[发明专利]一种推荐现金商品的方法、装置、设备及存储介质在审
| 申请号： | 201710864943.2 | 申请日： | 2017-09-22 |
| 公开（公告）号： | CN107578332A | 公开（公告）日： | 2018-01-12 |
| 发明（设计）人： | 吴志坚 | 申请（专利权）人： | 深圳乐信软件技术有限公司 |
| 主分类号： | G06Q40/02 | 分类号： | G06Q40/02;G06Q30/06;G06Q30/02 |
| 代理公司： | 北京品源专利代理有限公司11332 | 代理人： | 孟金喆 |
| 地址： | 518000 广东省深圳市南山区*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种推荐现金商品的方法、装置、设备及存储介质。该方法包括获取多名用户购买的现金商品所构成的多个预先确定的正样本和负样本；将预设的用户特征信息对应配置于正样本和负样本并生成目标训练集；采用二元分类器算法，根据目标训练集，对预设的数学模型进行训练，得到训练模型；获取待预测用户的用户特征信息，将用户特征信息作为输入变量输入训练模型，输出待预测用户对应的现金商品的排序结果。本发明实施例解决了向用户推荐的现金商品与用户实际购买的现金商品偏离较大的问题，实现了推荐准确度及盈利的提高和用户体验的改善。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 推荐 现金 商品 方法 装置 设备 存储 介质 | ||
【主权项】：
一种推荐现金商品的方法，其特征在于，包括：获取多名用户购买的现金商品所构成的多个预先确定的正样本和负样本；将预设的用户特征信息对应配置于所述正样本和所述负样本并生成目标训练集；采用二元分类器算法，根据所述目标训练集，对预设的数学模型进行训练，得到训练模型；获取待预测用户的用户特征信息，将所述用户特征信息作为输入变量输入所述训练模型，输出所述待预测用户对应的现金商品的排序结果。
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