[發明專利]一種商品信息的展示方法、裝置、設備和存儲介質

在審

• 申請號: 202010895345.3
• 申請日: 2020-08-31
• 公開（公告）號: CN112069404A
• 公開（公告）日: 2020-12-11
• 發明（設計）人: 黎相麟
• 申請（專利權）人: 深圳市卡牛科技有限公司
• 主分類號: G06F16/9535
• 分類號: G06F16/9535;G06F16/9538;G06Q30/06
• 代理公司: 北京品源專利代理有限公司 11332
• 代理人: 潘登

本發明實施例公開了一種商品信息的展示方法、裝置、設備和存儲介質。該方法包括：獲取目標用戶輸入的搜索詞語和所述目標用戶的第一用戶信息；根據所述搜索詞語生成目標商品信息；將所述第一用戶信息輸入至預先訓練好的第一模型以得到所述目標商品信息和目標用戶的關系；根據所述目標商品信息和目標用戶的關系確定所述目標商品信息的展示順序；根據所述展示順序展示所述目標商品信息。本發明實施例實現了優化商品展示順序以提升用戶購買力。

技術領域

本發明實施例涉及互聯網技術，尤其涉及一種商品信息的展示方法、裝置、設備和存儲介質。

背景技術

隨著互聯網技術的飛速發展，人們越來越習慣于在網絡上進行商品的選擇和購買。

但是用戶進行商品瀏覽時產生的點擊數據沒有得到很好的利用，個別商品在用戶沒有點擊或新上架商品的冷啟動時無法推薦給用戶，商家也不能利用這些用戶的瀏覽操作數據獲得商品個性化和多樣性的推薦順序，無法提升推薦場景的魯棒性和業務轉化效率，導致商家收益下降。

發明內容

本發明實施例提供一種商品信息的展示方法、裝置、設備和存儲介質，以實現優化商品展示順序以提升用戶購買力。

為達此目的，本發明實施例提供了一種商品信息的展示方法，該方法包括：

獲取目標用戶輸入的搜索詞語和所述目標用戶的第一用戶信息；

根據所述搜索詞語生成目標商品信息；

將所述第一用戶信息輸入至預先訓練好的第一模型以得到所述目標商品信息和目標用戶的關系；

根據所述目標商品信息和目標用戶的關系確定所述目標商品信息的展示順序；

根據所述展示順序展示所述目標商品信息。

進一步的，所述將所述第一用戶信息輸入至預先訓練好的第一模型以得到所述目標商品信息和目標用戶的關系包括：

將所述第一用戶信息輸入至預先訓練好的第一模型以得到所述目標用戶和全部商品信息的關系；

根據所述目標用戶和全部商品信息的關系確定所述目標商品信息和目標用戶的關系。

進一步的，所述第一模型的訓練包括：

獲取樣本用戶的第二用戶信息，所述第二用戶信息包括用戶標簽特征和歷史數據，所述歷史數據包括購買信息；

基于所述用戶標簽特征和購買信息訓練預設的線性模型。

進一步的，所述歷史數據還包括商品名稱和訪問時間，所述基于所述用戶標簽特征和購買信息訓練預設的線性模型包括：

根據所述訪問時間對所述商品名稱進行排序，并根據所述購買信息對所述商品信息進行標記，以得到第一商品節點信息；

基于深度游走算法對所述第一商品節點信息進行隨機游走采樣以得到第二商品信息節點；

基于預先訓練好的第一神經網絡模型獲取所述第二商品節點信息的特征向量；

基于所述特征向量和購買信息訓練預設的第二神經網絡模型，并基于所述用戶標簽特征和購買信息訓練預設的線性模型。

進一步的，所述歷史數據還包括瀏覽時長，所述根據所述訪問時間對所述商品名稱進行排序，并根據所述購買信息對所述商品信息進行標記，以得到第一商品節點信息包括：

根據所述訪問時間對所述商品名稱進行排序，根據所述購買信息對所述商品信息進行標記，以得到第三商品節點信息；

剔除所述瀏覽時長小于第一閾值的所述第三商品節點信息以得到第一商品節點信息。