商品推荐方法及装置制造方法及图纸

本公开是关于一种商品推荐方法及装置，属于网络技术领域，该方法包括：基于第一商品和多个第二商品，确定多个第一用户数量，基于多个第一用户数量和指定控制参数，分别确定第一商品与各个第二商品之间的加权因子，对于多个第二商品中的每个第二商品，分别将该第二商品与第一商品之间的加权因子与该第二商品与第一商品之间的原生相似度相乘，得到第一商品与各个第二商品之间的第一协同相似度，将多个第二商品中，与第一商品之间的第一协同相似度最大的第二商品进行推荐，如此，根据多个第一用户对第一商品和多个第二商品的历史购买行为，为已购买第一商品的用户推荐可能感兴趣的第二商品，避免需要从海量数据中查找第二商品，提高了操作效率。

【技术实现步骤摘要】

本公开涉及网络
，尤其涉及一种商品推荐方法及装置。
技术介绍
随着网络技术以及电子商务技术的快速发展，网络业务得到广泛应用。在网络业务中，通常由供应商在网站上发布想要出售的商品信息，用户即可基于该网站和该商品信息，在网络中购买该商品。然而，目前，由于不同供应商均可以在网络上开展网络业务，即不同供应商可以在不同的网站上发布不同或相同的商品信息，因此，使得网络业务中出现了海量的数据，如此，导致用户在挑选商品时，容易陷入迷茫中。为此，为了解决上述问题，即在网络业务中，为了能够使得用户快速查找到自己感兴趣的商品信息，目前亟需一种解决方案，以根据用户的历史购买行为，为该用户推荐可能感兴趣的商品。
技术实现思路
为克服相关技术中存在的问题，本公开提供一种商品推荐方法及装置。第一方面，提供一种商品推荐方法，所述方法包括：基于第一商品和多个第二商品，确定多个第一用户数量，所述多个第一用户数量中的每个第一用户数量均是指购买所述第一商品，并在预设时间段内对所述多个第二商品中的每个第二商品执行指定行为的用户的数量；基于所述多个第一用户数量和指定控制参数，分别确定所述第一商品与各个第二商品之间的加权因子；对于所述多个第二商品中的每个第二商品，分别将所述第二商品与所述第一商品之间的加权因子与所述第二商品与所述第一商品之间的原生相似度相乘，得到所述第一商品与各个第二商品之间的第一协同相似度，所述第一商品与各个第二商品之间的原生相似度是通过预设算法确定得到；将所述多个第二商品中，与所述第一商品之间的第一协同相似度最大的第二商品进行推荐。可选地，所述基于所述多个第一用户数量和指定控制参数，分别确定所述第一商品与各个第二商品之间的加权因子，包括：对于所述多个第一用户数量中的每个第一用户数量，基于所述第一用户数量和所述指定控制参数，通过指定公式，确定所述第一商品与所述第一用户数量对应的第二商品之间的加权因子，所述指定公式为：weight(i,j)=2π*arctan(a*uij)]]>其中，所述weight(i,j)为所述第一商品i与所述第一用户数量对应的第二商品j之间的加权因子，所述a为所述指定控制参数，所述uij为所述第一用户数量。可选地，所述基于所述多个第一用户数量和指定控制参数，分别确定所述第一商品与各个第二商品之间的加权因子之前，还包括：对于多个不同的预设控制参数中的每个预设控制参数，基于所述预设控制参数，确定所述第一商品和各个第二商品之间的第二协同相似度；从所述多个第二商品中，选择与所述第一商品之间的第二协同相似度最大的第二商品；在预设时长内，接收多个第二用户的访问请求，并按照预设推荐策略，分别将按照所述多个预设控制参数选择的第二商品推荐给所述多个第二用户，所述多个第二用户均为已购买所述第一商品的用户；基于所述多个第二用户对所推荐的第二商品的反馈结果，从所述多个预设控制参数中确定所述指定控制参数。可选地，所述按照预设推荐策略，分别将按照所述多个预设控制参数选择的第二商品推荐给所述多个第二用户，包括：按照所述预设推荐策略，对所述多个第二用户进行划分，得到多个用户组，所述多个用户组中的每个用户组包括的用户数量均大于预设数量且小于所述多个第二用户的总数量，且所述多个用户组的数量与所述多个预设控制参数的数量相同；分别将按照所述多个预设控制参数选择的第二商品推荐给所述多个用户组；相应地，所述基于所述多个第二用户对所推荐的第二商品的反馈结果，从所述多个预设控制参数中确定所述指定控制参数，包括：对于所述多个用户组中的每个用户组，从所述用户组中确定对所推荐的第二商品执行所述指定行为的用户数量占所述用户组中用户总数量的比例；从所述多个用户组中，选择目标用户组，所述目标用户组为比例最大的用户组；从所述多个预设控制参数中，选择推荐给所述目标用户组的第二商品所采用的预设控制参数；将选择的预设控制参数确定为所述指定控制参数。