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(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN112132660A(43)申请公布日2020.12.25(21)申请号202011027186.1(22)申请日2020.09.25(71)申请人尚娱软件(深圳)有限公司地址518000广东省深圳市南山区粤海街道高新南一道013号赋安科技大楼B栋603、604室(72)发明人陈启晗张攀陈伦广林培圻陈伟健魏新宇(74)专利代理机构深圳市恒程创新知识产权代理有限公司44542代理人刘冰(51)Int.Cl.G06Q30/06(2012.01)权利要求书2页说明书12页附图4页(54)发明名称商品推荐方法、系统、设备及存储介质(57)摘要本发明公开了商品推荐方法、系统、设备及存储介质,该方法包括:获取用户浏览或购买商品时产生的最新行为日志数据;采用预设的偏好模型群对最新行为日志数据处理,生成用户的商品偏好向量;采用预设的实体关系模型对最新行为日志数据处理,生成商品向量;根据商品偏好向量和商品向量,计算商品的推荐概率,以及根据推荐概率进行商品推荐。解决了目前的购物网向用户推荐商品所采用的推荐算法推荐精度不精确,难以满足用户的实际需求的问题,使得购物网的推荐系统向用户推荐商品的时效性更强,提高了商品推荐的精准性,以及可以综合用户浏览、购买物品的行为数据,从而评估商品与商品之间的关系。CN112132660ACN112132660A权利要求书1/2页1.一种商品推荐方法,其特征在于,所述商品推荐方法包括:获取用户浏览或购买商品时产生的最新行为日志数据;采用预设的偏好模型群对所述最新行为日志数据处理,生成用户的商品偏好向量;采用预设的实体关系模型对所述最新行为日志数据处理,生成商品向量;根据所述商品偏好向量和所述商品向量,计算商品的推荐概率,以及根据所述推荐概率进行商品推荐。2.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述确定用户浏览或购买商品时产生的最新行为日志数据,包括:获取用户浏览或购买商品时产生的所有历史行为日志数据;将用户浏览或购买商品的历史时间划分为多个等长的时间窗口;提取最近的预设数量的时间窗口对应的历史行为日志数据作为所述最新行为日志数据。3.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述采用预设的偏好模型群对所述最新行为日志数据处理,生成用户的商品偏好向量,包括:根据所述最新行为日志数据,提取商品的数据统计特征;采用所述偏好模型群中的机器模型对所述数据统计特征进行处理,得到所述商品偏好向量。4.如权利要求3所述的方法,其特征在于,所述采用所述偏好模型群中的机器模型对所述数据统计特征进行处理,得到所述商品偏好向量,包括:根据所述数据统计特征形成用户的行为向量;分别采用不同类别商品对应的机器模型对所述行为向量进行处理,得到第一概率分布;分别采用同类别商品中不同品牌商品对应的机器模型对所述行为向量进行处理,得到第二概率分布;对所述第一概率分布和所述第二概率分布进行拼接,生成所述商品偏好向量。5.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述采用预设的实体关系模型对所述最新行为日志数据处理,生成商品向量,包括将所述最新行为日志数据构成三元组信息;其中,所述三元组信息包括:第一商品、第二商品和第一商品与第二商品之间的行为关系;采用所述实体关系模型对所述三元组信息进行计算,得到所述商品向量。6.如权利要求1或5所述的方法,其特征在于,所述实体关系模型由词向量模型和翻译模型组成。7.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据所述商品偏好向量和所述商品向量,计算商品的推荐概率,以及根据所述推荐概率进行商品推荐,包括:对所述商品偏好向量和所述商品向量进行拼接,生成拼接向量;采用逻辑回归模型对所述拼接向量进行处理,输出所述商品的推荐概率;若所述推荐概率大于推荐概率阈值,则推荐所述商品。8.一种商品推荐系统,其特征在于,包括:数据采集模块,用于获取用户浏览或购买商品时产生的最新行为日志数据;2CN112132660A权利要求书2/2页第一处理模块,用于采用预设的偏好模型群对所述最新行为日志数据处理,生成用户的商品偏好向量;第二处理模块,用于采用预设的实体关系模型对所述最新行为日志数据处理,生成商品向量;商品推荐模块,用于根据所述商品偏好向量和所述商品向量,计算商品的推荐概率,以及根据所述推荐概率进行商品推荐。9.一种商品推荐设备,其特征在于,包括:存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的商品推荐程序,所述商品推荐程序被所述处理器执行时实现如权利要求1-7中任一项所述的商品推荐方法的步骤。10.一种存储介质,其特征在于,其上存储有商品推荐程序,所述商品推荐程序被处理器执行时实现权利要求1-7中任一项所述的商品推荐方法的步骤。3CN112132660A说明书1/12