中率。
[0166]如圖16所示，在一個實施例中，上述商品推薦裝置還包括商品包模型構(gòu)建模塊1602和感興趣商品包設(shè)置模塊1604，其中:
[0167]商品包模型構(gòu)建模塊1602用于從購買記錄數(shù)據(jù)庫中提取出以用戶分類的購買記錄。
[0168]進一步的，商品包模型構(gòu)建模塊1602還用于提取出各用戶同一時段購買的商品，將在各用戶同一時段購買的商品中同時出現(xiàn)的次數(shù)超過閾值的多個商品劃分為同一階段商品，從而歸納出多個階段以及該多個階段對應(yīng)的商品。
[0169]進一步的，商品包模型構(gòu)建模塊1602還用于根據(jù)各用戶的購買記錄統(tǒng)計出各用戶購買各階段商品的購買間隔時長。
[0170]進一步的，商品包模型構(gòu)建模塊1602還用于若各用戶購買某兩階段商品的購買間隔時長趨近相同且該各用戶購買該兩階段商品的購買順序一致，則將該兩階段商品劃分為同一商品包的兩階段商品，從而得到由多個階段商品構(gòu)成的商品包，存儲商品包數(shù)據(jù)。
[0171]感興趣商品包設(shè)置模塊1604用于將包含與用戶的感興趣商品的同類商品的商品包設(shè)置為用戶的感興趣商品包，即若商品包中包含一個商品，該商品為用戶的感興趣商品的同類商品，則可將該商品包設(shè)置為該用戶的感興趣商品包。進一步，感興趣商品包設(shè)置模塊1604可將用戶的感興趣商品包存儲到用戶感興趣商品庫中。
[0172]上述推薦感興趣商品的第一種商品推薦裝置和推薦感興趣商品包中商品的第二種商品推薦裝置可合并成一個裝置。一種商品推薦裝置，包括上述任一實施例中的第一種商品推薦裝置中的模塊和上述任一實施例中的第二種商品推薦裝置中的模塊，則該商品推薦裝置也屬于本申請保護的范圍。
[0173]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間設(shè)置感興趣商品的推薦時間，以及按照該推薦時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間根據(jù)用戶購買該商品的最新時間和該商品的普遍性購買周期得到，該推薦時間與用戶需要重新購買此類商品的時間相吻合，而不是隨時隨機地向用戶推薦商品，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)及計算機資源的利用率。
[0174]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間，并根據(jù)感興趣商品包中時序相鄰的兩階段商品的普遍性購買間隔時長以及該最新購買時間設(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間，以及按照該推薦時間向用戶推薦最新階段之后的各階段商品，該推薦時間與用戶需要購買最新階段之后的各階段商品的時間相吻合，而不是隨時隨機地向用戶推薦商品，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)及計算機資源的利用率。
[0175]以上所述實施例僅表達了本發(fā)明的幾種實施方式，其描述較為具體和詳細，但并不能因此而理解為對本發(fā)明專利范圍的限制。應(yīng)當指出的是，對于本領(lǐng)域的普通技術(shù)人員來說，在不脫離本發(fā)明構(gòu)思的前提下，還可以做出若干變形和改進，這些都屬于本發(fā)明的保護范圍。因此，本發(fā)明專利的保護范圍應(yīng)以所附權(quán)利要求為準。
【主權(quán)項】
1.一種商品推薦方法，包括以下步驟: 從用戶感興趣商品庫中提取用戶的感興趣商品； 獲取所述感興趣商品的普遍性購買周期； 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)計出所述用戶購買所述同類商品的最新時間； 根據(jù)所述普遍性購買周期和所述最新時間設(shè)置所述感興趣商品的推薦時間； 按照所述推薦時間向所述用戶推薦所述感興趣商品。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的商品推薦方法，其特征在于，還包括統(tǒng)計商品的普遍性購買周期的步驟，該步驟包括以下步驟: 從購買記錄數(shù)據(jù)庫中統(tǒng)計出多個用戶購買各類商品的平均購買周期，其中，統(tǒng)計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)鍵詞預(yù)設(shè)的商品類名相匹配，將商品標記為與其名稱關(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間計算該用戶購買該類商品的平均購買周期； 根據(jù)同一類商品的各個用戶的平均購買周期計算該類商品的普遍性購買周期。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的商品推薦方法，其特征在于，還包括步驟: 獲取所述用戶針對所述感興趣商品的個人購買周期； 若所述個人購買周期短于所述普遍性購買周期，則根據(jù)所述個人購買周期提前所述感興趣商品的推薦時間。
