一种商品推荐方法、装置、存储介质及系统.pdf
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商品推荐方法、装置、系统及存储介质.pdf
本申请涉及一种商品推荐方法、装置、系统及存储介质,该方法应用于第一平台,第一平台用于为N个合作渠道的应用程序提供N个嵌入商城,该方法包括:获取用户在N个嵌入商城中产生的用户行为数据,用户行为数据是用户对N个嵌入商城内的商品进行购买操作所产生的数据,N个嵌入商城内的相同商品的商品标识相同,N为大于1的整数;基于用户行为数据确定用户画像,用户画像用于表征用户对不同商品标识对应商品的感兴趣程度;通过N个嵌入商城向用户推荐符合用户画像的商品。这种获得用户画像的方式既能维护用户个人信息安全性要求、符合法律规范,而且
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
一种商品搭配推荐方法、系统、装置及存储介质.pdf
本发明公开了一种商品搭配推荐方法、系统、装置及存储介质,该系统与装置均应用该方法,该存储介质为存储有该方法的存储介质;该方法包括离线部分和在线部分,其中离线部分根据用户在一时间段内的订单信息生成商品购买序列,应用该商品购买序列建立模型,并通过优化目标函数实现对模型的优化,同时引入注意力机制获取最终函数,减少用户在短时间内的重复购买与相似购买对模型的影响,最终获取商品向量,再通过商品向量计算用户向量;在在线部分计算候选搭配商品的商品向量与用户向量的相似度,将相似度最高的商品优先推荐给用户。
商品推荐方法、系统及存储介质.pdf
本发明实施例提供了一种商品推荐方法、系统及存储介质,本发明实施例将商品类型化,将不同类别的商品评分数据保存至不同的从服务器,主服务器根据用户购买的商品的类别和购买时间挖掘出类别推荐列表反馈给保存有对应类型的商品评分数据的从服务器不同的从服务器利用其保存的不同类别商品的评分数据,处理不同类别的商品推荐,得到对应类型的待推荐的商品,分布式处理提高了商品的推荐效率;另外,由于根据购买的类型推荐多种类型的商品,扩大了商品的推荐范围。
商品推荐方法、装置、设备及存储介质.pdf
本申请实施例提供一种商品推荐方法、装置、设备及存储介质,其中,方法包括:构建与目标对象对应的相似对象集合;根据所述相似对象集合中至少一个相似对象的第一历史操作数据,确定与所述目标对象对应的冷门商品集合;根据所述目标对象的第二历史操作数据,确定所述目标对象的特征集合;根据所述冷门商品集合和所述特征集合,从所述冷门商品集合中匹配出至少一个冷门商品作为所述目标对象的待推荐商品,并向所述目标对象推荐所述待推荐商品。