[發(fā)明專利]一種商品推薦方法、裝置及系統(tǒng)

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 202110474256.6
• 申請日: 2021-04-29
• 公開（公告）號: CN113239268B
• 公開（公告）日: 2023-04-07
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 陳繼鐘;霍穎瑜;陳勇輝;許可;楊祥檳;李治輝
• 申請（專利權(quán)）人: 佛山科學(xué)技術(shù)學(xué)院
• 主分類號: G06F16/9535
• 分類號: G06F16/9535;G06F16/9536;G06F40/211;G06F40/242;G06F40/289;G06Q30/0601
• 代理公司: 廣州嘉權(quán)專利商標(biāo)事務(wù)所有限公司 44205
• 代理人: 葉潔勇

本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種商品推薦方法、裝置及系統(tǒng)，所述方法包括：獲取預(yù)先收集的歷史商品信息，從所述歷史商品信息中提取待切分中文句，根據(jù)待切分中文句建立商品的特征詞表；確定與用戶行為關(guān)聯(lián)的商品，獲取所述商品的商品信息，根據(jù)所述特征詞表刪除所述商品信息中不屬于所述特征詞表的特征詞，得到所述商品的商品特征項(xiàng)；基于所述商品特征項(xiàng)建立用戶畫像信息表，從所述用戶畫像信息表中的特征項(xiàng)序列中篩選出特征序列，作為該用戶的用戶畫像；基于目標(biāo)用戶的用戶畫像確定目標(biāo)用戶的近鄰用戶，從近鄰用戶的列表區(qū)中確定目標(biāo)用戶的商品推薦列表，本發(fā)明能夠緩解數(shù)據(jù)稀疏問題，降低計算規(guī)模，提高商品推薦的時效性。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種商品推薦方法、裝置及系統(tǒng)。

背景技術(shù)

目前主要的推薦技術(shù)主要有：基于內(nèi)容推薦，協(xié)同過濾推薦，基于關(guān)聯(lián)規(guī)則推薦，基于效用推薦，基于知識推薦和組合推薦。

傳統(tǒng)的推薦算法依賴于用戶的評分，對于大型的商務(wù)網(wǎng)站來說，由于用戶和產(chǎn)品的數(shù)量都很龐大，用戶評分商品一般不超過產(chǎn)品總數(shù)的1％，兩個用戶共同評分的產(chǎn)品少之又少，數(shù)據(jù)稀疏問題影響著推薦的質(zhì)量。

其次，在對目標(biāo)用戶進(jìn)行相似度匹配時，當(dāng)用戶數(shù)量龐大時，產(chǎn)生的計算規(guī)模過大，不能提供實(shí)時高效的推薦結(jié)果。

因此，有必要對現(xiàn)有的商品推薦方式進(jìn)行改進(jìn)，避免或彌補(bǔ)現(xiàn)有推薦技術(shù)中的弱點(diǎn)。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明目的在于提供一種商品推薦方法、裝置及系統(tǒng)，以解決現(xiàn)有技術(shù)中所存在的一個或多個技術(shù)問題，至少提供一種有益的選擇或創(chuàng)造條件。

為了實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供以下技術(shù)方案：

一種商品推薦方法，所述方法包括以下步驟：

步驟S100、獲取預(yù)先收集的歷史商品信息，從所述歷史商品信息中提取待切分中文句，根據(jù)所述待切分中文句建立商品的特征詞表；

步驟S200、確定與用戶行為關(guān)聯(lián)的商品，獲取所述商品的商品信息，根據(jù)所述特征詞表刪除所述商品信息中不屬于所述特征詞表的特征詞，得到所述商品的商品特征項(xiàng)；

步驟S300、基于所述商品特征項(xiàng)建立用戶畫像信息表，其中，所述用戶畫像信息表包括列表區(qū)和特征項(xiàng)序列，所述列表區(qū)包括每個商品的商品標(biāo)識和商品權(quán)重，所述特征項(xiàng)序列為所述列表區(qū)中全部商品權(quán)重的集合；

步驟S400、從所述用戶畫像信息表中的特征項(xiàng)序列中篩選出特征序列，作為該用戶的用戶畫像；

步驟S500、基于目標(biāo)用戶的用戶畫像確定目標(biāo)用戶的近鄰用戶，從所述近鄰用戶的列表區(qū)中確定目標(biāo)用戶的商品推薦列表。

進(jìn)一步，步驟S100中，所述根據(jù)所述待切分中文句建立商品的特征詞表包括：

步驟S110、取待切分中文句的m個字符作為待匹配字段，將所述待匹配字段與詞典進(jìn)行查找匹配，將匹配成功的待匹配字段作為一個詞切分出來；其中，m為詞典中最長詞條的字符數(shù)；

步驟S120、將匹配不成功的待匹配字段的最后一個字去掉，將所述待匹配字段中剩下的字符串作為新的匹配字段，對所述新的匹配字段進(jìn)行再次匹配，直到所述待匹配字段中的所有字段均完成匹配；

步驟S130、將全部切分得到的詞形成詞表，將所述詞表與預(yù)先設(shè)置的停用詞表進(jìn)行遍歷匹配，將所述詞表中匹配到的詞進(jìn)行刪除，得到有效詞表；

步驟S140、采用TF-IDF算法確定所述有效詞表中每個詞的詞頻，將所述有效詞表中詞頻較高的詞刪掉，得到商品的特征詞表。

進(jìn)一步，所述步驟S300包括：

步驟S310、對所述商品的商品特征項(xiàng)賦予行為權(quán)重，得到商品權(quán)重，基于目標(biāo)商品的商品標(biāo)識和商品權(quán)重建立列表區(qū)；