[發明專利]商品社群推薦方法、裝置和計算機設備

有效

• 申請號: 202011173222.5
• 申請日: 2020-10-28
• 公開（公告）號: CN112149003B
• 公開（公告）日: 2023-06-20
• 發明（設計）人: 李慧聰
• 申請（專利權）人: 浙江集享電子商務有限公司;杭州云創共享網絡科技有限公司
• 主分類號: G06F16/9536
• 分類號: G06F16/9536;G06Q30/0601;G06Q50/00
• 代理公司: 杭州華進聯浙知識產權代理有限公司 33250
• 代理人: 范麗霞

本申請涉及一種商品社群推薦方法、裝置和計算機設備，其中，該方法包括：獲取社群中各個用戶在預定時間段內的行為數據以及商品屬性；所述商品屬性包括商品所在類目、商品的品牌和商品的價格；對所述商品屬性進行劃分，得到多個偏好類型；根據所述行為數據計算每一用戶的偏好類型得分；根據各個用戶的偏好類型得分以及用戶與社群的對應關系，確定社群的偏好類型得分；根據所述社群的偏好類型得分確定召回商品并向對應的社群進行推薦。通過本申請，實現了兼顧社群中各個用戶的偏好，根據社群的偏好類型有針對性地進行商品推薦。

技術領域

本申請涉及計算機應用技術領域，特別是涉及一種商品社群推薦方法、裝置和計算機設備。

背景技術

隨著電子商務的蓬勃發展，在整個社會商品零售額中，線上消費的占比越來越高。網絡購物給消費者提供的巨大的購物優勢主要體現在突破時空限制、購物方便、更多的商品選擇、有競爭力的價格、豐富的商品信息、個性化和定制化上。其中，利用用戶的行為數據提高電商運營和廣告投放效率，被越來越多的電商企業和廣告主所關注。

隨著互聯網技術的不斷成熟和網絡購物的井噴式發展，社群是消費者分享個人購物經驗、消費體驗和信息溝通的重要平臺。社群用戶體量龐大，每個社群所處的區域、經濟條件不同，以及社群中用戶的喜好存在差異，導致不同社群的興趣偏好也是不同的。然而目前基于用戶行為數據的商品推薦主要是面對消費者本身，只需要分析用戶的個體喜好，推薦的物品都是符合用戶偏好的，無法兼顧社群等群體用戶的消費需求。

發明內容

本申請實施例提供了一種商品社群推薦方法、裝置和計算機設備，以至少解決相關技術中的商品推薦方法無法滿足社群用戶的消費需求的問題。

第一方面，本申請實施例提供了一種商品社群推薦方法，包括：

獲取社群中各個用戶在預定時間段內的行為數據以及商品屬性；所述商品屬性包括商品所在類目、商品的品牌和商品的價格；

對所述商品屬性進行劃分，得到多個偏好類型；

根據所述行為數據計算每一用戶的偏好類型得分；

根據各個用戶的偏好類型得分以及用戶與社群的對應關系，確定社群的偏好類型得分；

根據所述社群的偏好類型得分確定召回商品并向對應的社群進行推薦。

在其中一些實施例中，根據所述行為數據計算每一用戶的偏好類型得分包括：

根據所述行為數據獲取每一用戶在每一行為維度下的行為權重、行為次數和行為相關商品數；所述行為數據包括多個行為維度；

根據所述行為權重、行為次數和行為相關商品數計算用戶在對應行為維度下的偏好類型得分；

將用戶在每一行為維度下的偏好類型得分求和后進行歸一化處理，得到對應用戶的偏好類型得分。

在其中一些實施例中，所述根據各個用戶的偏好類型得分以及用戶與社群的對應關系，確定社群的偏好類型得分包括：

將社群中各個用戶的偏好類型得分求和后進行歸一化處理，得到對應社群的偏好類型得分。

在其中一些實施例中，根據所述社群的偏好類型得分確定召回商品并向對應的社群進行推薦包括：

根據所述社群的偏好類型得分將預設數量的偏好類型確定為商品召回來源；

根據所述商品召回來源中各個偏好類型得分的大小確定對應偏好類型的召回比例；

根據所述召回比例在所述商品召回來源中確定召回商品并向對應的社群進行推薦。

在其中一些實施例中，獲取社群中各個用戶在預定時間段內的行為數據以及商品屬性之后，還包括：