本发明公开了一种基于用户瞳孔反应的个性化商品优化推送方法和系统,该方法包括对采集的人眼图像进行瞳孔定位,获得瞳孔反应数据,计算瞳孔面积变化因子、瞳孔波动变化因子、瞳孔总变化的分离度、停留时长因子;引入用户综合兴趣度评判及其约束条件;计算用户对第i种商品区域内的商品兴趣度值;建立个性化商品推送模型及目标函数,利用蝙蝠优化算法对目标函数进行寻优,以优化个性化商品推送模型;利用个性化商品推送模型针对不同用户进行个性化商品优先推送。该系统包括数据采集模块、数据计算模块、商品推送分析模块。本发明解决了现有商品推送技术无法全面准确地反映用户的购物需求,导致部分用户对推送的信息不感兴趣的问题。
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📂 G06Q30_0601
👤 淮阴工学院
📅 2023-09-21