可选地，所述预设算法包括Jaccard系数算法和Cosine余弦算法中的任一种。第二方面，提供一种商品推荐装置，所述装置包括：第一确定模块，用于基于第一商品和多个第二商品，确定多个第一用户数量，所述多个第一用户数量中的每个第一用户数量均是指购买所述第一商品，并在预设时间段内对所述多个第二商品中的每个第二商品执行指定行为的用户的数量；第二确定模块，用于基于所述第一确定模块确定的所述多个第一用户数量和指定控制参数，分别确定所述第一商品与各个第二商品之间的加权因子；乘积模块，用于对于所述多个第二商品中的每个第二商品，分别将所述第二确定模块确定的所述第二商品与所述第一商品之间的加权因子与所述第二商品与所述第一商品之间的原生相似度相乘，得到所述第一商品与各个第二商品之间的第一协同相似度，所述第一商品与各个第二商品之间的原生相似度是通过预设算法确定得到；第一推荐模块，用于将所述多个第二商品中，与所述第一商品之间的第一协同相似度最大的第二商品进行推荐。可选地，还第二确定模块用于：对于所述多个第一用户数量中的每个第一用户数量，基于所述第一用户数量和所述指定控制参数，通过指定公式，确定所述第一商品与所述第一用户数量对应的第二商品之间的加权因子，所述指定公式为：weight(i,j)=2π*arctan(a*uij)]]>其中，所述weight(i,j)为所述第一商品i与所述第一用户数量对应的第二商品j之间的加权因子，所述a为所述指定控制参数，所述uij为所述第一用户数量。可选地，所述装置还包括：第三确定模块，用于对于多个不同的预设控制参数中的每个预设控制参数，基于所述预设控制参数，确定所述第一商品和各个第二商品之间的第二协同相似度；第一选择模块，用于从所述多个第二商品中，选择与所述第一商品之间的第二协同相似度最大的第二商品；第二推荐模块，用于在预设时长内，接收多个第二用户的访问请求，并按照预设推荐策略，分别将按照所述多个预设控制参数选择的第二商品推荐给所述多个第二用户，所述多个第二用户均为已购买所述第一商品的用户；第四确定模块，用于基于所述多个第二用户对所推荐的第二商品的反馈结果，从所述多个预设控制参数中确定所述指定控制参数。可选地，所述第二推荐模块用于：按照所述预设推荐策略，对所述多个第二用户进行划分，得到多个用户组，所述多个用户组中的每个用户组包括的用户数量均大于预设数量且小于所述多个第二用户的总数量，且所述多个用户组的数量与所述多个预设控制参数的数量相同；分别将按照所述多个预设控制参数选择的第二商品推荐给所述多个用户组；所述第四确定模块用于：对于所述多个用户组中的每个用户组，从所述用户组中确定对所推荐的第二商品执行所述指定行为的用户数量占所述用户组中用户总数量的比例；从所述多个用户组中，选择目标用户组，所述目标用户组为比例最大的用户组；从所述多个预设控制参数中，选择推荐给所述目标用户组的第二商品所采用的预设控制参数；将选择的预设控制参数确定为所述指定控制参数。可选地，所述预设算法包括Jaccard系数算法和Cosine余弦算法中的任一种。第三方面，提供了一种商品推荐装置，所述装置包括：基于第一商品和多个第二商品，确定多个第一用户数量，所述多个第一用户数量中的每个第一用户数量均是指购买所述第一商品，并在预设时间段内本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种商品推荐方法，其特征在于，所述方法包括：基于第一商品和多个第二商品，确定多个第一用户数量，所述多个第一用户数量中的每个第一用户数量均是指购买所述第一商品，并在预设时间段内对所述多个第二商品中的每个第二商品执行指定行为的用户的数量；基于所述多个第一用户数量和指定控制参数，分别确定所述第一商品与各个第二商品之间的加权因子；对于所述多个第二商品中的每个第二商品，分别将所述第二商品与所述第一商品之间的加权因子与所述第二商品与所述第一商品之间的原生相似度相乘，得到所述第一商品与各个第二商品之间的第一协同相似度，所述第一商品与各个第二商品之间的原生相似度是通过预设算法确定得到；将所述多个第二商品中，与所述第一商品之间的第一协同相似度最大的第二商品进行推荐。

