[发明专利]商品推荐方法和装置

说明书

一种商品推荐方法，包括以下步骤：从用户感兴趣商品库中提取用户的感兴趣商品；获取所述感兴趣商品的普遍性购买周期；根据所述用户的商品购买记录提取所述用户购买所述感兴趣商品的同类商品的历史记录，根据所述历史记录统计出所述用户购买所述同类商品的最新时间；根据所述普遍性购买周期和所述最新时间设置所述感兴趣商品的推荐时间；按照所述推荐时间向所述用户推荐所述感兴趣商品。上述方法可提高商品推送信息的命中率，有效地提高网络及计算机资源的利用率。此外，还提供一种与上述商品推荐方法相对应的商品推荐装置，以及提供推荐感兴趣商品包中商品的另一种商品推荐方法和装置。

技术领域

本发明网络信息挖掘技术领域，特别涉及一种商品推荐方法和装置。

背景技术

随着互联网技术和电子商务技术的发展，网上购物变得越来越普及。为了对互联网用户的网上购物行为加以引导，电子商务运营商通过各种渠道向互联网用户推送各类商品信息，例如，通过各种互联网应用客户端和各大热门网站等。

现有的商品信息推送方案，一般通过搜集互联网用户的购物记录，获得用户感兴趣的商品，并向用户推荐同类商品。

现有方案所推荐的商品虽然具有一定的命中率，即成功引导用户产生相应的购物行为的商品推送信息数量占到了商品推送信息总量的一定比例，但是现有方案存在其固有缺陷：现有方案向用户推荐的是用户已经购买过的商品的同类商品，用户很可能因为已经购买的商品而不再考虑所推荐的商品。从而现有方案会产生大量的无效推送信息，浪费网络及计算机资源。

发明内容

基于此，有必要提供一种可提高商品推荐命中率从而有效利用网络及计算资源的商品推荐方法和装置。

一种商品推荐方法，包括以下步骤：

从用户感兴趣商品库中提取用户的感兴趣商品；

获取所述感兴趣商品的普遍性购买周期；

根据所述用户的商品购买记录提取所述用户购买所述感兴趣商品的同类商品的历史记录，根据所述历史记录统计出所述用户购买所述同类商品的最新时间；

根据所述普遍性购买周期和所述最新时间设置所述感兴趣商品的推荐时间；

按照所述推荐时间向所述用户推荐所述感兴趣商品。

一种商品推荐方法，包括以下步骤：

从用户感兴趣商品库中提取用户的感兴趣商品包，该感兴趣商品包包括分属于多个阶段的多个商品，该多个阶段之间具有先后时序性，前一阶段的商品的购买时序先于后一阶段的商品的购买时序；

获取所述感兴趣商品包中时序相邻的两阶段商品的普遍性购买间隔时长；

根据所述用户的商品购买记录提取所述用户购买所述感兴趣商品包中的商品的同类商品的历史记录，根据所述历史记录确定所述用户购买所述同类商品的最新时间以及所述同类商品在所述多个阶段中所属的最新阶段；

以所述最新时间为起点，根据所述普遍性购买间隔时长设置所述感兴趣商品包中所述最新阶段之后的各阶段商品的推荐时间；

按照所述推荐时间向所述用户推荐所述最新阶段之后的各阶段商品。

一种商品推荐装置，包括：

商品提取模块，用于从用户感兴趣商品库中提取用户的感兴趣商品；

购买周期获取模块，用于获取所述感兴趣商品的普遍性购买周期；

最新时间统计模块，用于根据所述用户的商品购买记录提取所述用户购买所述感兴趣商品的同类商品的历史记录，根据所述历史记录统计出所述用户购买所述同类商品的最新时间；