用于基于以往数据确定偏好的系统技术方案

公开了基于计算机的系统和方法，其被配置成使用词向量基于以往购买数据来确定对已知商家的偏好。

A system for determining preferences based on previous data

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】用于基于以往数据确定偏好的系统
技术介绍
消费者在购买新产品或服务时往往需要指导。此需求可以基于尝试新物品的渴望，或者可以基于到达新城市或在新的时间有需求。指导可能有所帮助，但指导未对个别用户本地化。此外，用户会生成有关以往购买的大量数据，但尝试确定可能与现有商家有关的未来商家是现有技术未实现的挑战。
技术实现思路
公开了基于计算机的系统和方法，其被配置成使用词向量基于以往购买数据来确定对已知商家的偏好。所述系统和方法可以从支付服务器选择电子商务支付装置的用户，并确定用户已经使用的之前商家的词向量。之前商家的属性可以从服从于相关阈值的语义提取算法确定，该相关阈值确定要审查的语义。可以选择多个商家，这些商家可以作为推荐商家被审查。可以使用词向量服务器确定用于推荐的商家的词向量，并且可以确定从之前商家到推荐商家的属性的相关性。可以确定阈值商家，其中，阈值商家具有高于阈值的所确定的相关值。响应于所确定的阈值商家，可以为商家和阈值商家计算维度索引集的相关性。可以向用户提供阈值商家和最高排名属性的列表作为选择商家的理由。附图说明图1是根据权利要求所述的用于使用词向量基于以往购买数据来确定对已知商家的偏好的系统的图示；图2是使用词向量基于以往购买数据确定对已知商家的偏好的方法的图示；图3可以是用户可以请求推荐的样本用户界面；图4可以是机构可以调整阈值的样本用户界面；图5可以示出可以设置多个推荐的用户界面；图6可以图示用户选择重要性属性的能力；图7可以是基于属性列出阈值商家和理由的样本用户界面；图8可以是便携式计算机系统和服务器计算机系统的图示；图9可以是便携式计算系统的图示；和图10可以是具有数据库的样本服务器计算系统的图示。具体实施方式消费者在购买新产品或服务时往往需要指导。此需求可以基于尝试新物品的渴望，或者可以基于到达新城市或在新的时间有需求。指导可能有所帮助，但指导未对个别用户本地化。此外，用户会生成有关以往购买的大量数据，但尝试确定可能与现有商家有关的未来商家是现有技术未实现的挑战。公开了基于计算机的系统和方法，其被配置成使用词向量基于以往购买数据来确定对已知商家的偏好。所述系统和方法可以从支付服务器选择电子商务支付装置的用户，并确定用户已经使用的之前商家的词向量。之前商家的属性可以从服从于相关阈值的语义提取算法确定，该相关阈值确定要审查的语义。可以选择多个商家，这些商家可以作为推荐商家被审查。可以使用词向量服务器确定用于推荐的商家的词向量，并且可以确定从之前商家到推荐商家的属性的相关性。可以确定阈值商家，其中，阈值商家具有高于阈值的所确定的相关值。响应于所确定的阈值商家，可以为商家和阈值商家计算维度索引集的相关性。可以向用户提供阈值商家和最高排名属性的列表作为选择商家的理由。因此，解决了许多技术问题。将新商家与之前使用的商家匹配的能力一直是一项挑战。通过使用基于先进计算机的学习技术，商家的属性可以转换为词向量，这可能会使之前商家和新商家的比较明显更加准确。另外，基于计算机的技术还可以允许将匹配的属性披露给用户，这将带来在系统中更少的搜索且更多的置信度。图1可以图示用于使用词向量基于以往购买数据来确定对已知商家的偏好的计算机系统。系统103可以具有多个服务器，诸如支付服务器113、词向量服务器123、语义提取服务器133和相关服务器143。服务器113-143可以是被物理配置成执行特定任务的单独的服务器。在其他实施例中，这些服务器可以存在于单个服务器中，该单个服务器可以具有被物理配置成执行指定任务的一个或多个处理器。在另一个实施例中，服务器可以位于云端，并且物理配置可以根据需求、负载、日期等变化。图2可以图示使用可在系统上操作的词向量基于以往购买数据来确定对已知商家的偏好的方法。方法的各个块可以在各种服务器113-143之间传播，其中服务器被物理配置成执行块。图3可以是用户可请求推荐的样本用户界面301。用户可以为推荐选择服务303和可能的服务类型313。服务类型可用于将系统103的分析集中于提供所需的推荐类型。例如，寻找食物的用户不希望家具商店的推荐。在支付服务器113中，支付服务器可以被物理配置成选择电子商务支付装置的用户，如图2的框200所描述的。支付服务器113可以包含有关买家的以往购买(包括商品或服务和商家)的数据。在一些实施例中，支付服务器113还可以包括有关商家的位置、商品或服务的成本以及商品或服务的详细信息(诸如颜色、大小、形状等)的数据。支付服务器113中的以往购买数据可以用于寻找以某些确定方式与之前支持的商家相似的新商家。支付服务器113可以具有关于一种类型的支付装置或多个支付装置的数据。例如，支付装置可以是信用卡，支付服务器113可以包含关于特定信用卡的数据。在另一个实施例中，支付服务器113可以包含关于多个支付装置的数据，诸如多个信用卡、多个借记卡、银行账户、旅游点站点、奖励分等。在框205处，商家数据可以被传送到词向量服务器123，词向量服务器可以被物理配置成用于确定用户已经使用的商家的词向量。在一些实施例中，算法可以用来将商家数据转换成词向量。可以知道将词语或数据转换成向量的算法。例如，可以使用GloVe、TensorFlow或Word2vec将商家数据转换成向量。将商家数据转换成向量的目的是可以更容易、更快、高效且需要较少的处理器功率将来自当前使用的商家的相似向量定位到预期商家。词向量服务器205可以被物理配置成高效且快速地将商家数据转换成向量和维度索引，并存储向量和维度索引，以便将来使用。词向量服务器123可以将确定的词向量和相关的维度索引传送到语义提取服务器，如在框210处描述的。向量服务器可以被物理配置成从语义提取算法确定商家的属性。属性和相关的维度索引可能服从于相关阈值，相关阈值确定要审查的语义设置。在一些实施例中，相关阈值由诸如计算机管理员的机构设置。在另一个实施例中，使用以往的相关性来设置阈值。在又一个实施例中，另一个算法调整阈值以产生所需数量的结果。在框215处，可以选择商家，这些商家将作为推荐商家被审查。可通过多种方式进行选择。在一些实施例中，可以通过算法对之前商家和预期商家之间的相似性进行粗略审查。例如，如果以往的商家和预期商家具有类似的属性，则预期商家可能会被纳入附加审查。在另一个实施例中，可以选择之前已经被确定为与以往商家相关的商家。在又一个实施例中，如果商家已请求将其包括作为推荐商家，且存在最少数量的类似属性，则可以选择这些商家。在框220处，词向量服务器123可以从语义提取服务器133接收推荐的商家。如前所述，词语服务器123可以被物理配置成从输入的数据(例如推荐的商家)中确定词向量。另外，如前所述，可以对推荐的商家执行词向量算法。在框225处，可以将可能推荐的商家的词向量和维度索引传送到相关服务器143。相关服务器143可以被物理配置成确定从之前商家到推荐商家的属性的相关性。相关性可以多种方式完成。在一个实施例中，可使用Pearson相关，不过可使用更复杂的相关算法和方法。在框230处，可以确定阈值商家，其中，阈值商家具有高于阈值的确定的相关值。如果相关性高于阈值408，那么想法是，该阈值商家与现有商家具有足够的共同向量，新阈值和现有商家可能本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种用于使用词向量基于以往购买数据确定对已知商家偏好的计算机系统，所述计算机系统包括：支付服务器，所述支付服务器被物理配置成选择电子商务支付装置的用户；词向量服务器，所述词向量服务器被物理配置成：确定用户已使用的商家的词向量；以及确定用于推荐商家的词向量；语义提取服务器，所述语义提取服务器被物理配置成：从服从于相关阈值的语义提取算法确定商家的属性，所述相关阈值确定要审查的属性；选择将作为推荐商家而被审查的商家；相关服务器，所述相关服务器被物理配置成：确定从之前商家到推荐商家的属性的相关性；确定阈值商家，其中阈值商家具有高于阈值的所确定的相关值；响应于确定阈值商家，计算所述商家和所述阈值商家的维度索引集的相关性；以及提供阈值商家和最高排名属性的列表，作为选择商家的理由。

