产品的性别属性的预测方法、系统、电子设备和存储介质技术方案

本发明专利技术公开了一种产品的性别属性的预测方法、系统、电子设备和存储介质，所述预测方法包括：确定目标产品所属的产品类目；根据所述产品类目中设有性别标签的产品的数量与所述产品类目中的总产品的数量确定所述产品类目是否具有性别属性；若所述产品类目具有性别属性，则根据所述产品类目中设有第一性别标签的产品的数量和所述产品类目中设有性别标签的产品的数量预测所述目标产品的性别属性。本发明专利技术通过准确预测每个产品对应的性别属性，实现精确且有效地向用户推荐兴趣一致的产品，从而提升用户的购物体验。提升用户的购物体验。提升用户的购物体验。

【技术实现步骤摘要】
产品的性别属性的预测方法、系统、电子设备和存储介质


[0001]本专利技术涉及数据处理
，特别涉及一种产品的性别属性以及产品的潜在购买用户的产品的性别属性的预测方法、系统、电子设备和存储介质。

技术介绍

[0002]近年来，随着电商平台的快速发展，产品个性化推荐技术也得到了极大的改进。其中，产品推荐系统的核心内容是推荐方法，即如何将与用户兴趣一致的产品精准地推荐给用户。
[0003]目前，产品推荐方法主要包括基于内容的推荐，该推荐方法中系统通过机器学习方法从产品特征信息(产品价格，产品类型，产品订单量等)中获取和用户购买兴趣一致的产品。其中，产品性别属性是影响推荐系统效果的重要特征之一，如若将女装推荐给男性用户，将男包推荐给女性用户，则会严重影响用户的购物体验，所以精准确定产品的性别属性是决定推荐系统质量的关键因素之一。此外，产品的客观属性并非与其购买群体性别完全一致，例如鲜花，钻石等产品类目中的产品虽然适用于女性，但实际购买群体以男性居多，通常这类产品作为礼物由男性购买送给女性。

