[發明專利]一種基于分享行為的社交電商網站商品推薦方法及裝置

在審

• 申請號: 201911360358.4
• 申請日: 2019-12-25
• 公開（公告）號: CN111144986A
• 公開（公告）日: 2020-05-12
• 發明（設計）人: 李勇;高宸;盧中縣;金德鵬;徐裕鍵;周亮;張良倫
• 申請（專利權）人: 清華大學;杭州微拓科技有限公司
• 主分類號: G06Q30/06
• 分類號: G06Q30/06;G06Q50/00
• 代理公司: 北京路浩知識產權代理有限公司 11002
• 代理人: 楊明月

本發明實施例提供一種基于分享行為的社交電商網站商品推薦方法及裝置，該方法包括：獲取商品分享信息；將所述商品分享信息輸入預設商品推薦模型，得到商品推薦結果；其中，所述預設商品推薦模型是根據帶分享后購買標簽的用戶商品樣本信息和帶有自由購買標簽的用戶商品樣本信息。通過分享者影響力模型和所述被分享者影響力模型建立融合模型，并根據融合模型損失函數，通過學習得到融合模型中的用戶興趣向量、用戶社交影響力向量、以及商品表征向量，推斷在經過用戶推薦后，所有商品被好友購買的概率，并依次進行排序，得到商品推薦結果。

技術領域

本發明涉及信息處理技術領域，尤其涉及一種基于分享行為的社交電商網站商品推薦方法及裝置。

背景技術

隨著互聯網技術的發展，電子商務(Electronic Business，E-Business)在我們的日常生活、工作中隨處可見。電子商務通常是指在全球各地廣泛的商業貿易活動中，在因特網開放的網絡環境下，基于因特網實現消費者的網上購物、商戶之間的網上交易和在線電子支付以及各種商務活動、交易活動、金融活動和相關的綜合服務活動的一種新型的商業運營模式。

社交電商，是電子商務的一個子集，其包括社交媒體、在線媒體功能，能夠支持用戶之間的社交行為從而輔助在線購物以及出售商品服務，不同于用戶通過搜索和智能推薦進行購物的傳統電商，社交電商的用戶可以分享商品的鏈接給他們的朋友，也可以直接點擊鏈接進行購買。與傳統推薦系統不同，社會化推薦系統旨在考慮用戶間的社交關系，以輔助對用戶興趣的建模，提升推薦效果。

但是現有社交電商網站推薦方法沒有考慮社交影響力的情況，推薦不夠準確，因此如何更有效的進行基于分享行為的社交電商網站商品推薦推薦已經成為業界亟待解決的問題。

發明內容

本發明實施例提供一種基于分享行為的社交電商網站商品推薦方法及裝置，用以解決上述背景技術中提出的技術問題，或至少部分解決上述背景技術中提出的技術問題。

第一方面，本發明實施例提供一種基于分享行為的社交電商網站商品推薦方法，包括：

獲取商品分享信息；

將所述商品分享信息輸入預設商品推薦模型，得到商品推薦結果；

其中，所述預設商品推薦模型是根據帶分享后購買標簽的用戶商品樣本信息和帶有自由購買標簽的用戶商品樣本信息。

更具體的，在所述將所述商品分享信息和所述分享社交關系輸入預設商品推薦模型的步驟之前，所述方法還包括：

獲取帶交互標簽的用戶商品樣本數據；

從未觀測樣本集中隨機獲取帶未交互標簽的用戶商品樣本數據，根據所述帶交互標簽的用戶商品樣本數據和未交互標簽的用戶商品樣本數據構建正負樣本對信息；

將所述正負樣本對預設商品推薦模型進行訓練，當滿足預設訓練條件時，結束訓練，得到預設商品推薦模型。

更具體的，在所述將所述正負樣本對信息輸入商品推薦模型進行訓練的步驟之前，所述方法還包括：

根據用戶影響力表征信息和商品表征信息構建分享者影響力模型；

根據被分享者表征信息和商品表征信息構建被分享者影響力模型；

根據所述分享者影響力模型和所述被分享者影響力模型得到融合模型；

通過融合模型損失函數對所述融合模型進行優化，得到預設商品推薦模型。

更具體的，所述通過融合模型損失函數對所述融合模型進行優化，得到預設商品推薦模型的步驟，具體包括：

獲取帶分享后購買標簽的用戶商品樣本信息和帶有自由購買標簽的用戶商品樣本信息，以構建正負樣本對信息；