商品推薦方法和裝置的制造方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明網(wǎng)絡(luò)信息挖掘技術(shù)領(lǐng)域，特別涉及一種商品推薦方法和裝置。
【背景技術(shù)】
[0002]隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)和電子商務(wù)技術(shù)的發(fā)展，網(wǎng)上購物變得越來越普及。為了對互聯(lián)網(wǎng)用戶的網(wǎng)上購物行為加以引導(dǎo)，電子商務(wù)運(yùn)營商通過各種渠道向互聯(lián)網(wǎng)用戶推送各類商品信息，例如，通過各種互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用客戶端和各大熱門網(wǎng)站等。
[0003]現(xiàn)有的商品信息推送方案，一般通過搜集互聯(lián)網(wǎng)用戶的購物記錄，獲得用戶感興趣的商品，并向用戶推薦同類商品。
[0004]現(xiàn)有方案所推薦的商品雖然具有一定的命中率，即成功引導(dǎo)用戶產(chǎn)生相應(yīng)的購物行為的商品推送信息數(shù)量占到了商品推送信息總量的一定比例，但是現(xiàn)有方案存在其固有缺陷:現(xiàn)有方案向用戶推薦的是用戶已經(jīng)購買過的商品的同類商品，用戶很可能因?yàn)橐呀?jīng)購買的商品而不再考慮所推薦的商品。從而現(xiàn)有方案會(huì)產(chǎn)生大量的無效推送信息，浪費(fèi)網(wǎng)絡(luò)及計(jì)算機(jī)資源。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0005]基于此，有必要提供一種可提高商品推薦命中率從而有效利用網(wǎng)絡(luò)及計(jì)算資源的商品推薦方法和裝置。
[0006]一種商品推薦方法，包括以下步驟:
[0007]從用戶感興趣商品庫中提取用戶的感興趣商品；
[0008]獲取所述感興趣商品的普遍性購買周期；
[0009]根據(jù)所述用戶的商品購買記錄提取所述用戶購買所述感興趣商品的同類商品的歷史記錄，根據(jù)所述歷史記錄統(tǒng)計(jì)出所述用戶購買所述同類商品的最新時(shí)間；
[0010]根據(jù)所述普遍性購買周期和所述最新時(shí)間設(shè)置所述感興趣商品的推薦時(shí)間；
[0011]按照所述推薦時(shí)間向所述用戶推薦所述感興趣商品。
[0012]一種商品推薦方法，包括以下步驟:
[0013]從用戶感興趣商品庫中提取用戶的感興趣商品包，該感興趣商品包包括分屬于多個(gè)階段的多個(gè)商品，該多個(gè)階段之間具有先后時(shí)序性，前一階段的商品的購買時(shí)序先于后一階段的商品的購買時(shí)序；
[0014]獲取所述感興趣商品包中時(shí)序相鄰的兩階段商品的普遍性購買間隔時(shí)長；
[0015]根據(jù)所述用戶的商品購買記錄提取所述用戶購買所述感興趣商品包中的商品的同類商品的歷史記錄，根據(jù)所述歷史記錄確定所述用戶購買所述同類商品的最新時(shí)間以及所述同類商品在所述多個(gè)階段中所屬的最新階段；
[0016]以所述最新時(shí)間為起點(diǎn)，根據(jù)所述普遍性購買間隔時(shí)長設(shè)置所述感興趣商品包中所述最新階段之后的各階段商品的推薦時(shí)間；
[0017]按照所述推薦時(shí)間向所述用戶推薦所述最新階段之后的各階段商品。
[0018]一種商品推薦裝置，包括:
[0019]商品提取t吳塊，用于從用戶感興趣商品庫中提取用戶的感興趣商品；
[0020]購買周期獲取模塊，用于獲取所述感興趣商品的普遍性購買周期；
[0021]最新時(shí)間統(tǒng)計(jì)模塊，用于根據(jù)所述用戶的商品購買記錄提取所述用戶購買所述感興趣商品的同類商品的歷史記錄，根據(jù)所述歷史記錄統(tǒng)計(jì)出所述用戶購買所述同類商品的最新時(shí)間；
[0022]第一推薦時(shí)間設(shè)置模塊，用于根據(jù)所述普遍性購買周期和所述最新時(shí)間設(shè)置所述感興趣商品的推薦時(shí)間；
