[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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