[发明专利]推荐商品的方法、装置和计算机可读存储介质

说明书

本公开提出一种推荐商品的方法、装置和计算机可读存储介质，涉及信息推荐领域。其中的方法包括：获取用户对商品具有重复购买行为的历史购买信息；根据历史购买信息确定用户对商品的重复购买的平均周期和最大周期以及最后一次购买的时间；根据最后一次购买的时间和重复购买的平均周期确定推荐开始的时间点；根据重复购买的平均周期和最大周期确定推荐持续的时间段；在推荐开始的时间点和推荐持续的时间段确定的推荐窗口内，向用户进行商品的相关推荐。本公开实现了一种适用于重复购买商品的业务场景的商品推荐方案，可以提高该业务场景下的推荐效果。

技术领域

本公开涉及信息推荐领域，特别涉及一种推荐商品的方法、装置和计算机可读存储介质。

背景技术

通过数据挖掘技术向用户推荐商品，可以提高用户体验。商品推荐的相关技术例如包括：将用户购买过的商品的相似商品推荐给用户，或者，将相似用户购买过的商品推荐给用户。

发明内容

发明人发现，对于一些具体业务场景，例如重复购买商品的业务场景，通用的商品推荐方法没有针对性，推荐效果并不好。

鉴于此，本公开的一个目的是：提供一种适用于重复购买商品的业务场景的商品推荐方案，以提高该业务场景下的推荐效果。

本公开的一个方面提出一种推荐商品的方法，包括：

获取用户对商品具有重复购买行为的历史购买信息；

根据所述历史购买信息确定所述用户对所述商品的重复购买的平均周期和最大周期以及最后一次购买的时间；

根据所述最后一次购买的时间和所述重复购买的平均周期确定推荐开始的时间点；

根据所述重复购买的平均周期和最大周期确定推荐持续的时间段；

在所述推荐开始的时间点和所述推荐持续的时间段确定的推荐窗口内，向所述用户进行所述商品的相关推荐。

可选地，按照推荐程度向所述用户进行所述商品的相关推荐，

其中，所述推荐程度根据推荐窗口内的当前时间点距离推荐开始的时间点的时长的反比例信息确定，在推荐窗口内的所述当前时间点之前的时间点所述用户对所述商品未发生购买行为；

或者，所述推荐程度根据推荐窗口内的当前时间片与推荐开始的时间点之间的时间片数量的反比例信息确定，在推荐窗口内的所述当前时间片之前的时间片所述用户对所述商品未发生购买行为。

可选地，所述推荐持续的时间段为：所述重复购买的平均周期与最大周期之间的差值对应的时间段。

可选地，所述推荐开始的时间点为：所述最后一次购买的时间加上所述重复购买的平均周期得到的时间点。

可选地，该方法还包括：从所述历史购买信息中去除所述用户对所述商品的重复购买周期小于重复购买的最小周期的历史购买记录。

可选地，获取所述历史购买信息包括下述两个步骤中的至少一个步骤：

获取预设时间内用户对商品具有重复购买行为的历史购买信息，

获取用户对商品具有重复购买行为且所述用户对所述商品的重复购买次数满足预设数量的历史购买信息。

可选地，该方法还包括：在推荐窗口内，如果所述用户对所述商品发生购买行为，停止本次推荐。

可选地，所述相关推荐包括：向所述用户推荐所述商品，或者，与所述商品具有相同功能的其他商品。

根据本公开的再一个方面，提出一种推荐商品的装置，包括：

历史购买信息获取模块，用于获取用户对商品具有重复购买行为的历史购买信息；