一种面向零售商户个性化需求的烟草品牌远程智能推荐方法

摘要

一种面向零售商户个性化需求的烟草品牌推荐方法，客户经理通过随身携带的无线装置发送烟草品牌查询消息至远程服务器，远程服务器接受来自无线装置的烟草品牌查询消息，根据查询条件，得到推荐度最高的前Q个品牌，得到的推荐结果发送到客户经理佩带的无线装置，并且将推荐结果在显示装置上显示，通过本方法可以提高效率，节约时间，提高其销售利润。

主权项

一种面向零售商户个性化需求的烟草品牌远程智能推荐方法，其特征在于，依次包括如下步骤：步骤1：客户经理通过随身携带的无线装置发送烟草品牌查询消息至远程服务器，其中无线装置包括中央控制器，以及分别与其连接的输入装置，无线通信装置，显示装置和语音播放装置；步骤2：远程服务器接受来自无线装置的烟草品牌查询消息，根据查询条件，得到推荐度最高的前Q个品牌，具体步骤为：步骤2.1：根据客户特征构建对应维数的零售户特征向量，并对特征向量中的每个维度进行归一化处理：其中，对于零售户1U₁，其特征向量为：对于零售户2U₂，其特征向量为：步骤2.2：引入权值因子计算零售户相似度，具体步骤为：步骤2.2.1：利用余弦距离计算零售户1和零售户2之间相似度，如下：sim(U₁,U₂)＝1‑cos(U₁,U₂)$cos(U_1,U_2)=\frac{u_1^1{u}_2^1+u_1^2{u}_2^2+...+u_1^{23}{u}_2^{23}}{\sqrt{{\left(u_1^1\right)}^2+{\left(u_1^2\right)}^2+...+{\left(u_1^{23}\right)}^2}\times \sqrt{{\left(u_2^1\right)}^2+{\left(u_2^2\right)}^2+...+{\left(u_2^{23}\right)}^2}};$步骤2.2.2：用σ表示设定的阈值，用Γ(U₁,U₂)表示零售户U₁和U₂共同订购过的品牌规格，当零售户U₁和U₂共同订购过的品牌规格数超过阈值σ，则权值因子为1，否则，权值因子小于1，零售户U₁和U₂的权值因子δ(U₁,U₂)的计算方法如下：$\delta (U_1,U_2)=\frac{min\left(\Gamma \right(U_1,U_2),\sigma )}{\sigma };$步骤2.2.3：利用权值因子对零售户的相似度进行修正，经过修正的零售户相似度计算方法如下：sim(U₁,U₂)＝δ(U₁,U₂)·sim(U₁,U₂)；步骤2.3：采用最小生成树获取零售户聚类；步骤2.4：对目标零售户进行烟草品牌规格推荐；步骤3：将步骤2得到的推荐结果发送到客户经理佩带的无线装置，并且将推荐结果在显示装置上显示。