[发明专利]运用自适性机器学习以提供建议的系统和方法

摘要

本文中所描述的系统和方法运用自适性机器学习以向为客户从商品库存选择一个或多个商品的实体提供建议。客户信息、商品信息以及建议算法被存储且可通过建议引擎存取。所述建议算法以不同方式利用所述客户信息和所述商品信息来识别建议给客户的商品的不同子集。选择关于在所述商品库存中所识别的所述商品的所述子集中的两个或两个以上子集的信息，以用于显示给承担为所述客户选择商品的任务的所述实体。获得包含客户、选择和/或覆盖范围反馈信息的反馈信息，且依赖于所述客户反馈信息、所述选择反馈信息和/或所述覆盖范围反馈信息，使用自适性机器学习以修改所述所存储的客户信息、所述所存储的商品信息和/或所存储的建议算法。

主权项

一种运用自适性机器学习以向实体提供建议的方法，所述实体为客户而从商品库存选择商品，所述方法包括：(a)针对多个客户中的每一个客户，存储客户信息，所述客户信息指示与所述多个客户中的每一个客户相关联的客户属性；(b)针对包含在商品库存中的多个商品中的每一个商品，存储商品信息，所述商品信息指示与包含在所述商品库存中的所述多个商品中的每一个商品相关联的商品属性；(c)存储多个不同建议算法，所述多个不同建议算法中的每一个建议算法以与其它算法不同方式利用所述客户信息和所述商品信息，以针对所述客户中的任何特定客户来识别在所述商品库存中被建议给所述客户中的所述特定客户的所述商品的子集；针对所述客户中的两个或两个以上客户中的每个客户执行以下步骤(d)、(e)和(f)，(d)通过使用所述多个不同建议算法中的两个或两个以上建议算法中的每一个建议算法来识别在所述商品库存中建议给所述客户中的一个客户的所述商品的多个不同子集，以产生在所述库存中被建议给所述客户中的所述一个客户的所述商品的不同子集；(e)选择关于在所述库存中被识别作为所述识别步骤的结果的所述商品的所述多个不同子集中的两个或两个以上子集的信息，以用于显示给承担为所述客户中的所述一个客户从所述商品库存中选择商品的任务的实体；以及(f)从所述客户中的所述一个或多个客户接收客户反馈信息；以及(g)依赖于在所述接收客户反馈步骤(f)的实例处所接收的所述客户反馈信息，运用自适性机器学习以修改所存储的所述客户信息或所存储的所述商品信息中的至少一信息，使得所述识别步骤(d)的进一步实例利用所存储的所述客户信息或所存储的所述商品信息中的经修改的所述至少一信息。