CN114943573A - 一种基于零售SaaS平台用户画像的构建方法、系统及存储介质 - Google Patents

一种基于零售SaaS平台用户画像的构建方法、系统及存储介质 Download PDF

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CN114943573A
CN114943573A CN202210321906.8A CN202210321906A CN114943573A CN 114943573 A CN114943573 A CN 114943573A CN 202210321906 A CN202210321906 A CN 202210321906A CN 114943573 A CN114943573 A CN 114943573A
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Aiyouzhi Information Technology Suzhou Co ltd
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Abstract

本发明提供一种基于零售SaaS平台用户画像的构建方法、系统、存储介质及电子设备，获取商品信息、用户信息，对用户属性行为进行画像，建立用户特征矩阵，建立商品特征矩阵，计算商品关联度以及用户兴趣度，生成第一推荐列表，计算用户兴趣度排名在阈值范围内中每个商品的商品特征矩阵中特征值与当前用户的用户特征矩阵中特征值的相似度，根据相似度对商品进行排序，选取相似度满足阈值的商品进行展示。本发明通过对商品关联度进行多层卷积运算后再进行用户兴趣度计算，将商品关联度与用户兴趣度紧密关联，提高了用户兴趣度商品搜索的精度。

Description

一种基于零售SaaS平台用户画像的构建方法、系统及存储 介质
技术领域
本发明涉及软件SaaS平台技术领域，特别是涉及一种基于零售SaaS平台用户画像的构建方法、系统及存储介质。
背景技术
大数据时代的经济环境发生了巨大变化，环境的变化促使顾客需求更加动态、多维。分实现顾客价值，满足时代发展要求，我国零售企业价值创造机制亟需优化。大数据时代的到来，意味着企业生产经营方式的根本变革，而零售行业作为服务业的重要支柱行业，需要对市场变化和用户需求及时做出反应，提升运营效率。如何有效利用大数据资源，进而实现企业价值增值就成了当前每个零售企业迫切需要解决的问题。
现有技术中，通过用户画像来实现精准营销，然而现有的用户画像的实现方式并不能很精确地获知用户感兴趣的产品。
发明内容
有鉴于此，本发明提供一种基于零售SaaS平台用户画像的构建方法、系统及存储介质，根据零售SaaS大数据信息，进行用户画像与商品画像分析，建立用户特征矩阵与商品特征矩阵，根据用户历史行为信息，进行关联度、兴趣度计算，利用特征值计算算法，实现特征值相似度计算，实现精准的商品推送服务，提升了客户需求预算精度。
第一方面，本发明实施例提供一种基于零售SaaS平台用户画像的构建方法，包括：
步骤101，获取商品信息、用户信息；
步骤102，对用户属性行为进行画像，建立用户特征矩阵；
步骤103，建立商品特征矩阵；
步骤104，计算商品关联度以及用户兴趣度，生成第一推荐列表；
步骤105，计算第一推荐列表中用户兴趣度排名在阈值范围内中每个商品的商品特征矩阵中特征值与当前用户的用户特征矩阵中特征值的相似度；
步骤106，根据相似度对商品进行排序，选取相似度满足阈值的商品进行展示。
进一步地，所述建立用户特征矩阵具体为：
建立用户特征矩阵YS(a,b,c,d,e,f)，其中，S表示用户身份编号，a为用户性别信息，b为用户年龄，c为用户常用地址位置经纬度距离北京市中心经纬度的偏离度，d为该用户购买最多的商品属性类型编号数值，e为该用户收藏最多的商品属性类型编号数值，f为用户特征值；
其中，用户特征值f计算方式如下：
f＝w1*a+w2*b+w3*c+w4*d+w5*e
其中，w1，w2，w3，w4，w5取值范围为0到1。
进一步地，所述建立商品特征矩阵具体为：
建立商品特征矩阵WB(a1,b1,c1,d1,e1,f1)，
其中，B表示商品的编号，a1表示该商品的购买用户性别为男的概率，b1为购买此商品的用户的平均年龄，c1为该商品所在位置经纬度距离北京市中心经纬度的偏离度信息，d1为该商品属性类型编号数值，e1与自身相似度最高的商品属性类型编号数值，f1为商品特征值；
