[发明专利]物流信息推荐方法、装置、设备及存储介质在审
申请号: | 202211011377.8 | 申请日: | 2022-08-23 |
公开(公告)号: | CN115470402A | 公开(公告)日: | 2022-12-13 |
发明(设计)人: | 刘孝林;杨周龙 | 申请(专利权)人: | 上海东普信息科技有限公司 |
主分类号: | G06F16/9535 | 分类号: | G06F16/9535;G06F16/9536;G06F16/9537;G06K9/62;G06Q10/08 |
代理公司: | 北京市京大律师事务所 11321 | 代理人: | 高茹 |
地址: | 201700 上海市青浦区*** | 国省代码: | 上海;31 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 物流 信息 推荐 方法 装置 设备 存储 介质 | ||
1.一种物流信息推荐方法,其特征在于,所述物流信息推荐方法包括:
接收用户终端发送的当前推荐请求数据,所述当前推荐请求数据包括目标用户属性信息;
根据所述目标用户属性信息,获取目标用户的历史数据和初始物流信息序列;
对所述目标用户属性信息和所述目标用户的历史数据进行特征提取,得到所述目标用户的属性特征标签、物流信息特征标签和在多个时间段的兴趣特征信息;
根据所述目标用户的属性特征标签和所述物流信息特征标签对所述初始物流信息序列进行协同过滤,得到候选物流信息序列;
根据所述当前推荐请求数据、所述在多个时间段的兴趣特征信息和所述候选物流信息序列,生成第一推荐物流信息。
2.根据权利要求1所述的物流信息推荐方法,其特征在于,所述对所述目标用户属性信息和所述目标用户的历史数据进行特征提取,得到所述目标用户的属性特征标签、物流信息特征标签和在多个时间段的兴趣特征信息,包括:
对所述目标用户属性信息进行特征提取,得到所述目标用户的属性特征标签;
对所述目标用户的历史数据进行特征提取,得到物流信息特征标签,所述历史数据包括历史物流信息序列、访问所述历史物流信息序列的时间信息、访问后的用户行为信息;
对所述访问所述历史物流信息序列的时间信息和所述物流信息特征标签进行时序分析,得到物流信息时间序列;
将所述目标用户的历史数据和所述物流信息时间序列输入预置的兴趣特征模型,得到目标用户在多个时间段的兴趣特征信息。
3.根据权利要求2所述的物流信息推荐方法,其特征在于,所述将所述目标用户的历史数据和所述物流信息时间序列输入预置的兴趣特征模型,得到目标用户在多个时间段的兴趣特征信息,包括:
根据所述历史数据的时间信息和所述访问后的用户行为信息,将所述历史数据分为多个时间段,得到多个时间段的历史数据;
将所述多个时间段的历史数据和所述物流信息时间序列输入预置的兴趣特征模型,确定所述目标用户在每个时间段的短期兴趣特征,得到所述目标用户在多个时间段的短期兴趣特征;
根据所述目标用户的短期兴趣特征和所述历史数据,得到所述目标用户的长期兴趣特征;
将所述目标用户在多个时间段的短期兴趣特征和所述目标用户的长期兴趣特征进行融合,得到所述目标用户在多个时间段的兴趣特征信息。
4.根据权利要求3所述的物流信息推荐方法,其特征在于,所述根据所述历史数据的时间信息和所述访问后的用户行为信息,将所述历史数据分为多个时间段,得到多个时间段的历史数据,包括:
根据所述访问后的用户行为信息,确定目标用户是否执行过预设行为,所述预设行为包括按照优先级排序的多个预设行为;
若所述目标用户执行过所述预设行为,则根据所述预设行为的优先级,确定所述目标用户的用户生命周期阶段;
根据所述历史数据的时间信息和所述用户生命周期阶段,将所述历史数据分为多个时间段,得到多个时间段的历史数据。
5.根据权利要求1所述的物流信息推荐方法,其特征在于,所述根据所述目标用户的属性特征标签和所述物流信息特征标签对所述初始物流信息序列进行协同过滤,得到候选物流信息序列,包括:
根据所述目标用户的属性特征标签筛选所述初始物流信息序列,得到属性特征标签相同的第一候选物流信息序列;
根据所述目标用户的物流信息特征标签筛选所述初始物流信息序列,得到物流信息特征标签相同的第二候选物流信息序列;
将所述第一候选物流信息序列和所述第二候选物流信息序列,确定为候选物流信息序列。
6.根据权利要求1所述的物流信息推荐方法,其特征在于,所述根据所述当前推荐请求数据、所述在多个时间段的兴趣特征信息和所述候选物流信息序列,生成第一推荐物流信息,包括:
根据所述当前推荐请求数据,确定当前推荐请求所在用户生命周期阶段的目标时间段;
根据所述用户生命周期阶段的目标时间段、所述在多个时间段的兴趣特征信息和所述候选物流信息序列,生成第一推荐物流信息。
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