[发明专利]商品呈现方法及装置、计算设备、计算机可读存储介质

权利要求书

1.一种商品呈现方法，包括：

基于多个商品的商品信息和用户的用户信息确定所述用户对所述多个商品中的每个商品的感兴趣程度，其包括：

基于在当前的消费场景下多个商品中的每个商品的商品信息确定针对所述每个商品的第一特征向量，所述每个商品的商品信息包括所述每个商品的与所述消费场景相关的信息；

基于用户的用户信息确定针对所述用户的第二特征向量，用户信息与所述用户的身份信息以及用户对商品的历史消费记录相关，所述历史消费记录包括在历史消费场景下所述用户消费的商品的商品信息；

基于针对所述每个商品的第一特征向量和针对所述用户的第二特征向量，确定所述用户对于所述每个商品的感兴趣程度；

根据用户对所述多个商品中的每个商品的感兴趣程度的从高到低的顺序对所述多个商品进行排名；

基于对所述多个商品的排名，向用户选择性地呈现所述多个商品。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，基于在当前的消费场景下多个商品中的每个商品的商品信息确定针对所述每个商品的第一特征向量，包括：

对所述每个商品的商品信息进行编码；

对编码后的商品信息进行特征提取，以生成针对所述每个商品的第一特征向量。

3.根据权利要求1所述的方法，其中，基于用户的用户信息确定针对所述用户的第二特征向量包括：

对所述用户的用户信息进行编码；

对编码后的用户信息进行特征提取，以生成针对所述用户的第二特征向量。

4.根据权利要求1所述的方法，其中，基于针对所述每个商品的第一特征向量和针对所述用户的第二特征向量，确定所述用户对于所述每个商品的感兴趣程度，包括：

确定针对所述每个商品的第一特征向量和针对所述用户的第二特征向量之间的匹配分数；

基于所述匹配分数，确定所述用户对于所述每个商品的感兴趣程度。

5.根据权利要求4所述的方法，其中确定针对所述每个商品的第一特征向量和针对所述用户的第二特征向量之间的匹配分数包括：

对所述第一特征向量与所述第二特征向量执行点乘运算以得到所述匹配分数。

6.根据权利要求1所述的方法，其中，基于对所述多个商品的排名，向用户选择性地呈现所述多个商品，包括：

基于对所述多个商品的排名，向用户选择性地呈现所述多个商品中处于预设排名之前的一部分。

7.根据权利要求1所述的方法，其中，所述多个商品中的每个商品由所述每个商品的商品名称和价格标识进行识别，并且所述每个商品的商品信息还包括所述每个商品的商品名称和价格标识。

8.根据权利要求7所述的方法，其中，基于对所述多个商品的排名，向用户选择性地呈现所述多个商品，包括：

对于具有相同商品名称但不同价格标识的商品，向用户选择性地呈现其中排名最高的一个。

9.根据权利要求1所述的方法，其中，基于对所述多个商品的排名，向用户选择性地呈现所述多个商品，包括：

在向用户选择性地呈现所述多个商品的同时呈现与相应商品对应的商品信息。

10.根据权利要求1所述的方法，其中，所述基于多个商品的商品信息和用户的用户信息确定用户对所述多个商品中的每个商品的感兴趣程度是利用经训练的机器学习模型实现的，其中所述经训练的机器学习模型根据预定消费场景下的正样本及负样本训练得到；其中，在预定消费场景下向用户呈现多个商品的过程中，基于用户购买的商品的商品信息形成所述预定消费场景下的正样本，基于用户未购买的商品的商品信息形成所述预定消费场景下的负样本。

11.根据权利要求1所述的方法，其中所述用户的身份信息包括以下中的至少一项：用户的性别、用户的年龄、用户的注册时间、用户的历史消费总额、用户的兴趣偏好。