所述用户特征值f1计算方式如下：
f1＝w6*a1+w7*b1+w8*c1+w9*d1+w10*e1
其中w6，w7，w8，w9，w10取值范围为0到1。
进一步地，所述计算商品关联度具体为：
计算当前用户所购买商品i与其他所有商品的商品关联度gij：
Figure BDA0003572073450000031
其中，gij表示商品i与商品j之间的关联度，其中T(i)∩T(j)表示SaaS平台中所有购买单笔记录中既购买商品i又购买商品j的发生概率；T(i)表示SaaS平台中所有购买单笔记录中只购买商品i的发生概率；T(j)表示SaaS平台中所有购买单笔记录中只购买商品j的发生概率；
进一步地，所述用户兴趣度计算具体为：
建立商品关联度矩阵KB(x，y，gij)，将商品按照关联度gij从大到小顺序装入所述商品关联度矩阵中；其中，B表示商品编号，x为商品在矩阵中的行，y为商品在矩阵的列；
采用卷积映射算法计算最优关联度商品矩阵，设置卷积核大小为3*3，卷积层为两层；
卷积核对于第一层卷积矩阵KB(x，y，gij)进行轮询计算，卷积核对于每次轮询覆盖范围内的3*3列子矩阵进行计算：
步骤1041，获取子矩阵的中心位置商品关联度信息；
步骤1042，计算中心位置商品周围商品的第一平均关联度；
具体地，采用以下公式计算中心位置商品周围商品的第一平均关联度g′：
Figure BDA0003572073450000032
其中，r为半径，中心点为中心位置商品，r＝1；gij表示小矩阵中每个商品的关联度；
步骤1043，将平均关联度赋值给中心位置商品关联度；
步骤1044，将计算后的中心位置商品关联度信息依次保存至第二层卷积矩阵；
将计算后的中心位置商品信息依次保存到到第二层卷积矩阵K2B(x，y，gij)对应的位置中；
卷积核对于第二层卷积矩阵K2B(x，y，gij)进行轮询计算，卷积核对于每次轮询覆盖范围内的3*3列子矩阵进行计算：
步骤1045，获取子矩阵的中心位置商品关联度信息；
步骤1046，计算中心位置商品周围商品的第二平均关联度；
具体地，采用以下公式计算中心位置商品周围商品的第二平均关联度g′：
Figure BDA0003572073450000041
其中，r为半径，中心点为中心位置商品，r＝1；g′ij表示小矩阵中每个商品的关联度；
步骤1047，将平均关联度赋值给中心位置商品关联度；
步骤1048，将计算后的中心位置商品关联度信息依次保存至第三层卷积矩阵；
将计算后的中心位置商品信息依次保存到到第三层卷积矩阵K3B(x，y，gij)对应的位置中。
进一步地，在获得第三层卷积矩阵后，还包括：
通过兴趣度公式计算当前用户对第三层卷积矩阵K3B(x，y，gij)中商品的兴趣度，计算公式如下：
Xhj＝gij*phj
其中，Xhj表示用户h对K3B(x，y，gij)中某一商品j的兴趣度；phj表示用户h对商品j的行为记录次数，行为次数是指在SaaS平台中该用户对j商品的购买、收藏、浏览、点赞、搜索历史行为次数总和；
根据Xhj值大小，选取排名前在用户兴趣度排名在阈值范围内的商品。
进一步地，当前用户执行购买操作时触发启动所述当前用户所购买商品i与其他所有商品的关联度计算。
另一方面，本发明还提供了一种基于零售SaaS平台用户画像的构建系统，所述系统包括：
获取模块201，用于获取商品信息、用户信息；
画像模块202，用于对用户属性行为进行画像，建立用户特征矩阵；
矩阵构建模块203，用于建立商品特征矩阵；
计算模块204，用于计算商品关联度以及用户兴趣度，生成第一推荐列表；
比较模块205，用于计算第一推荐列表中用户兴趣度排名在阈值范围内中每个商品的商品特征矩阵中特征值与当前用户的用户特征矩阵中特征值的相似度；
展示模块206，用于根据相似度对商品进行排序，选取相似度满足阈值的商品进行展示。
另一方面，本发明还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读的存储介质中存储有计算机程序，其中，所述计算机程序被设置为运行时执行权利要求1-7任一项所述的方法。
另一方面，本发明还提供了一种电子设备，所述电子设备包括存储器、处理器，所述存储器用于存储可执行指令；所述处理器用于运行所述存储器存储的可执行指令时，实现权利要求1-7任一项所述的方法。
