[发明专利]一种基于图数据库的商品热度计算方法及系统

说明书

本发明公开了一种基于图数据库的商品热度计算方法及系统。该方法包括：构建关于商品、用户与至少两个业务模块之间的实体关系的图数据模型并导入图数据库；抽取并聚合业务数据库中的原始业务数据，形成物化视图，使物化视图中的数据与图数据模型中的顶点和边建立对应关系，并将物化视图中的数据导入图数据库；从图数据库中调取与商品实体具有实体关系的业务模块实体和用户实体关联的业务数据，并按照预设逻辑计算该商品的商品热度。本发明提供的技术方案，利用图数据库的数据存储特点，有效的利用商品与各个业务模块与商品的关联关系，构建了一种利用全部业务模块数据的统一商品热度分析方法，提高了商品热度计算值的科学性与准确性。

技术领域

本发明涉及软件工程，具体属于图数据库应用领域。

背景技术

随着电商领域的快速发展与繁荣，线上消费成为大众购买商品的主流方式。面对海量的商品信息与瞬息万变的消费流行趋势，科学有效的判断时下最流行的商品，针对商品热度形成量化的评分体系成为了电商行业一个重要的业务需求。现有的电商平台上会通过设置多个业务模块，各个业务模块以不同的形式和侧重点来推荐商品，例如，以更加侧重优惠的价格信息来推荐商品的业务模块，通过提供深度的评测文章内容来推荐商品的业务模块，以及通过提供规范化的商品信息数据来推荐商品的业务模块等。

技术方案现状方面，有一些独立的计算商品热度的方法，例如，通过采集分析商品相关的评测文章的点赞、收藏、评论的数量进行商品热度的评估；又如，专利研究方面，专利申请号为：CN201710389131.7的《一种基于时间和空间的电商热度排名的方法和装置》研究了商品热度与时间、地理位置之间的关系；申请号为：CN202010468105.5的《一种基于排序学习的商品热度排名方法》使用了机器学习的方法来预测未来商品的热度。

以上现有的技术方案均局限于利用单个业务模块内的数据进行商品热度分析，没有和其他业务模块的数据进行结合，会出现热度评估值相对局限的情况。例如，根据某一业务模块中的评测文章计算得到的热度评估值比较高，但是这个热度不能反映另一业务模块的价格敏感的商品热度情况。并且，由于平台中的业务数据一般基于关系型数据库存储，不同业务模块的数据存储比较分散，查询跨业务模块的查询需要关联多张表，存在性能瓶颈问题。

发明内容

为克服相关技术中存在的问题，本发明提供一种基于图数据库的商品热度计算方法及系统，利用图数据库的数据存储特点，有效的利用商品与好价、社区、百科三个模块与商品的关联关系，构建了一个利用全站数据的热度计算算法，可以有效的解决跨业务模块的商品热度计算困难的问题。

根据本发明实施例的第一方面，提供一种基于图数据库的商品热度计算方法，包括：

构建关于商品、用户与至少两个业务模块之间的实体关系的图数据模型并导入图数据库；

抽取并聚合业务数据库中的原始业务数据，形成物化视图，使所述物化视图中的数据与所述图数据模型中的顶点和边建立对应关系，并将所述物化视图中的数据导入所述图数据库；

从所述图数据库中调取与商品实体具有实体关系的业务模块实体和用户实体关联的业务数据，并按照预设逻辑计算该商品的商品热度。

进一步，所述业务模块包括百科、好价和社区三个业务模块，所述图数据模型由商品、用户、百科、好价和社区五个实体的顶点及各个顶点之间的边构成，其中，百科、好价、社区三个顶点与商品顶点之间的边，定义为“推荐”关系，百科、好价、社区三个顶点与作为创作者的用户顶点之间的边，定义为“创作”关系。

进一步，所述从所述图数据库中调取与商品具有实体关系的业务模块的业务数据，并按照预设逻辑计算该商品的商品热度，具体包括：