摘要：現(xiàn)有電商平臺營銷信息缺乏針對性，為此文章設(shè)計了一種基于用戶畫像的電商平臺營銷信息個性化推薦方法。首先全面采集營銷信息，對用戶畫像進(jìn)行個性化標(biāo)注，捕捉用戶興趣和行為模式。然后設(shè)置個性化約束條件，確保推薦符合用戶需求和平臺的策略。最后構(gòu)建推薦模型，通過先進(jìn)的算法實現(xiàn)精準(zhǔn)匹配。實驗表明，該方法平均覆蓋率高達(dá)0.86，個性化推薦質(zhì)量與穩(wěn)定性較好。

關(guān)鍵詞：用戶畫像；電商平臺；營銷信息；個性化推薦；爬蟲工具

中圖分類號：TP301" 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

作者簡介：王圓圓（1997— ），女，助教，碩士研究生；研究方向：電子商務(wù)，網(wǎng)絡(luò)營銷。

0" 引言

在數(shù)字化時代，電商平臺面臨著用戶需求的多樣化和個性化挑戰(zhàn)。為了滿足用戶日益增長的個性化需求，亟需一種有效的營銷信息推薦方法。劉志中等［1］結(jié)合圖結(jié)構(gòu)信息構(gòu)建圖模型，通過圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)用戶和POI嵌入表示，提供個性化POI推薦。王磊等［2］利用聯(lián)邦學(xué)習(xí)保護(hù)隱私并構(gòu)建有效的推薦模型，基于用戶本地數(shù)據(jù)進(jìn)行精準(zhǔn)推薦。這些方法雖基于歷史行為數(shù)據(jù)，但仍存在問題。因此，本文提出了基于用戶畫像的電商平臺營銷信息個性化推薦研究。

1" 基于用戶畫像的電商平臺營銷信息個性化推薦方法設(shè)計

1.1" 采集電商平臺營銷信息

在開始采集之前，須要清晰地定義所需信息的類型，產(chǎn)品信息、促銷活動、用戶評價等。根據(jù)采集目標(biāo)的不同，選擇使用爬蟲工具、API接口或第三方數(shù)據(jù)服務(wù)來采集信息［3-4］。電商平臺營銷信息數(shù)據(jù)用于評估營銷效果，通過爬取中國電商平臺營銷信息網(wǎng)的數(shù)據(jù)，能夠獲取大量寶貴的營銷信息。接下來，為每條數(shù)據(jù)記錄添加標(biāo)準(zhǔn)分類代碼、技術(shù)分類代碼和信息類別等字段，對電商平臺營銷信息數(shù)據(jù)進(jìn)行深入處理后，進(jìn)一步完善分類體系。通過補充大類、中類代碼的空缺部分，形成了清晰的三級層次結(jié)構(gòu)［5］，具體如圖1所示。

綜上，完成數(shù)據(jù)實時采集設(shè)計。

1.2" 基于用戶畫像標(biāo)注營銷信息個性化行為

基于用戶畫像標(biāo)注營銷信息的個性化行為是指通過深入分析用戶特征和行為模式，為營銷信息打上精準(zhǔn)標(biāo)簽，實現(xiàn)個性化推薦和推送。用戶畫像作為用戶的數(shù)字化表征，整合了個人喜好、消費習(xí)慣、社交行為等多維信息，形成全面立體的用戶形象。這有助于企業(yè)深入了解用戶需求，制定營銷策略。通過精準(zhǔn)用戶畫像，企業(yè)能高效觸達(dá)目標(biāo)用戶，進(jìn)行個性化推薦和精確營銷，提升用戶滿意度和忠誠度，實現(xiàn)業(yè)務(wù)增長。

在電商營銷中，個性化行為尤為關(guān)鍵。通過挖掘用戶的生活、基本、消費等信息，構(gòu)建詳盡的用戶畫像，為每條營銷信息匹配最適合的用戶群體。構(gòu)建群體用戶畫像時，須計算畫像間相似度以確保準(zhǔn)確分類。余弦距離是計算相似性的常用方法，通過測量向量夾角余弦來判定相似性。當(dāng)向量方向一致、夾角接近零時，2個向量高度相似，余弦距離表示為：

