[發(fā)明專利]一種資源推薦方法以及裝置

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202010415300.1
• 申請(qǐng)日: 2020-05-15
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN111652674B
• 公開(kāi)（公告）日: 2023-09-19
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 王雨卉
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 拉扎斯網(wǎng)絡(luò)科技（上海）有限公司
• 主分類號(hào): G06Q30/0601
• 分類號(hào): G06Q30/0601;G06Q10/04;G06F17/18;G06F18/214
• 代理公司: 北京清源匯知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(特殊普通合伙) 11644
• 代理人: 馮德魁;張艷梅

1.一種菜品推薦方法，其特征在于，包括：

獲取目標(biāo)特征數(shù)據(jù)，所述目標(biāo)特征數(shù)據(jù)包括欲向目標(biāo)商家推薦的備選菜品的特征數(shù)據(jù)和所述目標(biāo)商家的特征數(shù)據(jù)；

將所述目標(biāo)特征數(shù)據(jù)輸入預(yù)先訓(xùn)練的菜品銷量預(yù)測(cè)模型，獲得所述菜品銷量預(yù)測(cè)模型輸出的所述備選菜品在所述目標(biāo)商家的銷量預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)；其中，所述菜品銷量預(yù)測(cè)模型為約束優(yōu)化回歸模型，在訓(xùn)練所述菜品銷量預(yù)測(cè)模型時(shí)，以對(duì)應(yīng)于所述目標(biāo)特征數(shù)據(jù)的參考特征數(shù)據(jù)、以及與所述參考特征數(shù)據(jù)相適配的參考銷量數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練樣本，并以所述參考特征數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的變量系數(shù)的預(yù)設(shè)取值范圍作為模型約束條件，所述變量系數(shù)的預(yù)設(shè)取值范圍基于所述參考特征數(shù)據(jù)與所述參考銷量數(shù)據(jù)之間的相關(guān)性而獲得；

獲得所述菜品銷量預(yù)測(cè)模型中所述目標(biāo)特征數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的目標(biāo)變量系數(shù)；

如果所述銷量預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)滿足預(yù)定的菜品推薦條件，則以所述銷量預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)以及所述目標(biāo)變量系數(shù)作為向所述目標(biāo)商家推薦所述備選菜品的目標(biāo)推薦因子。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述變量系數(shù)的預(yù)設(shè)取值范圍基于所述參考特征數(shù)據(jù)與所述參考銷量數(shù)據(jù)之間的相關(guān)性而獲得，包括：

如果所述參考特征數(shù)據(jù)與所述參考銷量數(shù)據(jù)正相關(guān)，則所述參考特征數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的變量系數(shù)的預(yù)設(shè)取值范圍為零到正無(wú)窮大；

如果所述參考特征數(shù)據(jù)與所述參考銷量數(shù)據(jù)負(fù)相關(guān)，則所述參考特征數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的變量系數(shù)的預(yù)設(shè)取值范圍為負(fù)無(wú)窮大到零。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述獲得所述菜品銷量預(yù)測(cè)模型中所述目標(biāo)特征數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的目標(biāo)變量系數(shù)，包括：

以所述菜品銷量預(yù)測(cè)模型中所述參考特征數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的變量系數(shù)、作為與該參考特征數(shù)據(jù)具有相同特征類別的目標(biāo)特征數(shù)據(jù)所對(duì)應(yīng)的目標(biāo)變量系數(shù)。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述菜品銷量預(yù)測(cè)模型包括：邊界約束B(niǎo)FGS算法模型。

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述參考特征數(shù)據(jù)包括：所述備選菜品的菜品參考特征數(shù)據(jù)、以及參考商家的商家參考特征數(shù)據(jù)，其中，所述菜品參考特征數(shù)據(jù)與所述備選菜品的特征數(shù)據(jù)具有相同特征類別，所述參考商家的商家參考特征數(shù)據(jù)與所述目標(biāo)商家的特征數(shù)據(jù)具有相同特征類別，所述參考商家與所述目標(biāo)商家相關(guān)聯(lián)。

6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的方法，其特征在于，所述參考商家與所述目標(biāo)商家相關(guān)聯(lián)，包括：所述參考商家對(duì)應(yīng)的商家屬性信息與所述目標(biāo)商家對(duì)應(yīng)的商家屬性信息之間的相似度大于預(yù)定的相似度閾值。

7.根據(jù)權(quán)利要求5所述的方法，其特征在于，所述獲取目標(biāo)特征數(shù)據(jù)，包括：將所述菜品參考特征數(shù)據(jù)作為所述備選菜品的特征數(shù)據(jù)。

8.根據(jù)權(quán)利要求5所述的方法，其特征在于，所述菜品參考特征數(shù)據(jù)為按照與所述參考商家相適配的特征構(gòu)建方式對(duì)所述備選菜品的菜品指標(biāo)進(jìn)行特征構(gòu)建后所獲得的特征數(shù)據(jù)；

對(duì)應(yīng)的，所述獲取目標(biāo)特征數(shù)據(jù)，包括：按照與所述目標(biāo)商家相適配的特征構(gòu)建方式對(duì)所述菜品指標(biāo)進(jìn)行特征構(gòu)建，獲得所述備選菜品的特征數(shù)據(jù)。

9.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述以所述銷量預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)以及所述目標(biāo)變量系數(shù)作為向所述目標(biāo)商家推薦所述備選菜品的目標(biāo)推薦因子，包括：

將所述銷量預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)作為向所述目標(biāo)商家推薦所述備選菜品的第一目標(biāo)推薦因子，將所述目標(biāo)特征數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的目標(biāo)變量系數(shù)作為向所述目標(biāo)商家推薦所述備選菜品的第二目標(biāo)推薦因子。

10.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述目標(biāo)商家的特征數(shù)據(jù)包括如下中的至少一種：

目標(biāo)商家的用戶分布特征；

目標(biāo)商家的數(shù)據(jù)流量特征；

目標(biāo)商家的用戶反饋特征；

目標(biāo)商家的優(yōu)惠數(shù)據(jù)特征。