基于蚁群算法的电子商务消费者意图识别方法

摘要

本发明公开了基于蚁群算法的电子商务消费者意图识别方法，包括以下步骤：S1，根据商品属性和网络平台链接数据，建立智能体仿真的网络结构,同时设置消费者的感知能力；S2，依据所采集的消费者的跳转和操作记录，运行智能体仿真程度，待运行一定步长数S后，此时信息素浓度收敛，采集各商品和各路径上的信息素浓度；S3，将信息素浓度与商品属性、消费者感知能力和网络拓扑一起作为经过历史数据训练后的神经网络分类器的输入，将其用于新返回数据的分类，识别消费者的浏览、收藏、加入购物车和购买等意图，转步骤S2。本发明通过蚁群算法来呈现消费者意图的发展动态性和不确定性，大大提高了准确识别消费者意图的概率。

主权项

基于蚁群算法的电子商务消费者意图识别方法，其特征在于，包括以下步骤：S1，根据商品属性和网络平台链接数据，建立智能体仿真的网络结构，同时设置消费者的感知能力；S2，依据所采集的消费者的跳转和操作记录，运行智能体仿真程度，待运行一定步长数S后，此时信息素浓度收敛，采集各商品和各路径上的信息素浓度；S3，将信息素浓度与商品属性、消费者感知能力和网络拓扑一起作为经过历史数据训练后的神经网络分类器的输入，将其用于新返回数据的分类，识别消费者的浏览、收藏、加入购物车和购买等意图，转步骤S2。