[發明專利]一種電商用戶畫像中的分類興趣評分的方法

在審

• 申請號: 201811060809.8
• 申請日: 2018-09-12
• 公開（公告）號: CN110895778A
• 公開（公告）日: 2020-03-20
• 發明（設計）人: 于洋;李鵬;高經郡;郭振強
• 申請（專利權）人: 北京科杰信息技術有限公司
• 主分類號: G06Q30/06
• 分類號: G06Q30/06
• 代理公司: 北京智行陽光知識產權代理事務所(普通合伙) 11738
• 代理人: 黃錦陽

本發明電商網站系統技術領域，公開了一種電商用戶畫像中的分類興趣評分的方法，從多種用戶行為中定義有購買意愿的引導行為，最終定義多種行為為用戶興趣集的數據來源行為；對于下訂單行為需要進行特殊的規則評判；當用戶發生各種行為時，興趣分類引擎會立即獲取用戶行為信息，建立用戶與分類?評分的數據模型；用戶登錄狀態下，用戶標識為用戶的登錄ID；用戶非登錄狀態下，用戶標識為用戶當前瀏覽器的cookie；用戶興趣集結果模型為得分為用戶行為發生后根據行為評分規則加權得出；用戶興趣集應用，通過用戶興趣集引擎獲取用戶的興趣集。本發明可以有序的得出用戶的分類喜好，從而對于推薦結果集中的商品進行個性化排序。

技術領域

本發明涉及電商網站系統技術領域，特別涉及一種電商用戶畫像中的分類興趣評分的方法。

背景技術

電商網站的推薦系統在向用戶進行推薦時，會推薦很多種分類的商品，但是實際用戶往往真正需要的只是某幾個特定的分類，現有技術一般都不根據用戶的分類喜好進行排序，推薦系統對某一用戶進行商品推薦時，往往會推薦多種分類下的多個商品，展示的順序也是固定的，但是實際用戶需要的可能只是某些分類下的商品。所以需要一種方法，針對于推薦結果集結合用戶對于分類的喜好，進行個性化排序。

發明內容

發明的目的在于提供一種電商用戶畫像中的分類興趣評分的方法，本發明結合了收集網站前端用戶的多種行為，結合商品類別信息，通過加權的方法，建立一套用戶對于分類的興趣喜好評分標準，通過最終用戶對于各個分類喜好的評分，可以有序的得出用戶的分類喜好，從而對于推薦結果集中的商品進行個性化排序，以解決上述背景技術中提出的問題。

為實現上述目的，本發明提供如下技術方案：

一種電商用戶畫像中的分類興趣評分的方法，具體步驟如下：

步驟一：從多種用戶行為中定義有購買意愿的引導行為，最終定義多種行為為用戶興趣集的數據來源行為；

步驟二：步驟一中各種行為的評分規則，其中對于下訂單行為需要進行特殊的規則評判，在電商商品中，將商品分類分為易耗品和非易耗品，其中易耗品又分為了即顯易耗品和非即顯易耗品，針對此三種分類商品的訂單行為，會有不同的打分規則；

步驟三：當用戶發生步驟一中的各種行為時，興趣分類引擎會立即獲取用戶行為信息，信息中包含了用戶發生行為的商品分類以及用戶標識，結合步驟二中的評分規則，建立用戶與分類-評分的數據模型；

步驟四：用戶標識區分：用戶登錄狀態下，用戶標識為用戶的登錄ID，為PIN；用戶非登錄狀態下，用戶標識為用戶當前瀏覽器的cookie；

步驟五：用戶對于每個分類的原始得分默認為0，當發生某行為后，根據行為評分進行加權；

步驟六：用戶興趣集結果模型為得分為用戶行為發生后根據行為評分規則加權得出，評分加權只針對用戶發生行為的分類；

步驟七：用戶興趣集應用，假設為用戶PIN1展示某推薦為時，推薦的商品分別包含TYPE1，TYPE2，TYPE3，TYPE4，TYPE5的商品，通過用戶興趣集引擎獲取用戶的興趣集；

步驟八：廣告系統與搜搜系統在應用此用戶興趣集的時，重復步驟七。

進一步地，步驟一的多種行為為：搜索點擊，關注商品，訂閱降價，訂閱到貨，列表頁商品點擊行為，取消關注行為，取消訂閱降價，取消訂閱到貨，下單行為。

進一步地，步驟五中用戶PIN1搜索點擊分類A的商品后，則用戶PIN1對于分類A的得分為0+2＝2分；用戶PIN1點擊關注分類B商品后，則用戶PIN1對于分類B的得分為0+2＝2；用戶PIN1點擊取消關注分類B商品后，則用戶PIN1對于分類B的得分為2-2＝0分。