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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CN111429203A(43)申请公布日2020.07.17(21)申请号202010135390.9(22)申请日2020.03.02(71)申请人北京明略软件系统有限公司地址100084北京市海淀区中关村东路1号院1号楼10层A1002(72)发明人周广一白硕(74)专利代理机构北京安信方达知识产权代理有限公司11262代理人张建秀龙洪(51)Int.Cl.G06Q30/06(2012.01)G06Q30/02(2012.01)权利要求书2页说明书11页附图2页(54)发明名称基于用户行为数据的商品推荐方法和装置(57)摘要本申请实施例公开了一种基于用户行为数据的商品推荐方法和装置。所述方法包括:从预先获取的用户最近预设时间内浏览的商品信息得到待选择的商品;根据所述待选择的商品以及预先获取的所述用户已购买的商品,确定所述待选择的商品与已购买的商品之间的关联特征的评分值;根据所述关联特征的评分值,确定所述用户的推荐商品。CN111429203ACN111429203A权利要求书1/2页1.一种基于用户行为数据的商品推荐方法,其特征在于,包括:从预先获取的用户最近预设时间内浏览的商品信息得到待选择的商品;根据所述待选择的商品以及预先获取的所述用户已购买的商品,确定所述待选择的商品与已购买的商品之间的关联特征的评分值;根据所述关联特征的评分值,确定所述用户的推荐商品。2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述确定所述待选择的商品与已购买的商品之间的关联特征的评分值,包括:确定每个所述待选择的商品与已购买的商品信息组成的关联商品组,得到每个待选择的商品对应的关联商品组;从预先存储的关联商品组的权重值中,查询每个待选择的商品对应的每个关联商品组的权重值;对同一个待选择的商品对应的每个关联商品组的权重值进行求和计算,所述待选择的商品的关联商品组的总权重值;根据所述待选择的商品的总权重值和预先获取的所述待选择的商品的评分信息,得到所述待选择的商品的关联特征的评分值。3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述在确定所述待选择的商品与已购买的商品之间的关联特征的评分值之前,所述方法还包括:为每个用户建立预设时间范围内操作行为中每个商品与所述用户的历史购买行为中的每个商品的关联关系,组成每个用户的关联商品组,其中操作行为包括浏览但未购买的商品和已购买的商品;以关联商品组进行分类统计,得到每个关联商品组的记录条数;根据每个关联商品组的记录条数,确定每个关联商品组的权重值。4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述以关联商品组进行分类统计,得到每个关联商品组的记录条数,包括:以数值0和1分别表示浏览但未购买的商品和已购买的商品,得到每个关联商品组在浏览但未购买的行为和购买行为上的取值,得到每个关联商品组为0或1的取值的记录;利用预先设置的逻辑回归算法,将每个用户的每条记录作为输入,对关联商品组进行分类。5.根据权利要求1至4任一所述的方法,其特征在于:所述根据所述关联特征的评分值,确定所述用户的推荐商品之前,所述方法还包括:获取所述待选择的商品的各个属性信息的权重值;对各个属性信息的权重值进行求和,得到待选择的商品的基本特征的权重值;利用所述待选择的商品的基本特征的权重值和预先获取的所述待选择的商品的评分信息,得到所述待选择的商品的基本特征的评分值;所述根据所述关联特征的评分值,确定所述用户的推荐商品,包括:根据所述基本特征的评分值和所述关联特征的评分值,确定所述商品的总体评分值;根据所述商品的总体评分值,确定所述用户的推荐商品。6.一种基于用户行为数据的商品推荐装置,其特征在于,包括:第一获取模块,用于从预先获取的用户最近预设时间内浏览的商品信息得到待选择的2CN111429203A权利要求书2/2页商品;第一确定模块,用于根据所述待选择的商品以及预先获取的所述用户已购买的商品,确定所述待选择的商品与已购买的商品之间的关联特征的评分值;第二确定模块,用于根据所述关联特征的评分值,确定所述用户的推荐商品。7.根据权利要求6所述的装置,其特征在于,所述第一确定模块包括:第一确定单元,用于确定每个所述待选择的商品与已购买的商品信息组成的关联商品组,得到每个待选择的商品对应的关联商品组;查询单元,用于从预先存储的关联商品组的权重值中,查询每个待选择的商品对应的每个关联商品组的权重值;第一计算单元,用于对同一个待选择的商品对应的每个关联商品组的权重值进行求和计算,所述待选择的商品的关联商品组的总权重值;第二确定单元,用于根据所述待选择的商品的总权重值和预先获取的所述待选择的商品的评分信息,得到所述待选择的商品的关联特征的评分值。8.根据权利要求7所述的装置,其特征在于