[發(fā)明專利]推薦方法、裝置、電子設備及可讀存儲介質在審
| 申請?zhí)枺?/td> | 201910883639.1 | 申請日: | 2019-09-18 |
| 公開(公告)號: | CN110766510A | 公開(公告)日: | 2020-02-07 |
| 發(fā)明(設計)人: | 高玉龍 | 申請(專利權)人: | 北京三快在線科技有限公司 |
| 主分類號: | G06Q30/06 | 分類號: | G06Q30/06;G06Q10/08 |
| 代理公司: | 11319 北京潤澤恒知識產權代理有限公司 | 代理人: | 任亞娟 |
| 地址: | 100083 北京市海*** | 國省代碼: | 北京;11 |
| 權利要求書: | 查看更多 | 說明書: | 查看更多 |
| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 目標用戶 配送 可讀存儲介質 第二位置 第一位置 電子設備 信息推薦 預設 概率 | ||
1.一種推薦方法,其特征在于,所述方法包括:
獲取即時訂單對應的第一配送信息,所述第一配送信息包括:第一目標商家、目標用戶、以及所述第一目標商家的第一位置到所述目標用戶的第二位置之間的第一配送路徑;
確定位于所述第一配送路徑預設范圍內的候選商家;
根據所述目標用戶針對所述候選商家的二次下單概率,從所述候選商家中確定第二目標商家;
向所述目標用戶推薦所述第二目標商家。
2.根據權利要求1所述的方法,其特征在于,所述根據所述目標用戶針對所述候選商家的二次下單概率,從所述候選商家中確定第二目標商家的步驟之前,所述方法還包括:
獲取所述即時訂單對應的已下單時長;
根據所述已下單時長,確定所述目標用戶針對所述候選商家的二次下單概率。
3.根據權利要求1所述的方法,其特征在于,所述確定位于所述第一配送路徑預設范圍內的候選商家的步驟,包括:
獲取所述即時訂單對應的配送員位置;
確定位于所述第一配送路徑且與所述配送員位置的距離小于預設距離的第一商家;
根據第二配送信息,確定滿足配送條件的第二商家;其中,所述第二配送信息包括:所述第二商家的第三位置到所述目標用戶的第二位置之間的第二配送路徑、配送時長、以及配送距離;
從所述第二商家中確定候選商家。
4.根據權利要求3所述的方法,其特征在于,所述從所述候選商家中確定第二目標商家的步驟之后,所述方法還包括:
根據所述第二配送路徑、和/或所述配送員位置與所述第三位置之間的距離、和/或所述第三位置與所述第二位置之間的距離,調整所述第二配送路徑對應的配送費用。
5.根據權利要求1所述的方法,其特征在于,所述根據所述目標用戶針對所述候選商家的二次下單概率,從所述候選商家中確定第二目標商家的步驟之前,所述方法還包括:
將所述候選商家輸入預測模型,通過所述預測模型輸出所述目標用戶針對所述候選商家的二次下單概率;所述預測模型為根據用戶針對商家的歷史行為特征訓練得到的深度強化學習模型。
6.根據權利要求5所述的方法,其特征在于,通過如下步驟訓練所述深度強化學習模型:
根據歷史樣本,初始化所述深度強化學習模型的第一狀態(tài);其中,所述第一狀態(tài)包括:用戶特征和推薦商家特征;
根據所述深度強化學習模型的當前Q函數,預測所述第一狀態(tài)對應的動作;其中,所述動作包括:用戶針對所述推薦商家的行為特征;
確定在所述第一狀態(tài)施加所述動作之后遷移到的第二狀態(tài);
根據所述第二狀態(tài)對應的下單概率,獲取所述第二狀態(tài)對應的獎勵分數;
根據所述獎勵分數,調整所述當前Q函數;
重復上述步驟,直到獎勵分數滿足預設條件。
7.根據權利要求6所述的方法,其特征在于,所述方法還包括:
根據所述推薦商家從被展示到被觸發(fā)經歷的時長,調整所述第二狀態(tài)對應的獎勵分數。
8.根據權利要求1所述的方法,其特征在于,所述向所述目標用戶推薦所述第二目標商家的步驟,包括:
向所述目標用戶推送配送展示頁,所述配送展示頁中包括地圖界面,所述地圖界面中顯示有所述第二目標商家的位置信息、商品信息、以及配送員的實時位置信息。
9.一種推薦裝置,其特征在于,所述裝置包括:
信息獲取模塊,用于獲取即時訂單對應的第一配送信息,所述第一配送信息包括:第一目標商家、目標用戶、以及所述第一目標商家的第一位置到所述目標用戶的第二位置之間的第一配送路徑;
候選確定模塊,用于確定位于所述第一配送路徑預設范圍內的候選商家;
目標確定模塊,用于根據所述目標用戶針對所述候選商家的二次下單概率,從所述候選商家中確定第二目標商家;
信息推薦模塊,用于向所述目標用戶推薦所述第二目標商家。
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