基于用戶畫像的電商平臺營銷信息個性化推薦方法

摘要：現有電商平臺營銷信息缺乏針對性，為此文章設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，對用戶畫像進行個性化標注，捕捉用戶興趣和行為模式。然后設置個性化約束條件，確保推薦符合用戶需求和平臺的策略。最后構建推薦模型，通過先進的算法實現精準匹配。實驗表明，該方法平均覆蓋率高達0.86，個性化推薦質量與穩定性較好。

關鍵詞：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" 文獻標志碼：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，網絡營銷。

0" 引言

在數字化時代，電商平臺面臨著用戶需求的多樣化和個性化挑戰。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］結合圖結構信息構建圖模型，通過圖神經網絡學習用戶和POI嵌入表示，提供個性化POI推薦。王磊等［2］利用聯邦學習保護隱私并構建有效的推薦模型，基于用戶本地數據進行精準推薦。這些方法雖基于歷史行為數據，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，產品信息、促銷活動、用戶評價等。根據采集目標的不同，選擇使用爬蟲工具、API接口或第三方數據服務來采集信息［3-4］。電商平臺營銷信息數據用于評估營銷效果，通過爬取中國電商平臺營銷信息網的數據，能夠獲取大量寶貴的營銷信息。接下來，為每條數據記錄添加標準分類代碼、技術分類代碼和信息類別等字段，對電商平臺營銷信息數據進行深入處理后，進一步完善分類體系。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構［5］，具體如圖1所示。

綜上，完成數據實時采集設計。

1.2" 基于用戶畫像標注營銷信息個性化行為

基于用戶畫像標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標簽，實現個性化推薦和推送。用戶畫像作為用戶的數字化表征，整合了個人喜好、消費習慣、社交行為等多維信息，形成全面立體的用戶形象。這有助于企業深入了解用戶需求，制定營銷策略。通過精準用戶畫像，企業能高效觸達目標用戶，進行個性化推薦和精確營銷，提升用戶滿意度和忠誠度，實現業務增長。

在電商營銷中，個性化行為尤為關鍵。通過挖掘用戶的生活、基本、消費等信息，構建詳盡的用戶畫像，為每條營銷信息匹配最適合的用戶群體。構建群體用戶畫像時，須計算畫像間相似度以確保準確分類。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。當用戶瀏覽電商平臺時，系統便能根據用戶的畫像信息，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，設置約束條件至關重要，確保了信息的精準投放，提高了營銷效果。以下是一些關鍵的個性化約束條件。

1.3.1" 用戶的歷史行為約束

用戶的歷史行為數據可以反映用戶的購買習慣、瀏覽偏好等。設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重；Hi和Ii分別為H和I中對應項的值。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可能具有不同的效果。設當前時間為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。這些約束條件的設置，確保了電商平臺營銷信息的精準投放，提高了營銷效果。

1.4" 構建電商平臺營銷信息個性化推薦模型

在構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據資源。對這些數據進行預處理，每個約束條件都可以轉化為數學模型中的參數或變量，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簽為基礎，通過數學算法計算出用戶與每條營銷信息的匹配度，確保推薦結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為權重系數，根據電商平臺的具體需求進行調整。

在模型訓練過程中，電商平臺營銷信息經過BOW編碼后，被個性化推薦模型深度處理。模型通過學習營銷信息的內在特征，有效提取并歸納出每個信息的主題分布情況。主題分布通常可以通過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頻率或重要性。假設有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出現的概率。接下來，依據模型，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。本次實驗環境設在Windows系統的個人計算機上，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確性，在虛擬化網絡平臺上準備了包含9647條用戶興趣數據的數據集，包括3452條基本信息、2239條購買記錄、1235條瀏覽歷史和2721條搜索關鍵詞。基于該數據集，利用數據分析工具構建用戶畫像，提取用戶興趣偏好和消費習慣等特征，形成標簽集合。為驗證本方法的有效性，對比了本文方法與劉志中等［1］基于混合圖神經網絡的個性化POI推薦方法以及王磊等［2］基于聯邦學習框架的制造服務個性化推薦方法。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。

根據圖2可知，隨著實驗次數的增加，本文方法用戶興趣覆蓋率保持了高穩定性，平均高達0.86，證明其在個性化推薦方面的優越性和可靠性。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定性方面的顯著優勢，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" 方法展現出了顯著的優勢和潛力。通過挖掘用戶興趣偏好和消費習慣，能為用戶呈現精準、個性化的推薦，提升體驗和購物滿意度，同時，提高轉化率和用戶黏性，促進業務增長。未來，隨著技術進步和用戶需求的多樣化，將持續優化和完善個性化推薦方法，以為電商行業注入創新活力。

參考文獻

［1］劉志中，李林霞，孟令強，等.基于混合圖神經網絡的個性化POI推薦方法研究［J］.南京大學學報（自然科學），2023（3）：373-387.

［2］王磊，金校，唐紅濤，等.基于聯邦學習框架的制造服務個性化推薦方法研究［J］.機械工程學報，2023（12）：149-161.

［3］張永賓，趙金樓.融合LDA與注意力的網絡信息個性化推薦方法［J］.計算機仿真，2022（12）：528-532.

［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］.鄭州大學學報（理學版），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化研究：基于天貓平臺數據的檢驗［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