[发明专利]一种电商平台商品推荐算法在审
申请号: | 201811603331.9 | 申请日: | 2018-12-26 |
公开(公告)号: | CN109636545A | 公开(公告)日: | 2019-04-16 |
发明(设计)人: | 刘文锋 | 申请(专利权)人: | 广州市耀锋电子网络科技有限公司 |
主分类号: | G06Q30/06 | 分类号: | G06Q30/06 |
代理公司: | 广州市时代知识产权代理事务所(普通合伙) 44438 | 代理人: | 刘全 |
地址: | 511400 广东省广州*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | 本发明公开了一种电商平台商品推荐算法,包括以下步骤:步骤一:获取运营商原始数据:从运营商大数据系统获取用户及检索记录副本,包括:用户ID、用户号码、关键词内容、检索日期、检索次数、购买商品信息和购买商品的次数。该电商平台商品推荐算法,通过通过获取用户的信息或其他用户的购买记录判断,并进行相关商品的推送,能够满足用户对于地域季节和热门商品进行推送,且在本发明中,如用户对第一次推送的信息未表达出足够的兴趣时,根据当前季节信息、用户所在地区若干个购物成功购物次数最多的若干个商品信息调整推送内容,及时解决第一次推送时,信息不准确的问题,有效的减少了用户挑选商品的时间,提高了用户体验。 | ||
搜索关键词: | 推送 商品推荐 算法 购买商品 运营商 检索 用户所在地区 关键词内容 季节信息 检索日期 商品信息 推送内容 系统获取 用户号码 用户体验 用户挑选 原始数据 购物 大数据 记录 副本 热门 地域 购买 成功 | ||
【主权项】:
1.一种电商平台商品推荐算法,其特征在于:包括以下步骤:步骤一:获取运营商原始数据:从运营商大数据系统获取用户及检索记录副本,包括:用户ID、用户号码、关键词内容、检索日期、检索次数、购买商品信息和购买商品的次数;步骤二:提取意图特征分析:通过关键词内容和检索次数获取第一推送标示,获取包含所述第一推送标示的商品信息,记为第一商品信息,将所述第一商品信息推送给所述用户;步骤三:获取第一商品推送用户浏览信息:获取所述用户对所述第一商品信息的浏览时间和次数,判断所述用户对所述第一商品信息未表达购买意向,且所述浏览间小于预设时间时,获取当前季节信息,根据当前季节信息获取第二推送标示,获取包含所述第二推送标示的商品信息,记为第二商品信息,将所述第二商品信息推送给所述用户;步骤四:获取用户所在地区若干个购物成功和购物次数最多的若干个商品信息:获取所述用户对所述第二商品信息的浏览时间和次数,判断所述用户对所述第二商品信息未表达购买意向,且所述浏览间小于预设时间时,获取用户所在地区若干个购物成功和购物次数最多的若干个商品信息,根据购物成功率和购物次数获取第三推送标示,获取包含所述第三推送标示的商品信息,记为第三商品信息,将所述第三商品信息推送给所述用户;步骤五:提取关键词,设定权重;获取所述用户对所述第三商品信息的浏览时间和次数,判断所述用户对所述第三商品信息未表达购买意向,且所述浏览间小于预设时间时,获取第一商品信息、第二商品信息和第三商品信息中浏览时间较长的商品信息,根据第一商品信息、第二商品信息和第三商品信息中浏览时间较长的商品信息获取第四商品信息,将所述第四商品信息推送给所述用户。
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