对象推荐方法及相关设备技术

本申请提供了一种对象推荐方法，该方法在访问网页对象的用户为目标类型用户的情况下，确定用户对网页对象的查找模式，不同的查找模式可以反映用户对网页对象不同的访问意图，按照查找模式查找到的目标对象可以符合用户意图。可见，本申请提供的对象推荐方法可以为具有不同意图的目标类型用户推荐符合其意图的对象。另外，本申请还提供了对象推荐相关设备，用以保证所述方法在实际中的应用及实现。

Object Recommendation Method and Related Equipment

【技术实现步骤摘要】
对象推荐方法及相关设备
本申请涉及互联网
，更具体地，是对象推荐方法及相关设备。
技术介绍
代购，是一种新型的商品购买模式，代购者帮实际顾客购买商品，并通过买卖的差价或者一定比例的佣金来获得回报。代购者所购买的商品通常来自于电子商务平台，电子商务平台为了促进更多商品的销售，可以根据代购者的购买行为向代购者推荐其可能感兴趣的商品。以上商业模式的底层技术实现方式是，电子商务平台在购买商品的众多用户账号中识别出代购者账号，并为代购者账号表示的代购者推荐相同或类似品类的商品。此技术方案中，如何确定代购者这种类型买家的感兴趣商品，是一个需要解决的技术问题。
技术实现思路
有鉴于此，本申请提供了一种对象推荐方法，用以为代购者等目标类型用户推荐相关商品等对象。为实现所述目的，本申请提供的技术方案如下：第一方面，本申请提供了一种对象推荐方法，包括：若访问网页对象的用户为目标类型用户，则确定所述用户对所述网页对象的查找模式；依据所述查找模式，查找目标对象；将所述目标对象的相关信息发送给所述用户。第二方面，本申请提供了一种对象推荐设备，包括：处理器，用于若访问网页对象的用户为目标类型用户，则确定所述用户对所述网页对象的查找模式；以及依据所述查找模式，查找目标对象；通信接口，用于将所述目标对象的相关信息发送给所述用户。第三方面，本申请提供了一种对象推荐装置，包括：查找模式确定模块，用于若访问网页对象的用户为目标类型用户，则确定所述用户对所述网页对象的查找模式；目标对象查找模块，用于依据所述查找模式，查找目标对象；对象信息发送模块，用于将所述目标对象的相关信息发送给所述用户。由以上技术方案可知，本申请提供了一种对象推荐方法，该方法在访问网页对象的用户为目标类型用户的情况下，确定用户对网页对象查找模式，不同的查找模式对应用户对网页对象不同的访问意图，按照查找模式查找到的目标对象可以符合用户的访问需求。可见，本申请提供的对象推荐方法可以为具有不同意图的目标类型用户推荐符合其意图的对象。附图说明为了更清楚地说明本申请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，下面描述中的附图仅仅是本申请的实施例，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，还可以根据提供的附图获得其他的附图。图1为本申请提供的对象推荐系统的架构示意图；图2为本申请提供的训练分类模型及使用模型识别用户的流程示意图；图3为本申请提供的对象推荐方法的一种流程示意图；图4为本申请提供的对象推荐方法的另一种流程示意图；图5为本申请提供的对象推荐装置的一种结构示意图；图6为本申请提供的对象推荐装置的另一种结构示意图；图7为本申请提供的对象推荐设备的一种硬件框架示意图。具体实施方式下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。代购这种商业模式中，涉及到三方主体，分别是代购者、实际买家及电子商务服务提供方。代购的一种具体应用场景是，淘宝(一种电子商务服务提供方)可以专门针对农村用户(一种实际买家)发布一些商品信息，村小二(一种代购者)根据农村用户的需求，在这种商品信息中检索并购买农村用户需要或者感兴趣的商品。