[发明专利]一种商品选择方法、装置、设备和存储介质

说明书

本发明实施例公开了一种商品选择方法、装置、设备和存储介质，该方法包括：采集目标用户的时序数据，其中，所述时序数据至少包括：商品和订阅时间；根据所述时序数据构建所述目标用户的商品订阅序列；根据所述目标用户的商品订阅序列和候选用户的商品订阅序列之间的相似部分，从所述候选用户中确定参考用户；根据所述相似部分从所述参考用户的商品订阅序列的商品中确定待推送给所述目标用户的商品，实现根据目标用户的时序数据进行商品推送，增加推送多样性和新颖性，更加精准挖掘出目标用户潜在而必需的个性化需求。

技术领域

本发明实施例涉及互联网技术，尤其涉及一种商品选择方法、装置、设备和存储介质。

背景技术

推荐具有发现用户感兴趣内容和长尾内容的能力，在商业领域有广泛的应用，如亚马逊书籍推荐、淘宝商品推荐等。推荐的本质是精准挖掘出用户潜在而必需的个性化需求。

然而，发明人在实现本发明的过程中，发现现有技术存在如下技术缺陷：基于用户、行为和物品的相关性和相似性的推荐方法，如协同过滤算法或基于关联规则的频繁模式挖掘方法，其推荐的内容缺乏多样性和新颖性。例如，买了一件A名牌西装，紧跟着又推荐价位差不多的B名牌西装，这对用户来说，推荐的内容缺乏新颖性；但如果推荐一个熨斗，而用户正好没有，则可能会带来新颖性。

发明内容

本发明提供一种商品选择方法、装置、设备和存储介质，以实现根据目标用户的时序数据进行商品推送，增加推送多样性和新颖性，更加精准挖掘出目标用户潜在而必需的个性化需求。

第一方面，本发明实施例提供了一种商品选择方法，该方法包括：

采集目标用户的时序数据，其中，所述时序数据至少包括：商品和订阅时间；

根据所述时序数据构建所述目标用户的商品订阅序列；

根据所述目标用户的商品订阅序列和候选用户的商品订阅序列之间的相似部分，从所述候选用户中确定参考用户；

根据所述相似部分从所述参考用户的商品订阅序列的商品中确定待推送给所述目标用户的商品。

可选的，根据所述时序数据构建所述目标用户的商品订阅序列，包括：

根据所述目标用户的时序数据确定商品和订阅时间；

将所述商品按照所述订阅时间排序，得到所述目标用户的商品订阅序列。

可选的，所述相似部分为最长公共子序列；

根据所述目标用户的商品订阅序列和候选用户的商品订阅序列之间的相似部分，从所述候选用户中确定参考用户，包括：

将所述目标用户的商品订阅序列与候选用户的商品订阅序列进行比较，得到所述候选用户对应的最长公共子序列；

将最长公共子序列满足预设条件的所述候选用户，作为参考用户。

可选的，将最长公共子序列满足预设条件的所述候选用户，作为参考用户，包括：

计算所述候选用户的所述最长公共子序列的长度；

基于所述长度从所述候选用户中选择参考用户。

可选的，基于所述长度从所述候选用户中选择参考用户，包括：

计算所述最长公共子序列的长度和所述候选用户的商品订阅序列的长度之间的比例；

基于所述最长公共子序列的长度和所述比例从所述候选用户中选择参考用户。

可选的，根据所述相似部分从所述参考用户的商品订阅序列的商品中确定待推送给所述目标用户的商品，包括：