[发明专利]一种电商推荐方法及系统

权利要求书

1.一种电商推荐方法，其特征在于，所述方法包括：

获取知识数据构建包含多个不同主题的时序知识图谱，并建立多层级的标签；

根据用户最新的行为数据，从用户的该行为数据中提取出与时序知识图谱存在关联的标签，提取用户不同商品信息的标签数据，找出该用户的新增标签，保留细粒度较小的所对应层级的标签，与用户画像进行数据合并，构建用户动态画像数据；

将时序知识图谱与用户动态画像数据进行标签关联匹配，识别出符合该用户当前状态的图谱主题；

分析该用户对应到时序知识图谱上的时间范围，并将对应时间范围内的商品推荐给用户。

2.如权利要求1所述的电商推荐方法，其特征在于，从互联网获取不同的知识数据，对知识数据进行语义分析和关键词提取，针对每个主题的知识数据按照时间顺序标注时序信息，构建不同主题的时序知识图谱。

3.如权利要求1所述的电商推荐方法，其特征在于，将时序知识图谱中的各主题标定为一级标签，将时序知识图谱上的实体节点根据数据表达含义范围的粒度大小标定为一级标签之下的其它多个层级的不同级别的标签。

4.如权利要求1或3所述的电商推荐方法，其特征在于，所述行为数据至少包括如下中的一种或几种的组合：用户新浏览的商品信息、用户新加入购物车的商品信息、用户的历史订单数据、用户收藏的商品信息。

5.如权利要求4所述的电商推荐方法，其特征在于，将用户动态画像数据与时序知识图谱的主题进行标签关联，从所有主题中识别出符合当前用户的主题。

6.如权利要求5所述的电商推荐方法，其特征在于，基于所识别出的主题，进一步将主题所对应的时序知识图谱与用户动态画像进行标签关联分析，从而确定用户在对应时序图谱中的时间范围，并将所述时序知识图谱上的时间范围上的商品推荐给用户。

7.如权利要求1或6所述的电商推荐方法，其特征在于，当用户之前已经匹配到特定主题，如近期用户没有新的行为数据，则根据之前匹配的时间范围以及时间流失的长度，推算符合用户当前状态的新的时间范围，并将新的时间范围信息更新至用户动态画像。

8.一种电商推荐系统，其特征在于，所述系统包括：

时序知识图谱模块，用于获取知识数据，并根据获取不同主题的知识数据构建包含多个不同主题的时序知识图谱；

用户动态画像模块，根据用户最新的行为数据，从用户的该行为数据中提取出与时序知识图谱存在关联的标签，提取用户不同商品信息的标签数据，找出该用户的新增标签，保留细粒度较小的所对应层级的标签，并与用户画像进行数据合并，形成用户的动态画像数据；

分析模块，通过将用户动态画像与所述时序知识图谱的主题进行标签关联和分析，从而确定用户在对应时序图谱中的时间范围；

推送模块，用以将分析模块确立的所述时间范围内时序图谱上的商品推荐给用户；

标签模块，用于统一管理各模块的标签，确立各个标签的层级对应关系。