[发明专利]推荐商品组合的方法、装置、电子设备及可读存储介质在审

专利信息
申请号: 201910186339.8 申请日: 2019-03-12
公开(公告)号: CN110060090A 公开(公告)日: 2019-07-26
发明(设计)人: 陈鹏宇 申请(专利权)人: 北京三快在线科技有限公司
主分类号: G06Q30/02 分类号: G06Q30/02;G06Q30/06
代理公司: 北京润泽恒知识产权代理有限公司 11319 代理人: 莎日娜
地址: 100083 北京市海*** 国省代码: 北京;11
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摘要:
搜索关键词: 可读存储介质 电子设备 目标商品 特征信息 用户购买 概率预测模型 购物行为 输入组合 概率 申请
【说明书】:

本申请实施例提供了一种推荐商品组合的方法、装置、电子设备及可读存储介质。在实施过程中,首先,获取多组商品组合的特征信息;然后,依次将各个商品组合的特征信息输入组合概率预测模型,得到各组商品组合的被用户购买的概率;再根据用户的购物行为确定目标商品,从多组商品组合中选出包含该目标商品的所有商品组合,将其中被用户购买的概率较高的商品组合推荐给用户。

技术领域

本申请实施例涉及数据处理技术领域,尤其涉及一种推荐商品组合的方法、装置、电子设备及可读存储介质。

背景技术

现如今,用户在购物网站上购物时经常遇到这样的情况:购买某件商品并支付成功后,会自动进入一个新的页面,该页面展示有购物网站推荐的包含用户已购买的商品的多个商品组合,例如:用户购买了一个手机,该购物网站自动推荐了与该手机配套使用的商品组合,例如组合可以是手机壳、耳机以及自拍杆,又或者是手机壳、耳机、自拍杆以及手机支架,以吸引用户再次购买,来达到营利的目的。

关于如何生成对用户吸引概率较高的商品组合,相关技术提供的一种解决方案为:首先,获取多件待商品组合中每件商品的历史销量、转化率(例如:购买某件商品的人数与查看该商品的总人数之比)、共同购买率(在购物平台中通过推荐的商品组合购买到某件商品的概率)等多个指标;然后,根据经验公式(经验公式为购物平台根据经验计算得出,可用于评估不同的商品组合被用户购买的可能性)将各个指标通过加权计算得到最终加权分数;最后,从多个商品组合中筛选出最终加权分数较高的商品组合,并推荐给用户。

然而,商品的更新换代较快、用户的购物习惯也在时刻变化,仅凭经验公式对商品组合进行评估,具有以下缺陷:

1)未考虑其它不确定影响因素(例如:天气),对商品组合的评估过程缺乏全面性和客观性;2)缺乏理论支撑,当评估质量不高时,只能采用新的经验公式,通用性较弱,无法快速响应用户需求的变更。

因此,如何准确地评估商品组合,进而得到向用户推荐的商品组合,成为一个急需解决的问题。

发明内容

为解决相关技术中的问题,本申请实施例提供一种推荐商品组合的方法、装置、电子设备及可读存储介质。

本申请实施例第一方面提供了一种推荐商品组合的方法,所述方法包括:

获得多组商品组合中每组商品组合的特征信息,一组商品组合的特征信息包括:该商品组合中每个商品的特征信息;

将所述多组商品组合中每组商品组合的特征信息输入组合概率预测模型,确定所述多组商品组合中每组商品组合被用户购买的概率,所述组合概率预测模型用于预测单组商品组合被用户购买的概率;

在检测到用户终端发出的针对所述多组商品组合中目标商品的购买请求时,根据所述多组商品组合中每组商品组合被用户购买的概率,输出针对所述多组商品组合中的部分商品组合的推荐信息,其中,所述目标商品为所述多组商品组合中任一商品组合中的一个商品,且所述部分商品组合中每个商品组合包括所述目标商品。

可选地,所述每个商品的特征信息包括以下至少一者:该商品的历史销量、该商品的转化率、与该商品相关联的环境参数、该商品的参数信息、该商品的用户评价信息。

可选地,在将所述多组商品组合中每组商品组合的特征信息输入组合概率预测模型之前,所述方法还包括:

获得多组样本商品组合中每组样本商品组合的特征信息,一组样本商品组合携带表征用户是否购买该组样本商品组合的标签;

以所述多组样本商品组合中每组样本商品组合的特征信息为输入,对预设模型进行训练,得到所述组合概率预测模型。

可选地,在获得多组样本商品组合之后,所述方法还包括:

周期性更新所述多组样本商品组合中每组样本商品组合的特征信息;

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