CN106844787A - 一种为汽车行业寻找目标用户并匹配目标产品的推荐方法 - Google Patents
一种为汽车行业寻找目标用户并匹配目标产品的推荐方法 Download PDFInfo
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Abstract
本发明涉及计算机技术中的数据处理及推荐，其公开了一种为汽车行业寻找目标用户并匹配目标产品的推荐方法，自动向具有购买意向的目标用户推荐相应汽车产品，从而降低公司营销成本。该方法可以概括为：a.数据的预处理阶段主要是了解并分析系统的任务，然后通过数据清理、集成、简化等步骤，降低原始数据的维数，从而生成供预测阶段使用的目标数据。b.预测阶段主要是根据关联规则发现具有购买意愿的目标用户，然后通过获取目标用户的网上检索记录挖掘或者通过问卷调查的方式了解目标用户相应的属性偏好获得属性向量，最后采用协同过滤算法利用用户‑属性评分矩阵计算用户之间的相似度，从而基于相似度给出预测结果。c.评价阶段对预测结果进行评价。本发明适用于汽车产品推荐。
Description
技术领域
本发明涉及计算机技术中的数据处理及推荐，具体涉及一种为汽车行业寻找目标用户并匹配目标产品的推荐方法。
背景技术
随着网络技术、信息技术和计算机技术飞速发展，早在2010年，全球就进入了大数据时代。那么，如何准确地发现用户的购买偏好并向其进行推荐是本发明的重点。专利CN1629884A提出了一种基于模糊逻辑的信息推荐方法，将目标商品与用户历史消费相匹配，然后输出目标用户对该件商品的兴趣度。该发明能够运用于电视节目、购物和互联网信息的推荐。专利201310433589收集用户偏好信息，然后根据用户的偏好信息找到相似的用户或者物品，最后计算推荐并将结果展示给消费者。
但是，汽车行业不同于一般的零售商品，普通用户不会频繁购买汽车，也就是说任意两个用户可能没有共同的评分项，因此，传统推荐算法可能没有办法发现相似用户。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是：提出一种为汽车行业寻找目标用户并匹配目标产品的推荐方法，自动向具有购买意向的目标用户推荐相应汽车产品，从而降低公司营销成本。
本发明解决上述技术问题所采用的方案是：
一种为汽车行业寻找目标用户并匹配目标产品的推荐方法，包括以下步骤：
a.数据预处理阶段：收集用户特征信息、搜索信息和汽车销售信息，经过预处理后存储至目标数据库中；
b.预测阶段：基于关联规则选择目标用户，基于协同过滤方法对用户的偏好进行预测；
c.评价及推荐阶段：对预测结果进行评价，若用户对评价结果满意，则向用户推荐预测的相应类型车辆，若用户对评价结果不满意，则返回步骤b，给出其它预测结果，然后进入步骤c，对预测结果进行评价。
作为进一步优化，所述用户特征信息、搜索信息和汽车销售信息中包含的属性指标包括：用户名称、性别、职业、婚姻状况、一天内浏览汽车网站的次数、每天停留在汽车网站上的时间、在汽车网站上的搜索行为、每款汽车对应的属性信息、收入状况、购车与否。
作为进一步优化，步骤a中，所述经过预处理包括：利用深度学习的方法对缺失数据进行填补，对于类别型数据则可以直接将其映射为新的布尔型数据(如性别可以直接映射成S1，S2，分别代表男和女)；对于数值型数据(如年龄等)，采用C均值模糊分类法将其划分为多个类，产生隶属度矩阵。
作为进一步优化，步骤b中，所述基于关联规则选择目标用户，基于协同过滤对用户的偏好进行预测，具体包括：
基于目标数据库中的数据，根据关联规则发现具有购买意愿的用户作为目标用户，然后通过获取目标用户的网上检索记录挖掘目标用户相应的属性偏好或者通过问卷调查的方式了解目标用户相应的属性偏好，并构建属性向量，最后采用协同过滤算法利用用户-属性评分矩阵计算用户之间的相似度，从而基于相似度给出预测结果。
作为进一步优化，步骤b中，所述根据关联规则发现具有购买意愿的用户作为目标用户，具体包括：首先检索出目标数据库中的所有频繁项集，然后利用频繁项集构造出满足最小信任度的关联规则，根据该关联规则输出具有购买意愿的目标用户。
作为进一步优化，步骤b中，采用协同过滤算法利用用户-属性评分矩阵计算用户之间的相似度，从而基于相似度给出预测结果，具体包括：
首先构建已购买汽车的用户的用户-属性评分矩阵，然后利用皮尔森相关系数或者余弦相似度为活跃的目标用户找出k个最相似的用户形成用户邻居集合，在相似度的计算过程中，每个用户都被看成是一个n维向量，用户之间的相似度通过向量之间的相似度表示。
