[发明专利]一种基于推荐度的商品推送方法

说明书

本发明公开了一种基于推荐度的商品推送方法，通过为商品添加一级标签标记、次级标签标记和固有标签标记，为用户对商品和标签的不同操作分别设置基础计分，从而根据用户的行为和标签所述的不同标签集，为商品具有的各标签或标签本身累加推荐度计分，计算各商品的推荐度总分，根据推荐度总分的正序为用户推送商品，根据用户的需求和喜好为用户推送更加合适的商品，在需要推送的商品封面上添加标签元素，通过调整各标签元素的位置醒目度和相对大小，可以将用户最为关心的标签设置在商品封面最醒目的位置设置标签元素，使用户更容易了解到商品中自己较为关心的特性，方便用户寻找需要的商品，刺激用户的购物欲望。

技术领域

本发明涉及大数据分析技术领域，特别是指一种基于推荐度的商品推送方法。

背景技术

在如今的互联网时代，网络购物已经成为很多用户购买商品的重要渠道甚至主要渠道，为了掌握用户的购物偏好和购物习惯，诸多网络购物平台纷纷推出自己的大数据分析方法，用以采集用户的搜索及购物数据，并通过对用户的搜索及购物数据进行分析，向用户推送与用户购物偏好和购物习惯相关性较高的商品，但目前现有技术中对用户的搜索及购物数据分析时，大多真是根据关键词搜索访问频率进行数据计算，在用户某段时间大量搜索某一品类的商品时，就大量推送该品类的商品，而实际上用户的购物需求往往也体现在商品的某些细分通行和通用特性中，现有技术中往往忽略了这些特性，导致推送商品的效果不尽如人意，且即便针对同一件商品，不同用户的关注点也不同，在购物平台上得不到很好的体现，容易导致用户错过自己关注的商品。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的在于提出一种基于推荐度的商品推送方法。

基于上述目的本发明提供的一种基于推荐度的商品推送方法，包括以下步骤：

在标签库中设置三种标签集，其中包括用于表示商品的主要分类的一级标签集，用于表示商品的细分特性的次级标签集，用于表示商品的通用特性的若干固有标签集，各标签集内均包括若干标签；

分别为一级标签集、次级标签集和固有标签集设置计分权重；

根据商品的主要分类、细分特性和通用特性为商品添加一级标签标记、次级标签标记和固有标签标记；

为用户对商品和标签的不同操作分别设置基础计分；

当用户对某商品进行相关操作时，根据用户行为和该商品具有的各标签所属的标签集，使用计分权重对基础计分进行加权后，对各标签累加推荐度计分；

当用户对某标签进行相关操作时，根据用户行为和该标签所属的标签集，使用计分权重对基础计分进行加权后，对该标签累加推荐度计分；

根据各商品具有的标签，及各标签的推荐度计分，计算各商品的推荐度总分，根据推荐度总分的正序为用户推送商品；

在需要推送的商品封面上添加标签元素，根据需要推荐的商品的各标签推荐度计分高低，调整各标签元素的位置醒目度和尺寸大小。

优选地，本方法进一步包括：

若用户在第一设定时间内没有对一级标签作出操作，则清除该一级标签的推荐度计分，重新计算各商品的推荐度总分，并根据重新计算后的推荐度总分的正序为用户推送商品。

优选地，本方法进一步包括：

采集各商品具有的一级标签和次级标签信息，计算各次级标签与各一级标签之间的关联性数值，在计算各商品的推荐度总分时，如果该商品的一级标签推荐度计分小于设定值，而次级标签与该一级标签之间的关联性数值大于设定值，则不计入该次级标签的推荐度计分。

优选地，本方法进一步包括：