[发明专利]一种商品推荐模型训练方法、装置、设备及存储介质在审
| 申请号： | 201810884171.3 | 申请日： | 2018-08-06 |
| 公开（公告）号： | CN109165974A | 公开（公告）日： | 2019-01-08 |
| 发明（设计）人： | 吴佳东 | 申请（专利权）人： | 深圳乐信软件技术有限公司 |
| 主分类号： | G06Q30/02 | 分类号： | G06Q30/02;G06Q30/06 |
| 代理公司： | 北京品源专利代理有限公司 11332 | 代理人： | 孟金喆 |
| 地址： | 518000 广东省深圳市南山区*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明实施例公开了一种商品推荐模型训练方法、装置、设备及存储介质，其中，该方法包括：获取各用户分别浏览商品的首页、详情页以及评价页的历史停留时间，以及获取各用户浏览商品的历史停留总时间；根据各用户浏览各页面的历史停留时间，分别确定各页面对应的第一时间均值，并分别确定第一方差；根据所述历史停留总时间，确定商品对应的第二时间均值，并确定第二方差；根据第一时间均值、第一方差、第二时间均值以及第二方差，确定用户对商品的兴趣度；以商品的特征数据以及用户的特征数据为输入变量，以兴趣度为输出变量对设定模型进行训练，得到训练的商品推荐模型，可以准确预测用户对商品的兴趣度，从而增加推荐结果的点击率。 | ||
| 搜索关键词： | 方差 商品推荐 兴趣度 停留 存储介质 模型训练 特征数据 用户浏览 输出变量 输入变量 点击率 页面 浏览 预测 | ||
【主权项】：
1.一种商品推荐模型训练方法，其特征在于，包括：获取各用户分别浏览商品的首页、详情页以及评价页的历史停留时间，以及获取各用户浏览所述商品的历史停留总时间；根据各所述用户浏览各页面的历史停留时间，分别确定各页面对应的第一时间均值，并分别确定所述第一时间均值对应的第一方差；根据各所述用户浏览所述商品的所述历史停留总时间，确定所述商品对应的第二时间均值，并确定所述第二时间均值对应的第二方差；根据所述第一时间均值、所述第一方差、所述第二时间均值以及所述第二方差，确定所述用户对所述商品的兴趣度；以所述商品的特征数据以及所述用户的特征数据为输入变量，以所述兴趣度为输出变量对设定模型进行训练，得到训练的商品推荐模型。
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