[发明专利]一种店铺推荐的方法和装置

说明书

本发明公开了一种店铺推荐的方法和装置，涉及计算机技术领域。该方法的一具体实施方式包括：确定目标店铺与待比较店铺之间的推荐维度的数值；所述推荐维度包括以下至少之一：浏览流量维度、物品相似性维度、体量维度、可信标识；基于预设的打分模型，根据所述推荐维度的数值确定待比较店铺的得分，根据得分由高到低的顺序将待比较店铺推荐给所述目标店铺。该实施方式能够综合考虑用户浏览行为、店铺内物品、店铺销售额等多个维度，对待比较店铺进行打分，进而准确、灵活地为目标店铺推荐竞店。

技术领域

本发明涉及计算机技术领域，尤其涉及一种店铺推荐的方法和装置。

背景技术

为了使自身店铺保持竞争力，了解市场上与自身店铺相似的竞店是非常有必要的。现有技术中针对竞店的推荐方法通常包括：在电商平台上搜索相关物品，以搜索结果中靠前的物品所在的店铺作为竞店进行推荐；或者，根据线下销售数据推荐竞店；或者，根据运营经验确定竞店进行推荐。

在实现本发明过程中，发明人发现现有技术中至少存在如下问题：

1)对于通过在电商平台搜索物品确定的竞店的方法，由于能搜索的物品有限，故而会导致确定的竞店结果不准确、不全面；

2)对于根据线下销售数据推荐竞店的方法，由于线下销售数据不能代替线上销售数据作为参考，故而会导致确定的竞店结果不准确；

3)对于根据运营经验确定竞店进行推荐的方法，由于运营经验的不确定性和主观性，也容易导致确定的竞店结果不准确。

发明内容

有鉴于此，本发明实施例提供一种店铺推荐的方法和装置，能够综合考虑用户浏览行为、店铺内物品、店铺销售额等多个维度，对待比较店铺进行打分，进而准确、灵活地为目标店铺推荐竞店。

为实现上述目的，根据本发明实施例的一个方面，提供了一种店铺推荐的方法，包括：

确定目标店铺与待比较店铺之间的推荐维度的数值；所述推荐维度包括以下至少之一：浏览流量维度、物品相似性维度、体量维度、可信标识；

基于预设的打分模型，根据所述推荐维度的数值确定待比较店铺的得分，根据得分由高到低的顺序将待比较店铺推荐给所述目标店铺。

可选地，以包含目标类别的店铺作为待比较店铺；按如下方法确定所述目标类别：

mainC＝{T_i|Tsales_i-1＜Tsales·λ≤Tsales_i，i≥2}∪{T₁}，0＜λ≤1；

其中，mainC表示目标类别构成的集合；T_i表示将目标店铺中预设时间段内，所有物品类别的销售额从大到小排序后的前i个物品类别；Tsales_i表示将目标店铺中预设时间段内，所有物品类别的销售额从大到小排序后的前i个物品类别的销售额之和；Tsales表示所述目标店铺预设时间段内的总销售额，λ表示类别选择阈值。

可选地，确定目标店铺与待比较店铺之间的浏览流量维度的数值，包括：

基于用户浏览记录确定所述目标店铺到待比较店铺的跳转概率；

以所述跳转概率作为目标店铺与待比较店铺之间的浏览流量维度的数值。

可选地，基于用户浏览记录确定所述目标店铺到待比较店铺的跳转概率，包括：

基于预设的历史时段内或者截止至当前时刻的预设时段内的用户浏览记录，确定待统计用户集合M，待统计用户关于目标类别集合mainC中的物品类别对目标店铺和待比较店铺的浏览信息；