[发明专利]评价晒单推荐方法和装置

说明书

本公开提供一种评价晒单推荐方法和装置。评价晒单推荐装置采集用户的历史行为数据；根据用户的历史行为数据构建与用户相关联的长期偏好品类池、热销品类池和互动品类池；根据每个品类在长期偏好品类池、热销品类池和互动品类池中的出现情况确定每个品类的推荐权重；按照推荐权重从大到小的顺序，选择预定数量个用户的偏好品类；按照预定规则对与用户的偏好品类相关联的评价晒单进行评分；按照评分结果从高到低的顺序将评价晒单推荐给用户。本公开能够将用户感兴趣的商品推荐给用户，从而有效提升用户体验，有效提升用户的使用粘性和商品转化率。

技术领域

本公开涉及信息处理领域，特别涉及一种评价晒单推荐方法和装置。

背景技术

在相关技术中，用户在电商平台购物的过程中，会对所购商品进行展示、评论，以便其他用户在电商平台购买相同和类似商品时提供相应的参考。电商平台也会将其它用户的展示和评论内容推荐给某个特定用户，即给该用户提供Feed流。

发明内容

发明人通过研究发现，在相关技术中，电商平台在给用户提供Feed流时，并不会考虑所提供的内容是否符合该用户的需求，因此会造成用户对所推荐的展示和评论内容不感兴趣的情况发生。

据此，本公开提供一种评价晒单推荐方案，能够有效提升用户的使用粘性和商品转化率。

根据本公开实施例的第一方面，提供一种评价晒单推荐方法，包括：采集用户的历史行为数据；根据所述用户的历史行为数据构建与所述用户相关联的长期偏好品类池、热销品类池和互动品类池；根据每个品类在所述长期偏好品类池、热销品类池和互动品类池中的出现情况确定所述每个品类的推荐权重；按照所述推荐权重从大到小的顺序，选择预定数量个所述用户的偏好品类；按照预定规则对与所述用户的偏好品类相关联的评价晒单进行评分；按照评分结果从高到低的顺序将评价晒单推荐给所述用户。

在一些实施例中，根据所述用户的历史行为数据构建与所述用户相关联的长期偏好品类池包括：根据所述用户在第一预设周期内的品类点击量，确定所述用户对预设品类的第一偏好值；根据所述用户在所述第一预设周期内的加购数据，确定所述用户对所述预设品类的第二偏好值；将所述第一偏好值与所述第二偏好值的和值作为所述用户对所述预设品类的偏好分值；根据所述预设品类及对应的偏好分值构建所述长期偏好品类池。

在一些实施例中，根据所述用户的历史行为数据构建与所述用户相关联的热销品类池包括：根据所述用户在第二预设周期内的订单量、浏览数据、关注数据或加购数据中的至少一项构建所述用户的热销品类池，其中所述第二预设周期大于所述第一预设周期。

在一些实施例中，根据所述用户的历史行为数据构建与所述用户相关联的互动品类池包括：根据所述用户在第三预设周期内的点击预览行为、点赞行为、回复行为或分享行为中的至少一项计算所述用户针对预设品类的互动分数，其中所述第三预设周期小于所述第一预设周期；根据所述用户针对预设品类的互动分数构建所述用户的互动品类池。

在一些实施例中，所述互动分数Y为：Y＝点击预览行为分数×N1+点赞行为分数×N2+回复行为分数×N3+分享行为分数×N4；其中，所述用户在第三预设周期内的点击预览行为、点赞行为、回复行为和分享行为的总数为N，N1为所述点击预览行为在所述N中的百分比，N2为所述点赞行为在所述N中的百分比，N3为所述回复行为在所述N中的百分比，N4为所述分享行为在所述N中的百分比。

在一些实施例中，指定品类的推荐权重W为：W＝U1X1+U2X2+U3X3；其中，U1为所述指定品类在所述长期偏好品类池中的出现情况，若所述指定品类出现在所述长期偏好品类池中，U1取1，否则U1取0，X1为所述长期偏好品类池的权重；U2为所述指定品类在所述热销品类池中的出现情况，若所述指定品类出现在所述热销品类池中，U2取1，否则U2取0，X2为所述热销品类池的权重；U3为所述指定品类在所述互动品类池中的出现情况，若所述指定品类出现在所述互动品类池中，U2取1，否则U2取0，X3为所述互动品类池的权重。