【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及电子商务，具体涉及基于大数据的电子商务数据推荐方法。
技术介绍
1、电子商务通过互联网技术，使得商家和消费者可以在虚拟空间中进行商品和服务的交流、购买和交付，由于平台产品种类繁多，在用户选择时，推荐系统根据用户的历史行为和兴趣，为每个用户量身定制推荐结果，提供个性化的购物体验。
2、现有的电子商务数据推荐方法，由于数据量较大，不使用大数据技术，导致分析响应时间长，用户行为与商品之间关系研究不全面，影响推荐服务的精准度，而且当用户行为产生变化时，推荐内容变化不够及时。
技术实现思路
1、为此，本专利技术提供基于大数据的电子商务数据推荐方法，以解决现有技术中的上述问题。
2、为了实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：
3、根据本专利技术的第一方面，基于大数据的电子商务数据推荐方法，包括以下步骤：
4、s1.在推荐系统中，数据管理模块利用大数据技术，对海量数据进行高效收集、存储和管理；
5、s2.利用文本挖掘技术，分析商品描述、用户评论等文本信息，提取关键信息数据用于推荐准备；
6、s3.使用大数据分布式计算方法，将提取的关键信息数据通过深度学习技术，构建深度神经网络，建立用户和商品之间的复杂关系；
7、s4.利用深度学习技术，将用户类型推荐、物品类型推荐、内容类型推荐和个性化推荐相结合，进行混合推荐；
8、s5.实时推荐服务对用户行为数据进行实时处理。
9、进一
10、进一步地，深度神经网络用于处理图像和序列数据，针对大规模数据，使用大数据分布式计算方法计算和模型训练深度神经网络。
11、进一步地，用户类型推荐是通过使用深度学习技术，分析用户行为数据，找到具有相似兴趣的用户群体，根据这些用户的喜好为目标用户进行推荐。
12、进一步地，物品类型推荐是通过使用深度学习技术，分析商品的相似性，向用户推荐与其过去喜欢的商品相似的商品。
13、进一步地，内容类型推荐是通过使用深度学习技术，分析商品的属性和用户的历史行为，建立商品的特征向量，通过匹配用户的兴趣和商品的特征进行推荐。
14、进一步地，个性化推荐是通过使用深度学习技术，基于用户行为数据构建准确的用户多方面特征描述和个性化建模，进行更精准的个性化推荐。
15、进一步地，混合推荐充分利用用户类型推荐、物品类型推荐、内容类型推荐和个性化推荐中不同方法的优势，使用大规模数据多次进行测试，对推荐系统进行优化。
16、进一步地，实时推荐服务对用户行为数据进行实时处理，基于大数据分析，实时监控用户反馈和行为，及时调整推荐策略和模型，使用流式处理技术对数据进行实时分析和挖掘。
17、本专利技术具有如下优点：实时推荐服务对用户行为数据进行实时处理，基于大数据分析，实时监控用户反馈和行为，及时调整推荐策略和模型，使用流式处理技术对数据进行实时分析和挖掘。
18、上述实施例达到的技术效果为：利用大数据技术，将海量用户行为数据、商品信息、用户反馈等多种数据进行高效快速地收集、存储和管理，在用户和商品之间的复杂关系的研究中，使用大数据分布式计算方法计算和模型训练深度神经网络，能够提高计算效率和处理速度，利用大规模数据训练的，能够挖掘用户行为和商品之间更深层次的关联，基于大数据分析，实时监控用户反馈和行为，及时调整推荐策略和模型，使得推荐系统能够及时响应用户的行为和兴趣变化，随着用户行为和商品信息的变化，动态更新标记特征，提高推荐的准确性，使推荐系统保持高效性和适应性，这样的推荐系统可以更好地理解用户需求、提供精准的推荐服务，提升用户体验和商业价值。
本文档来自技高网...【技术保护点】
1.基于大数据的电子商务数据推荐方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1的基于大数据的电子商务数据推荐方法，其特征在于：数据管理模块收集来自网站浏览、搜索记录、购买行为、社交媒体等多个渠道的数据，利用大数据技术，将其中海量用户行为数据、商品信息、用户反馈等多种数据进行高效收集、存储和管理，清洗和预处理原始数据。
3.根据权利要求1的基于大数据的电子商务数据推荐方法，其特征在于：深度神经网络用于处理图像和序列数据，针对大规模数据，使用大数据分布式计算方法计算和模型训练深度神经网络。
4.根据权利要求1的基于大数据的电子商务数据推荐方法，其特征在于：用户类型推荐是通过使用深度学习技术，分析用户行为数据，找到具有相似兴趣的用户群体，根据这些用户的喜好为目标用户进行推荐。
5.根据权利要求1的基于大数据的电子商务数据推荐方法，其特征在于：物品类型推荐是通过使用深度学习技术，分析商品的相似性，向用户推荐与其过去喜欢的商品相似的商品。
6.根据权利要求1的基于大数据的电子商务数据推荐方法，其特征在于：内容类型推荐是通过使
7.根据权利要求1的基于大数据的电子商务数据推荐方法，其特征在于：个性化推荐是通过使用深度学习技术，基于用户行为数据构建准确的用户多方面特征描述和个性化建模，进行更精准的个性化推荐。
8.根据权利要求1的基于大数据的电子商务数据推荐方法，其特征在于：混合推荐充分利用用户类型推荐、物品类型推荐、内容类型推荐和个性化推荐中不同方法的优势，使用大规模数据多次进行测试，对推荐系统进行优化。
9.根据权利要求1的基于大数据的电子商务数据推荐方法，其特征在于：实时推荐服务对用户行为数据进行实时处理，基于大数据分析，实时监控用户反馈和行为，及时调整推荐策略和模型，使用流式处理技术对数据进行实时分析和挖掘。
...【技术特征摘要】
1.基于大数据的电子商务数据推荐方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1的基于大数据的电子商务数据推荐方法，其特征在于：数据管理模块收集来自网站浏览、搜索记录、购买行为、社交媒体等多个渠道的数据，利用大数据技术，将其中海量用户行为数据、商品信息、用户反馈等多种数据进行高效收集、存储和管理，清洗和预处理原始数据。
3.根据权利要求1的基于大数据的电子商务数据推荐方法，其特征在于：深度神经网络用于处理图像和序列数据，针对大规模数据，使用大数据分布式计算方法计算和模型训练深度神经网络。
4.根据权利要求1的基于大数据的电子商务数据推荐方法，其特征在于：用户类型推荐是通过使用深度学习技术，分析用户行为数据，找到具有相似兴趣的用户群体，根据这些用户的喜好为目标用户进行推荐。
5.根据权利要求1的基于大数据的电子商务数据推荐方法，其特征在于：物品类型推荐是通过使用深度学习技术，分析商品的相似性，向用户推荐与其过...
【专利技术属性】
技术研发人员：高良伟，张俊霞，林苑琼，张志江，林坤通，
申请(专利权)人：深圳市雅棉居品数据股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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