本发明提供一种基于零售SaaS平台用户画像的构建方法、系统、存储介质及电子设备，获取商品信息、用户信息，对用户属性行为进行画像，建立用户特征矩阵，建立商品特征矩阵，计算商品关联度以及用户兴趣度，生成第一推荐列表，计算用户兴趣度排名在阈值范围内中每个商品的商品特征矩阵中特征值与当前用户的用户特征矩阵中特征值的相似度，根据相似度对商品进行排序，选取相似度满足阈值的商品进行展示。本发明通过对商品关联度进行多层卷积运算后再进行用户兴趣度计算，将商品关联度与用户兴趣度紧密关联，提高了用户兴趣度商品搜索的精度，在不增加硬件投入的基础上有效降低了用户画像生成的成本。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对本发明实施例的描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明用户画像的构建的程序流程图；
图2是本发明用户画像的构建的系统结构框图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例的附图，对本发明实施例的技术方案进行清楚、完整地描述。显然，所描述的实施例是本发明的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于所描述的本发明的实施例，本领域普通技术人员所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
本发明提出了一种基于零售SaaS平台用户画像的构建方法、系统及存储介质。
具体地，本发明的基于零售SaaS平台用户画像的构建方法，所述流程图如附图1所示。
具体地，所述方法包括：
步骤101，获取商品信息、用户信息；商品信息包括商品的编号、商品的购买用户性别、购买此商品的用户的年龄、商品所在位置经纬度、商品属性类型等。用户信息包括用户身份编号、用户性别信息、用户年龄、用户常用地址位置经纬度、用户购买商品信息，用户浏览商品信息等。
本步骤为信息采集，对SaaS零售平台中所有运行过程的商品信息、用户信息进行数据采集。
步骤102，对用户属性行为进行画像，建立用户特征矩阵；
具体地，对用户属性进行画像建立用户特征矩阵YS(a,b,c,d,e,f)，其中，S表示用户身份编号，a为用户性别信息，在程序实现的过程中赋值男性a＝1，女性a＝0。b为用户年龄，c为用户常用地址位置经纬度距离北京市中心经纬度(中心经纬度为北纬39°54′20″，东经116°25′29″)的偏离度，d为该用户购买最多的商品属性类型编号数值，e为该用户收藏最多的商品属性类型编号数值，f为用户特征值。
其中用户特征值f计算方式如下：
f＝w1*a+w2*b+w3*c+w4*d+w5*e
其中w1，w2，w3，w4，w5取值范围为0到1，初始化w1＝0.3，w2＝0.5，w3＝0.2，w4＝0.2，w5＝0.2。
步骤103，建立商品特征矩阵；
具体地，本步骤建立商品特征矩阵WB(a1,b1,c1,d1,e1,f1)，其中，B表示商品的编号。a1表示该商品的购买用户性别为男的概率，b1为购买此商品的用户的平均年龄，c1为该商品所在位置经纬度距离北京市中心经纬度的偏离度信息，d1为该商品属性类型编号数值，e1与自身相似度最高的商品属性类型编号数值，f1为该商品特征值。
所述用户特征值f1计算方式如下：
f1＝w6*a1+w7*b1+w8*c1+w9*d1+w10*e1
其中w6，w7，w8，w9，w10取值范围为0到1，初始化w6＝0.3，w7＝0.5，w8＝0.2，w9＝0.2，w10＝0.2。
步骤104，计算商品关联度以及用户兴趣度，生成第一推荐列表；
在本实施例中，本步骤计算商品关联度与用户兴趣度，形成初步的第一推荐列表，本实施例推荐列表具体选择优化的前9作为推荐列表项，可记为top9推荐，需要强调的是此处的top9为本发明的较优实施例的阈值选择，本发明的保护范围不限定于此。
用户h在零售SaaS平台上完成购买支付时，触发启动该用户h所购买商品i与零售SaaS平台中其他所有商品的关联度计算。所述商品关联度计算公式如下：
Figure BDA0003572073450000081
其中，gij表示商品i与商品j之间的关联度，其中T(i)∩T(j)表示SaaS平台中所有购买单笔记录中既购买商品i又购买商品j的发生概率。T(i)表示SaaS平台中所有购买单笔记录中只购买商品i的发生概率。T(j)表示SaaS平台中所有购买单笔记录中只购买商品j的发生概率。
