[发明专利]商品推荐方法、装置、电子设备及可读介质

权利要求书

1.一种商品推荐方法，其特征在于，包括：

根据用户行为的对象获取商品推荐词表，所述商品推荐词表中包括商品组合以及商品组合分数；

确定商品点击率；以及

通过历史商品信息确定所述商品组合中两个商品间的多样性概率；

根据所述点击率确定所述商品组合中两个所述商品的点击影响概率；以及

通过所述多样性概率、所述点击影响概率以及所述商品的成交额确定所述商品推荐词表中的所述商品组合的商品组合分数，所述商品组合是通过对用户行为中的商品与后续相邻N个商品两两组合构成的，所述多样性概率为第一频次和第二频次的商，所述第一频次为所有用户中购买所述商品组合的频次，所述第二频次为所有所述用户中购买所述商品组合中一个所述商品的频次；所述点击影响概率为商品点击率；

根据所述商品组合分数由所述商品推荐词表中筛选出多个商品组合，以生成商品频繁集；

通过点击率预估方法确定所述商品频繁集中多个商品组合的商品组合评分；以及

根据所述商品组合评分向所述用户进行推荐。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：

根据预设时间内用户购买行为生成用户行为序列；以及

通过频繁集算法与所述用户行为序列确定所述商品推荐词表中的商品组合。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，通过频繁集算法与所述用户行为序列确定所述商品推荐词表中的商品组合包括：

将所述用户行为序列中的商品依次与后续相邻的预定个商品两两组合，构成商品组合；

确定商品频次；

确定商品组合频次；以及

根据所述商品频次与所述商品组合频次对所述商品组合进行过滤，以生成所述商品推荐词表中的商品组合。

4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，将所述推荐词表中的商品组合作为key，将所述商品组合分数作为value进行储存。

5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，根据用户行为的对象获取商品推荐词表，所述商品推荐词表中包括商品以及商品分数包括以下情况至少一者：

根据用户浏览行为的对象获取商品推荐词表，所述商品推荐词表中包括商品以及商品分数；

根据用户点击行为的对象获取商品推荐词表，所述商品推荐词表中包括商品以及商品分数；

根据用户加购行为的对象获取商品推荐词表，所述商品推荐词表中包括商品以及商品分数；以及

根据用户购买行为的对象获取商品推荐词表，所述商品推荐词表中包括商品以及商品分数。

6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述商品组合分数由所述商品推荐词表中筛选出多个商品，以生成商品频繁集包括：

根据所述商品组合分数由高至低排列所述多个商品；以及

依序提取所述多个商品中的预定数量的商品以生成商品频繁集。

7.如权利要求1所述的方法，其特征在于，通过点击率预估方法确定所述商品频繁集中多个商品组合的商品组合评分包括：

根据wide and deep模型确定所述商品频繁集中多个商品组合的商品组合评分。