[发明专利]一种物品推荐方法、装置、电子设备及可读存储介质

说明书

本申请涉及互联网技术领域，尤其涉及一种物品推荐方法、装置、电子设备及可读存储介质。本申请通过获取多个商户平台中每个用户的行为信息、新增物品的物品类别信息以及各行为信息下所对应物品的物品类别信息，并根据以上信息，构建物品关联特征向量、物品类别特征向量以及新增物品的物品类别特征向量，基于物品关联特征向量和物品类别特征向量，确定物品之间的关联关系；根据物品的物品类别特征向量和新增物品的物品类别特征向量，确定物品类别信息与新增物品的物品类别信息的相似度，并根据其相似度和物品之间的关联关系，对新增物品进行推荐，采用上述方法可以在商户平台中为用户推荐新增物品提供指导依据。

技术领域

本申请涉及互联网技术领域，尤其涉及一种物品推荐方法、装置、电子设备及可读存储介质。

背景技术

随着互联网技术的飞速发展，电商平台也伴随着互联网技术的发展而快速发展，大多数商户都根据电商平台中的物品信息和用户信息对商铺中新上架的物品、打折的物品以及热销的物品对用户进行新增物品的推荐。然而随着电商行业的发展以及数据逐渐庞大，各个电商平台对自身的推荐算法的要求也越来越高。

现有技术中的物品推荐算法，在商户平台中，如果用户行为不丰富，就很难通过商户平台对用户进行物品推荐，而且对于不同商户平台中的数据无法进行关联，因此，对于新开的商铺，在用户行为不丰富或者没有用户行为时，将无法对用户进行物品推荐，对于新开商铺而言，在商户平台中向用户进行物品推荐尚未提出有效的物品推荐方法。

发明内容

有鉴于此，本申请实施例的目的在于提供一种物品推荐方法、装置、电子设备及可读存储介质，可以在商户平台中为用户推荐新增物品提供指导依据。

主要包括以下几个方面：

第一方面，本申请实施例提供一种物品推荐方法，所述物品推荐方法包括：

获取多个商户平台中每个用户的行为信息、新增物品的物品类别信息以及各行为信息下所对应物品的物品类别信息；

根据每个用户的行为信息和该行为信息下所对应物品的物品类别信息的关联关系，构建出用于表示物品间相似度的物品关联特征向量；

根据每个用户的行为信息下所对应物品的物品类别信息，构建该物品的物品类别特征向量；

基于所述物品关联特征向量和各物品的物品类别特征向量，确定所述多个商户平台中的物品之间的关联关系；

根据新增物品的物品类别信息，构建该新增物品的物品类别特征向量；

根据每个用户的行为信息下所对应物品的物品类别特征向量和新增物品的物品类别特征向量，确定每个用户的行为信息下所对应物品类别信息与新增物品的物品类别信息的相似度；

基于所述关联关系和每个用户的行为信息下所对应物品类别信息与新增物品类别信息的相似度，对新增物品进行推荐。

在一种可能的实施方式中，根据每个用户的行为信息和该行为信息下所对应物品的物品类别信息的关联关系，构建出用于表示物品间相似度的物品关联特征向量，包括：

根据每个用户的行为信息和该行为信息下所对应物品的物品类别信息的关联关系，构建每个用户与该用户关联的物品的数据结构图，每个用户和每个物品作为所述数据结构图的节点；

通过随机游走算法均匀的选取节点，以生成预定个数的随机游走序列；

根据所述随机游走序列，计算出至少两个物品节点出现在同一序列中的概率；

根据所述至少两个物品节点出现在同一序列中的概率，计算出用于表示物品间相似度的物品关联特征向量。

在一种可能的实施方式中，根据每个用户的行为信息下所对应物品的物品类别信息，构建该物品的物品类别特征向量，包括：