[发明专利]商品组合的推荐方法、装置、电子设备及可读存储介质

权利要求书

1.一种商品组合的推荐方法，其特征在于，所述方法包括：

获取用户需求信息和目标商家提供的商品；

根据所述商品和所述用户需求信息生成候选商品组合；

从预设商品知识图谱中获取所述商品对应的商品知识；

通过预先训练得到的商品组合得分预测模型，根据所述用户需求信息和所述商品知识预测所述候选商品组合的候选得分；

根据所述候选得分将所述候选商品组合推荐给用户。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过预先训练得到的商品组合得分预测模型，根据所述用户需求信息和所述商品知识预测所述候选商品组合的候选得分的步骤，包括：

根据所述商品知识生成商品特征；

根据所述用户需求信息生成用户需求特征；

将所述用户需求特征、所述商品特征输入至预先训练得到的商品组合得分预测模型中，预测所述候选商品组合的候选得分。

3.根据权利要求1或2所述方法，其特征在于，所述商品组合得分预测模型包括嵌入层、权重计算层、多层感知器，所述嵌入层包括多个嵌入单元，所述嵌入单元的输入为所述用户需求特征或所述候选商品特征，所述嵌入层的输出为所述权重计算层的输入，所述权重计算层的输出为所述多层感知器的输入，所述多层感知器的输出为候选得分。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述将所述用户需求特征、所述商品特征输入至预先训练得到的商品组合得分预测模型中，预测所述候选商品组合的候选得分的步骤，包括：

分别将所述用户需求特征、所述商品特征输入至所述嵌入层中，得到所述用户特征向量、商品特征向量；

将所述用户特征向量、商品特征向量拼接为第一特征向量；

将所述第一特征向量输入至所述权重计算层得到第二特征向量；

将所述第二特征向量输入至所述多层感知器中得到所述候选商品的候选得分。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述用户需求信息包括至少两个，所述根据所述商品和所述用户需求信息生成候选商品组合的步骤，包括：

针对每个用户需求信息，从所述商品中获取符合所述用户需求信息的候选商品集；

针对其中一个用户需求信息的候选商品集，将每个候选商品作为每个候选商品组合的第一个商品；

针对剩余用户需求信息的候选商品集，将每个候选商品与所述候选商品组合的已有商品进行组合，得到候选商品组合。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，在每次生成候选商品组合之后，所述方法还包括：

针对每个候选商品组合，通过预先训练得到的商品组合得分预测模型，根据所述候选商品组合所对应的用户需求信息和其中每个候选商品的商品知识预测所述候选商品组合的候选得分；

从所述候选商品组合中选取候选得分大于预设得分阈值的一个或多个候选商品组合。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述候选得分将所述候选商品组合推荐给用户的步骤，包括：

从所述候选商品组合中过滤掉相似商品组合，所述相似商品组合包括预设比例的相同商品；

对过滤掉相似商品组合的候选商品组合按照候选得分降序排列，得到候选商品组合序列；

从所述候选商品组合序列中选取得分最高的一个或多个候选商品组合，得到目标商品组合；

将所述目标商品组合推荐给用户。

8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述商品组合得分预测模型通过如下步骤训练得到：

从历史访问记录中获取商品组合样本以及对应的需求信息；

统计所述商品组合样本对应的点击率、转化率；

获取所述商品组合样本中各商品样本对应的商品知识；

通过所述商品组合样本对应的点击率、转化率、商品知识、需求信息，训练预先确定的商品组合得分预测模型，所述点击率为标注信息。