S（A，B）=cosθ=AB‖A‖‖B‖（1）

式中，A和B分別為2個用戶畫像的向量；θ為它們之間的夾角；‖A‖和‖B‖分別為A和B的模長。式（1）通過計算2個向量角度的余弦，來測量2個向量的相似性。S（A，B）值越接近1，表示越相似；S（A，B）值越接近-1，表示越不相似。當(dāng)用戶瀏覽電商平臺時，系統(tǒng)便能根據(jù)用戶的畫像信息，智能地推薦與其興趣、需求相匹配的商品和促銷活動。

1.3" 設(shè)置電商平臺營銷信息個性化約束條件

在電商平臺營銷信息的個性化推薦中，設(shè)置約束條件至關(guān)重要，確保了信息的精準(zhǔn)投放，提高了營銷效果。以下是一些關(guān)鍵的個性化約束條件。

1.3.1" 用戶的歷史行為約束

用戶的歷史行為數(shù)據(jù)可以反映用戶的購買習(xí)慣、瀏覽偏好等。設(shè)用戶的歷史行為向量為H，其與營銷信息的匹配度可表示為：

M（H，I）=∑wHiIi（2）

式中，w為各歷史行為項的權(quán)重；Hi和Ii分別為H和I中對應(yīng)項的值。M（H，I）值越高，說明營銷信息與用戶歷史行為的匹配度越高。

1.3.2" 時間約束

不同的營銷信息在不同的時間段內(nèi)可能具有不同的效果。設(shè)當(dāng)前時間為T，營銷信息的有效時間段為［Q，E］，則時間約束可以表示為：

t=T≥Q

T≤E（3）

只有當(dāng)t為真時，營銷信息才會被考慮推送。

綜合式（1）—（3），得到一個綜合的個性化約束公式：

P=S（A，B）≥h

M（H，I）≥h

t（4）

式中，h為用戶興趣偏好相似度的閾值。只有當(dāng)P為真時，營銷信息才會被個性化地推送給用戶。這些約束條件的設(shè)置，確保了電商平臺營銷信息的精準(zhǔn)投放，提高了營銷效果。

1.4" 構(gòu)建電商平臺營銷信息個性化推薦模型

在構(gòu)建個性化推薦模型時，用戶個性化輸入的分詞文檔是寶貴的數(shù)據(jù)資源。對這些數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，每個約束條件都可以轉(zhuǎn)化為數(shù)學(xué)模型中的參數(shù)或變量，用于計算用戶與營銷信息之間的匹配度。該模型以用戶畫像和營銷信息標(biāo)簽為基礎(chǔ)，通過數(shù)學(xué)算法計算出用戶與每條營銷信息的匹配度，確保推薦結(jié)果既符合用戶的興趣偏好，又滿足營銷信息的屬性要求。個性化推薦模型公式可表示為：

F=αS（A，B）+βM（H，I）+γt+δP（5）

式中，α、β、γ、δ為權(quán)重系數(shù)，根據(jù)電商平臺的具體需求進(jìn)行調(diào)整。

在模型訓(xùn)練過程中，電商平臺營銷信息經(jīng)過BOW編碼后，被個性化推薦模型深度處理。模型通過學(xué)習(xí)營銷信息的內(nèi)在特征，有效提取并歸納出每個信息的主題分布情況。主題分布通?？梢酝ㄟ^一系列概率值來表示，這些概率值反映了營銷信息中不同主題的出現(xiàn)頻率或重要性。假設(shè)有N個主題，每個營銷信息可以表示為一個N維的主題分布向量。將主題分布表示為以下公式：

K=［U（R1|D），U（R2|D），…，U（RN|D）］（6）

式中，D為一個電商平臺營銷信息文檔；Ri為第i個主題，其中i∈［1，2，…，N］；U（Ri|D）為在給定文檔D的條件下，主題Ri出現(xiàn)的概率。接下來，依據(jù)模型，完成電商平臺營銷信息個性化推薦。

