[发明专利]一种电商平台的推荐方法及系统有效
| 申请号： | 201910973429.1 | 申请日： | 2019-10-14 |
| 公开（公告）号： | CN110956528B | 公开（公告）日： | 2022-11-04 |
| 发明（设计）人： | 杨森彬;张小波 | 申请（专利权）人： | 广东工业大学 |
| 主分类号： | G06Q30/06 | 分类号： | G06Q30/06 |
| 代理公司： | 广东广信君达律师事务所 44329 | 代理人： | 杨晓松 |
| 地址： | 510062 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种电商平台的推荐方法及系统，所述方法将第一预测算法、第二预测算法作为Stacking算法的初级学习器对训练集进行预测，得到两个预测数据集；选取多个强特征，求出训练集中所述强特征对应的多组权重向量，分别对两个预测数据集进行赋权，得到对应的预测数据集，用这些数据集分别训练次级学习器，得到对应的多个训练模型；利用多个训练模型对待预测数据集进行预测，将多个训练模型预测结果的平均值作为最终的预测结果。本发明弥补了之前模型研究的不足，提高电商平台对顾客购买概率的预测准确度，模型效果更优，使模型在电商平台使用范围更广，更容易泛化和推广。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 平台 推荐 方法 系统 | ||
【主权项】：
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