作为进一步优化，所述用户-属性评分矩阵中确定的属性包括：价格、品牌、级别、变速箱、轴距、排量、气缸数、厂商品牌等参数。
作为进一步优化，步骤b中，所述基于相似度给出预测结果，具体包括：
基于计算出来的相似度，推荐与目标用户相似度最高的N位用户购买的车型。
作为进一步优化，步骤c中，所述对预测结果进行评价时，采用预测准确性评价指标为平均绝对误差MAE和根均方误差RMSE，公式分别是：
其中，rui和分别是用户u对项目i的实际评分和预测评分，n表示待预测项目的个数；这两项指标的值越小表示预测的准确性越高。
作为进一步优化，步骤c还包括：在向用户推荐预测的相应类型车辆后，通过推荐准确性评价指标来评价推荐的准确性，所述推荐准确性评价指标包括准确率Precision和召回率Recall，其中
计算的结果越大，则表示推荐的准确性越高。
本发明的有益效果是：
借助关联规则，能够自动发现有购买意愿的目标用户，并对这些目标用户进行问卷调查，构建目标用户的属性向量，并通过协同过滤机制计算目标用户属性与历史用户评分矩阵的相似度，从而基于相似度来推荐相应商品，以降低公司营销成本。
附图说明
图1为推荐系统框架图；
图2为数据预处理示意图；
图3为预测、推荐流程图。
具体实施方式
本发明旨在提出一种为汽车行业寻找目标用户并匹配目标产品的推荐方法，自动向具有购买意向的目标用户推荐相应汽车产品，从而降低公司营销成本。
本发明中的推荐方法基于如图1所示的推荐系统构架实现：
历史数据库提供原始数据，通过对原始数据清理、集成、简化等步骤，降低原始数据的维数，从而生成供预测阶段使用的目标数据，存储至目标数据库中，在目标数据库中基于关联规则提取出目标用户，匹配相应的推荐模型输出预测的推荐结果，然后对预测的推荐结果进行评价，如果评价结果满意则向用户推荐相应商品，如果评价结果不满意，则重新匹配推荐模型输出其它预测的推荐结果，此外，还可以设置反馈机制，如果推荐失败，可以修改推荐模型，在推荐成功后将信息录入销售数据库。
下面对本发明中的推荐方法流程进行具体阐述：
1、数据预处理阶段：首先收集用户特征信息，搜索信息和汽车销售信息，然后利用深度学习的方法对缺失数据进行填补，对于类别型数据则可以直接将其映射为新的布尔型数据；对于数值型数据，采用C均值模糊分类法将其划分为多个类，产生隶属度矩阵。数据预处理流程如图2所示。
属性指标包括：用户名称、性别(男、女)、职业(非体力劳动、少量体育劳动、体力劳动)、婚姻(已婚、未婚)、一天内浏览汽车网站的次数(利用c均值模糊分类将该属性分为三类)、每天停留在汽车网站上的时间(利用c均值模糊分类将该属性分为三类…)、在汽车网站上的搜索行为(浏览车款，浏览车系，比价等)、每款汽车对应的属性信息、收入(利用c均值模糊分类将该属性分为三类)、购车与否(是、否)。
2、预测阶段：如图3所示，基于目标数据库中的数据，根据关联规则发现具有购买意愿的目标用户，然后通过获取目标用户的网上检索记录挖掘目标用户相应的属性偏好或者通过问卷调查的方式了解目标用户相应的属性偏好，然后采用协同过滤算法计算目标用户的属性向量与已购车用户的评分矩阵之间的相似度，从而基于相似度给出预测结果；
其中，所述根据关联规则发现具有购买意愿的目标用户具体包括：首先检索出目标数据库中的所有频繁项集，然后利用频繁项集构造出满足最小信任度的关联规则，根据该关联规则输出具有购买意愿的目标用户。具体操作为：首先扫描一次布尔矩阵，矩阵中的每一行代表事务，矩阵中的列代表项目。I代表属性，T代表用户。其次扫描矩阵形成频繁1-项集L1,删除属性集小于支持度的列。然后形成候选项集，即将两个属性进行组合，计算其支持度。再与设定好的最小支持度比较，小于的话删除该用户(行)。形成2-项集L2。以此类推直到第k项集中每一项的支持度都大于或者等于最小支持度。那么我们就找到了所有频繁项集。
在计算相似度之前，首先构建已购汽车用户的用户-属性评分矩阵。其中属性包括价格、品牌、级别、变速箱、轴距、排量、气缸数、厂商品牌等参数。然后通过获取目标用户的网上检索记录挖掘目标用户相应的属性偏好或者通过问卷调查的方式了解目标用户相应的属性偏好，构建属性向量，接着利用皮尔森相关系数或者余弦相似度为活跃用户找出k个最相似的用户(用户邻居集合)，在相似度的计算过程中，每个用户都被看成是一个n维向量(Cn表示项目的个数)，用户之间的相似度就通过向量之间的相似度表示。最后，基于计算出来的相似度，推荐与目标用户相似度最高的N位用户购买的车型。
3、评价及推荐阶段：对预测结果进行评价，若用户对评价结果满意，则向用户推荐预测的相应类型车辆，若用户对评价结果不满意，则返回步骤2，给出其它预测结果，然后进入步骤3，对预测结果进行评价。
