[發明專利]基于物品序列的單類協同過濾方法、存儲介質及服務器

有效

• 申請號: 201810272567.2
• 申請日: 2018-03-29
• 公開（公告）號: CN108596712B
• 公開（公告）日: 2022-05-03
• 發明（設計）人: 曾子杰;黎琳;潘微科;明仲
• 申請（專利權）人: 深圳大學
• 主分類號: G06Q30/06
• 分類號: G06Q30/06;G06K9/62;G06F16/9536
• 代理公司: 深圳市君勝知識產權代理事務所(普通合伙) 44268
• 代理人: 王永文;劉文求

本發明公開了一種基于物品序列的單類協同過濾方法、存儲介質及服務器，所述方法包括：獲取用戶交互物品的物品列表，分別計算購物平臺包含的所有第二物品中兩兩物品的相似度，并根據所述相似度確定各第二物品的鄰居物品列表；根據鄰居物品列表以及物品列表采用基于物品序列的單類協同算法計算各第三物品的評分，其中，所述第三物品構成的第一物品集合為所述物品集合的補集；根據所述評分確定推薦物品列表，并將所述物品列表推薦給用戶。本發明采用基于物品序列的單類協同算法根據各物品之間的相似度計算各未交互物品的評分，再根據評分確定待推薦商品，提高商品推薦的準確性。

技術領域

本發明涉及計算機技術領域，特別涉及基于物品序列的單類協同過濾方法、存儲介質及服務器。

背景技術

隨著電子商務的不斷發展，越來越多的用戶選擇在網上進行購物。用戶通過瀏覽器訪問電子商務網站，就可以方便地選擇自己所需要的商品。在很多情況下，電子商務網站會向用戶進行商品推薦，例如，用戶購買了某一種商品之后，會向其推薦與該商品相似或者關聯的商品等。但是，現有互聯網上的電子商務網站是基于商品銷售排行或者用戶對商品的評價評分或者對用戶在電子商務網站的其他行為數據的分析來進行商品推薦。此種通過挖掘用戶在網站中的行為數據的方式可以實現商品推薦，可以縮短用戶尋找所需要產品的路徑，但是推薦的商品準確性差。

因而現有技術還有待改進和提高。

發明內容

本發明要解決的技術問題在于，針對現有技術的不足，提供基于物品序列的單類協同過濾方法、存儲介質及服務器，以解決現有商品推薦方法中存在的商品準確性差的問題。

為了解決上述技術問題，本發明所采用的技術方案如下：

一種基于物品序列的單類協同過濾方法，其包括：

獲取用戶交互物品的物品列表，其中，所述物品列表包含第一預設數量的第一物品；

分別計算購物平臺包含的所有第二物品中兩兩物品的相似度，并根據所述相似度確定各第二物品的鄰居物品列表；

根據鄰居物品列表以及物品列表采用基于物品序列的單類協同算法計算各第三物品的評分，其中，所述第三物品構成的第一物品集合為所述物品集合的補集；

根據所述評分確定推薦物品列表，并將所述物品列表推薦給用戶。

所述基于物品序列的單類協同過濾方法，其中，所述獲取用戶交互物品的物品列表具體包括：

當用戶登錄購物平臺時，獲取所述用戶的歷史購物序列；

根據所述歷史購物序列按照時間順序提取第一預設數量的第一物品，并根據提取到的所有第一物品生成物品列表。

所述基于物品序列的單類協同過濾方法，其中，所述根據鄰居物品列表以及物品列表采用基于物品序列的單類協同算法計算各第三物品的評分，其中，所述第三物品構成的第一物品集合為所述物品集合的補集具體包括：

根據物品列表以及所有第二物品確定第三物品的集合；

根據鄰居物品列表以及物品列表采用基于物品序列的單類協同算法計算各第三物品的評分。

所述基于物品序列的單類協同過濾方法，其中，所述根據所述評分確定推薦物品列表，并將所述物品列表推薦給用戶具體包括：

將各鄰居物品的評分按照降序順序排序，并按照排序順序選取第二預設數量的推薦物品；

根據選取的所有推薦物品生成推薦物品列表，并將推薦物品列表推送給用戶。

所述基于物品序列的單類協同過濾方法，其中，所述相似度為基于時間序列的有向物品相似度，其計算公式為：