商品推荐方法和系统技术方案

本发明专利技术实施例公开了一种商品推荐方法和系统，涉及计算机技术领域。其中，该方法包括：将用户所需商品的特征数据提供给商家进行浏览，以便于商家设置供应商品的特征数据；根据商家的供应商品的特征数据查询用户所需商品特征与用户的关系数据，以生成用户与供应商品的对应关系；根据所述用户与供应商品的对应关系进行商品推荐。通过以上方法，能够提高商品推荐的准确率、转化率，改善用户体验。

The method and system of commodity recommendation

An embodiment of the invention discloses a commodity recommendation method and system, which relates to the field of computer technology. Among them, the method includes: feature data will be required for the user to provide goods merchants to browse, feature data for businesses to establish supply of goods; according to the data characteristics of data business supplies users get product features with the user, to generate the corresponding relationship between households and the supply of commodities; commodity recommendation according to the corresponding relationship between the user and the supply of goods. Through the above methods, the accuracy and conversion rate of commodity recommendation can be improved, and the user experience can be improved.

【技术实现步骤摘要】
商品推荐方法和系统
本专利技术涉及计算机
，尤其涉及一种商品推荐方法和系统。
技术介绍
目前，商品推荐系统大多是根据几种自动推荐算法进行推荐。简单来说，现有的商品推荐系统主要是通过对当前用户或者与当前用户有交集的其他用户的购买、浏览等行为进行统计分析，并根据分析结果进行商品推荐。在实现本专利技术过程中，专利技术人发现现有技术中至少存在如下问题：第一、用户体验差。现有商品推荐系统往往只能简单地将用户购买过或者浏览过的商品推荐给用户，很难将用户未购买或未浏览过的商品推荐给用户。第二、推荐准确率低、转化率低。在现有商品推荐中，系统只是根据用户行为进行自动推荐，其推荐往往不准确。
技术实现思路
有鉴于此，本专利技术实施例提供一种商品推荐方法和系统，以能够提高商品推荐的准确率、转化率，改善用户体验。为实现上述目的，根据本专利技术实施例的一个方面，提供了一种商品推荐方法。本专利技术实施例的商品推荐方法包括：将用户所需商品的特征数据提供给商家进行浏览，以便于商家设置供应商品的特征数据；根据商家的供应商品的特征数据查询用户所需商品特征与用户的关系数据，以生成用户与供应商品的对应关系；根据所述用户与供应商品的对应关系进行商品推荐。可选地，所述方法还包括：根据用户搜索关键词生成用户所需商品的特征数据。可选地，所述用户所需商品的特征数据包括：商品类别、商品标签；根据用户搜索关键词生成用户所需商品的特征数据的步骤包括：对用户搜索关键词进行词法分析，以确定用户所需商品的商品名称和商品属性描述词；根据所述商品名称映射生成商品类别，根据所述商品属性描述词映射生成商品标签。可选地，所述方法还包括：在根据用户搜索关键词生成用户所需商品的特征数据的步骤之后，查询数据库是否已包含所述用户所需商品的特征数据；在确定所述数据库不包含所述用户所需商品的特征数据的情况下，将所述用户所需商品的特征数据存储至数据库，并将用户所需商品特征与用户的关系数据存储至数据库；否则，不将所述用户所需商品的特征数据存储至数据库，而将所述用户所需商品特征与用户的关系数据存储至数据库。可选地，所述方法还包括：在根据商家的供应商品的特征数据查询用户所需商品特征与用户的关系数据的步骤之前，接收商家的供应商品的特征数据，并将所述供应商品的特征数据批量提交至数据库；其中，所述商家的供应商品的特征数据包括：商品唯一标识、商品类别、商品标签。可选地，所述方法还包括：通过先进先出置换算法定时对所述用户与供应商品的对应关系进行更新。为实现上述目的，根据本专利技术实施例的另一方面，提供了一种商品推荐系统。本专利技术实施例的商品推荐系统包括：数据提供模块，用于将用户所需商品的特征数据提供给商家进行浏览，以便于商家设置供应商品的特征数据；推荐模块，用于根据商家的供应商品的特征数据查询用户所需商品特征与用户的关系数据，以生成用户与供应商品的对应关系，以及，根据所述用户与供应商品的对应关系进行商品推荐。可选地，所述系统还包括：用户数据生产模块，用于根据用户搜索关键词生成用户所需商品的特征数据。可选地，所述用户所需商品的特征数据包括：商品类别、商品标签；所述用户数据生产模块根据用户搜索关键词生成用户所需商品的特征数据包括：对用户搜索关键词进行词法分析，以确定用户所需商品的商品名称和商品属性描述词；根据所述商品名称映射生成商品类别，根据所述商品属性描述词映射生成商品标签。可选地，所述用户数据生产模块还用于：在根据用户搜索关键词生成用户所需商品的特征数据之后，查询数据库是否已包含所述用户所需商品的特征数据；在确定所述数据库不包含所述用户所需商品的特征数据的情况下，将所述用户所需商品的特征数据存储至数据库，并将用户所需商品特征与用户的关系数据存储至数据库；否则，不将所述用户所需商品的特征数据存储至数据库，而将所述用户所需商品特征与用户的关系数据存储至数据库。可选地，所述系统还包括：商家数据提交模块，用于接收商家的供应商品的特征数据，并将所述供应商品的特征数据批量提交至数据库；其中，所述商家的供应商品的特征数据包括：商品唯一标识、商品类别、商品标签。可选地，所述系统还包括：更新模块，用于通过先进先出置换算法定时对所述用户与供应商品的对应关系进行更新。为实现上述目的，根据本专利技术实施例的再一个方面，提供了一种服务器。本专利技术实施例的服务器，包括：一个或多个处理器；以及，存储系统，用于存储一个或多个程序；当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现本专利技术实施例的商品推荐方法。为实现上述目的，根据本专利技术实施例的又一个方面，提供了一种计算机可读介质。本专利技术实施例的计算机可读介质，其上存储有计算机程序，所述程序被处理器执行时实现本专利技术实施例的商品推荐方法。上述专利技术中的一个实施例具有如下优点或有益效果：在本专利技术实施例中，将用户所需商品的特征数据提供给商家进行浏览，便于商家有针对性地设置供应商品的特征数据，进而使商家可以参与到商品推荐中来；根据商家的供应商品的特征数据查询用户所需商品特征与用户的关系数据，能够生成用户与供应商品的对应关系，进而，能够依据该对应关系精准地推荐商品。通过以上方法，能够提高商品推荐的准确率、转化率，改善用户体验。上述的非惯用的可选方式所具有的进一步效果将在下文中结合具体实施方式加以说明。附图说明附图用于更好地理解本专利技术，不构成对本专利技术的不当限定。其中：图1是根据本专利技术一个实施例的商品推荐方法的主要步骤示意图；图2a是根据本专利技术另一个实施例的商品推荐方法的一部分流程示意图；图2b是根据本专利技术另一个实施例的商品推荐方法的另一部分流程示意图；图3是根据本专利技术一个实施例的商品推荐系统的主要模块示意图；图4是根据本专利技术另一个实施例的商品推荐系统的主要模块示意图；图5是本专利技术实施例可以应用于其中的示例性系统架构图；图6是适于用来实现本专利技术实施例的服务器的计算机系统的结构示意图。具体实施方式以下结合附图对本专利技术的示范性实施例做出说明，其中包括本专利技术实施例的各种细节以助于理解，应当将它们认为仅仅是示范性的。因此，本领域普通技术人员应当认识到，可以对这里描述的实施例做出各种改变和修改，而不会背离本专利技术的范围和精神。同样，为了清楚和简明，以下的描述中省略了对公知功能和结构的描述。需要指出的是，在不冲突的情况下，本专利技术中的实施例以及实施例中的特征可以相互组合。图1是根据本专利技术一个实施例的商品推荐方法的主要步骤示意图。如图1所示，本专利技术实施例的商品推荐方法主要包括：步骤S101、将用户所需商品的特征数据提供给商家进行浏览，以便于商家设置供应商品的特征数据。其中，用户所需商品的特征数据可以为：商品推荐系统通过对用户的商品搜索行为进行分析得出的数据。例如，通过对用户输入的“肩部比较宽的皮夹克”这一搜索语句进行分析，商品推荐系统可得到“皮夹克-肩宽”这一用户所需商品的特征数据。其中，供应商品的特征数据可以为：商家所售商品的描述信息，比如商品类别、商品标签、商品唯一标识等。例如，当某一商家浏览到“皮夹克-肩宽”这一用户所需商品的特征数据时，发现自己出售一种皮夹克，商品唯一标识为11779598095，且该皮夹克的肩膀做的比较宽。故而，该商家可以针对该商品设置“皮夹克-肩宽”这一描述信息。在具体实施时，可以先设置本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种商品推荐方法，其特征在于，所述方法包括：将用户所需商品的特征数据提供给商家进行浏览，以便于商家设置供应商品的特征数据；根据商家的供应商品的特征数据查询用户所需商品特征与用户的关系数据，以生成用户与供应商品的对应关系；根据所述用户与供应商品的对应关系进行商品推荐。