4.一種商品推薦方法，包括以下步驟: 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階段的多個商品，該多個階段之間具有先后時序性，前一階段的商品的購買時序先于后一階段的商品的購買時序； 獲取所述感興趣商品包中時序相鄰的兩階段商品的普遍性購買間隔時長； 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間以及所述同類商品在所述多個階段中所屬的最新階段； 以所述最新時間為起點，根據(jù)所述普遍性購買間隔時長設(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間； 按照所述推薦時間向所述用戶推薦所述最新階段之后的各階段商品。
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的商品推薦方法，其特征在于，所述方法還包括統(tǒng)計商品包中時序相鄰兩階段商品的普通性購買間隔時長的步驟，該步驟包括以下步驟: 從購買記錄數(shù)據(jù)庫中提取出以用戶分類的購買記錄； 提取出各用戶的購買記錄中的商品的名稱關(guān)鍵詞，標記各商品所屬的商品包的階段，若某商品的名稱關(guān)鍵詞與商品包中某階段的商品相匹配，則標記該商品屬于該商品包的該階段； 統(tǒng)計各用戶購買商品包的時序相鄰兩階段商品的平均購買間隔時長； 根據(jù)時序相鄰兩階段商品的各個用戶的平均購買間隔時長計算該時序相鄰兩階段商品的普遍性購買間隔時長。
6.根據(jù)權(quán)利要求4所述的商品推薦方法，其特征在于，還包括以下步驟: 獲取所述用戶針對所述感興趣商品包中時序相鄰兩階段商品的個人購買間隔時長；若時序相鄰兩階段商品的所述個人購買間隔時長短于該時序相鄰兩階段商品的所述普遍性購買間隔時長，則根據(jù)所述個人購買間隔時長提前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間。
7.根據(jù)權(quán)利要求4所述的商品推薦方法，其特征在于，還包括以下步驟: 提取所述感興趣商品包的所述最新階段商品中所述用戶尚未購買的商品； 實時向所述用戶推薦所述尚未購買的商品。
8.一種商品推薦裝置，其特征在于，包括: 商品提取模塊，用于從用戶感興趣商品庫中提取用戶的感興趣商品； 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； 最新時間統(tǒng)計模塊，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)計出所述用戶購買所述同類商品的最新時間； 第一推薦時間設(shè)置模塊，用于根據(jù)所述普遍性購買周期和所述最新時間設(shè)置所述感興趣商品的推薦時間； 第一推薦模塊，用于按照所述推薦時間向所述用戶推薦所述感興趣商品。
9.一種商品推薦裝置，其特征在于，包括: 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階段的多個商品，該多個階段之間具有先后時序性，前一階段的商品的購買時序先于后一階段的商品的購買時序； 購買間隔時長獲取模塊，用于獲取所述感興趣商品包中時序相鄰的兩階段商品的普遍性購買間隔時長； 最新時間及階段獲取模塊，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間以及所述同類商品在所述多個階段中所屬的最新階段； 第二推薦時間設(shè)置模塊，用于以所述最新時間為起點，根據(jù)所述普遍性購買間隔時長設(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間； 第二推薦模塊，用于按照所述推薦時間向所述用戶推薦所述最新階段之后的各階段商品O
10.根據(jù)權(quán)利要求9所述的商品推薦裝置，其特征在于，還包括: 未購買商品提取模塊，用于提取所述感興趣商品包的所述最新階段商品中所述用戶尚未購買的商品； 第三推薦模塊，用于向所述用戶推薦所述尚未購買的商品。
【專利摘要】一種商品推薦方法，包括以下步驟：從用戶感興趣商品庫中提取用戶的感興趣商品；獲取所述感興趣商品的普遍性購買周期；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)計出所述用戶購買所述同類商品的最新時間；根據(jù)所述普遍性購買周期和所述最新時間設(shè)置所述感興趣商品的推薦時間；按照所述推薦時間向所述用戶推薦所述感興趣商品。上述方法可提高商品推送信息的命中率，有效地提高網(wǎng)絡(luò)及計算機資源的利用率。此外，還提供一種與上述商品推薦方法相對應(yīng)的商品推薦裝置，以及提供推薦感興趣商品包中商品的另一種商品推薦方法和裝置。
【IPC分類】G06Q30-02
【公開號】CN104599160
【申請?zhí)枴緾N201510064107
【發(fā)明人】吳鵬, 劉淑艷, 向守兵, 楊震, 張蓉, 陳澄, 云培研
【申請人】騰訊科技（深圳）有限公司, 四川工程職業(yè)技術(shù)學(xué)院
【公開日】2015年5月6日
【申請日】2015年2月6日