[發明專利]商品偏好預估方法和裝置

有效

• 申請號: 201610438551.5
• 申請日: 2016-06-17
• 公開（公告）號: CN107516235B
• 公開（公告）日: 2021-06-15
• 發明（設計）人: 孫佰貴;趙小偉;華先勝
• 申請（專利權）人: 阿里巴巴集團控股有限公司
• 主分類號: G06F16/00
• 分類號: G06F16/00
• 代理公司: 北京清亦華知識產權代理事務所(普通合伙) 11201
• 代理人: 張大威

本申請公開了一種商品偏好預估方法和裝置，其中，商品偏好預估方法包括：采集用戶的歷史行為樣本，將歷史行為樣本分為商品序列樣本和商品序列樣本對應的行為序列樣本；根據商品序列樣本和行為序列樣本生成分類器；獲取當前用戶的行為數據和待預估商品的信息；根據行為數據和待預估商品的信息，通過分類器獲得當前用戶對待預估商品的偏好值。本申請實施例的商品偏好預估方法和裝置，能夠實時地根據用戶的行為數據來預估當前用戶的對待預估商品的偏好，且利用訓練好的分類器準確地預估出當前用戶的商品偏好，時效性強。

技術領域

本申請涉及計算機技術領域，尤其涉及一種商品偏好預估方法和裝置。

背景技術

網絡技術的快速發展使得互聯網對社會生活的影響越來越大，網民作為互聯網上信息傳播的主體，其行為模式對于互聯網上信息的傳播過程有著直接影響，例如可基于用戶的歷史行為能夠預估出用戶對商品的偏好。其中，用戶商品偏好預估可以廣泛應用在搜索、推薦、廣告中，利用用戶商品偏好可以向用戶推薦用戶更感興趣的商品。目前，傳統的用戶商品偏好預估都是基于離線的，在離線的情況下主要通過統計用戶已購買、加購物車、收藏或者關系傳播等歷史數據來計算用戶商品偏好。但是，上述方法存在兩個缺點：1.不能有效的利用其他用戶的行為數據來預估當前用戶的商品偏好。2.不具有時效性，不能準確的預估當前用戶當前時刻的商品偏好。

申請內容

本申請旨在至少在一定程度上解決相關技術中的技術問題之一。為此，本申請的一個目的在于提出一種商品偏好預估方法，能夠實時地根據用戶的行為數據來預估當前用戶的對待預估商品的偏好，且利用訓練好的分類器準確地預估出當前用戶的商品偏好，時效性強。

本申請的第二個目的在于提出一種商品偏好預估裝置。

為了實現上述目的，本申請第一方面實施例提出了一種商品偏好預估方法，包括：采集用戶的歷史行為樣本，將所述歷史行為樣本分為商品序列樣本和所述商品序列樣本對應的行為序列樣本；根據所述商品序列樣本和所述行為序列樣本生成分類器；獲取當前用戶的行為數據和待預估商品的信息；根據所述行為數據和所述待預估商品的信息，通過所述分類器獲得所述當前用戶對所述待預估商品的偏好值。

本申請實施例的商品偏好預估方法，通過采集用戶的歷史行為樣本，將歷史行為樣本分為商品序列樣本和商品序列樣本對應的行為序列樣本，再根據商品序列樣本和行為序列樣本生成分類器，然后獲取當前用戶的行為數據和待預估商品的信息，最后根據行為數據和待預估商品的信息，通過分類器獲得當前用戶對待預估商品的偏好值，能夠實時地根據用戶的行為數據來預估當前用戶的對待預估商品的偏好，且利用訓練好的分類器準確地預估出當前用戶的商品偏好，時效性強。

本申請第二方面實施例提出了一種商品偏好預估裝置，包括：采集模塊，用于采集用戶的歷史行為樣本，將所述歷史行為樣本分為商品序列樣本和所述商品序列樣本對應的行為序列樣本；生成模塊，用于根據所述商品序列樣本和所述行為序列樣本生成分類器；獲取模塊，用于獲取當前用戶的行為數據和待預估商品的信息；獲得模塊，用于根據所述行為數據和所述待預估商品的信息，通過所述分類器獲得所述當前用戶對所述待預估商品的偏好值。

本申請實施例的商品偏好預估裝置，通過采集用戶的歷史行為樣本，將歷史行為樣本分為商品序列樣本和商品序列樣本對應的行為序列樣本，再根據商品序列樣本和行為序列樣本生成分類器，然后獲取當前用戶的行為數據和待預估商品的信息，最后根據行為數據和待預估商品的信息，通過分類器獲得當前用戶對待預估商品的偏好值，能夠實時地根據用戶的行為數據來預估當前用戶的對待預估商品的偏好，且利用訓練好的分類器準確地預估出當前用戶的商品偏好，時效性強。

附圖說明

圖1是根據本申請一個實施例的商品偏好預估方法的流程圖一；

圖2是根據本申請一個實施例的商品偏好預估方法的流程圖二；

圖3是根據本申請一個實施例的商品偏好預估裝置的結構示意圖一；