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摘要：本发明涉及图像数据处理技术领域，尤其是一种基于私域流量的店铺排序方法及系统，方法包括：获取私域流量数据，私域流量数据包括：用户通过扫描店铺展示的二维码完成平台注册的注册数据以及使用数据；基于用户通过扫描店铺展示的二维码完成平台注册的注册数据，确定各个店铺的第一评分；基于使用数据，确定用户的兴趣类型；基于用户的兴趣类型，确定各个店铺的第二评分；根据各个店铺的第一评分与第二评分，确定各个店铺的综合评分；根据各个店铺的综合评分，对各个店铺进行排序。本发明使得店铺排序结果更加准确，增强用户对于排序结果的信任程度，减少不必要的店铺流量时间，降低平台以及用户设备额外的处理资源消耗。

主权项：1.一种基于私域流量的店铺排序方法，其特征在于，包括：S1：获取私域流量数据，所述私域流量数据包括：用户通过扫描店铺展示的包含店铺标识的二维码完成平台注册的注册数据以及使用数据；S2：基于用户通过扫描店铺展示的二维码完成平台注册的注册数据，确定各个店铺的第一评分；S3：基于所述使用数据，确定用户的兴趣类型；S4：基于用户的兴趣类型，确定各个店铺的第二评分；S5：根据各个店铺的所述第一评分与所述第二评分，确定各个店铺的综合评分；S6：根据各个店铺的所述综合评分，对各个店铺进行排序；其中，在排序结果中，目标店铺置顶于首位，所述目标店铺为用户通过扫描该店铺的二维码完成平台注册的店铺；其中，所述S2具体为：根据以下公式，确定各个店铺的第一评分： 其中，表示第i个店铺的第一评分，ni表示在预设时长内通过第i个店铺展示的二维码完成平台注册的用户人数，N表示在所述预设时长内完成平台注册的总人数；其中，所述S3具体包括：S301：将所述使用数据随机打乱后结构化处理为多个数据样本；S302：将多个所述数据样本输入至支持向量机；S303：基于支持向量机，确定对于各个数据样本的兴趣类型的判断结果；其中，所述S303具体包括：S3031：基于支持向量机，通过以下公式，确定对于各个数据样本的兴趣类型的判断结果： 其中，x表示数据样本，表示数据样本x通过支持向量机模型获得的兴趣类型判断结果，w表示权重，b表示偏置，表示将一个维度为的数据在权重w下与更高维空间之间作非线性变换，并使得下述目标函数最小： 其中，表示目标函数，表示支持向量机模型，表示模的二次方，表示损失函数，表示归一化，表示第j个数据样本，表示数据样本根据Chat-gpt或其他大语言模型对其兴趣类型的判断结果，表示数据样本通过支持向量机模型获得的兴趣类型判断结果，M表示数据样本的总个数；S3032：根据各个数据样本的兴趣类型的判断结果，统计用户对于各个兴趣类型的感兴趣因子： 其中，表示用户对于第k个兴趣类型的感兴趣因子，mk表示判断结果为对第k个兴趣类型感兴趣的数据样本个数，M表示数据样本的总个数；其中，所述S4具体包括：S401：获取各个店铺的经营范围；S402：根据各个店铺的经营范围，确定各个店铺属于的兴趣类型；S403：根据各个店铺属于的兴趣类型，将用户对于该兴趣类型的感兴趣因子作为各个店铺的第二评分： 其中，表示第i个店铺的第二评分，表示第i个店铺属于的兴趣类型，表示第i个店铺属于的兴趣类型的感兴趣因子。

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百度查询： 四川省菜蓝子科技有限公司 一种基于私域流量的店铺排序方法及系统