[发明专利]用于基于以往数据确定偏好的系统

说明书

公开了基于计算机的系统和方法，其被配置成使用词向量基于以往购买数据来确定对已知商家的偏好。

背景技术

消费者在购买新产品或服务时往往需要指导。此需求可以基于尝试新物品的渴望，或者可以基于到达新城市或在新的时间有需求。指导可能有所帮助，但指导未对个别用户本地化。此外，用户会生成有关以往购买的大量数据，但尝试确定可能与现有商家有关的未来商家是现有技术未实现的挑战。

发明内容

公开了基于计算机的系统和方法，其被配置成使用词向量基于以往购买数据来确定对已知商家的偏好。所述系统和方法可以从支付服务器选择电子商务支付装置的用户，并确定用户已经使用的之前商家的词向量。之前商家的属性可以从服从于相关阈值的语义提取算法确定，该相关阈值确定要审查的语义。可以选择多个商家，这些商家可以作为推荐商家被审查。可以使用词向量服务器确定用于推荐的商家的词向量，并且可以确定从之前商家到推荐商家的属性的相关性。可以确定阈值商家，其中，阈值商家具有高于阈值的所确定的相关值。响应于所确定的阈值商家，可以为商家和阈值商家计算维度索引集的相关性。可以向用户提供阈值商家和最高排名属性的列表作为选择商家的理由。

附图说明

图1是根据权利要求所述的用于使用词向量基于以往购买数据来确定对已知商家的偏好的系统的图示；

图2是使用词向量基于以往购买数据确定对已知商家的偏好的方法的图示；

图3可以是用户可以请求推荐的样本用户界面；

图4可以是机构可以调整阈值的样本用户界面；

图5可以示出可以设置多个推荐的用户界面；

图6可以图示用户选择重要性属性的能力；

图7可以是基于属性列出阈值商家和理由的样本用户界面；

图8可以是便携式计算机系统和服务器计算机系统的图示；

图9可以是便携式计算系统的图示；和

图10可以是具有数据库的样本服务器计算系统的图示。

具体实施方式

消费者在购买新产品或服务时往往需要指导。此需求可以基于尝试新物品的渴望，或者可以基于到达新城市或在新的时间有需求。指导可能有所帮助，但指导未对个别用户本地化。此外，用户会生成有关以往购买的大量数据，但尝试确定可能与现有商家有关的未来商家是现有技术未实现的挑战。

公开了基于计算机的系统和方法，其被配置成使用词向量基于以往购买数据来确定对已知商家的偏好。所述系统和方法可以从支付服务器选择电子商务支付装置的用户，并确定用户已经使用的之前商家的词向量。之前商家的属性可以从服从于相关阈值的语义提取算法确定，该相关阈值确定要审查的语义。可以选择多个商家，这些商家可以作为推荐商家被审查。可以使用词向量服务器确定用于推荐的商家的词向量，并且可以确定从之前商家到推荐商家的属性的相关性。可以确定阈值商家，其中，阈值商家具有高于阈值的所确定的相关值。响应于所确定的阈值商家，可以为商家和阈值商家计算维度索引集的相关性。可以向用户提供阈值商家和最高排名属性的列表作为选择商家的理由。

因此，解决了许多技术问题。将新商家与之前使用的商家匹配的能力一直是一项挑战。通过使用基于先进计算机的学习技术，商家的属性可以转换为词向量，这可能会使之前商家和新商家的比较明显更加准确。另外，基于计算机的技术还可以允许将匹配的属性披露给用户，这将带来在系统中更少的搜索且更多的置信度。