[發(fā)明專利]一種產(chǎn)品推薦方法和系統(tǒng)

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202010740021.2
• 申請(qǐng)日: 2020-07-28
• 公開（公告）號(hào): CN111861674B
• 公開（公告）日: 2023-07-18
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 黃文強(qiáng);季蘊(yùn)青;胡路蘋;胡瑋;黃雅楠;胡傳杰;浮晨琪;李蚌蚌;申亞坤;徐晨敏
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 中國(guó)銀行股份有限公司
• 主分類號(hào): G06Q30/0601
• 分類號(hào): G06Q30/0601;G06N3/086;G06N3/02
• 代理公司: 北京集佳知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11227
• 代理人: 李偉

本發(fā)明公開一種產(chǎn)品推薦方法和系統(tǒng)，通過獲取用戶的在特定類別產(chǎn)品上的第一行為數(shù)據(jù)；通過預(yù)設(shè)知識(shí)庫(kù)中的每條判斷規(guī)則對(duì)第一行為數(shù)據(jù)指示的用戶類型進(jìn)行判斷，得到每條判斷規(guī)則的判斷結(jié)果，并根據(jù)每條判斷規(guī)則的判斷結(jié)果，確定用戶的用戶類型；若第一行為數(shù)據(jù)所屬用戶的用戶類型為選擇產(chǎn)品花費(fèi)的時(shí)長(zhǎng)的第一用戶類型，獲取第一行為數(shù)據(jù)所屬用戶的購(gòu)入產(chǎn)品清單；將購(gòu)入產(chǎn)品清單、第一行為數(shù)據(jù)和特定類別產(chǎn)品的展示順序輸入預(yù)先訓(xùn)練好的第一神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，通過第一神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型從特定類別產(chǎn)品中確定與第一行為數(shù)據(jù)最匹配的產(chǎn)品，實(shí)現(xiàn)為選擇產(chǎn)品花費(fèi)的時(shí)長(zhǎng)的的用戶推薦最適合的產(chǎn)品，減少向用戶展示的產(chǎn)品數(shù)量和用戶選擇產(chǎn)品的時(shí)長(zhǎng)，提高選擇效率。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種產(chǎn)品推薦方法和系統(tǒng)。

背景技術(shù)

互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的到來，使得人們的生活習(xí)慣和購(gòu)物習(xí)慣發(fā)生了變化，越來越多的消費(fèi)者開始通過網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行線上消費(fèi)。產(chǎn)品提供方將產(chǎn)品通過網(wǎng)絡(luò)發(fā)布，為用戶提供的產(chǎn)品不斷增多的同時(shí)，也加大了用戶在海量產(chǎn)品中快速而準(zhǔn)確的找到符合其需求的產(chǎn)品的難度。為了對(duì)不同用戶進(jìn)行有針對(duì)性的產(chǎn)品推薦，可基于大數(shù)據(jù)進(jìn)行個(gè)性化產(chǎn)品推薦，個(gè)性化產(chǎn)品推薦主要是根據(jù)用戶的興趣喜好為用戶進(jìn)行相關(guān)產(chǎn)品的推薦。

但是上述產(chǎn)品推薦方法存在以下問題：產(chǎn)品推薦方法向用戶推薦多個(gè)產(chǎn)品數(shù)據(jù)，對(duì)于一部分具有選擇困難癥的用戶，會(huì)因產(chǎn)品數(shù)據(jù)過載增大選擇時(shí)長(zhǎng)，降低選擇效率。

發(fā)明內(nèi)容

有鑒于此，本發(fā)明實(shí)施例提供一種產(chǎn)品推薦方法和系統(tǒng)，以實(shí)現(xiàn)對(duì)具有選擇困難的用戶進(jìn)行針對(duì)性的產(chǎn)品推薦的目的。

為實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明實(shí)施例的一個(gè)方面提供一種產(chǎn)品推薦方法包括：

獲取用戶在特定類別產(chǎn)品上的第一行為數(shù)據(jù)；所述第一行為數(shù)據(jù)指示所述用戶對(duì)所述特定類別產(chǎn)品中至少一種產(chǎn)品的查看情況；

通過預(yù)設(shè)知識(shí)庫(kù)中的每條判斷規(guī)則對(duì)所述第一行為數(shù)據(jù)指示的用戶類型進(jìn)行判斷，得到每條判斷規(guī)則的判斷結(jié)果，并根據(jù)每條判斷規(guī)則的判斷結(jié)果，確定所述用戶的用戶類型，所述用戶類型包括第一用戶類型和第二用戶類型，屬于所述第一用戶類型的用戶選擇產(chǎn)品花費(fèi)的時(shí)長(zhǎng)大于屬于所述第二用戶類型的用戶選擇產(chǎn)品花費(fèi)的時(shí)長(zhǎng)；

若所述第一行為數(shù)據(jù)所屬用戶的用戶類型為第一用戶類型，獲取所述第一行為數(shù)據(jù)所屬用戶的購(gòu)入產(chǎn)品清單；

將所述購(gòu)入產(chǎn)品清單、所述第一行為數(shù)據(jù)和所述特定類別產(chǎn)品的展示順序輸入預(yù)先訓(xùn)練好的第一神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，通過所述第一神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型從所述特定類別產(chǎn)品中確定與所述第一行為數(shù)據(jù)最匹配的產(chǎn)品。

本發(fā)明實(shí)施例的另一個(gè)方面提供一種產(chǎn)品推薦系統(tǒng)，包括：第一獲取單元、判斷單元、第二獲取單元和第一確定單元；

所述第一獲取單元，用于獲取用戶在特定類別產(chǎn)品上的第一行為數(shù)據(jù)；所述第一行為數(shù)據(jù)指示所述用戶對(duì)所述特定類別產(chǎn)品中至少一種產(chǎn)品的查看情況；

所述判斷單元，用于通過預(yù)設(shè)知識(shí)庫(kù)中的每條判斷規(guī)則對(duì)所述第一行為數(shù)據(jù)指示的用戶類型進(jìn)行判斷，得到每條判斷規(guī)則的判斷結(jié)果，并根據(jù)每條判斷規(guī)則的判斷結(jié)果，確定所述用戶的用戶類型，所述用戶類型包括第一用戶類型和第二用戶類型，屬于所述第一用戶類型的用戶選擇產(chǎn)品花費(fèi)的時(shí)長(zhǎng)大于屬于所述第二用戶類型的用戶選擇產(chǎn)品花費(fèi)的時(shí)長(zhǎng)；

所述第二獲取單元，用于若所述第一行為數(shù)據(jù)所屬用戶的用戶類型為第一用戶類型，獲取所述第一行為數(shù)據(jù)所屬用戶的購(gòu)入產(chǎn)品清單；

所述第一確定單元，用于將所述購(gòu)入產(chǎn)品清單、所述第一行為數(shù)據(jù)和所述特定類別產(chǎn)品的展示順序輸入預(yù)先訓(xùn)練好的第一神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，通過所述第一神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型從所述特定類別產(chǎn)品中確定與所述第一行為數(shù)據(jù)最匹配的產(chǎn)品。