在本实施例中，通过计算获得与该用户h所购买商品i关联度最大的前n2个商品计为Stopn2，若不满n2则不满部分以空值填充。建立商品关联度矩阵KB(x，y，gij)，矩阵为n行*n列，其中n为3的幂次方，并且n大于等于27。将该n2个商品按照关联度gij从大到小顺序装入商品关联度矩阵中。其中，B表示商品编号，x为商品在矩阵中的行，y为商品在矩阵的列，gij表示商品i与商品j之间的关联度。
采用卷积映射算法计算最优关联度商品矩阵，本实施例设置卷积核大小为3*3，卷积核为可执行算法的智能计算体，卷积层为两层。
卷积映射算法第一层：卷积核对于第一层卷积矩阵KB(x，y，gij)进行轮询计算，矩阵大小为n行*n列，商品总数为n2个，卷积核对于每次轮询覆盖范围内的3*3列子矩阵进行计算。计算公式如下：
步骤1041，获取子矩阵的中心位置商品关联度信息；
所述子矩阵通常可以选择为3*3列子矩阵。
步骤1042，计算中心位置商品周围商品的第一平均关联度；
具体地，采用以下公式计算中心位置商品周围商品的第一平均关联度g′：
Figure BDA0003572073450000091
其中，r为半径，中心点为中心位置商品，r＝1。gij表示小矩阵中每个商品的关联度。
步骤1043，将平均关联度赋值给中心位置商品关联度；
具体为将第一平均关联度g′替换给中心位置商品的gij。
步骤1044，将计算后的中心位置商品关联度信息依次保存至第二层卷积矩阵；
将计算后的中心位置商品信息依次保存到到第二层卷积矩阵K2B(x，y，gij)对应的位置中。
卷积映射算法第二层：卷积核对于矩阵K2B(x，y，gij)进行轮询计算，矩阵大小为n/3行*n/3列，商品总数为n2/9个，卷积核对于每次轮询覆盖范围内的3*3列子矩阵进行计算。计算公式如下：
步骤1045，获取子矩阵的中心位置商品关联度信息；
所述子矩阵通常可以选择为3*3列子矩阵。
步骤1046，计算中心位置商品周围商品的第二平均关联度；
具体地，采用以下公式计算中心位置商品周围商品的第二平均关联度g′：
Figure BDA0003572073450000101
其中，r为半径，中心点为中心位置商品，r＝1。g′ij表示小矩阵中每个商品的关联度。
步骤1047，将平均关联度赋值给中心位置商品关联度；
具体为将第一平均关联度g″替换给中心位置商品的g′ij。
步骤1048，将计算后的中心位置商品关联度信息依次保存至第三层卷积矩阵；
将计算后的中心位置商品信息依次保存到到第三层卷积矩阵K3B(x，y，gij)对应的位置中。
经过两层卷积映射计算获得的第三层卷积矩阵K3B(x，y，gij)为n/9*n/9列，总数为n2/81的商品矩阵。
计算通过兴趣度公式计算用户h对第三层卷积矩阵K3B(x，y，gij)中商品的兴趣度。计算公式如下：
Xhj＝gij*phj
其中，Xhj表示用户h对K3B(x，y，gij)中某一商品j的兴趣度；gij表示该商品矩阵中所保存的商品i与商品j之间的关联度。phj表示用户h对商品j的行为记录次数，行为次数是指在SaaS平台中该用户对j商品的购买、收藏、浏览、点赞、搜索历史行为次数总和。
根据Xhj值大小，选取排名前9的商品，计为用户兴趣度排名在阈值范围内的top9，选取阈值为9为本发明较优实施例的一种，此处的top9存储于第一推荐列表。
步骤105，计算第一推荐列表中用户兴趣度排名在阈值范围内中每个商品的商品特征矩阵中特征值与当前用户的用户特征矩阵中特征值的相似度；
对于top9中商品，计算每个商品的矩阵矩阵WB(a1,b1,c1,d1,e1,f1)中商品特征值f1与用户h的特征矩阵YS(a,b,c,d,e,f)中的用户特征值f之间的相似度sim。
步骤106，根据相似度对商品进行排序，选取相似度满足阈值的商品进行展示。
具体地，选取相似度sim值排名前三的商品或者选择相似度度值满足大于预设阈值的商品，在前端展示模块向当前用户h推荐该商品。
此外，本发明还提供了一种基于零售SaaS平台用户画像的构建系统，如附图2所示，所述系统包括：
获取模块201，用于获取商品信息、用户信息；
画像模块202，用于对用户属性行为进行画像，建立用户特征矩阵；
矩阵构建模块203，用于建立商品特征矩阵；
计算模块204，用于计算商品关联度以及用户兴趣度，生成第一推荐列表；
比较模块205，用于计算第一推荐列表中用户兴趣度排名在阈值范围内中每个商品的商品特征矩阵中特征值与当前用户的用户特征矩阵中特征值的相似度；