【技术特征摘要】
1.一种商品推荐方法，其特征在于，所述方法包括：将用户所需商品的特征数据提供给商家进行浏览，以便于商家设置供应商品的特征数据；根据商家的供应商品的特征数据查询用户所需商品特征与用户的关系数据，以生成用户与供应商品的对应关系；根据所述用户与供应商品的对应关系进行商品推荐。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：根据用户搜索关键词生成用户所需商品的特征数据。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述用户所需商品的特征数据包括：商品类别、商品标签；根据用户搜索关键词生成用户所需商品的特征数据的步骤包括：对用户搜索关键词进行词法分析，以确定用户所需商品的商品名称和商品属性描述词；根据所述商品名称映射生成商品类别，根据所述商品属性描述词映射生成商品标签。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：在根据用户搜索关键词生成用户所需商品的特征数据的步骤之后，查询数据库是否已包含所述用户所需商品的特征数据；在确定所述数据库不包含所述用户所需商品的特征数据的情况下，将所述用户所需商品的特征数据存储至数据库，并将用户所需商品特征与用户的关系数据存储至数据库；否则，不将所述用户所需商品的特征数据存储至数据库，而将所述用户所需商品特征与用户的关系数据存储至数据库。5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：在根据商家的供应商品的特征数据查询用户所需商品特征与用户的关系数据的步骤之前，接收商家的供应商品的特征数据，并将所述供应商品的特征数据批量提交至数据库；其中，所述商家的供应商品的特征数据包括：商品唯一标识、商品类别、商品标签。6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：通过先进先出置换算法定时对所述用户与供应商品的对应关系进行更新。7.一种商品推荐系统，其特征在于，所述系统包括：数据提供模块，用于将用户所需商品的特征数据提供给商家进行浏览，以便于商家设置供应商品的特征数据；推荐模块，用于根据商家的供应商品的特...

【专利技术属性】
技术研发人员：张之硕，
申请(专利权)人：北京京东尚科信息技术有限公司，北京京东世纪贸易有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11