一种商品推荐方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术提供了一种商品推荐方法及装置，该方法包括：确定当前用户的用户位置；根据用户位置确定至少两个特定商品；针对每一个特定商品均执行：根据当前用户已操作的至少一个历史商品，确定当前特定商品的传统值；根据用户位置和当前特定商品的预设商品位置，确定当前特定商品的惩罚值；根据传统值和惩罚值，计算当前特定商品的推荐值；根据各特定商品的推荐值，从至少两个特定商品中确定出至少一个待推荐商品。针对不同用户，可以根据用户各自的历史操作及用户位置以确定待推荐商品，使得推荐给各用户的商品符合用户需求，用户体验好。因此，本方案能够提高用户体验。

A method and device for commodity recommendation

【技术实现步骤摘要】
一种商品推荐方法及装置
本专利技术涉及计算机
，特别涉及一种商品推荐方法及装置。
技术介绍
随着人们生活水平的提高，基于移动终端的商品推荐服务应运而生。目前，针对全部待推荐商品，可以将综合评价高的商品推荐给用户。但是，现有实现方式所推荐的商品通常不为用户所需，使得用户体验不佳。
技术实现思路
本专利技术提供了一种商品推荐方法及装置，能够提高用户体验。为了达到上述目的，本专利技术是通过如下技术方案实现的：一方面，本专利技术提供了一种商品推荐方法，包括：确定当前用户的用户位置；根据所述用户位置，确定至少两个特定商品；针对所述至少两个特定商品中的每一个特定商品均执行：根据所述当前用户已操作的至少一个历史商品，确定当前特定商品的传统值；根据所述用户位置和所述当前特定商品的预设商品位置，确定所述当前特定商品的惩罚值；根据所述传统值和所述惩罚值，计算所述当前特定商品的推荐值；根据每一个所述特定商品的推荐值，从所述至少两个特定商品中确定出至少一个待推荐商品。进一步地，该方法还包括：针对所述至少一个历史商品中的每一个历史商品均执行：根据所述当前用户的商品操作行为日志，采集当前历史商品的操作类型；根据所述操作类型，利用ItemCF(Item-BasedCollaborativeFilteringRecommendationAlgorithms，基于物品的协同过滤算法)，计算所述当前历史商品的传统值；所述根据所述当前用户已操作的至少一个历史商品，确定当前特定商品的传统值，包括：根据每一个所述历史商品的传统值，确定所述当前特定商品的传统值。进一步地，所述根据每一个所述历史商品的传统值，确定所述当前特定商品的传统值，包括：判断所述至少一个历史商品中是否存在任一目标历史商品与所述当前特定商品相同，若是，确定所述当前特定商品的传统值为所述目标历史商品的传统值。进一步地，所述根据每一个所述历史商品的传统值，确定所述当前特定商品的传统值，包括：确定当前特定商品所属的商品分类与每一个所述历史商品所属的商品分类的相似度；将所述相似度执行归一化处理；根据公式一计算所述当前特定商品的传统值；所述公式一包括：其中，P为所述当前特定商品的传统值，pi为所述至少一个历史商品中的第i个历史商品的传统值，si为归一化处理后的所述当前特定商品与所述第i个历史商品的相似度，n为所述至少一个历史商品的个数。进一步地，所述根据所述用户位置和所述当前特定商品的预设商品位置，确定所述当前特定商品的惩罚值，包括：确定所述用户位置与所述当前特定商品的预设商品位置间的距离差；在确定出所述距离差位于一预设差值范围内时，确定所述当前特定商品的惩罚值为所述预设差值范围对应的预设映射值。进一步地，该方法还包括：确定至少一个商品分类，其中，所述至少一个商品分类包括所述当前特定商品所属的商品分类；确定所述当前用户针对每一个所述商品分类的喜好值；所述根据所述传统值和所述惩罚值，计算所述当前特定商品的推荐值，包括：根据公式二计算所述当前特定商品的推荐值；其中，所述公式二包括：R＝P+C-T其中，R为所述当前特定商品的推荐值，P为所述当前特定商品的传统值，C为所述当前用户针对所述当前特定商品所属的商品分类的喜好值，T为所述当前特定商品的惩罚值。另一方面，本专利技术提供了一种商品推荐装置，包括：确定单元，用于确定当前用户的用户位置；根据所述用户位置，确定至少两个特定商品；第一处理单元，用于针对所述至少两个特定商品中的每一个特定商品均执行：根据所述当前用户已操作的至少一个历史商品，确定当前特定商品的传统值；根据所述用户位置和所述当前特定商品的预设商品位置，确定所述当前特定商品的惩罚值；根据所述传统值和所述惩罚值，计算所述当前特定商品的推荐值；第二处理单元，用于根据每一个所述特定商品的推荐值，从所述至少两个特定商品中确定出至少一个待推荐商品。进一步地，该商品推荐装置还包括：第三处理单元，用于针对所述至少一个历史商品中的每一个历史商品均执行：根据所述当前用户的商品操作行为日志，采集当前历史商品的操作类型；根据所述操作类型，利用ItemCF，计算所述当前历史商品的传统值；所述第一处理单元，具体用于根据每一个所述历史商品的传统值，确定所述当前特定商品的传统值。进一步地，所述第一处理单元，具体用于判断所述至少一个历史商品中是否存在任一目标历史商品与所述当前特定商品相同，若是，确定所述当前特定商品的传统值为所述目标历史商品的传统值。进一步地，所述第一处理单元，具体用于确定当前特定商品所属的商品分类与每一个所述历史商品所属的商品分类的相似度；将所述相似度执行归一化处理；根据公式一计算所述当前特定商品的传统值；所述公式一包括：其中，P为所述当前特定商品的传统值，pi为所述至少一个历史商品中的第i个历史商品的传统值，si为归一化处理后的所述当前特定商品与所述第i个历史商品的相似度，n为所述至少一个历史商品的个数。进一步地，所述第一处理单元，具体用于确定所述用户位置与所述当前特定商品的预设商品位置间的距离差；在确定出所述距离差位于一预设差值范围内时，确定所述当前特定商品的惩罚值为所述预设差值范围对应的预设映射值。进一步地，该商品推荐装置还包括：第四处理单元，用于确定至少一个商品分类，其中，所述至少一个商品分类包括所述当前特定商品所属的商品分类；确定所述当前用户针对每一个所述商品分类的喜好值；所述第一处理单元，具体用于根据公式二计算所述当前特定商品的推荐值；其中，所述公式二包括：R＝P+C-T其中，R为所述当前特定商品的推荐值，P为所述当前特定商品的传统值，C为所述当前用户针对所述当前特定商品所属的商品分类的喜好值，T为所述当前特定商品的惩罚值。本专利技术提供了一种商品推荐方法及装置，该方法包括：确定当前用户的用户位置；根据用户位置确定至少两个特定商品；针对每一个特定商品均执行：根据当前用户已操作的至少一个历史商品，确定当前特定商品的传统值；根据用户位置和当前特定商品的预设商品位置，确定当前特定商品的惩罚值；根据传统值和惩罚值，计算当前特定商品的推荐值；根据各特定商品的推荐值，从至少两个特定商品中确定出至少一个待推荐商品。针对不同用户，可以根据用户各自的历史操作及用户位置以确定待推荐商品，使得推荐给各用户的商品符合用户需求，用户体验好。因此，本专利技术能够提高用户体验。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1是本专利技术一实施例提供的一种商品推荐方法的流程图；图2是本专利技术一实施例提供的另一种商品推荐方法的流程图；图3是本专利技术一实施例提供的一种商品推荐装置的示意图；图4是本专利技术一实施例提供的另一种商品推荐装置的示意图。具体实施方式为使本专利技术实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例，基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种商品推荐方法，其特征在于，包括：确定当前用户的用户位置；根据所述用户位置，确定至少两个特定商品；针对所述至少两个特定商品中的每一个特定商品均执行：根据所述当前用户已操作的至少一个历史商品，确定当前特定商品的传统值；根据所述用户位置和所述当前特定商品的预设商品位置，确定所述当前特定商品的惩罚值；根据所述传统值和所述惩罚值，计算所述当前特定商品的推荐值；根据每一个所述特定商品的推荐值，从所述至少两个特定商品中确定出至少一个待推荐商品。

