[发明专利]商品对象推荐方法、装置、计算机设备及存储介质在审
申请号: | 202110618729.5 | 申请日: | 2021-06-03 |
公开(公告)号: | CN113327151A | 公开(公告)日: | 2021-08-31 |
发明(设计)人: | 李露;车天文 | 申请(专利权)人: | 广州华多网络科技有限公司 |
主分类号: | G06Q30/06 | 分类号: | G06Q30/06;G06Q30/02 |
代理公司: | 广州利能知识产权代理事务所(普通合伙) 44673 | 代理人: | 王增鑫 |
地址: | 511442 广东省广*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 商品 对象 推荐 方法 装置 计算机 设备 存储 介质 | ||
本申请公开一种商品对象推荐方法、装置、设备及介质,该方法包括:获取待推荐商品列表,按照预设分类目录将其中待推荐的商品对象归类至其各自相应的目标分类;针对任意待推荐的商品对象,获取其目标分类在特定时段期间相对应的基础推荐度及趋势走向状态;根据其目标分类的趋势走向状态所表征的上升趋势或下降趋势,计算相对应趋势下的调节推荐度;根据其目标分类的趋势走向状态,相应将其目标分类的基础推荐度加上或减去对应趋势下的调节推荐度,获得该商品对象的商品推荐得分;根据商品推荐得分从推荐商品列表中优选出部分商品对象,将其确定为商品推送列表。本申请可以更加准确有效地为电商平台优选更符合潮流的待推荐的商品对象。
技术领域
本申请实施例涉及互联网技术领域,尤其是一种商品对象推荐方法、装置、计算机设备及存储介质。
背景技术
现有技术中,电商平台上的商品推荐方法主要是基于用户的购买等历史行为中涉及的商品,对候选列表中的预备推荐的商品进行关联度计算,算出推荐得分,根据得分结果选取得分较高的商品作为被推荐商品。
然而,这种方法受限于被推荐用户是否有可用的历史行为信息,因此对于新用户而言无法进行有效的推荐。
而对于新用户与使用该电商平台时长较短的用户而言,现有技术中的电商平台通常采用热度推荐策略,即对商品库中的所有商品计算热度,热度通常定义为历史点击率、购买率等单个指标或多个指标的加权结果,最终商品按照热度倒排,为新用户推荐Top K商品。
热度计算依赖商品的历史行为数据,反映的是商品历史热度而不是未来热度,在待推荐商品发生较大变化时效果不佳(如换季时的服装商品),此外,只有具备足够历史行为信息的商品,其热度才具有可信度,其他没有足够历史行为信息(或完全无历史行为信息)的商品则无法进入待推荐列表,限制了为用户冷启动推荐商品的有效性。
发明内容
本发明实施例提供一种商品对象推荐方法、装置、计算机设备及存储介质。
为解决上述技术问题,本发明创造的实施例采用的一个技术方案是:提供一种商品对象推荐方法,包括:
获取待推荐商品列表,按照预设分类目录将其中待推荐的商品对象归类至其各自相应的目标分类;
针对任意待推荐的商品对象,获取其目标分类在特定时段期间相对应的基础推荐度及趋势走向状态,所述基础推荐度与趋势走向状态均基于该目标分类内所有商品对象的访问行为信息中的预选的统计指标确定;
针对任意待推荐的商品对象,根据其目标分类的趋势走向状态所表征的上升趋势或下降趋势,计算相对应趋势下的调节推荐度,所述调节推荐度正比于该目标分类下为不同趋势所预选的商品对象所具有的推荐指标,所述推荐指标由所述预选的统计指标计算而得;
针对任意待推荐的商品对象,根据其目标分类的趋势走向状态所表征的上升趋势或下降趋势,相应将其目标分类的基础推荐度加上或减去对应趋势下的调节推荐度,获得该商品对象的商品推荐得分;
根据商品推荐得分从推荐商品列表中优选出部分商品对象,将其确定为商品推送列表。
可选地,所述获取商品对象所属目标分类在特定时段期间相对应的基础推荐度及趋势走向状态的过程,包括如下具体步骤:
根据特定时段期间目标分类内所有商品对象的访问行为信息中的预选的统计指标,计算该目标分类在该特定时段及其细分时区的受欢迎程度;
将特定时段的受欢迎程度确定为所述的基础推荐度;
利用各细分时区的受欢迎程度进行线性拟合,对线性拟合结果计算斜率,判决出该目标分类的趋势走向状态,根据斜率高低将趋势走向状态表征为上升趋势或下降趋势。
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