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龍圖騰網恭喜愛友智信息科技(蘇州)有限公司申請的專利一種基于零售SaaS平臺用戶畫像的構建方法、系統及存儲介質獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN114943573B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-13發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202210321906.8，技術領域涉及：G06Q30/0601；該發明授權一種基于零售SaaS平臺用戶畫像的構建方法、系統及存儲介質是由王欣;王佳文設計研發完成，并于2022-03-30向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于零售SaaS平臺用戶畫像的構建方法、系統及存儲介質在說明書摘要公布了：本發明提供一種基于零售SaaS平臺用戶畫像的構建方法、系統、存儲介質及電子設備，獲取商品信息、用戶信息，對用戶屬性行為進行畫像，建立用戶特征矩陣，建立商品特征矩陣，計算商品關聯度以及用戶興趣度，生成第一推薦列表，計算用戶興趣度排名在閾值范圍內中每個商品的商品特征矩陣中特征值與當前用戶的用戶特征矩陣中特征值的相似度，根據相似度對商品進行排序，選取相似度滿足閾值的商品進行展示。本發明通過對商品關聯度進行多層卷積運算后再進行用戶興趣度計算，將商品關聯度與用戶興趣度緊密關聯，提高了用戶興趣度商品搜索的精度。

本發明授權一種基于零售SaaS平臺用戶畫像的構建方法、系統及存儲介質在權利要求書中公布了：1.一種基于零售SaaS平臺用戶畫像的構建方法，其特征在于，步驟101，獲取商品信息、用戶信息；步驟102，對用戶屬性行為進行畫像，建立用戶特征矩陣；步驟103，建立商品特征矩陣；步驟104，計算商品關聯度以及用戶興趣度，生成第一推薦列表；所述用戶興趣度計算具體為：建立商品關聯度矩陣KBx，y，gij，將商品按照關聯度gij從大到小順序裝入所述商品關聯度矩陣中；其中，B表示商品編號，x為商品在矩陣中的行，y為商品在矩陣的列；采用卷積映射算法計算最優關聯度商品矩陣，設置卷積核大小為3*3，卷積層為兩層；卷積核對于第一層卷積矩陣KBx，y，gij進行輪詢計算，卷積核對于每次輪詢覆蓋范圍內的3*3列子矩陣進行計算：步驟1041，獲取子矩陣的中心位置商品關聯度信息；步驟1042，計算中心位置商品周圍商品的第一平均關聯度；具體地，采用以下公式計算中心位置商品周圍商品的第一平均關聯度g′： 其中，r為半徑，中心點為中心位置商品，r＝1；gij表示小矩陣中每個商品的關聯度；步驟1043，將第一平均關聯度賦值給中心位置商品關聯度；步驟1044，將計算后的中心位置商品關聯度信息依次保存至第二層卷積矩陣；將計算后的中心位置商品信息依次保存到第二層卷積矩陣K2Bx，y，gij對應的位置中；卷積核對于第二層卷積矩陣K2Bx，y，gij進行輪詢計算，卷積核對于每次輪詢覆蓋范圍內的3*3列子矩陣進行計算；步驟1045，獲取子矩陣的中心位置商品關聯度信息；步驟1046，計算中心位置商品周圍商品的第二平均關聯度；具體地，采用以下公式計算中心位置商品周圍商品的第二平均關聯度g′： 其中，r為半徑，中心點為中心位置商品，r＝1；g′ij表示小矩陣中每個商品的關聯度；步驟1047，將第二平均關聯度賦值給中心位置商品關聯度；步驟1048，將計算后的中心位置商品關聯度信息依次保存至第三層卷積矩陣；將計算后的中心位置商品信息依次保存到第三層卷積矩陣K3Bx，y，gij對應的位置中；在獲得第三層卷積矩陣后，還包括：通過興趣度公式計算當前用戶對第三層卷積矩陣K3Bx，y，gij中商品的興趣度，計算公式如下：Xhj＝gij*phj其中，Xhj表示用戶h對K3Bx，y，gij中某一商品j的興趣度；phj表示用戶h對商品j的行為記錄次數，行為次數是指在SaaS平臺中該用戶對j商品的購買、收藏、瀏覽、點贊、搜索歷史行為次數總和；根據Xhj值大小，選取排名前在用戶興趣度排名在閾值范圍內的商品；步驟105，計算第一推薦列表中用戶興趣度排名在閾值范圍內中每個商品的商品特征矩陣中特征值與當前用戶的用戶特征矩陣中特征值的相似度；步驟106，根據相似度對商品進行排序，選取相似度滿足閾值的商品進行展示。

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