[发明专利]基于逻辑回归的电力积分商品推荐方法及系统在审
| 申请号： | 201910403096.9 | 申请日： | 2019-05-15 |
| 公开（公告）号： | CN110148023A | 公开（公告）日： | 2019-08-20 |
| 发明（设计）人： | 史玉良;张晖;管永明;吕梁;张洪涛;吕贺 | 申请（专利权）人： | 山大地纬软件股份有限公司 |
| 主分类号： | G06Q30/02 | 分类号： | G06Q30/02;G06Q30/06;G06Q50/06 |
| 代理公司： | 济南圣达知识产权代理有限公司 37221 | 代理人： | 黄海丽 |
| 地址： | 250102 山东*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本公开公开了基于逻辑回归的电力积分商品推荐方法及系统，包括：针对每一类用户获取有积分且曾用积分兑换过商品的正样本用户的最相关特征数据，还获取有积分且未用积分兑换过商品的负样本用户的最相关特征数据；采用逻辑回归算法，以正样本用户的最相关特征数据、负样本用户的最相关特征数据、以及积分兑换与否标签作为训练集数据，建立潜在客户预测模型；基于潜在客户预测模型，根据待预测用户的历史积分兑换记录，预测用户进行积分兑换的概率；对于概率大于设定阈值的用户，视为潜在的积分兑换用户，采用协同过滤算法为潜在的积分兑换用户推荐商品。 | ||
| 搜索关键词： | 积分兑换 特征数据 逻辑回归 潜在客户 商品推荐 预测模型 负样本 潜在的 正样本 算法 训练集数据 协同过滤 用户推荐 概率 预测 标签 记录 | ||
【主权项】：
1.基于逻辑回归的电力积分商品推荐方法，其特征是，包括：对用户进行聚类，获得不同的用户群体；针对每一类用户获取有积分且曾用积分兑换过商品的正样本用户的最相关特征数据，还获取有积分且未用积分兑换过商品的负样本用户的最相关特征数据；采用逻辑回归算法，以正样本用户的最相关特征数据、负样本用户的最相关特征数据、以及积分兑换与否标签作为训练集数据，建立潜在客户预测模型；基于潜在客户预测模型，根据待预测用户的历史积分兑换记录，预测用户进行积分兑换的概率；对于概率大于设定阈值的用户，视为潜在的积分兑换用户，采用协同过滤算法为潜在的积分兑换用户推荐商品。
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