[发明专利]一种智能推荐方法及系统

说明书

本申请实施例公开了一种智能推荐方法及系统。所述系统包括：客户端，用于存储用户的操作行为；推荐服务器，用于获取所述用户在预设时间区间内的多个操作行为；还用于针对所述多个产品类别中的特定产品类别，从所述多个操作行为中，选择与所述特定产品类别、所述多个关键操作页面相关联的基于时间顺序排列的多个关键操作行为；数据分析服务器，用于采用强化学习方法对所述关键操作行为进行学习处理，得到针对所述用户的产品推荐策略。利用本申请方法或装置实施例，可以提高提高产品推荐的准确性和推荐效率。

技术领域

本申请涉及信息处理技术领域，特别涉及一种智能推荐方法及系统。

背景技术

近几年，产品推荐技术在各类购物应用(Application，APP)中得到广泛的使用，产品推荐技术可以根据向用户推荐更有价值的产品，从而实现对用户的引导作用，增强用户选购的目的性。在页面中推荐产品已经成为很多购物APP的重要组成部分，目前，最常用的推荐产品的方法是获取用户在最近一段时间区间内最常浏览的产品或者最常搜索的关键词，根据所述产品或者所述关键词，从产品库中获取与所述产品或者所述关键词相匹配的产品，进而将匹配的产品推荐给用户。

然而，在很多时候，用户购买产品的目的性并不是很明确。例如，用户从浏览产品A到购买产品A的交易过程可能会跨越多天，经历较长的决策周期。同时，在所述决策周期中，用户还有可能建立其他产品的决策周期。那么，由于用户决策行为的多样性和不确定性，现有技术中的推荐方法并不能对用户购买产品A产生引导作用，也不能增强用户做出选择决策的目的性。

发明内容

本申请实施例的目的在于提供一种智能推荐方法及系统，可以提高提高产品推荐的准确性和推荐效率。

本申请实施例提供的一种智能推荐方法及系统具体是这样实现的：

一种智能推荐系统，包括：

客户端，用于存储用户的操作行为；

推荐服务器，用于获取所述用户在预设时间区间内的多个操作行为，其中，所述多个操作行为关联于多个产品类别，并且所述多个操作行为关联于多个页面，所述多个页面包括多个关键操作页面和多个信息页面；还用于针对所述多个产品类别中的特定产品类别，从所述多个操作行为中，选择与所述特定产品类别、所述多个关键操作页面相关联的基于时间顺序排列的多个关键操作行为；

数据分析服务器，用于采用强化学习方法对所述关键操作行为进行学习处理，得到针对所述用户的产品推荐策略。

一种智能推荐方法，包括：

获取用户在预设时间区间内的多个操作行为，其中，所述多个操作行为关联于多个产品类别，并且所述多个操作行为关联于多个页面，所述多个页面包括多个关键操作页面和多个信息页面；

针对所述多个产品类别中的特定产品类别，从所述多个操作行为中，选择与所述特定产品类别、所述多个关键操作页面相关联的基于时间顺序排列的多个关键操作行为；

采用强化学习方法对所述关键操作行为进行学习处理，得到针对所述用户的产品推荐策略。

本申请提供的智能推荐方法及系统，将用户在预设时间区间内的多个操作行为按照产品类别、页面特征等参照标准进行筛选、去噪，生成基于时间顺序的关键操作行为序列。由于所述关键操作行为序列基于特定的产品类别和关键操作页面，因此，所述关键操作行为序列能够更加明确地表达用户在预设时间区间内对特定产品类别的偏好和意图。因此，对所述关键操作行为序列进行强化学习，可以学习到更加准确的用户的偏好、意图等信息，从而提高产品推荐的准确性。另外，将多个操作行为进行提取、降维，还可以进一步提高强化学习的效率。

附图说明