的神经网络模型，根据用户的实时请求，生成针对用户的商品ID推荐列表；生成针对用户的商品ID推荐列表，还包括：利用构建的多层协同过滤的神经网络模型，根据用户的实时请求，生成针对用户的第一推荐列表；在构建的多层协同过滤的神经网络模型的输出层后设置统计单元，统计单元包含多个计数器，通过商品ID映射的方式，统计各商品ID在多层协同过滤的神经网络模型中出现的总次数；根据统计单元统计的各商品ID出现的总次数，计算商品ID分布信息熵作为新颖度指标；当新颖度指标低于阈值时，构建基于Sklearn的随机森林算法冷启动推荐生成器；冷启动推荐生成器基于用户的多维画像，生成与用户的多维画像相匹配且未推荐的商品ID集合；将生成的商品ID集合与第一推荐列表进行拼接，生成第二推荐列表作为针对用户的商品ID推荐列表；生成与用户的多维画像相匹配且未推荐的商品ID集合，还包括：对商品ID数据进行编码，生成商品特征向量；利用基于Sklearn的OneHotEncoder对用户的行为数据进行编码，生成用户特征向量；根据用户特征向量和商品特征向量，计算用户和商品ID之间的匹配度；在冷启动生成器中构建基于Pybloom的布隆过滤器，布隆过滤器根据商品ID推荐列表，生成已推荐商品ID集S；冷启动推荐生成器从MySQL数据库中随机抽取商品ID作为候选集；布隆过滤器采用散列函数判断候选集中的商品ID是否在已推荐商品ID集S中；将匹配度高于阈值且不在已推荐商品ID集S中的商品ID，作为与用户的多维画像相匹配且未推荐的商品ID集合。

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