[发明专利]商品推荐方法、系统、设备及介质在审

专利信息
申请号: 201910576267.8 申请日: 2019-06-28
公开(公告)号: CN112150227A 公开(公告)日: 2020-12-29
发明(设计)人: 王颖帅;李晓霞;苗诗雨 申请(专利权)人: 北京京东尚科信息技术有限公司;北京京东世纪贸易有限公司
主分类号: G06Q30/06 分类号: G06Q30/06
代理公司: 上海弼兴律师事务所 31283 代理人: 薛琦;张冉
地址: 100086 *** 国省代码: 北京;11
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摘要:
搜索关键词: 商品 推荐 方法 系统 设备 介质
【说明书】:

发明公开了一种商品推荐方法、系统、设备及介质,其中商品推荐方法包括建立一目标群体数据库,目标群体数据库包括至少一目标对象以及与目标对象相关联的商品;获取用户账号以及与用户账号对应的历史操作记录,历史操作记录包括用户账号点击过的商品对应的目标对象;根据历史操作记录获取用户账号点击过的商品对应的目标对象;根据用户账号点击过的商品对应的目标对象搜索目标群体数据库,并获取与点击过的商品对应的目标对象相关联的商品作为推荐商品;将推荐商品推荐给用户账号。本发明可实现个性化推荐给用户潜在关注的对象对应的商品,提高用户良好的购物体验。

技术领域

本发明涉及计算机技术领域,尤其涉及一种商品推荐方法、系统、设备及介质。

背景技术

随着大数据和互联网的发展,网上购物变得越来越流行,在人工智能大行其道的今天,网上信息传播速度比过去快很多,电商网站,用户在基本购物需求的层面上更希望得到娱乐享受,比如有些女粉丝刚看了一部热播电视剧,特别欣赏里面的主人公,希望自己能穿上明星同款的服装,这时候如果电商平台正好能为该用户推荐出类似商品,就会给人耳目一新的享受,如何最大程度地挖掘用户购物心理,展示给用户最感兴趣的商品,是购物网站一直追求的目标。

现有技术是统计用户在电商网站的历史浏览购买行为,计算购买商品与商品库中的商品的相似度,推荐给用户商品相似度高的商品,现有技术的缺点是:通过统计用户在电商网站的历史浏览购物行为,推荐给用户的商品可能都是用户有过的行为或相似的商品,不能很好地挖掘用户的潜在兴趣点,不能紧跟网络流行元素。

发明内容

本发明要解决的技术问题是为了克服现有技术中商品推荐模式不能预测用户潜在关注目标对象的缺陷,提供一种商品推荐方法、系统、设备及介质。

本发明是通过下述技术方案来解决上述技术问题:

一种商品推荐方法,所述商品推荐方法包括:

建立一目标群体数据库,所述目标群体数据库包括至少一目标对象以及与所述目标对象相关联的商品;

获取用户账号以及与所述用户账号对应的历史操作记录,所述历史操作记录包括所述用户账号点击过的商品对应的所述目标对象;

根据所述历史操作记录获取所述用户账号点击过的商品对应的所述目标对象;

根据所述用户账号点击过的商品对应的所述目标对象搜索所述目标群体数据库,并获取与所述点击过的商品对应的所述目标对象相关联的商品作为推荐商品;

将所述推荐商品推荐给所述用户账号。

较佳地,所述将所述推荐商品推荐给所述用户账号的步骤还包括:

根据所述用户账号构建用户预测特征,根据所述推荐商品构建商品预测特征;

将所述用户预测特征和所述商品预测特征输入至训练后的点击率预估模型得到所述推荐商品的推荐概率;

获取大于预设值的推荐概率对应的所述推荐商品;

将所述大于预设值的推荐概率对应的所述推荐商品作为最终的推荐商品推荐给所述用户账号。

较佳地,所述商品推荐方法包括所述点击率预估模型的训练方法,所述点击率预估模型的训练方法包括:

根据预设规则获取若干样本商品,所述样本商品为所述目标群体数据库中的商品;

获取所述用户账号对所述样本商品的操作方式;

对所述操作方式对应的所述样本商品分别设置样本推荐概率;

根据所述用户账号构建账号样本特征;

根据所述样本商品构建商品样本特征;

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