[发明专利]一种产品推荐方法及装置，电子设备

说明书

本申请提供了一种产品推荐方法，属于计算机技术领域，用于解决现有技术中存在的推荐的产品不够丰富，并且准确性较低的问题。所述方法包括：确定用户访问行为的用户场景；确定与所述用户场景匹配的至少一个产品推荐策略，以及每个所述产品推荐策略推荐的产品比例；在每个所述产品推荐策略推荐的产品中选择相应产品比例的产品作为候选推荐产品；通过预先训练的排序模型对所述候选推荐产品进行排序。本申请通过根据用户场景选择适合该用户场景下多种推荐策略综合进行产品推荐，有效地提高了推荐产品的丰富性和准确性。

技术领域

本申请涉及计算机技术领域，特别是涉及一种产品推荐方法及装置，电子设备。

背景技术

随着移动互联网的发展，O2O(Online-to-Offline)平台提供的本地生活化服务，极大的方便了人们的生活，在O2O平台上的搜索需求也逐渐增多，为用户推荐感兴趣产品的需求也日益急迫。现有的推荐方法是基于用户历史行为的推荐，构建用户物品矩阵，采用基于协同过滤、相似内容、用户分群等推荐方法，推荐用户可能喜欢的物品，产生的结果比较单一。即便是采用一种策略为主要推荐手段，其他策略作为推荐结果补充的推荐方式，例如：采用基于物品的协同过滤推荐方法为主推荐产品，并基于用户的协同过滤推荐方法对推荐结果进行补充，推荐的产品仍旧不够丰富，并且准确性较低。

可见，现有技术中的产品推荐方法至少存在推荐的产品不够丰富，并且准确性较低的问题。

发明内容

本申请实施例提供一种产品推荐方法，解决现有技术中的产品推荐方法存在的推荐的产品不够丰富，并且准确性较低的问题。

为了解决上述问题，第一方面，本申请实施例提供了一种产品推荐方法，包括：

确定用户访问行为的用户场景；

确定与所述用户场景匹配的至少一个产品推荐策略，以及每个所述产品推荐策略推荐的产品比例；

在每个所述产品推荐策略推荐的产品中选择相应产品比例的产品作为候选推荐产品；

通过预先训练的排序模型对所述候选推荐产品进行排序。

第二方面，本申请实施例提供了一种产品推荐装置，包括：

用户场景确定模块，用于确定用户访问行为的用户场景；

产品推荐策略及比例确定模块，用于确定与所述用户场景确定模块确定的用户场景匹配的至少一个产品推荐策略，以及每个所述产品推荐策略推荐的产品比例；

候选推荐产品确定模块，用于在每个所述产品推荐策略推荐的产品中选择相应产品比例的产品作为候选推荐产品；

排序模块，用于通过预先训练的排序模型对所述候选推荐产品确定模块确定的候选推荐产品进行排序。

第三方面，本申请实施例提供了一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现本申请实施例公开的所述的产品推荐方法。

第四方面，本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时本申请实施例公开的所述产品推荐方法的步骤。

本申请实施例公开的产品推荐方法，通过确定用户访问行为的用户场景；确定与所述用户场景匹配的至少一个产品推荐策略，以及每个所述产品推荐策略推荐的产品比例；在每个所述产品推荐策略推荐的产品中选择相应产品比例的产品作为候选推荐产品；通过预先训练的排序模型对所述候选推荐产品进行排序，解决了现有技术中的产品推荐方法存在的推荐的产品不够丰富，并且准确性较低的问题。本申请通过根据用户场景选择适合该用户场景下多种推荐策略综合进行产品推荐，有效地提高了推荐产品的丰富性和准确性。通过结合预先训练的排序模型对多个产品推荐策略推荐的产品进行混合排序，将与用户需求最贴近的产品排位提前，进一步提升了用户体验。