[0023]第一推薦模塊，用于按照所述推薦時(shí)間向所述用戶推薦所述感興趣商品。
[0024]一種商品推薦裝置，包括:
[0025]商品包提取模塊，用于從用戶感興趣商品庫中提取用戶的感興趣商品包，該感興趣商品包包括分屬于多個(gè)階段的多個(gè)商品，該多個(gè)階段之間具有先后時(shí)序性，前一階段的商品的購買時(shí)序先于后一階段的商品的購買時(shí)序；
[0026]購買間隔時(shí)長獲取模塊，用于獲取所述感興趣商品包中時(shí)序相鄰的兩階段商品的普遍性購買間隔時(shí)長；
[0027]最新時(shí)間及階段獲取模塊，用于根據(jù)所述用戶的商品購買記錄提取所述用戶購買所述感興趣商品包中的商品的同類商品的歷史記錄，根據(jù)所述歷史記錄確定所述用戶購買所述同類商品的最新時(shí)間以及所述同類商品在所述多個(gè)階段中所屬的最新階段；
[0028]第二推薦時(shí)間設(shè)置模塊，用于以所述最新時(shí)間為起點(diǎn)，根據(jù)所述普遍性購買間隔時(shí)長設(shè)置所述感興趣商品包中所述最新階段之后的各階段商品的推薦時(shí)間；
[0029]第二推薦模塊，用于按照所述推薦時(shí)間向所述用戶推薦所述最新階段之后的各階段商品。
[0030]上述推薦感興趣商品的第一種商品推薦方法和裝置，從用戶感興趣商品庫中提取用戶的感興趣商品，獲取感興趣商品的普遍性購買周期，根據(jù)該普遍性購買周期和用戶購買同類商品的最新時(shí)間設(shè)置感興趣商品的推薦時(shí)間，以及按照該推薦時(shí)間向用戶推薦感興趣商品，上述方法和裝置向用戶推薦感興趣商品的推薦時(shí)間根據(jù)用戶購買該商品的最新時(shí)間和該商品的普遍性購買周期得到，該推薦時(shí)間與用戶需要重新購買此類商品的時(shí)間相吻合，而不是隨時(shí)隨機(jī)地向用戶推薦商品，從而提高了商品推送信息的命中率，有效地提高了網(wǎng)絡(luò)及計(jì)算機(jī)資源的利用率。
[0031]上述推薦感興趣商品包中商品的第二種商品推薦方法和裝置，從用戶感興趣商品庫中提取用戶的感興趣商品包，確定用戶購買了感興趣商品包的哪些階段商品的同類商品，并確定所購買的同類商品對應(yīng)的最新階段和最新購買時(shí)間，并根據(jù)感興趣商品包中時(shí)序相鄰的兩階段商品的普遍性購買間隔時(shí)長以及該最新購買時(shí)間設(shè)置感興趣商品包中最新階段之后的各階段商品的推薦時(shí)間，以及按照該推薦時(shí)間向用戶推薦最新階段之后的各階段商品，該推薦時(shí)間與用戶需要購買最新階段之后的各階段商品的時(shí)間相吻合，而不是隨時(shí)隨機(jī)地向用戶推薦商品，從而提高了商品推送信息的命中率，有效地提高了網(wǎng)絡(luò)及計(jì)算機(jī)資源的利用率。
【附圖說明】
[0032]圖1為一個(gè)實(shí)施例中可運(yùn)行本申請的商品推薦方法的設(shè)備的部分結(jié)構(gòu)框圖；
[0033]圖2為一個(gè)實(shí)施例中的商品推薦方法的流程示意圖；
[0034]圖3為一個(gè)實(shí)施例中統(tǒng)計(jì)商品的普遍性購買周期的步驟的流程示意圖；
[0035]圖4為一個(gè)實(shí)施例中的商品推薦方法的流程示意圖；
[0036]圖5為一個(gè)實(shí)施例中的商品推薦方法的流程示意圖；
[0037]圖6為一個(gè)實(shí)施例中統(tǒng)計(jì)商品包中時(shí)序相鄰兩階段商品的普通性購買間隔時(shí)長的步驟的流程示意圖；
[0038]圖7為一個(gè)實(shí)施例中的商品推薦方法的流程示意圖；
[0039]圖8為一個(gè)實(shí)施例中構(gòu)建商品包模型的步驟的流程示意圖；
[0040]圖9為一個(gè)實(shí)施例中的商品推薦裝置的結(jié)構(gòu)示意圖；
[0041]圖10為一個(gè)實(shí)施例中的商品推薦裝置的結(jié)構(gòu)示意圖；
[0042]圖11為一個(gè)實(shí)施例中的商品推薦裝置的結(jié)構(gòu)示意圖；
