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申请/专利权人：深圳市卡牛科技有限公司

摘要：本发明实施例公开了一种商品推荐方法、系统、设备及介质。该方法包括：获取用户的历史数据，经过预处理得到用户特征数据；将用户特征数据进行编码处理和特征拼接处理，得到第一用户特征向量；将第一用户特征向量经过两个全连接层后转换成预设长度的第二用户特征向量；对第二用户特征向量进行增量聚类，以将第二用户特征向量对应的用户分至不同的簇；获取每个簇的所有用户的偏好集合；将偏好集合推荐给对应簇内的所有用户。通过获取用户的历史数据分析用户特征，将用户特征处理为预设长度的特征向量进行增量聚类，得到相似用户的偏好集合并推荐给相关用户，解决推荐商品的转换率较低的问题，实现提高推荐商品的准确性和转换率的效果。

主权项：1.一种商品推荐方法，其特征在于，包括：获取用户的历史数据，经过预处理得到用户特征数据；将所述用户特征数据进行编码处理和特征拼接处理，得到第一用户特征向量；将所述第一用户特征向量经过两个全连接层后转换成预设长度的第二用户特征向量；对所述第二用户特征向量进行增量聚类，以将所述第二用户特征向量对应的用户分至不同的簇；获取每个簇的所有用户的偏好集合；将所述偏好集合推荐给对应簇内的所有用户；所述获取每个簇的用户的偏好集合，包括：获取一个簇的每个用户产生的商品信息，形成偏好预集合；判断所述偏好预集合中的商品数量是否大于预设数量；若所述商品数量大于预设数量，则对所述偏好预集合中的商品进行排序，并依次选取预设数量的商品形成偏好集合；若所述商品数量不大于预设数量，则确定所述偏好预集合为所述偏好集合；所述若所述商品数量大于预设数量，则对所述偏好预集合中的商品进行排序，并依次选取预设数量的商品形成偏好集合，包括：当所述偏好预集合的商品数量大于预设数量时，将所述偏好预集合中的商品按照点击和购买次数进行降序排序，并依次选取预设数量的商品形成偏好集合；所述对所述第二用户特征向量进行增量聚类，以将所述第二用户特征向量对应的用户分至不同的簇，包括：采用聚类算法对所述第二用户特征向量进行预聚类；保存预聚类的聚类中心和类标签；获取用户新增的特征向量，并计算到各个所述聚类中心的距离；将所述新增的特征向量对应的用户分到距离最近的聚类中心；更新每个类的聚类中心。

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百度查询： 深圳市卡牛科技有限公司 一种商品推荐方法、系统、设备及介质