技术实现思路

[0004]本专利技术要解决的技术问题是现有技术中产品推荐方法存在不能有效地判断产品的性别属性，从而影响用户购物体验等缺陷，目的在于提供一种产品的性别属性的预测方法、系统、电子设备和存储介质。
[0005]本专利技术是通过下述技术方案来解决上述技术问题：
[0006]本专利技术提供一种产品的性别属性的预测方法，所述预测方法包括：
[0007]确定目标产品所属的产品类目；<br/>[0008]根据所述产品类目中设有性别标签的产品的数量与所述产品类目中的总产品的数量确定所述产品类目是否具有性别属性；
[0009]若所述产品类目具有性别属性，则根据所述产品类目中设有第一性别标签的产品的数量和所述产品类目中设有性别标签的产品的数量预测所述目标产品的性别属性。
[0010]较佳地，所述预测方法还包括：
[0011]若所述产品类目不具有性别属性，则根据历史用户画像数据确定所述目标产品的购买用户的性别属性，并根据购买用户的性别属性预测所述目标产品的性别属性。
[0012]较佳地，所述根据所述产品类目中设有性别标签的产品的数量与所述产品类目中的总产品的数量确定所述产品类目是否具有性别属性的步骤包括：
[0013]计算所述产品类目中设有性别标签的产品的数量与所述产品类目中的总产品的数量之间的第一比值；
[0014]判断所述第一比值是否大于第一设定阈值，若大于，则确定所述产品类目具有性别属性；否则，确定所述产品类目不具有性别属性；或，
[0015]计算所述产品类目中的总产品的数量与所述产品类目中设有性别标签的产品的数量的第一差值；
[0016]判断所述第一差值是否大于第二设定阈值，若大于，则确定所述产品类目具有性别属性；否则，确定所述产品类目不具有性别属性。
[0017]较佳地，所述根据所述产品类目中设有第一性别标签的产品的数量和所述产品类目中设有性别标签的产品的数量预测所述目标产品的性别属性的步骤包括：
[0018]计算所述产品类目中设有第一性别标签的产品的数量和所述产品类目中设有性别标签的产品的数量之间的第二比值；
[0019]判断所述第二比值是否大于第三设定阈值，若大于，则确定所述目标产品的性别属性为第一性别；或，
[0020]计算所述产品类目中设有性别标签的产品的数量和所述产品类目中设有第一性别标签的产品的数量的第二差值；
[0021]判断所述第二差值是否大于第四设定阈值，若大于，则确定所述目标产品的性别属性为第一性别；
[0022]其中，所述第一性别包括男性或女性。
[0023]较佳地，所述确定所述目标产品的性别属性为第一性别的步骤之后还包括：
[0024]确定所述产品类目中的无性别标签的产品的性别属性为所述第一性别。
[0025]较佳地，所述确定目标产品所属的产品类目的步骤之前还包括：
[0026]获取所述目标产品的名称信息，并判断所述名称信息中是否包含性别字样的内容，若不包含性别字样的内容，则继续判断所述名称信息中是否包括与性别相关联的内容，若不包含与性别相关联的内容，则执行所述确定目标产品所属的产品类目的步骤；
[0027]若所述名称信息中包含性别字样的内容，则判断所述名称信息中是否包含干扰词，若不包含干扰词，则确定所述名称信息中包含的性别字样对应的性别属性为所述目标产品的性别属性。
[0028]较佳地，所述根据历史用户画像数据确定所述目标产品的购买用户的性别属性，并根据购买用户的性别属性预测所述目标产品的性别属性的步骤包括：
[0029]获取若干所述历史用户画像数据；
[0030]其中，所述历史用户画像数据包括用户性别，以及历史订单记录信息和/或历史点击记录信息；
[0031]根据所述历史用户画像数据，确定所述目标产品的购买用户的性别属性；
[0032]确定所述目标产品的购买用户的性别属性为所述目标产品的性别属性。
[0033]较佳地，所述根据所述历史用户画像数据，确定所述目标产品的购买用户的性别属性的步骤包括：
[0034]根据所述历史订单记录信息，计算所述目标产品对应的历史订单中第一性别用户的订单量与总订单量之间的第三比值；
[0035]判断所述第三比值是否大于第五设定阈值，若大于，则确定所述目标产品的购买用户的性别属性为所述第一性别；和/或，
[0036]根据所述历史点击记录信息，计算所述目标产品对应的历史记录中所述第一性别用户的点击量与总点击量之间的第四比值；
[0037]判断所述第四比值是否大于第六设定阈值，若大于，则确定所述目标产品的购买用户的性别属性为所述第一性别；
[0038]其中，所述第一性别包括男性或女性。
[0039]本专利技术还提供一种产品的性别属性的预测系统，所述预测系统包括产品类目确定模块、类目性别确定模块和产品性别预测模块；
[0040]所述产品类目确定模块用于确定目标产品所属的产品类目；
[0041]所述类目性别确定模块用于根据所述产品类目中设有性别标签的产品的数量与所述产品类目中的总产品的数量确定所述产品类目是否具有性别属性；
[0042]若所述产品类目具有性别属性，所述产品性别预测模块用于根据所述产品类目中设有第一性别标签的产品的数量和所述产品类目中设有性别标签的产品的数量预测所述目标产品的性别属性。
[0043]较佳地，若所述产品类目不具有性别属性，所述产品性别预测模块用于根据历史用户画像数据确定所述目标产品的购买用户的性别属性，并根据购买用户的性别属性预测所述目标产品的性别属性。
[0044]较佳地，所述类目性别确定模块包括第一比值计算单元和第一判断单元；
[0045]所述第一比值计算单元用于计算所述产品类目中设有性别标签的产品的数量与所述产品类目中的总产品的数量之间的第一比值；
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种产品的性别属性的预测方法，其特征在于，所述预测方法包括：确定目标产品所属的产品类目；根据所述产品类目中设有性别标签的产品的数量与所述产品类目中的总产品的数量确定所述产品类目是否具有性别属性；若所述产品类目具有性别属性，则根据所述产品类目中设有第一性别标签的产品的数量和所述产品类目中设有性别标签的产品的数量预测所述目标产品的性别属性。2.如权利要求1所述的产品的性别属性的预测方法，其特征在于，所述预测方法还包括：若所述产品类目不具有性别属性，则根据历史用户画像数据确定所述目标产品的购买用户的性别属性，并根据购买用户的性别属性预测所述目标产品的性别属性。3.如权利要求1所述的产品的性别属性的预测方法，其特征在于，所述根据所述产品类目中设有性别标签的产品的数量与所述产品类目中的总产品的数量确定所述产品类目是否具有性别属性的步骤包括：计算所述产品类目中设有性别标签的产品的数量与所述产品类目中的总产品的数量之间的第一比值；判断所述第一比值是否大于第一设定阈值，若大于，则确定所述产品类目具有性别属性；否则，确定所述产品类目不具有性别属性；或，计算所述产品类目中的总产品的数量与所述产品类目中设有性别标签的产品的数量的第一差值；判断所述第一差值是否大于第二设定阈值，若大于，则确定所述产品类目具有性别属性；否则，确定所述产品类目不具有性别属性。4.如权利要求1所述的产品的性别属性的预测方法，其特征在于，所述根据所述产品类目中设有第一性别标签的产品的数量和所述产品类目中设有性别标签的产品的数量预测所述目标产品的性别属性的步骤包括：计算所述产品类目中设有第一性别标签的产品的数量和所述产品类目中设有性别标签的产品的数量之间的第二比值；判断所述第二比值是否大于第三设定阈值，若大于，则确定所述目标产品的性别属性为第一性别；或，计算所述产品类目中设有性别标签的产品的数量和所述产品类目中设有第一性别标签的产品的数量的第二差值；判断所述第二差值是否大于第四设定阈值，若大于，则确定所述目标产品的性别属性为第一性别；其中，所述第一性别包括男性或女性。5.如权利要求4所述的产品的性别属性的预测方法，其特征在于，所述确定所述目标产品的性别属性为第一性别的步骤之后还包括：确定所述产品类目中的无性别标签的产品的性别属性为所述第一性别。6.如权利要求1所述的产品的性别属性的预测方法，其特征在于，所述确定目标产品所属的产品类目的步骤之前还包括：获取所述目标产品的名称信息，并判断所述名称信息中是否包含性别字样的内容，若
不包含...

【专利技术属性】
技术研发人员：戚学鋆，高云，毛文辉，左丽丽，肖宁，
申请(专利权)人：北京京东世纪贸易有限公司，
类型：发明
国别省市：