商品推荐方法、装置、服务器和存储介质.pdf

(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CN111127155A(43)申请公布日2020.05.08(21)申请号201911345564.8(22)申请日2019.12.24(71)申请人北京每日优鲜电子商务有限公司地址100102北京市朝阳区创远路34号院7号楼08层801室(72)发明人盛宇佳(74)专利代理机构北京三高永信知识产权代理有限责任公司11138代理人宁立存(51)Int.Cl.G06Q30/06(2012.01)权利要求书2页说明书16页附图4页(54)发明名称商品推荐方法、装置、服务器和存储介质(57)摘要本申请公开了一种商品推荐方法、装置、服务器和存储介质，属于互联网技术领域。本申请实施例提供的商品推荐方法，响应于终端的浏览请求，确定多个目标商品；获取目标商品的商品特征，以及获取目标用户的用户特征，以及获取目标用户对目标商品的购买特征，目标用户为使用终端的用户；根据商品特征、用户特征和购买特征，确定目标商品的推荐概率；根据推荐概率，确定目标商品在待请求的商品界面中的显示位置；向终端返回目标商品的商品信息和显示位置。该方法中不同的目标商品的推荐概率不同，推荐概率越大的临期商品，其显示位置越靠前，越显眼，从而临期商品的曝光率得以提高，提高了临期商品的促销效果，处理效率高。CN111127155ACN111127155A权利要求书1/2页1.一种商品推荐方法，其特征在于，所述方法包括：响应于终端的浏览请求，确定多个目标商品，所述目标商品为临近保质期的临期商品；获取所述目标商品的商品特征，以及获取目标用户的用户特征，以及获取所述目标用户对所述目标商品的购买特征，所述目标用户为使用所述终端的用户；根据所述商品特征、所述用户特征和所述购买特征，确定所述目标商品的推荐概率；根据所述推荐概率，确定所述目标商品在待请求的商品界面中的显示位置；向所述终端返回所述目标商品的商品信息和所述显示位置。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取所述目标商品的商品特征，包括：获取至少一个第一历史时间范围内所述目标商品被点击的第一次数、销售数量以及被加入购物车的第一数量；将所述第一次数、所述销售数量和所述第一数量中的一个或多个组成所述目标商品的商品特征。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取目标用户的用户特征，包括：获取至少一个第一历史时间范围内所述目标用户使用所述终端访问当前服务器的第二次数、购买商品次数、购买商品数量、平均消费水平以及所述终端的终端信息；将所述第二次数、所述购买商品次数、所述购买商品数量、所述平均消费水平和所述终端信息中的一个或多个组成所述目标用户的用户特征。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取所述目标用户对所述目标商品的购买特征，包括：确定所述目标商品所属的商品类别；获取至少一个第一历史时间范围内所述目标用户对所述目标商品的第一购买记录、加入购物车的第一加车记录和第一点击记录，以及所述目标用户对所述商品类别的第二购买记录、加入购物车的第二加车记录和第二点击记录；将所述第一购买记录、所述第一加车记录、所述第一点击记录、所述第二购买记录、所述第二加车记录和所述第二点击记录中的一个或多个组成所述目标用户对所述目标商品的购买特征。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述商品特征、所述用户特征和所述购买特征，确定所述目标商品的推荐概率，包括：将所述商品特征、所述用户特征和所述购买特征组成推荐特征；将所述推荐特征输入到第一推荐模型中，得到所述目标商品的推荐评分；将所述推荐评分作为所述推荐概率。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述将所述商品特征、所述用户特征和所述购买特征组成推荐特征，包括：确定所述终端所处区域对应的前置仓；获取所述前置仓的前置仓特征；获取与所述目标商品相关的关联商品的关联特征；将所述商品特征、所述用户特征、所述购买特征、所述前置仓特征和所述关联特征组成所述推荐特征。7.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：2CN111127155A权利要求书2/2页获取样本商品的样本推荐特征和所述样本商品的样本推荐评分；将所述样本商品的样本推荐特征输入到第二推荐模型中，得到所述样本商品的点击率、转化率、过期概率、销售价格、商品进价和过期权重；根据所述点击率、所述转化率、所述过期概率、所述销售价格、所述商品进价和所述过期权重，确定所述样本商品的训练评分；确定所述训练评分和所述样本推荐评分之间的评分差值；根据所述评分差值，调整所述第二推荐模型的模型参数，得到所述第一推荐模型。8.一种商品推荐装置，其特征在于，所述装置包括：第一确定模块，用于响应于终端的浏览请求，确定多个目标商品，所述目标商品为临近保质期的临期商品；第一获