[0043]圖12為一個(gè)實(shí)施例中的商品推薦裝置的結(jié)構(gòu)示意圖；
[0044]圖13為一個(gè)實(shí)施例中的商品推薦裝置的結(jié)構(gòu)示意圖；
[0045]圖14為一個(gè)實(shí)施例中的商品推薦裝置的結(jié)構(gòu)示意圖；
[0046]圖15為一個(gè)實(shí)施例中的商品推薦裝置的結(jié)構(gòu)示意圖；
[0047]圖16為一個(gè)實(shí)施例中的商品推薦裝置的結(jié)構(gòu)示意圖。
【具體實(shí)施方式】
[0048]為了使本發(fā)明的目的、技術(shù)方案及優(yōu)點(diǎn)更加清楚明白，以下結(jié)合附圖及實(shí)施例，對本發(fā)明進(jìn)行進(jìn)一步詳細(xì)說明。應(yīng)當(dāng)理解，此處所描述的具體實(shí)施例僅僅用以解釋本發(fā)明，并不用于限定本發(fā)明。
[0049]圖1為一個(gè)實(shí)施例中可運(yùn)行本申請的商品推薦方法的設(shè)備的部分結(jié)構(gòu)框圖。如圖1所示，在一個(gè)實(shí)施例中，該服務(wù)器包括通過系統(tǒng)總線連接的處理器、存儲(chǔ)介質(zhì)、內(nèi)存和網(wǎng)絡(luò)接口。其中，網(wǎng)絡(luò)接口用于網(wǎng)絡(luò)通信；存儲(chǔ)介質(zhì)中存儲(chǔ)有操作系統(tǒng)、數(shù)據(jù)庫以及用于實(shí)現(xiàn)本申請所述的商品推薦方法的軟件指令，數(shù)據(jù)庫用于存儲(chǔ)用戶感興趣商品信息、商品普遍性購買周期信息和商品購買記錄等；內(nèi)存用于緩存數(shù)據(jù)；處理器協(xié)調(diào)各個(gè)部件之間的工作并執(zhí)行上述的軟件指令以實(shí)現(xiàn)本申請所述的商品推薦方法。圖1中示出的結(jié)構(gòu)，僅僅是與本申請方案相關(guān)的部分結(jié)構(gòu)的框圖，并不構(gòu)成對本申請方案所應(yīng)用于其上的設(shè)備的限定，具體的設(shè)備可以包括比圖中所示更多或更少的部件，或者組合某些部件，或者具有不同的部件布置。
[0050]如圖2所示，在一個(gè)實(shí)施例中，一種商品推薦方法，包括以下步驟:
[0051]步驟S202，從用戶感興趣商品庫中提取用戶的感興趣商品。
[0052]步驟S204，獲取感興趣商品的普遍性購買周期。
[0053]在一個(gè)實(shí)施例中，商品的普遍性購買周期為匯總統(tǒng)計(jì)多個(gè)用戶對于商品的購買周期得到的綜合性指標(biāo)。在一個(gè)實(shí)施例中，商品的普遍性購買周期為根據(jù)多個(gè)用戶對于商品的購買周期計(jì)算得到的平均值或加權(quán)平均值，其中，購買該商品數(shù)量多的用戶對應(yīng)的權(quán)值可高于購買該商品數(shù)量少的用戶對應(yīng)的權(quán)值。
[0054]在一個(gè)實(shí)施例中，可預(yù)先存儲(chǔ)各類商品的普遍性購買周期數(shù)據(jù)，步驟S204可從預(yù)先存儲(chǔ)的該購買周期數(shù)據(jù)中提取感興趣商品的普遍性購買周期。
[0055]在一個(gè)實(shí)施例中，上述商品推薦方法還包括統(tǒng)計(jì)商品的普遍性購買周期的步驟，如圖3所示，在一個(gè)實(shí)施例中，該步驟包括以下步驟:
[0056]步驟S302，從購買記錄數(shù)據(jù)庫中統(tǒng)計(jì)出多個(gè)用戶購買各類商品的平均購買周期，其中，統(tǒng)計(jì)某一用戶購買各類商品的平均購買周期的步驟包括:提取該用戶購買記錄中的商品的名稱關(guān)鍵詞，將名稱關(guān)鍵詞與預(yù)設(shè)的商品類名相匹配，將商品標(biāo)記為與其名稱關(guān)鍵詞相匹配的商品類名對應(yīng)的商品類，根據(jù)該用戶購買的同一類商品的購買時(shí)間計(jì)算該用戶購買該類商品的平均購買周期。
[0057]在一個(gè)