[發明專利]推薦方法及裝置

在審

• 申請號: 201611082607.4
• 申請日: 2016-11-30
• 公開（公告）號: CN106779922A
• 公開（公告）日: 2017-05-31
• 發明（設計）人: 陳文峰
• 申請（專利權）人: 廣州市萬表科技股份有限公司
• 主分類號: G06Q30/06
• 分類號: G06Q30/06
• 代理公司: 廣州一銳專利代理有限公司44369
• 代理人: 李新梅

技術領域

本發明涉及計算機技術領域，特別是涉及一種推薦方法及裝置。

背景技術

隨著電子商務的發展，越來越多的人通過電子商務平臺進行商品信息的獲取和商品的購買，在購買過程中，電子商務平臺通常會對用戶進行推薦，以提高用戶的購買體驗。

目前的商品推薦，通常基于搜索記錄進行推薦，推薦的準確性較差，且推薦時，也是根據銷售需要進行推薦，導致用戶體驗降低。對于有限的推薦位置，如何合理顯示符合用戶需要的推薦信息和符合銷售需要的推薦信息，是提高用戶體驗和滿足電子商務平臺需要亟待解決的問題之一。

發明內容

本發明主要解決的技術問題是提供一種推薦方法及裝置，可對符合用戶需要的推薦信息和符合銷售需要的推薦信息進行合理的推薦。

為解決上述技術問題，本發明提供一種推薦方法，包括以下步驟：獲取推薦信息，推薦信息包括符合用戶需要和符合銷售需要的兩類推薦信息，符合用戶需要的推薦信息為根據瀏覽記錄和聊天記錄進行推薦的信息，符合銷售需要的推薦信息為根據商品品牌和價格進行推薦的信息；判斷符合銷售需要的推薦信息的數量是否超過預設閾值；若超過，則增加符合銷售需要的推薦信息的推薦數量；將符合用戶需要的推薦信息和符合銷售需要的推薦信息按照相應的數量進行推薦。

其中，符合用戶需要的推薦信息與符合銷售需要的推薦信息的推薦數量之和為固定值。

其中，符合用戶需要的推薦信息的推薦數量至少為1。

其中，符合用戶需要的推薦信息為基于用戶的瀏覽記錄和聊天記錄、通過循環神經網絡和協同過濾算法生成的推薦信息。

其中，符合銷售需要的推薦信息為商品品牌和價格滿足銷售需要的信息。

為解決上述技術問題，本發明提供一種推薦裝置，包括：獲取模塊，用于獲取推薦信息，推薦信息包括符合用戶需要和符合銷售需要的兩類推薦信息，符合用戶需要的推薦信息為根據瀏覽記錄和聊天記錄進行推薦的信息，符合銷售需要的推薦信息為根據商品品牌和價格進行推薦的信息；判斷模塊，用于判斷符合銷售需要的推薦信息的數量是否超過預設閾值；增加模塊，用于在判斷模塊判斷符合銷售需要的推薦信息的數量超過預設閾值時，增加符合銷售需要的推薦信息的推薦數量；推薦模塊，用于將符合用戶需要的推薦信息和符合銷售需要的推薦信息按照相應的數量進行推薦。

其中，符合用戶需要的推薦信息與符合銷售需要的推薦信息的推薦數量之和為固定值。

其中，符合用戶需要的推薦信息的推薦數量至少為1。

其中，符合用戶需要的推薦信息為基于用戶的瀏覽記錄和聊天記錄、通過循環神經網絡和協同過濾算法生成的推薦信息。

其中，符合銷售需要的推薦信息為商品品牌和價格滿足銷售需要的信息。

本發明的有益效果是：區別于現有技術的情況，本發明的推薦方法具體為：首先獲取推薦信息，推薦信息包括符合用戶需要的推薦信息和符合銷售需要的推薦信息，然后判斷符合銷售需要的推薦信息是否超過預設閾值，當超過時，增加符合銷售需要的推薦信息的推薦數量，最后將上述兩種信息按照相應的數量進行推薦。其中，符合用戶需要的推薦信息根據用戶的瀏覽記錄和聊天記錄進行推薦。通過上述方式，在推薦信息推薦數量固定的情況下，可合理配置符合用戶需要的推薦信息和符合銷售需要的推薦信息的數量，提高用戶體驗，且滿足電子商務平臺的需求。對于符合用戶需要的推薦信息，其為基于用戶的瀏覽記錄和聊天記錄、通過循環神經網絡和協同過濾算法生成的推薦信息，該推薦信息可準確反映用戶的需要，提高用戶體驗。

附圖說明

圖1是本發明推薦方法一實施例的流程示意圖；

圖2是本發明推薦裝置一實施例的結構示意圖。

具體實施方式

下面結合附圖和實施例對本發明進行詳細說明。

請參閱圖1，圖1是本發明推薦方法一實施例的流程示意圖，如圖1所示，包括以下步驟：

S11，獲取推薦信息，推薦信息包括符合用戶需要和符合銷售需要的兩類推薦信息，符合用戶需要的推薦信息為根據瀏覽記錄和聊天記錄進行推薦的信息，符合銷售需要的推薦信息為根據商品品牌和價格進行推薦的信息。

當用戶使用電子商務交易平臺時，對用戶進行信息推薦。在推薦過程中，首先獲取推薦信息，推薦信息包括符合用戶需要和符合銷售需要的兩類推薦信息。在本實施例中，上述兩類推薦信息均為手表推薦信息。

其中，符合用戶需要的推薦信息其生成過程具體如下：

A. 獲取用戶信息，用戶信息包括瀏覽記錄和聊天記錄。