商品推荐方法、装置、计算机设备及存储介质

    公开(公告)号:CN113327152B

    公开(公告)日:2024-04-16

    申请号:CN202110643084.0

    申请日:2021-06-09

    发明人: 黄丕帅

    IPC分类号: G06Q30/0601 G06Q30/0201

    摘要: 本申请公开一种商品推荐方法、装置、设备及介质,该方法包括:确定商品数据库中各商品对象相对应的新鲜指数、销售指数和竞争指数,并根据预设的热度计算公式对其进行加权求和,以获得该商品对象对应的热度指数;根据热度指数选定商品推荐列表,该商品推荐列表包含多个被选中的商品对象,所述被选中的商品对象的热度指数高于未被选中的商品对象。本申请的方法全面且科学,十分适合对不同电商平台的商品进行热度指数计算,可以高效快速地针对不同的电商独立站进行统一的热度指数评价;其得出的商品推荐列表可以给卖家用户进行更有效的热销商品推荐,节省了选品时间,避免卖家用户错选、漏选,极大地提高了商家选品的效率。

    商品推荐方法、装置、计算机设备及存储介质

    公开(公告)号:CN113327152A

    公开(公告)日:2021-08-31

    申请号:CN202110643084.0

    申请日:2021-06-09

    发明人: 黄丕帅

    IPC分类号: G06Q30/06 G06Q30/02

    摘要: 本申请公开一种商品推荐方法、装置、设备及介质,该方法包括:确定商品数据库中各商品对象相对应的新鲜指数、销售指数和竞争指数,并根据预设的热度计算公式对其进行加权求和,以获得该商品对象对应的热度指数;根据热度指数选定商品推荐列表,该商品推荐列表包含多个被选中的商品对象,所述被选中的商品对象的热度指数高于未被选中的商品对象。本申请的方法全面且科学,十分适合对不同电商平台的商品进行热度指数计算,可以高效快速地针对不同的电商独立站进行统一的热度指数评价;其得出的商品推荐列表可以给卖家用户进行更有效的热销商品推荐,节省了选品时间,避免卖家用户错选、漏选,极大地提高了商家选品的效率。

    货源推荐方法及其装置、设备、介质、产品

    公开(公告)号:CN113869984A

    公开(公告)日:2021-12-31

    申请号:CN202111154099.7

    申请日:2021-09-29

    发明人: 黄丕帅

    IPC分类号: G06Q30/06 G06K9/62

    摘要: 本申请涉及电商信息技术领域,公开一种货源推荐方法及其装置、设备、介质、产品,所述方法包括:获取用于匹配货源对象的商品对象;根据多个预设的关联维度,为货源数据库中的货源对象计算其与所述商品对象之间对应于各个关联维度的关联分值;根据预设的参考维度,为货源数据库中的货源对象计算其参考维度相对应的参考分值;调用预训练的排序模型,为相应的货源对象计算所述关联分值与所述参考分值构成的特征向量相对应的排序得分;根据所述排序得分构造所述商品对象相对应的货源对象推荐列表。本申请能够实现精准推荐匹配用户需求的优质货源商品。

    商品协同推荐方法及其装置、设备、介质、产品

    公开(公告)号:CN113761393B

    公开(公告)日:2024-07-19

    申请号:CN202111131828.7

    申请日:2021-09-26

    发明人: 黄丕帅

    摘要: 本申请公开一种商品协同推荐方法及其装置、设备、介质、产品,所述方法包括:获取商品数据库中的商品对象相对应的多个行为类型的交互行为数据,其中至少一个行为类型与其他行为类型有业务逻辑上的先后关系;统计两两商品对象之间各个行为类型相对应的共有用户总量;计算两两商品对象之间的相似度数据,所述相似度数据为根据相应的两个商品对象的各个行为类型的共有用户总量计算确定的相似度的和值;响应商品匹配指令,根据所述相似度数据为该指令指定的目标商品对象查询确定其相应的若干个相似商品对象。本申请能够提升推荐给用户的相似商品对象的匹配度,更加匹配用户真实需求,使相似商品对象获得更高的点击率。

    商品协同推荐方法及其装置、设备、介质、产品

    公开(公告)号:CN113761393A

    公开(公告)日:2021-12-07

    申请号:CN202111131828.7

    申请日:2021-09-26

    发明人: 黄丕帅

    摘要: 本申请公开一种商品协同推荐方法及其装置、设备、介质、产品,所述方法包括:获取商品数据库中的商品对象相对应的多个行为类型的交互行为数据,其中至少一个行为类型与其他行为类型有业务逻辑上的先后关系;统计两两商品对象之间各个行为类型相对应的共有用户总量;计算两两商品对象之间的相似度数据,所述相似度数据为根据相应的两个商品对象的各个行为类型的共有用户总量计算确定的相似度的和值;响应商品匹配指令,根据所述相似度数据为该指令指定的目标商品对象查询确定其相应的若干个相似商品对象。本申请能够提升推荐给用户的相似商品对象的匹配度,更加匹配用户真实需求,使相似商品对象获得更高的点击率。