[發明專利]一種交易企業推薦方法、裝置、設備及介質

在審

• 申請號: 202110377104.4
• 申請日: 2021-04-08
• 公開（公告）號: CN112927084A
• 公開（公告）日: 2021-06-08
• 發明（設計）人: 郭明;劉海明
• 申請（專利權）人: 浙江諾諾網絡科技有限公司
• 主分類號: G06Q40/04
• 分類號: G06Q40/04;G06Q10/06
• 代理公司: 北京集佳知識產權代理有限公司 11227
• 代理人: 丁曼曼

本申請公開了一種交易企業推薦方法、裝置、設備及介質。該方法包括：獲取購方企業和銷方企業在預設時間段內的交易數據；根據所述交易數據，得到所述銷方企業與所述購方企業的交易參數，并基于所述交易參數得到所述購方企業相對于所述銷方企業的購方價值評分；根據所述交易數據，確定所述購方企業針對目標類型產品在不同銷方企業中的購買占比；基于所述購方價值評分和所述購買占比，從所述購方企業中為每個銷方企業確定出交易企業推薦名單。可見，通過綜合考慮交易參數和購買占比等信息生成推薦列表，增強了推薦的準確性和有效性，進而提升交易成功率并提高購銷方企業用戶的體驗。

技術領域

本發明涉及數據挖掘領域，特別涉及一種交易企業推薦方法、裝置、設備及介質。

背景技術

當前，企業之間大規模的購銷交易通常通過專有的B2B(Business to Business)電子商務平臺進行，企業間的購銷行為與通常單個用戶的購買行為存在較大差異，如對于業務相對成熟穩定的購方企業用戶，其采購行為具有一定穩定性與延續性，轉換供應商進行采購的轉換成本往往比較高昂，即采購節約成本不足以抵消轉換成本。現有技術中，一些電商平臺、音樂分享平臺與電影分享平臺等，一般通過獲取用戶信息、用戶檢索瀏覽、用戶評論、用戶購買與用戶社交等數據等，捕捉用戶興趣進行個性化推薦，但這些推薦方式，在發掘個人用戶興趣基礎上進行推薦具有一定的效果，但實際應用在B2B電子商務平臺會降低推薦效果。因此，如何提高B2B電子商務平臺交易企業推薦的高效性是目前亟需解決的問題。

發明內容

有鑒于此，本發明的目的在于提供一種交易企業推薦方法、裝置、設備及介質，能夠提高B2B電子商務推薦平臺的推薦的準確性和有效性。其具體方案如下：

第一方面，本申請公開了一種交易企業推薦方法，包括：

獲取購方企業和銷方企業在預設時間段內的交易數據；

根據所述交易數據，得到所述銷方企業與所述購方企業的交易參數，并基于所述交易參數得到所述購方企業相對于所述銷方企業的購方價值評分；

根據所述交易數據，確定所述購方企業針對目標類型產品在不同銷方企業中的購買占比；

基于所述購方價值評分和所述購買占比，從所述購方企業中為每個銷方企業確定出交易企業推薦名單。

可選的，所述基于所述交易參數得到所述購方企業相對于所述銷方企業的購方價值評分，包括：

按照所述銷方企業對所述交易參數進行分組得到每個銷方企業對應的交易參數，并計算得到每個銷方企業對應的各類交易參數的參數平均值；

根據每個交易參數與對應的所述參數平均值的大小關系生成每個交易參數的價值評分，基于所述每個交易參數的價值評分得到所述購方企業相對于所述銷方企業的購方價值評分。

可選的，所述根據所述交易數據，確定所述購方企業針對目標類型產品在不同銷方企業中的購買占比，包括：

根據所述交易數據，確定所述購方企業在不同銷方企業購買所述目標類型產品的交易額；

根據所述交易數據，確定所述購方企業針對所述目標類型產品的總交易額；

基于所述交易額和所述總交易額，確定出所述購方企業針對所述目標類型產品在不同銷方企業中的購買占比。

可選的，所述交易參數包括最近一次交易時間間隔、累計交易次數、累計交易金額和平均交易時間間隔。

可選的，所述基于所述購方價值評分和所述購買占比，從所述購方企業中為每個銷方企業確定出交易企業推薦名單，包括：

基于所述購方企業相對于所述銷方企業的購方價值評分，計算不同銷方企業之間的相似度；