一种商品推荐方法、系统、装置及可读介质.pdf
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一种商品推荐方法、系统、装置及可读介质.pdf
本申请涉及计算机技术领域,尤其涉及机器学习技术领域,提供一种商品推荐方法、系统、装置及可读介质,其中,方法包括:获取用户的历史行为信息和待推荐商品的商品特征信息,将用户的历史行为信息和待推荐商品的商品特征信息输入已训练的预估模型,获得所述用户对所述待推荐商品的预估点击通过率和预估转化率;根据所述用户对各个待推荐商品的预估点击通过率和预估转化率,从所述待推荐商品中为所述用户确定推荐商品。本申请可针对不同场景有效提高推荐商品的命中率,以及转化率,为用户提供更精准的商品。
商品推荐方法、装置、系统及计算机可读存储介质.pdf
本公开提供了一种商品推荐方法、装置、系统及计算机可读存储介质,涉及计算机技术领域,所述方法包括:对当前进入商铺的特定线下顾客的图像进行分析,以得到所述特定线下顾客的属性;根据所述特定线下顾客的属性,确定与所述特定线下顾客匹配的线上用户;根据以前进入所述商铺的线下顾客的驻留位置对应的商品,构建所述商铺的热门商品集合;根据所述线上用户的历史购物信息和所述热门商品集合,向所述特定线下顾客推荐商品。
一种商品推荐方法、装置、存储介质及系统.pdf
本申请提供了一种商品推荐方法、装置、存储介质及系统,该方法包括:获取多个候选商品对应的多个待计算特征数据;将多个待计算特征数据输入到目标推荐模型,获取目标推荐模型输出的多个候选商品各自的点击概率值和购买概率值;目标推荐模型是根据至少一个高质量正样本、至少一个低质量正样本和至少一个负样本训练得到的;根据多个候选商品各自的点击概率值和购买概率值,计算多个候选商品各自的推荐分数;根据多个候选商品各自的推荐分数,向待推荐用户进行商品推荐。这样,目标推荐模型是由高质量正样本、低质量正样本和负样本训练得到的,能够使目
一种商品的智能推荐方法、系统及其可读存储介质.pdf
本发明涉及网络信息技术领域,具体涉及一种商品的智能推荐方法、系统及其可读存储介质,其方法包括:获取用户的商品购买记录;将含有相同商品标识的商品购买记录进行合并,并统计出与该商品标识对应商品的购买次数、平均购买间隔和购买间隔标准差;计算出各商品购买记录中的商品的周期性指数;并根据周期性指数对商品购买记录进行筛选得到商品候选集;从商品候选集中选取商品购买记录,并通过当前购买间隔、平均购买间隔和购买间隔标准差计算出排序值;根据排序值的大小依次对商品购买记录进行排列得到推荐列表,并在推荐列表中提取出预定数量的商品
构建商品组合的方法、系统、装置和可读存储介质.pdf
本发明实施例提供构建商品组合的方法、系统、装置和可读存储介质。该构建商品组合的方法包括:根据订单数据,获取多个品类集合,所述品类集合包括多个商品品类,所述多个商品品类均为N级商品品类且其中至少两个商品品类包含的商品出现在同一个订单中,N为大于或等于1的整数;针对每个品类集合,从其包含的多个商品中获取候选商品,并组成候选商品集合,其中,所述候选商品符合当前优惠和/或促销要求;以及针对每个所述候选商品集合,获取大于或等于预设优惠力度的商品组合作为组合优惠专辑。本发明将大数据分析应用于订单数据分析,从而得到符合