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】1.一种用于使用词向量基于以往购买数据确定对已知商家偏好的计算机系统，所述计算机系统包括：支付服务器，所述支付服务器被物理配置成选择电子商务支付装置的用户；词向量服务器，所述词向量服务器被物理配置成：确定用户已使用的商家的词向量；以及确定用于推荐商家的词向量；语义提取服务器，所述语义提取服务器被物理配置成：从服从于相关阈值的语义提取算法确定商家的属性，所述相关阈值确定要审查的属性；选择将作为推荐商家而被审查的商家；相关服务器，所述相关服务器被物理配置成：确定从之前商家到推荐商家的属性的相关性；确定阈值商家，其中阈值商家具有高于阈值的所确定的相关值；响应于确定阈值商家，计算所述商家和所述阈值商家的维度索引集的相关性；以及提供阈值商家和最高排名属性的列表，作为选择商家的理由。2.根据权利要求1所述的计算机系统，其中使用叙述性算法在叙述中将所述最高排名属性传送给所述用户。3.根据权利要求1所述的计算机系统，其中所述电子商务支付装置为信用卡。4.根据权利要求1所述的计算机系统，其中所述相关阈值由机构设置或由算法确定。5.根据权利要求1所述的计算机系统，其中选择将作为推荐商家而被审查的商家包括选择之前已被确定为与以往商家有关的商家。6.根据权利要求1所述的计算机系统，其中选择将作为推荐商家而被审查的商家包括选择已请求被包括为推荐商家的商家。7.根据权利要求1所述的计算机系统，其中确定词向量还包括对所述推荐商家执行词向量算法。8.根据权利要求1所述的计算机系统，其中确定从之前商家到推荐商家的属性的相关性包括执行相关算法。9.根据权利要求1所述的计算机系统，其中所述相关算法使用所确定的词向量或维度...

【专利技术属性】
技术研发人员：N查沃希，D加兰德，D尤，
申请(专利权)人：维萨国际服务协会，
类型：发明
国别省市：美国,US