对预测结果进行评价，推荐算法的评价主要包括预测准确性、推荐准确性两个方面。常用的预测准确性指标为平均绝对误差(MAE)和根均方误差(RMSE)，公式分别是：
其中，rui和分别是用户u对项目i的实际评分和预测评分，n表示待预测项目的个数。这两项指标的值越小表示预测的准确性越高。
在对目标用户进行产品推荐后，需要对推荐的准确性进行评价，本发明通过推荐准确性评价指标来评价推荐的准确性，所述推荐准确性评价指标包括准确率Precision和召回率Recall，其中
计算的结果越大，则表示推荐的准确性越高。
Claims (10)
1.一种为汽车行业寻找目标用户并匹配目标产品的推荐方法，其特征在于，包括以下步骤：
a.数据预处理阶段：收集用户特征信息、搜索信息和汽车销售信息，经过预处理后存储至目标数据库中；
b.预测阶段：基于关联规则选择目标用户，基于协同过滤方法对用户的偏好进行预测；
c.评价及推荐阶段：对预测结果进行评价，若用户对评价结果满意，则向用户推荐预测的相应类型车辆，若用户对评价结果不满意，则返回步骤b，给出其它预测结果，然后进入步骤c，对预测结果进行评价。
2.如权利要求1所述的一种为汽车行业寻找目标用户并匹配目标产品的推荐方法，其特征在于，所述用户特征信息、搜索信息和汽车销售信息中包含的属性指标包括：用户名称、性别、职业、婚姻状况、一天内浏览汽车网站的次数、每天停留在汽车网站上的时间、在汽车网站上的搜索行为、每款汽车对应的属性信息、收入状况、购车与否。
3.如权利要求1所述的一种为汽车行业寻找目标用户并匹配目标产品的推荐方法，其特征在于，步骤a中，所述经过预处理包括：利用深度学习的方法对缺失数据进行填补，对于类别型数据则可以直接将其映射为新的布尔型数据；对于数值型数据，采用C均值模糊分类法将其划分为多个类，产生隶属度矩阵。
4.如权利要求1所述的一种为汽车行业寻找目标用户并匹配目标产品的推荐方法，其特征在于，步骤b中，所述基于关联规则选择目标用户，基于协同过滤对用户的偏好进行预测，具体包括：
基于目标数据库中的数据，根据关联规则发现具有购买意愿的用户作为目标用户，然后通过获取目标用户的网上检索记录挖掘目标用户相应的属性偏好或者通过问卷调查的方式了解目标用户相应的属性偏好，并构建属性向量，最后采用协同过滤算法利用用户-属性评分矩阵计算用户之间的相似度，从而基于相似度给出预测结果。
5.如权利要求4所述的一种为汽车行业寻找目标用户并匹配目标产品的推荐方法，其特征在于，步骤b中，所述根据关联规则发现具有购买意愿的用户作为目标用户，具体包括：首先检索出目标数据库中的所有频繁项集，然后利用频繁项集构造出满足最小信任度的关联规则，根据该关联规则输出具有购买意愿的目标用户。
6.如权利要求5所述的一种为汽车行业寻找目标用户并匹配目标产品的推荐方法，其特征在于，步骤b中，采用协同过滤算法利用用户-属性评分矩阵计算用户之间的相似度，从而基于相似度给出预测结果，具体包括：
首先构建已购买汽车的用户的用户-属性评分矩阵，然后利用皮尔森相关系数或者余弦相似度为活跃的目标用户找出k个最相似的用户形成用户邻居集合，在相似度的计算过程中，每个用户都被看成是一个n维向量，用户之间的相似度通过向量之间的相似度表示。
7.如权利要求6所述的一种为汽车行业寻找目标用户并匹配目标产品的推荐方法，其特征在于，所述用户-属性评分矩阵中确定的属性包括：价格、品牌、级别、变速箱、轴距、排量、气缸数、厂商品牌等参数。
8.如权利要求6所述的一种为汽车行业寻找目标用户并匹配目标产品的推荐方法，其特征在于，步骤b中，所述基于相似度给出预测结果，具体包括：
基于计算出来的相似度，推荐与目标用户相似度最高的N位用户购买的车型。
9.如权利要求8所述的一种为汽车行业寻找目标用户并匹配目标产品的推荐方法，其特征在于，步骤c中，所述对预测结果进行评价时，采用预测准确性评价指标为平均绝对误差MAE和根均方误差RMSE，公式分别是：
其中，rui和分别是用户u对项目i的实际评分和预测评分，n表示待预测项目的个数；这两项指标的值越小表示预测的准确性越高。
10.如权利要求9所述的一种为汽车行业寻找目标用户并匹配目标产品的推荐方法，其特征在于，步骤c还包括：在向用户推荐预测的相应类型车辆后，通过推荐准确性评价指标来评价推荐的准确性，所述推荐准确性评价指标包括准确率Precision和召回率Recall，其中
计算的结果越大，则表示推荐的准确性越高。
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