[發明專利]基于大數據多標記的電子商務商品推薦方法

有效

• 申請號: 202011266566.0
• 申請日: 2020-11-12
• 公開（公告）號: CN112381608B
• 公開（公告）日: 2021-10-08
• 發明（設計）人: 韋亞洲;趙磊
• 申請（專利權）人: 鹽城工業職業技術學院
• 主分類號: G06Q30/06
• 分類號: G06Q30/06;G06F16/9535;G06F16/9532
• 代理公司: 北京華際知識產權代理有限公司 11676
• 代理人: 王超

1.一種基于大數據多標記的電子商務商品推薦方法，其特征在于，所述推薦方法包括以下步驟：

步驟S1：采集用戶輸入的商品的搜索關鍵字為第一關鍵字，采集用戶歷史所購買的各個商品的關鍵字為第二關鍵字；

步驟S2：判斷是否存在第二關鍵字與第一關鍵字為匹配關鍵字，

如果存在第二關鍵字與第一關鍵字為匹配關鍵字，設最近一次的第二關鍵字所對應的商品為待匹配商品，用戶輸入第一關鍵字搜索出的商品為搜索商品，根據待匹配商品和搜索商品的售賣頁面內容標記搜索商品；

步驟S3：從標記的搜索商品中篩選出商品優先推薦給用戶；

所述步驟S2的匹配關鍵字包括：

當輸入的商品與用戶歷史所購買的某個商品的為配套使用時，第一關鍵字與用戶歷史購買的該商品所對應的第二關鍵字為匹配關鍵字；

所述步驟S2中的根據待匹配商品和搜索商品的售賣頁面內容標記搜索商品進一步包括：

步驟S21：如果待匹配商品的購買時間與當前時間之間的時間間隔時長小于等于間隔時長閾值，那么獲取待匹配商品售賣頁面的評論內容，如果待匹配商品售賣頁面的某條評論內容包含評論圖像，設該條評論內容為第一評論內容，

如果某條第一評論內容的評論圖像中包含待匹配商品圖像，判斷該圖像中是否存在與第一關鍵字相對應的物品，如果存在，采集該條第一評論內容的點贊數，當該點贊數大于等于第一點贊閾值時，第一評論內容中與第一關鍵字相對應的物品為可匹配商品；

獲取第一評論內容中所有的可匹配商品，分別獲取每個可匹配商品的屬性特征，

獲取用戶輸入第一關鍵字得到的搜索商品，如果某個搜索商品的屬性特征與某個可匹配商品的屬性特征的相似度大于等于第一相似度閾值，那么給該搜索商品添加第一標記；

步驟S22：分別采集每條搜索商品售賣頁面的評論內容，如果搜索商品售賣頁面的某條評論內容包含評論圖像，那么該條評論內容為第二評論內容，

如果某條第二評論內容的評論圖像中存在搜索商品，判斷該圖像中是否存在與第二關鍵字相對應的物品，如果存在，采集該條第二評論內容的點贊數，當該點贊數大于等于第二點贊閾值時，設該第二評論圖像中與第二關鍵字相對應的物品為候選待匹配商品，

獲取各個搜索商品的候選待匹配商品的屬性特征，如果某個搜索商品存在一個候選待匹配商品的屬性特征與待匹配商品的屬性特征的相似度大于等于第二相似度閾值，那么給該搜索商品添加第二標記。

2.根據權利要求1所述的一種基于大數據多標記的電子商務商品推薦方法，其特征在于：所述步驟S3進一步包括：

如果存在某個搜索商品上同時添加有第一標記和第二標記，刪除該搜索商品上的第一標記和第二標記，給該搜索商品添加第三標記。

3.根據權利要求2所述的一種基于大數據多標記的電子商務商品推薦方法，其特征在于：所述步驟S3還包括；

當某個搜索頁面的某個搜索商品添加有第三標記時，將該搜索商品置于該搜索頁面的頂端。

4.根據權利要求3所述的一種基于大數據多標記的電子商務商品推薦方法，其特征在于：所述屬性特征包括顏色、尺寸、樣式中的一種或多種。