[发明专利]商品推荐方法及装置

说明书

本发明提供了一种商品推荐方法及装置，涉及电子商务领域，该商品推荐方法，包括：获取目标对象当前的状态信息；将所述状态信息输入至预先训练的推荐模型中，得到与所述状态信息对应的动作值；依据所述动作值确定各个待推荐商品分别对应的概率标识；依据各个所述概率标识，选取预设数目的待推荐商品推荐至所述目标对象。应用本发明提供的商品推荐方法，能够依据目标对象当前的状态信息，为用户推荐商品，能全面感知用户的需求，提高用户的购物体验。

技术领域

本发明涉及电子商务领域，特别涉及一种商品推荐方法及装置。

背景技术

随着科学技术的发展，互联网也得到长足发展，互联网的出现，极大的改变了人们的工作和生活方式，使人们的工作和生活变得更加的丰富和便捷，特别的，在电商领域，人们可以通过网络购物平台进行网上购物。例如，购买衣物、食物和化妆品等等各类商品，给人们带来极大的便利。

经本发明人研究发现，在电商领域中，通常会应用到商品推荐引擎，以用于向用户推荐商品，现有的推荐引擎技术，通常会应用到内容推荐算法、DeepFM算法等，能够依据用户的线上的行为习惯，分析用户感兴趣的商品，进而将用户感兴趣的商品推荐给用户，然而，现有的推荐引擎仅能根据用户的线上行为来为用户进行商品推荐，不能全面的感知用户当前的需求，进而导致商品推荐效果差。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是提供一种商品推荐方法，能够依据目标对象当前的状态信息，为用户推荐商品，能全面感知用户的需求，提高用户的购物体验。

本发明还提供了一种商品推荐装置，用以保证上述方法在实际中的实现及应用。

一种商品推荐方法，包括：

获取目标对象当前的状态信息；

将所述状态信息输入至预先训练的推荐模型中，得到与所述状态信息对应的动作值；

依据所述动作值确定各个待推荐商品分别对应的概率标识；

依据各个所述概率标识，选取预设数目的待推荐商品推荐至所述目标对象。

上述的方法，可选的，所述获取目标对象当前的状态信息，包括：

获取当前时刻信息，并在预先建立的各个消息队列中，获取所述目标对象的对象数据；

对所述当前时刻信息及所述对象数据进行分析，得到所述目标对象当前所处的环境信息和所述目标对象的行程信息；

依据所述环境信息和所述行程信息，得到所述目标对象当前的状态信息。

上述的方法，可选的，所述将所述状态信息输入至预先训练的推荐模型中，得到与所述状态信息对应的动作值，包括：

将所述状态信息输入至预先训练的推荐模型时，获取预先设置的动作空间，所述动作空间包含各个预设的动作值；

确定各个所述动作值对应的网络参数；

依据各个所述网络参数对所述状态信息进行计算，得到各个所述动作值对应的评分值；

将数值最大的评分值对应的动作值，确定为所述状态信息对应的动作值。

上述的方法，可选的，所述依据各个所述概率标识，选取预设数目的待推荐商品推荐至所述目标对象，包括：

确定每个所述概率标识表征的推荐概率值的大小；

依据各个所述推荐概率值的大小，对各个待推荐商品进行排序，并按各个所述概率标识表征的推荐概率值由大至小的顺序选取预设数目的待推荐商品；

将已选取的各个待推荐商品组成推荐信息；

将所述推荐信息推荐至所述目标对象。