[發(fā)明專利]一種基于大數(shù)據(jù)的商品推薦方法及裝置在審
| 申請?zhí)枺?/td> | 201811233897.7 | 申請日: | 2018-10-23 |
| 公開(公告)號: | CN109493123A | 公開(公告)日: | 2019-03-19 |
| 發(fā)明(設(shè)計(jì))人: | 譚宜頌;陳家旺 | 申請(專利權(quán))人: | 佛山歐神諾云商科技有限公司 |
| 主分類號: | G06Q30/02 | 分類號: | G06Q30/02 |
| 代理公司: | 廣州嘉權(quán)專利商標(biāo)事務(wù)所有限公司 44205 | 代理人: | 王國標(biāo) |
| 地址: | 528000 廣東省佛山市禪城*** | 國省代碼: | 廣東;44 |
| 權(quán)利要求書: | 查看更多 | 說明書: | 查看更多 |
| 摘要: | |||
| 搜索關(guān)鍵詞: | 商品推薦 新用戶 商品數(shù)據(jù) 大數(shù)據(jù) 數(shù)據(jù)處理技術(shù) 準(zhǔn)確度 特征樣本 行為記錄 用戶數(shù)據(jù) 構(gòu)建 排序 | ||
1.一種基于大數(shù)據(jù)的商品推薦方法,其特征在于,包括以下步驟:
步驟A、收集已成交商品的商品數(shù)據(jù)和用戶數(shù)據(jù),對所述用戶數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,形成包含商品數(shù)據(jù)和用戶數(shù)據(jù)的特征樣本;
步驟B、根據(jù)所述特征樣本構(gòu)建模型;
步驟C、獲取新用戶的行為記錄數(shù)據(jù);
步驟D、為新用戶發(fā)送排序后的推薦商品數(shù)據(jù)。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于大數(shù)據(jù)的商品推薦方法,其特征在于,所述步驟A中:
所述商品數(shù)據(jù)包括;商品的名稱、型號、規(guī)格、價(jià)格;
所述用戶數(shù)據(jù)包括:用戶的個(gè)人基本信息、地理位置信息、瀏覽記錄信息、消費(fèi)記錄信息、與所述瀏覽記錄信息、消費(fèi)記錄信息對應(yīng)的時(shí)間信息;
所述預(yù)處理包括:數(shù)據(jù)清洗、填充、歸一化在內(nèi)的操作。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于大數(shù)據(jù)的商品推薦方法,其特征在于,所述步驟B具體包括:
步驟B1、設(shè)置使損失函數(shù)極小化的常數(shù)值,計(jì)算損失函數(shù)的負(fù)梯度在當(dāng)前模型的值,作為殘差值;
步驟B2、設(shè)置回歸樹的葉節(jié)點(diǎn)區(qū)域,擬合得出殘差值;
步驟B3、利用線性搜索估計(jì)節(jié)點(diǎn)區(qū)域的值,使損失函數(shù)極小化;
步驟B4、更新回歸樹,得到輸出的模型。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于大數(shù)據(jù)的商品推薦方法,其特征在于,所述步驟C中新用戶的行為記錄數(shù)據(jù)具體包括:用戶的個(gè)人基本信息、地理位置信息、瀏覽記錄信息、與所述瀏覽記錄信息對應(yīng)的時(shí)間信息。
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于大數(shù)據(jù)的商品推薦方法,其特征在于,所述步驟D具體包括:
步驟D1、將所述新用戶的行為記錄數(shù)據(jù)與所述模型進(jìn)行關(guān)聯(lián)度匹配,按關(guān)聯(lián)度排序;
步驟D2、根據(jù)匹配的結(jié)果獲取待推薦的商品數(shù)據(jù);
步驟D3、將所述待推薦商品按照商品被購買的概率由大到小排列進(jìn)行排序,生成推薦商品集合;
步驟D4、將所述推薦商品集合的商品數(shù)據(jù)發(fā)送給所述新用戶。
6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的一種基于大數(shù)據(jù)的商品推薦方法,其特征在于,所述步驟D1還包括:
對所述新用戶的行為記錄數(shù)據(jù)的地理位置信息、瀏覽記錄信息、與所述瀏覽記錄信息對應(yīng)的時(shí)間信息、用戶的個(gè)人基本信息按由大到小的順序賦予不同權(quán)重。
7.根據(jù)權(quán)利要求5所述的一種基于大數(shù)據(jù)的商品推薦方法,其特征在于,所述步驟D3中商品被購買的概率由如下公式計(jì)算獲得:
d表示用戶購買商品的概率,u表示新用戶,in(i)表示指向商品i的商品集合,out(j)表示商品j指向的商品集合,PR(j)表示商品j的被購買概率,PR(i)即為商品i的被購買概率。
8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的一種基于大數(shù)據(jù)的商品推薦方法,其特征在于,所述商品集合根據(jù)大于支持度閾值的商品組成,所述支持度表示商品同時(shí)被購買的概率,由如下公式計(jì)算獲得:
Freq(A∩B)表示商品A和商品B同時(shí)被購買的次數(shù),N表示總銷售筆數(shù),Support(A∩B)為商品A和商品B同時(shí)被購買的概率,即為商品A和商品B的支持度。
9.一種基于大數(shù)據(jù)的商品推薦裝置,其特征在于,包括計(jì)算機(jī)可讀介質(zhì),所述介質(zhì)存儲有計(jì)算機(jī)可讀指令,所述計(jì)算機(jī)可讀指令可被處理器執(zhí)行以實(shí)現(xiàn)如權(quán)利要求1~8中任一項(xiàng)所述的方法。
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