2" 實驗與分析

本實驗旨在驗證基于用戶畫像的電商平臺營銷信息個性化推薦方法的有效性和準(zhǔn)確性，通過仿真實驗的方式，模擬實際電商平臺的用戶行為和推薦過程，評估推薦算法的性能。本次實驗環(huán)境設(shè)在Windows系統(tǒng)的個人計算機上，使用仿真軟件或編程工具模擬電商平臺和用戶行為。為測試個性化推薦準(zhǔn)確性，在虛擬化網(wǎng)絡(luò)平臺上準(zhǔn)備了包含9647條用戶興趣數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)集，包括3452條基本信息、2239條購買記錄、1235條瀏覽歷史和2721條搜索關(guān)鍵詞?；谠摂?shù)據(jù)集，利用數(shù)據(jù)分析工具構(gòu)建用戶畫像，提取用戶興趣偏好和消費習(xí)慣等特征，形成標(biāo)簽集合。為驗證本方法的有效性，對比了本文方法與劉志中等［1］基于混合圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的個性化POI推薦方法以及王磊等［2］基于聯(lián)邦學(xué)習(xí)框架的制造服務(wù)個性化推薦方法。通過仿真實驗評估性能差異，記錄覆蓋率（反映個性化推薦覆蓋的用戶興趣范圍）。如圖2所示展示了不同方法的覆蓋率對比。

根據(jù)圖2可知，隨著實驗次數(shù)的增加，本文方法用戶興趣覆蓋率保持了高穩(wěn)定性，平均高達(dá)0.86，證明其在個性化推薦方面的優(yōu)越性和可靠性。相比之下，劉志中等［1］的方法覆蓋率波動最高僅0.54，遠(yuǎn)低于本文方法。這一對比凸顯了本文方法在提升覆蓋率和穩(wěn)定性方面的顯著優(yōu)勢，能更好地滿足用戶個性化需求，為電商平臺提供有力支持。

3" 結(jié)語

基于用戶畫像的電商平臺營銷信息個性化推薦" 方法展現(xiàn)出了顯著的優(yōu)勢和潛力。通過挖掘用戶興趣偏好和消費習(xí)慣，能為用戶呈現(xiàn)精準(zhǔn)、個性化的推薦，提升體驗和購物滿意度，同時，提高轉(zhuǎn)化率和用戶黏性，促進(jìn)業(yè)務(wù)增長。未來，隨著技術(shù)進(jìn)步和用戶需求的多樣化，將持續(xù)優(yōu)化和完善個性化推薦方法，以為電商行業(yè)注入創(chuàng)新活力。

參考文獻(xiàn)

［1］劉志中，李林霞，孟令強，等.基于混合圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的個性化POI推薦方法研究［J］.南京大學(xué)學(xué)報（自然科學(xué)），2023（3）：373-387.

［2］王磊，金校，唐紅濤，等.基于聯(lián)邦學(xué)習(xí)框架的制造服務(wù)個性化推薦方法研究［J］.機械工程學(xué)報，2023（12）：149-161.

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［4］穆曉霞，董星輝，柴旭清，等.融合LDA主題模型和支持向量機的商品個性化推薦方法［J］.鄭州大學(xué)學(xué)報（理學(xué)版），2022（3）：34-39.

［5］王召義，劉玉林，薛晨杰，等.電商平臺信息對商家營銷決策優(yōu)化研究：基于天貓平臺數(shù)據(jù)的檢驗［J］.價格理論與實踐，2022（7）：134-137，203.

（編輯" 沈" 強）

Personalized recommendation method of marketing information of e-commerce platform based on user portrait

WANG" Yuanyuan

（Zhengzhou University of Science and Technology， Zhengzhou 450000，China）

Abstract：" Due to the lack of pertinence of marketing information of existing e-commerce platforms， a personalized recommendation method of marketing information of e-commerce platform based on user portrait is designed. First， fully collect marketing information， user portrait personalized annotation， capture user interest and behavior mode. Then personalized constraints are set to ensure that the recommendations meet user needs and platform policies. Finally， the recommendation model is constructed to achieve accurate matching through the advanced algorithm. Experiments show that the average coverage of this method is up to 0.86， and the personalized recommendation quality and stability are good.

Key words： user portrait; e-commerce platform; marketing information; personalized recommendation; crawler tool