展示模块206，用于根据相似度对商品进行排序，选取相似度满足阈值的商品进行展示。
本实施例还提供一种计算机可读的存储介质，所述计算机可读的存储介质中存储有计算机程序，其中，所述计算机程序被设置为运行时执行上述技术方案任一项中所述的方法。
该计算机可读存储介质可以包括随机存储器(RAM)、内存、只读存储器(ROM)、电可编程ROM、电可擦除可编程ROM、寄存器、硬盘、可移动磁盘、CD-ROM、或技术领域内所公知的任意其它形式的存储介质。
本实施例还提供了一种电子设备，所述电子设备包括：存储器：用于存储可执行指令；处理器：用于运行所述存储器存储的可执行指令时，实现本发明的基于零售SaaS平台用户画像的构建方法。
本发明提供一种基于零售SaaS平台用户画像的构建方法、系统、存储介质及电子设备，获取商品信息、用户信息，对用户属性行为进行画像，建立用户特征矩阵，建立商品特征矩阵，计算商品关联度以及用户兴趣度，生成第一推荐列表，计算用户兴趣度排名在阈值范围内中每个商品的商品特征矩阵中特征值与当前用户的用户特征矩阵中特征值的相似度，根据相似度对商品进行排序，选取相似度满足阈值的商品进行展示。本发明通过对商品关联度进行多层卷积运算后再进行用户兴趣度计算，将商品关联度与用户兴趣度紧密关联，提高了用户兴趣度商品搜索的精度，在不增加硬件投入的基础上有效降低了用户画像生成的成本。
需要说明的是，除非另作定义，此处使用的技术术语或者科学术语应当为本发明所属领域内具有一般技能的人士所理解的通常意义。本发明专利发明说明书以及权利要求书中使用的“第一”、“第二”以及类似的词语并不表示任何顺序、数量或者重要性，而只是用来区分不同的组成部分。同样，“一个”或者“一”等类似词语也不表示数量限制，而是表示存在至少一个。“连接”或者“相连”等类似的词语并非限定于物理的或者机械的连接，而是可以包括电性的连接，不管是直接的还是间接的。“上”、“下”、“左”、“右”等仅用于表示相对位置关系，当被描述对象的绝对位置改变后，则该相对位置关系也相应地改变。
以上所述是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明所述原理的前提下，还可以作出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。

Claims (10)

1.一种基于零售SaaS平台用户画像的构建方法，其特征在于，
步骤101，获取商品信息、用户信息；
步骤102，对用户属性行为进行画像，建立用户特征矩阵；
步骤103，建立商品特征矩阵；
步骤104，计算商品关联度以及用户兴趣度，生成第一推荐列表；
步骤105，计算第一推荐列表中用户兴趣度排名在阈值范围内中每个商品的商品特征矩阵中特征值与当前用户的用户特征矩阵中特征值的相似度；
步骤106，根据相似度对商品进行排序，选取相似度满足阈值的商品进行展示。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述建立用户特征矩阵具体为：
建立用户特征矩阵YS(a,b,c,d,e,f)，其中，S表示用户身份编号，a为用户性别信息，b为用户年龄，c为用户常用地址位置经纬度距离北京市中心经纬度的偏离度，d为该用户购买最多的商品属性类型编号数值，e为该用户收藏最多的商品属性类型编号数值，f为用户特征值；
其中，用户特征值f计算方式如下：
f＝w1*a+w2*b+w3*c+w4*d+w5*e
其中，w1，w2，w3，w4，w5取值范围为0到1。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述建立商品特征矩阵具体为：
建立商品特征矩阵WB(a1,b1,c1,d1,e1,f1)，
其中，B表示商品的编号，a1表示该商品的购买用户性别为男的概率，b1为购买此商品的用户的平均年龄，c1为该商品所在位置经纬度距离北京市中心经纬度的偏离度信息，d1为该商品属性类型编号数值，e1与自身相似度最高的商品属性类型编号数值，f1为商品特征值；
所述用户特征值f1计算方式如下：
f1＝w6*a1+w7*b1+w8*c1+w9*d1+w10*e1
其中w6，w7，w8，w9，w10取值范围为0到1。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述计算商品关联度具体为：
计算当前用户所购买商品i与其他所有商品的商品关联度gij：
Figure FDA0003572073440000021
