[發(fā)明專利]一種物品推薦的方法、裝置、計算機存儲介質(zhì)及終端有效
| 申請?zhí)枺?/td> | 202010082754.1 | 申請日： | 2020-02-07 |
| 公開（公告）號： | CN111339401B | 公開（公告）日： | 2023-05-26 |
| 發(fā)明（設(shè)計）人： | 張杰;羅華剛;于皓;吳信東 | 申請（專利權(quán)）人： | 北京明略軟件系統(tǒng)有限公司 |
| 主分類號： | G06F16/9535 | 分類號： | G06F16/9535;G06Q30/0601 |
| 代理公司： | 北京安信方達知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11262 | 代理人： | 王康;栗若木 |
| 地址： | 100084 北京市海淀區(qū)*** | 國省代碼： | 北京;11 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關(guān)鍵詞： | 一種 物品 推薦 方法 裝置 計算機 存儲 介質(zhì) 終端 | ||
1.一種物品推薦的方法，包括：
根據(jù)用戶的商品購買記錄，為用戶每一次的購物行為建立相應(yīng)的樣本；
以建立的樣本作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，擬合獲得用戶購買的物品間的順承概率關(guān)系；
將擬合獲得的順承概率關(guān)系添加至預(yù)設(shè)的目標(biāo)函數(shù)后，根據(jù)添加順承概率關(guān)系的目標(biāo)函數(shù)進行物品推薦；
其中，所述目標(biāo)函數(shù)包括：協(xié)同過濾的目標(biāo)函數(shù)；所述樣本中包括：用戶在前購買的每一件物品與各待推薦物品的時間差，還包括以下一項或任意組合的信息：用戶的屬性特征、商品的屬性特征、用戶登錄購買平臺前后的上下文特征；所述根據(jù)添加順承概率關(guān)系的目標(biāo)函數(shù)進行物品推薦，包括：根據(jù)所述順承概率關(guān)系，預(yù)估用戶購買各待推薦物品的購買概率；將預(yù)估的各待推薦物品的購買概率添加至所述目標(biāo)函數(shù)后，根據(jù)添加購買概率的目標(biāo)函數(shù)進行物品推薦；所述順承概率關(guān)系包括通過以下公式確定的關(guān)系：λ表示用戶u在時刻t購買物品i的強度函數(shù)；μ表示基礎(chǔ)強度；pji表示購買物品j導(dǎo)致購買物品i的概率；pii表示重復(fù)購買物品i的概率；為基礎(chǔ)強度函數(shù)，表示當(dāng)前物品的購買強度與購買物品j的時間長度相關(guān)。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述時間長度相關(guān)包括以下任一種類的相關(guān)：
非齊次泊松過程、更新過程、自校正過程和自激勵過程。
3.根據(jù)權(quán)利要求1的方法，其特征在于，所述擬合獲得用戶購買的物品間的順承概率關(guān)系包括：
通過隨機梯度下降法或擬牛頓法對所述訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中的樣本進行擬合，獲得用戶購買的物品間的所述順承概率關(guān)系。
4.一種計算機存儲介質(zhì)，所述計算機存儲介質(zhì)中存儲有計算機程序，所述計算機程序被處理器執(zhí)行時實現(xiàn)如權(quán)利要求1～3中任一項所述物品推薦的方法。
5.一種終端，包括：存儲器和處理器，所述存儲中保存有計算機程序；其中，
處理器被配置為執(zhí)行存儲器中的計算機程序；
所述計算機程序被所述處理器執(zhí)行時實現(xiàn)如權(quán)利要求1～3中任一項所述物品推薦的方法。
6.一種實現(xiàn)物品推薦的裝置，包括：樣本單元、擬合單元和推薦單元；其中，
樣本單元用于：根據(jù)用戶的商品購買記錄，為用戶每一次的購物行為建立相應(yīng)的樣本；
擬合單元用于：以建立的樣本作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，擬合獲得用戶購買的物品間的順承概率關(guān)系；
推薦單元用于：將擬合獲得的順承概率關(guān)系添加至預(yù)設(shè)的目標(biāo)函數(shù)后，根據(jù)順承概率關(guān)系，預(yù)估用戶購買各待推薦物品的購買概率；將預(yù)估的各待推薦物品的購買概率添加至所述目標(biāo)函數(shù)后，根據(jù)添加購買概率的目標(biāo)函數(shù)進行物品推薦；其中，所述目標(biāo)函數(shù)包括：協(xié)同過濾的目標(biāo)函數(shù)；所述樣本中包括：用戶在前購買的每一件物品與各待推薦物品的時間差，還包括以下一項或任意組合的信息：用戶的屬性特征、商品的屬性特征、用戶登錄購買平臺前后的上下文特征；所述順承概率關(guān)系包括通過以下公式確定的關(guān)系：λ表示用戶u在時刻t購買物品i的強度函數(shù)；μ表示基礎(chǔ)強度；pji表示購買物品j導(dǎo)致購買物品i的概率；pii表示重復(fù)購買物品i的概率；為基礎(chǔ)強度函數(shù)，表示當(dāng)前物品的購買強度與購買物品j的時間長度相關(guān)。
7.根據(jù)權(quán)利要求6的裝置，其特征在于，所
述擬合單元具體用于：
通過隨機梯度下降法或擬牛頓法對所述訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中的樣本進行擬合，獲得用戶購買的物品間的所述順承概率關(guān)系。
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