公开(公告)号：CN115439152A

公开(公告)日：2022-12-06

申请号：CN202211078033.9

申请日：2022-09-05

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 刘宴兵 ,  朱宇 ,  万鑫 ,  黄于洋 ,  杨劲松 ,  李茜 ,  李暾 ,  卢星宇 ,  王蓉 ,  肖云鹏 ,  刘红

IPC: G06Q30/02 ,  G06F16/26 ,  G06F17/16 ,  G06N3/04

Abstract: 本发明属于互联网应用技术领域，具体涉及一种商品转化率预测方法，包括：通过电商平台获取原始数据，并根据原始数据计算得到用户商品交互特征；将用户商品交互特征输入多任务商品预测模型对多任务商品预测模型进行训练；获取目标用户和目标商品的属性信息，并计算目标用户商品交互特征，将目标用户商品交互特征输入训练好的多任务商品预测模型预测得到目标用户对目标商品的预测转化率、目标用户对目标商品的预测点击转化率、目标用户对目标商品的预测延迟转化率，利用EM算法得到目标用户对目标商品的最终转化率，本发明能够准确的预测商品的转化率，根据最终转化率精确的向用户推荐商品，提高平台的成交量，节约用户的浏览时间。

公开(公告)号：CN115293812A

公开(公告)日：2022-11-04

申请号：CN202210967561.3

申请日：2022-08-12

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 肖云鹏 ,  黄于洋 ,  李暾 ,  王蓉 ,  贾朝龙 ,  陶禹冲 ,  朱宇

IPC: G06Q30/02 ,  G06Q30/06 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明属于互联网应用技术领域，具体涉及一种基于长短期兴趣的电商平台会话感知推荐预测方法，包括获取在线数据，数据包括用户的基本信息、物品的基本信息以及用户行为的会话序列；通过获取的在线数据，提取用户行为和用户偏好，并构建用户长期兴趣集；通过兴趣匹配从用户长期兴趣集中获取用户在当前阶段的短期兴趣；构建预测模型，将用户在一个会话的点击序列，即物品输入，以及用户在当前阶段的短期兴趣作为输入，预测模型输出预测物品并进行推荐；本发明不仅能够有效挖掘用户行为序列中的用户长短期兴趣信息，更精确的表达用户兴趣偏好，同时能够提升电商平台的推荐准确性。

公开(公告)号：CN115293815A

公开(公告)日：2022-11-04

申请号：CN202210979506.6

申请日：2022-08-16

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 陶禹冲 ,  肖云鹏 ,  黄于洋 ,  曾聪 ,  陈龙 ,  李暾 ,  王蓉

IPC: G06Q30/02 ,  G06K9/62 ,  G06N5/02

Abstract: 本发明属于网络对齐领域，具体涉及一种基于用户商品兴趣的跨平台电商用户对齐方法；该方法包括：获取不同电商平台的用户数据；根据用户数据构建原始普图；对原始普图进行对偶超图转换和边缘剪枝处理，得到用户商品关系图；根据用户商品关系图计算商品的特征投影；根据商品的特征投影计算用户兴趣特征向量；根据用户商品关系图对用户基本属性数据进行处理，得到用户属性特征向量；对用户兴趣特征向量和用户属性特征向量进行融合，得到用户信息表示；根据用户信息表示进行信息匹配，得到两电商平台的用户对齐结果；本发明对齐准确性高，有助于电商平台对用户进行商品推荐，实用性高。