[发明专利]合约机的推荐方法及推荐系统

权利要求书

1.一种合约机的推荐方法，其特征在于，包括：

获取当前用户的特征信息；

获取多种合约机中每一种合约机的特征信息；

将所述当前用户的特征信息和所述每一种合约机的特征信息输入至因子分解机模型中，得到目标特征；

将所述目标特征输入至分类模型，得到所述当前用户订购所述每一种合约机的概率；所述分类模型为逻辑回归模型；

根据所述当前用户订购所述每一种合约机的概率生成合约机推荐列表；

显示所述合约机推荐列表；

所述方法还包括：

获取历史用户群体中每个用户的特征信息；

获取所述历史用户群体中每个第二类用户历史购买的合约机的特征信息；

计算所述历史用户群体中每个第一类用户的特征信息与所述历史用户群体中每个第二类用户的特征信息之间的相似度，所述第一类用户是指不存在合约机历史购买信息的用户，所述第二类用户是指存在合约机历史购买信息的用户；

将所述历史用户群体中的目标用户历史购买的合约机的特征信息作为所述第一类用户历史购买的合约机的特征信息，所述目标用户是指与所述第一类用户相似度大于或等于相似度阈值的第二类用户；

将所述历史用户群体中每个用户的特征信息与所述每个用户对应的合约机的特征信息输入所述因子分解机模型，并将所述因子分解机模型输出的特征输入所述逻辑回归模型，对所述因子分解机模型和所述逻辑回归模型进行训练。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，将所述历史用户群体中的目标用户历史购买的合约机的特征信息作为所述每个第一类用户历史购买的合约机的特征信息，所述目标用户为与所述第一类用户相似度最大的第二类用户。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

获取热销裸机的特征信息，所述热销裸机是指销售量超过阈值的裸机；

获取所述热销裸机的购买用户的特征信息；

将所述热销裸机的特征信息和所述热销裸机的购买用户的特征信息输入至所述因子分解机模型，并将所述因子分解机模型输出的特征输入所述逻辑回归模型，对所述因子分解机模型和所述逻辑回归模型进行训练。

4.根据权利要求1至3中任一项所述的方法，其特征在于，用户的特征信息包括以下信息中的一种或多种：年龄、性别、所属地域、薪资和职业。

5.根据权利要求1至3中任一项所述的方法，其特征在于，合约机的特征信息包括以下信息中的一种或多种：品牌、型号、内存容量、屏幕大小、颜色、价格和套餐内容。

6.一种合约机的推荐系统，其特征在于，包括用于实现权利要求1至5中任一项所述的方法的各个功能模块。

7.一种计算机可读介质，其特征在于，所述计算机可读介质存储用于计算机执行的程序代码，该程序代码包括用于实现如权利要求1至5中任一项所述的方法的指令。