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一种基于用户主观偏差的捆绑包购买偏好预测方法及系统

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本发明提供一种基于用户主观偏差的捆绑包购买偏好预测方法及系统，包括：获取输入数据，并根据所述输入数据计算目标商品与捆绑包的关联性矩阵；基于所述关联性矩阵计算捆绑包与目标商品关联概率；利用所述关联概率计算目标用户的主观偏差；根据所述主观偏差，计算所述目标用户从目标商品或包含所述目标商品的捆绑包的交易价格中获得的感知收益；根据感知收益计算商品和捆绑包的效用，并根据所述效用预测用户选择所述目标商品或选择所述捆绑包的概率。本发明解决了现有偏好模型难以应对用户主观偏差的问题，实现准确预测用户对捆绑包的购买偏好、提升预测准确率。

著录项

  • 公开/公告号CN114820107A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2022-07-29

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 清华大学;

    申请/专利号CN202210331727.2

  • 发明设计人 赵虹;李清明;

    申请日2022-03-30

  • 分类号G06Q30/06;G06Q30/02;

  • 代理机构北京路浩知识产权代理有限公司;

  • 代理人吴勇涛

  • 地址 100084 北京市海淀区双清路30号清华大学清华园北京100084-82信箱

  • 入库时间 2023-06-19 16:28:30

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