如图1所示，实现这种商业模式的技术架构主要包括两方设备，分别是服务器及终端；其中服务器为电子商务服务提供方部署的包含有各种商品信息的设备，终端为代购者一方的设备，代购者通过终端登录服务器，访问网页对象，例如按照实际买家的需求对商品进行浏览、加购(加入购物车)、购买等操作。需要说明的是，服务器主要实现电子商务的功能，因此可以称为电商服务器或电商平台。电商服务器为了销售更多的商品，也为了帮助代购者更方便地找到所需商品，可以向代购者推荐商品。如图1所示，服务器需要根据访问数据，确定推荐的对象，并向终端返回推荐对象。电商服务器如何在众多的访问用户中识别出代购者这类用户，以及确定此类用户感兴趣的商品都是需要解决的技术问题。目前，商品推荐是各种电商服务器一种常用的技术，其可以收集用户在电商服务器上较长一段时间内的行为数据，根据行为数据构造用户模型以及刻画用户偏好，进而依据用户模型及用户偏好来进行相应商品的推荐。然而，该种通用的推荐技术并不适用于代购场景，主要原因是，通常情况下代购者所服务的实际购买用户人数较多，代购者的行为数据是大量实际购买用户行为数据的总和。基于该主要原因，若使用常用的推荐技术会出现以下问题。第一，由于代购者的历史行为数据涉及的商品是大量实际购买用户需求商品的汇总，其包含的商品类目繁杂且跨度较大，因此在这些多种多样的商品中选择进行推荐的商品较为困难。第二，某次为代购者推荐的商品是根据代购者的历史行为数据选择出来的，然而，代购者在该某次代购行为中所服务的实际购买者，较大可能与历史代购行为并不相同，因此历史的行为数据并不具有借鉴意义。现有技术中还存在另一种推荐技术，即基于公共账号的推荐。公共账号可以关联多个个体子账号，分别根据每个个体子账号的历史行为数据，为该个体子账号构建偏好模型，并将所有个体子账号的偏好模型进行加权后形成公共账号的集体偏好模型，进而根据集体偏好模型为该多个个体提供同一商品。例如，旅游类网站设置有家庭公共账号，家庭公共账号可以关联若干个家庭成员的个体子账号，网站可以根据每个个体子账号的历史数据分别统计每个家庭成员的观影爱好模型，再将每个家庭成员的观影爱好模型加权后生成家庭整体的观影爱好模型。在多个家庭成员有共同观影需求时，根据该家庭整体的观影爱好模型，为该家庭推荐相关影片。但这种基于公共账号的推荐技术，也并不适用于代购推荐场景，具体的不适用性可以体现为以下几点。第一，公共账号推荐的对象是一个群体，因此计算的是集体的偏好模型。然而在代购场景中，代购者所服务的实际购买者之间并无关联，其他实际购买者的历史数据并不能作为某实际购买者的推荐依据。第二，公共账号所关联的个体账号对于电商服务器来说是可知的，电商服务器能够明确区分哪些历史数据归属于哪个个体账号，从而可以根据归属于各个个体账号的历史数据计算各自的偏好模型，然而在代购场景中，代购者所服务的实际购买者的历史数据并没有区分，因此不能根据各自的历史数据计算每个实际购买者的偏好情况。以上主要介绍了现有技术如何向账号推荐商品，针对如何识别代购者的用户账号，目前并没有一种相关的技术方案。现有的公共账号是显式的，即用户如果注册公共账号，注册平台会明确标记该账号为公共账号，电商平台接收到一个访问请求，根据访问账号是否存在标记便可以确定使用该账号是否为公共账号。但是，代购行为对于电商平台来讲是透明的，代购者的用户数据如注册账号等并没有明确标记该用户为代购者，因此电商平台接收到一个访问请求后，并不能直接根据用户账号确定该用户账号为代购者的账号。对此，本申请提供了一种用户识别方法。在一种应用场景中，电商服务器可以使用该方法，在大量访问用户中识别出代购者这种类型的用户。但需要说明的是，该方法并不局限于代购场景，只要是一个用户帮助众多用户访本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种对象推荐方法，其特征在于，包括：若访问网页对象的用户为目标类型用户，则确定所述用户对所述网页对象的查找模式；依据所述查找模式，查找目标对象；将所述目标对象的相关信息发送给所述用户。

