[发明专利]一种商品推荐方法、装置及计算设备

说明书

本发明是关于一种商品推荐方法、装置及计算设备。该方法首先根据用户实时偏好数据在商品库中选择当前用户实时偏好商品，根据商城用户历史偏好数据在商品库中选择商城历史用户偏好商品。然后，通过当前用户画像标签在所述当前用户实时偏好商品和所述商城历史用户偏好商品中选择针对当前用户的推荐商品，并生成推荐商品列表。最后，将所述推荐商品列表中的商品推荐给用户。本发明既考虑商城平台用户偏好又考虑用户实时偏好进行商品的推送，推送商品更全面且精准。

技术领域

本发明涉及电商技术领域，尤其涉及一种商品推荐方法、装置及计算设备。

背景技术

现有的电商推荐技术中主要是两种类型的商品推荐，第一种是基于用户的协同过滤，根据所有用户对物品或者信息的偏好，发现与当前用户口味和偏好相似的用户群，然后基于这些用户的历史偏好，为当前用户进行推荐。第二种是基于物品的协同过滤，根据所有用户对物品或者信息的偏好，发现物品和物品之间的相似度，然后根据用户的历史偏好信息，将类似的物品推荐给当前用户。这两种方法的算法模型只能根据商城用户历史偏好信息作为训练数据，所推荐商品缺少多样性，且不够准确。

发明内容

为克服相关技术中存在的问题，本发明提供一种商品推荐方法、装置及计算设备，能根据商城平台用户偏好又考虑用户实时偏好进行商品的推送，推送商品更全面且精准。

根据本发明实施例的第一方面，提供一种商品推荐方法，包括：根据用户实时偏好数据在商品库中选择当前用户实时偏好商品；

根据商城用户历史偏好数据在商品库中选择商城历史用户偏好商品；

通过当前用户画像标签在所述当前用户实时偏好商品和所述商城历史用户偏好商品中选择针对当前用户的推荐商品，并生成推荐商品列表；

将所述推荐商品列表中的商品推荐给用户。

根据本发明实施例的第二方面，提供一种商品推荐装置，包括：

第一待推荐商品选择模块、第二待推荐商品选择模块、推荐商品列表生成模块和商品推荐模块；

第一待推荐商品选择模块，用于根据用户实时偏好数据在商品库中选择当前用户实时偏好商品；

第二待推荐商品选择模块，用于根据商城用户历史偏好数据在商品库中选择商城历史用户偏好商品；

推荐商品列表生成模块，用于通过当前用户画像标签在所述当前用户实时偏好商品和所述商城历史用户偏好商品中选择针对当前用户的推荐商品，并生成推荐商品列表；

商品推荐模块，用于将所述推荐商品列表中的商品推荐给用户。

根据本发明实施例的第三方面，提供一种计算设备，包括：

处理器；以及

存储器，其上存储有可执行代码，当所述可执行代码被所述处理器执行时，使所述处理器执行如上所述的方法。

本发明的实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果：在进行用户商品推荐时考虑用户实时偏好因素，更贴近用户最近偏好；所以本发明在生成商品推荐列表时既根据商城平台用户偏好又考虑用户实时偏好，使得推送商品更全面且精准。

本发明的实施例提供的技术方案还可以包括以下有益效果：在生成商品推荐列表时既根据商城平台用户偏好又考虑用户实时偏好，进一步考虑当前热门商品因素。考虑当前热门商品因素，可以增加热门事件影响的商品的推荐，保证推荐商品与特殊事件的相结合的时效性。所以本发明在生成商品推荐列表时既根据商城平台用户偏好又考虑用户实时偏好和热门商品，使得推送商品更全面且精准。

应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本发明。

附图说明