[发明专利]一种便于提供产品推荐的计算机系统及其实现方法

权利要求书

1.一种便于提供产品推荐的计算机系统，其特征在于：包括

用于存储的存储模块；

至少一个处理器,配置为执行如下指令：

当由处理器执行时,使得至少一个处理器执行以下步骤，从用户设备接收搜索查询,使用查询处理程序群集的搜索查询来接收搜索查询；使用搜索群集使定义的上下文相关联的一个或多个产品与搜索查询相关联；使用搜索群集筛选与定义上下文相关联的一个或多个产品,基于与一个或多个产品相关联的特征存储在数据库中；基于每个产品为每个产品生成的分数,使用搜索群集,用户设备上显示产品推荐,其中产品推荐包括一个或多个排名的产品。

2.根据权利要求1所述的便于提供产品推荐的计算机系统，其特征在于：与一种或多种产品相关联的特征包括相关产品,相关产品类别,相关产品图像,反馈评分,产品类别,产品价格或产品折扣中的至少一个；与搜索查询相关联的上下文包括与搜索查询相关联的产品,搜索查询的时间戳,以及与搜索查询相关联的产品类别,或与搜索相关联的用户信息询问。

3.根据权利要求1所述的便于提供产品推荐的计算机系统，其特征在于：还包括用于预处理从训练数据系统接收的初始训练数据以产生合成的训练数据的预处理系统，接收预处理生成的基于文本的合成培训数据的系统合成培训数据系统，以及接收预处理系统生成的基于图像的合成训练数据的图像模型培训师系统。

4.根据权利要求1所述的便于提供产品推荐的计算机系统，其特征在于：使用机器学习模型为每个产品生成分数，并使用与推荐给用户推荐的产品相关联的用户反馈信息来训练机器学习模型,并且其中机器学习模型被配置为预测与产品建议相关的性能。

5.根据权利要求1所述的便于提供产品推荐的计算机系统，其特征在于：至少一个处理器被配置为执行与用户设备的用户相关联的日志信息的指令,并生成与用户相关联的特征，且与用户相关联的信息包括用户所看到的至少一个产品,由用户购买的产品,由用户搜索的产品,用户产品偏好或用户品牌偏好。

6.根据权利要求1所述的便于提供产品推荐的计算机系统，其特征在于：至少一个处理器被配置为基于与存储在数据库中的一个或多个产品相关联的特征和与之相关联的功能相关联的特征来执行用于过滤与定义的上下文相关联的一个或多个产品相关联的指令。

7.一种便于提供产品推荐的方法，其特征在于：包括如下步骤，从用户设备接收搜索查询；使用查询处理程序群集定义与之关联的上下文搜索查询；使用搜索群集识别一个或多个关联的产品定义的上下文；使用搜索群集筛选与存储在数据库中的一个或多个产品相关联的特征相关联的产品；基于与定义的上下文相关联的一个或多个产品，使用搜索群集为每个产品生成分数,并在用户设备上按分数高低显示产品推荐。

8.根据权利要求7所述的便于提供产品推荐的方法，其特征在于：还包括与用户设备的用户相关联的记录信息,并生成与用户相关联的特征。

9.根据权利要求8所述的便于提供产品推荐的方法，其特征在于：与用户相关联的记录信息包括用户所看到的至少一个产品的相关信息,该相关信息由用户购买的产品,由用户搜索的产品,用户产品偏好,用户价格优先等级或用户品牌偏好中的一个或多个所组成。

10.根据权利要求7所述的便于提供产品推荐的方法，其特征在于：还包括通过存储在数据库中的一个或多个产品相关联的特征和与用户相关联的特征相关联的特征来推荐的一个或多个产品，该产品位于按分数高低显示的产品的下方。