【技术特征摘要】
1.一种对象推荐方法，其特征在于，包括：若访问网页对象的用户为目标类型用户，则确定所述用户对所述网页对象的查找模式；依据所述查找模式，查找目标对象；将所述目标对象的相关信息发送给所述用户。2.根据权利要求1所述的对象推荐方法，其特征在于，所述确定所述用户对所述网页对象的查找模式，包括：获得所述用户对网页对象的访问路径；依据所述访问路径，确定所述用户对所述网页对象的查找模式。3.根据权利要求2所述的对象推荐方法，其特征在于，所述查找模式为精确查找或模糊查找。4.根据权利要求3所述的对象推荐方法，其特征在于，若所述查找模式为精确查找，则所述依据所述查找模式，查找目标对象，包括：获取所述用户在本次访问网页对象过程中生成的访问数据；从所述访问数据中获得不同类型的检索源，并根据不同类型的检索源检索不同类型的备选对象；将能精确对应所述用户访问意图的备选对象确定为目标对象。5.根据权利要求4所述的对象推荐方法，其特征在于，所述将能精确对应所述用户访问意图的备选对象确定为目标对象，包括：获得预先为各个类型的检索源设置的精确级别；按照精确级别由高到低的顺序，从所述备选对象中选择目标对象。6.根据权利要求4所述的对象推荐方法，其特征在于，所述将能精确对应所述用户访问意图的备选对象确定为目标对象，包括：获得备选对象在目标属性项上的属性值；依据所述属性值的排序规则，从所述备选对象中选择目标对象。7.根据权利要求4所述的对象推荐方法，其特征在于，所述检索源包括以下几种中的任意多种：目标类型操作所指向的网页对象、检索词、用户所在的位置区域。8.根据权利要求7所述的对象推荐方法，其特征在于，所述根据不同类型的检索源检索不同类型的备选对象，包括：若所述检索源包括目标类型操作所指向的网页对象，则检索与所述目标类型操作所指向的网页对象具有预设相似度的对象作为备选对象；若所述检索源包括检索词，则确定与所述检索词对应的检索类目，检索属于所述检索类目的对象作为备选对象；若所述检索源包括用户所在的位置区域，则根据与所述位置区域预设的检索类目，检索属于所述检索类目的对象作为备选对象。9.根据权利要求3所述的对象推荐方法，其特征在于，若所述查找模式为模糊查找，则所述依据所述查找模式，查找目标对象，包括：获得基于历史访问数据统计出的目标检索类目，其中目标检索类目包括以下中的任意一种或多种：应季检索类目、热销检索类目或新流行检索类目；检索属于所述目标检索类目的对象作为备选对象；从所述备选对象中选择符合预设条件的目标对象。10.根据权利要求1所述的对象推荐方法，其特征在于，在若访问网页对象的用户为目标类型用户，则确定所述用户对所述网页对象的查找模式之前，还包括：依据预先训练的分类模型，确定访问网页对象的用户是否为目标类型用户。11.根据权利要求10所述的对象推荐方法，其特征在于，所述分类模型的训练方式包括：获得样本用户数据；从所述样本用户数据中，提取用户特征；其中所述用户特征能够体现目标类型用户的特点；训练所述用户特征，以得到识别模型。12.一种对象推荐设备，其特征在于，包括：处理器，用于若访问网页对象的用户为目标类型用户，则确定所述用户对所述网页对象的查找模式；以及依据所...

【专利技术属性】
技术研发人员：董宇，霍承富，
申请(专利权)人：阿里巴巴集团控股有限公司，
类型：发明
国别省市：开曼群岛,KY