【技术特征摘要】
1.一种商品推荐方法，其特征在于，所述方法包括：基于第一商品和多个第二商品，确定多个第一用户数量，所述多个第一用户数量中的每个第一用户数量均是指购买所述第一商品，并在预设时间段内对所述多个第二商品中的每个第二商品执行指定行为的用户的数量；基于所述多个第一用户数量和指定控制参数，分别确定所述第一商品与各个第二商品之间的加权因子；对于所述多个第二商品中的每个第二商品，分别将所述第二商品与所述第一商品之间的加权因子与所述第二商品与所述第一商品之间的原生相似度相乘，得到所述第一商品与各个第二商品之间的第一协同相似度，所述第一商品与各个第二商品之间的原生相似度是通过预设算法确定得到；将所述多个第二商品中，与所述第一商品之间的第一协同相似度最大的第二商品进行推荐。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述多个第一用户数量和指定控制参数，分别确定所述第一商品与各个第二商品之间的加权因子，包括：对于所述多个第一用户数量中的每个第一用户数量，基于所述第一用户数量和所述指定控制参数，通过指定公式，确定所述第一商品与所述第一用户数量对应的第二商品之间的加权因子，所述指定公式为：weight(i,j)=2π*arctan(a*uij)]]>其中，所述weight(i,j)为所述第一商品i与所述第一用户数量对应的第二商品j之间的加权因子，所述a为所述指定控制参数，所述uij为所述第一用户数量。3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述多个第一用户数量和指定控制参数，分别确定所述第一商品与各个第二商品之间的加权因子之前，还包括：对于多个不同的预设控制参数中的每个预设控制参数，基于所述预设控制参数，确定所述第一商品和各个第二商品之间的第二协同相似度；从所述多个第二商品中，选择与所述第一商品之间的第二协同相似度最大的第二商品；在预设时长内，接收多个第二用户的访问请求，并按照预设推荐策略，分别将按照所述多个预设控制参数选择的第二商品推荐给所述多个第二用户，所述多个第二用户均为已购买所述第一商品的用户；基于所述多个第二用户对所推荐的第二商品的反馈结果，从所述多个预设控制参数中确定所述指定控制参数。4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述按照预设推荐策略，分别将按照所述多个预设控制参数选择的第二商品推荐给所述多个第二用户，包括：按照所述预设推荐策略，对所述多个第二用户进行划分，得到多个用户组，所述多个用户组中的每个用户组包括的用户数量均大于预设数量且小于所述多个第二用户的总数量，且所述多个用户组的数量与所述多个预设控制参数的数量相同；分别将按照所述多个预设控制参数选择的第二商品推荐给所述多个用户组；相应地，所述基于所述多个第二用户对所推荐的第二商品的反馈结果，从所述多个预设控制参数中确定所述指定控制参数，包括：对于所述多个用户组中的每个用户组，从所述用户组中确定对所推荐的第二商品执行所述指定行为的用户数量占所述用户组中用户总数量的比例；从所述多个用户组中，选择目标用户组，所述目标用户组为比例最大的用户组；从所述多个预设控制参数中，选择推荐给所述目标用户组的第二商品所采用的预设控制参数；将选择的预设控制参数确定为所述指定控制参数。5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预设算法包括Jaccard系数算法和Cosine余弦算法中的任一种。6.一种商品推荐装置，其特征在于，所述装置包括：第一确定模块，用于基于第一商品和多个第二商品，确定多个第一用户数量，所述多个第一用户数量中的每个第一用户数量均是指购买所述第一商品，并在预设时间段内对所述多个第二商品中的每个第二商品执行指定行为的用户的数量；第二确定模块，用于基于所述第一确...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘冀坤，刘华中，张丽杰，
申请(专利权)人：北京小米移动软件有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11