【技术特征摘要】
1.一种商品推荐方法，其特征在于，包括：确定当前用户的用户位置；根据所述用户位置，确定至少两个特定商品；针对所述至少两个特定商品中的每一个特定商品均执行：根据所述当前用户已操作的至少一个历史商品，确定当前特定商品的传统值；根据所述用户位置和所述当前特定商品的预设商品位置，确定所述当前特定商品的惩罚值；根据所述传统值和所述惩罚值，计算所述当前特定商品的推荐值；根据每一个所述特定商品的推荐值，从所述至少两个特定商品中确定出至少一个待推荐商品。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，进一步包括：针对所述至少一个历史商品中的每一个历史商品均执行：根据所述当前用户的商品操作行为日志，采集当前历史商品的操作类型；根据所述操作类型，利用基于物品的协同过滤算法ItemCF，计算所述当前历史商品的传统值；所述根据所述当前用户已操作的至少一个历史商品，确定当前特定商品的传统值，包括：根据每一个所述历史商品的传统值，确定所述当前特定商品的传统值。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据每一个所述历史商品的传统值，确定所述当前特定商品的传统值，包括：判断所述至少一个历史商品中是否存在任一目标历史商品与所述当前特定商品相同，若是，确定所述当前特定商品的传统值为所述目标历史商品的传统值；或，所述根据每一个所述历史商品的传统值，确定所述当前特定商品的传统值，包括：确定当前特定商品所属的商品分类与每一个所述历史商品所属的商品分类的相似度；将所述相似度执行归一化处理；根据公式一计算所述当前特定商品的传统值；所述公式一包括：其中，P为所述当前特定商品的传统值，pi为所述至少一个历史商品中的第i个历史商品的传统值，si为归一化处理后的所述当前特定商品与所述第i个历史商品的相似度，n为所述至少一个历史商品的个数。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述用户位置和所述当前特定商品的预设商品位置，确定所述当前特定商品的惩罚值，包括：确定所述用户位置与所述当前特定商品的预设商品位置间的距离差；在确定出所述距离差位于一预设差值范围内时，确定所述当前特定商品的惩罚值为所述预设差值范围对应的预设映射值。5.根据权利要求1至4中任一所述的方法，其特征在于，进一步包括：确定至少一个商品分类，其中，所述至少一个商品分类包括所述当前特定商品所属的商品分类；确定所述当前用户针对每一个所述商品分类的喜好值；所述根据所述传统值和所述惩罚值，计算所述当前特定商品的推荐值，包括：根据公式二计算所述当前特定商品的推荐值；其中，所述公式二包括：R＝P+C-T其中，R为所述当前特定商品的推荐值，P为所述当前特定商品的传统值，C为所述当前用户针对所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：蔺川，
申请(专利权)人：山东浪潮通软信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：山东,37