[发明专利]商品推荐方法及其装置、服务器、商品推荐系统

权利要求书

1.一种商品推荐方法，其特征在于，所述方法包括：

接收各类不同推荐因子对应的参数；

根据所述各类不同推荐因子对应的参数，生成商品推荐列表；

根据所述商品推荐列表，推荐商品；

获取推荐商品的转化率；

根据所述推荐商品的转化率，优化每个所述推荐因子的参数，并将优化后的每个所述推荐因子的参数作为新参数；

所述方法还包括：

获取推荐因子的变化，所述变化包括推荐因子的增加或删减；

所述根据所述推荐商品的转化率，优化每个所述推荐因子的推荐参数，包括：

根据所述推荐商品的转化率及所述推荐因子的变化，动态优化每个所述推荐因子的参数；

所述根据所述推荐商品的转化率及所述推荐因子的变化，动态优化每个所述推荐因子的参数，包括：

根据遗传算法，选择转化率满足预设条件的若干组推荐商品对应的推荐因子的参数作为待优化参数；

优化每个所述推荐因子的待优化参数；

所述根据遗传算法，选择转化率满足预设条件的若干组推荐商品对应的推荐因子的参数作为待优化参数，包括：

根据遗传算法，按照转化率高低顺序排列若干组推荐商品；

选择转化率排名最前的预设数组的推荐商品，并将所述预设数组的推荐商品对应的推荐因子的参数作为待优化参数；

所述商品的转化率包括商品购买数量转化率、用户转化率或者商品购买金额转化率；

所述获取推荐商品的转化率，包括：

统计所述推荐商品的购买数量；

根据所述推荐商品的推荐总数量与购买数量，计算出所述推荐商品的商品购买数量转化率；

或者，

统计购买所述推荐商品的实际用户数量；

根据所述推荐商品的用户推荐总数量与实际用户数量，计算出所述推荐商品的用户转化率；

或者，

统计购买所述推荐商品的实际金额；

根据所述推荐商品的推荐总金额与实际金额，计算出所述推荐商品的商品购买金额转化率；

所述推荐因子包括由基于用户的协同过滤算法计算出的因子，以及，由基于物品的协同过滤算法计算出的因子。