其中，gij表示商品i与商品j之间的关联度，其中T(i)∩T(j)表示SaaS平台中所有购买单笔记录中既购买商品i又购买商品j的发生概率；T(i)表示SaaS平台中所有购买单笔记录中只购买商品i的发生概率；T(j)表示SaaS平台中所有购买单笔记录中只购买商品j的发生概率。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述用户兴趣度计算具体为：
建立商品关联度矩阵KB(x，y，gij)，将商品按照关联度gij从大到小顺序装入所述商品关联度矩阵中；其中，B表示商品编号，x为商品在矩阵中的行，y为商品在矩阵的列；
采用卷积映射算法计算最优关联度商品矩阵，设置卷积核大小为3*3，卷积层为两层；
卷积核对于第一层卷积矩阵KB(x，y，gij)进行轮询计算，卷积核对于每次轮询覆盖范围内的3*3列子矩阵进行计算：
步骤1041，获取子矩阵的中心位置商品关联度信息；
步骤1042，计算中心位置商品周围商品的第一平均关联度；
具体地，采用以下公式计算中心位置商品周围商品的第一平均关联度g′：
Figure FDA0003572073440000031
其中，r为半径，中心点为中心位置商品，r＝1；gij表示小矩阵中每个商品的关联度；
步骤1043，将第一平均关联度赋值给中心位置商品关联度；
步骤1044，将计算后的中心位置商品关联度信息依次保存至第二层卷积矩阵；
将计算后的中心位置商品信息依次保存到到第二层卷积矩阵K2B(x，y，gij)对应的位置中；
卷积核对于第二层卷积矩阵K2B(x，y，gij)进行轮询计算，卷积核对于每次轮询覆盖范围内的3*3列子矩阵进行计算：
步骤1045，获取子矩阵的中心位置商品关联度信息；
步骤1046，计算中心位置商品周围商品的第二平均关联度；
具体地，采用以下公式计算中心位置商品周围商品的第二平均关联度g′：
Figure FDA0003572073440000041
其中，r为半径，中心点为中心位置商品，r＝1；g′ij表示小矩阵中每个商品的关联度；
步骤1047，将第二平均关联度赋值给中心位置商品关联度；
步骤1048，将计算后的中心位置商品关联度信息依次保存至第三层卷积矩阵；
将计算后的中心位置商品信息依次保存到到第三层卷积矩阵K3B(x，y，gij)对应的位置中。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，在获得第三层卷积矩阵后，还包括：
通过兴趣度公式计算当前用户对第三层卷积矩阵K3B(x，y，gij)中商品的兴趣度，计算公式如下：
Xhj＝gij*phj
其中，Xhj表示用户h对K3B(x，y，gij)中某一商品j的兴趣度；phj表示用户h对商品j的行为记录次数，行为次数是指在SaaS平台中该用户对j商品的购买、收藏、浏览、点赞、搜索历史行为次数总和；
根据Xhj值大小，选取排名前在用户兴趣度排名在阈值范围内的商品。
7.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，当前用户执行购买操作时触发启动所述当前用户所购买商品i与其他所有商品的关联度计算。
8.一种基于零售SaaS平台用户画像的构建系统，其特征在于，所述系统包括：
获取模块201，用于获取商品信息、用户信息；
画像模块202，用于对用户属性行为进行画像，建立用户特征矩阵；
矩阵构建模块203，用于建立商品特征矩阵；
计算模块204，用于计算商品关联度以及用户兴趣度，生成第一推荐列表；
比较模块205，用于计算用户兴趣度排名在阈值范围内中每个商品的商品特征矩阵中特征值与当前用户的用户特征矩阵中特征值的相似度；
展示模块206，用于根据相似度对商品进行排序，选取相似度满足阈值的商品进行展示。
9.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读的存储介质中存储有计算机程序，其中，所述计算机程序被设置为运行时执行权利要求1-7任一项所述的方法。
10.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括存储器、处理器，所述存储器用于存储可执行指令；所述处理器用于运行所述存储器存储的可执行指令时，实现权利要求1-7任一项所述的方法。
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