一种排序方法、装置、电子设备和非易失性存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术实施例涉及人工智能领域，公开了一种排序方法及设备、存储介质。本发明专利技术中，该排序方法包括：根据商品的信息，确定第一特征因子，其中，商品与活动场景相对应；根据商品所属商户的信息、用户的信息、商户和用户之间的关联信息中的至少一项，确定第二特征因子；根据第一特征因子和第二特征因子，确定商品的得分值；根据商品的得分值，对商品进行排序。针对不同的活动场景，通过灵活配置第一特征因子，结合第二特征因子，能够快速搭建不同活动主题的商品智能排序模型，进而对商品进行排序，以实现千人千面的商品展示，为用户提供精准推荐，更加贴近用户需求，进而提高用户的体验度。

A Sorting Method, Device, Electronic Equipment and Nonvolatile Storage Media

【技术实现步骤摘要】
一种排序方法、装置、电子设备和非易失性存储介质
本专利技术实施例涉及人工智能领域，特别涉及一种排序方法、装置、电子设备和非易失性存储介质。
技术介绍
目前，用户在购买外卖时，都是通过外卖平台与商户进行下单交易。为了挖掘出用户潜在下单意愿，外卖平台会基于菜品的维度向用户进行智能推荐，比如，按照人气排名、好评度、价格优惠等不同的主题进行智能排序，并显示排序结果给用户。专利技术人发现相关技术中至少存在如下问题：在向用户进行智能推荐时，用户会希望获得不同维度的推荐排序，而不同的维会存在多种多样的推荐主题。其中，基于菜品维度的推荐主题的日志数据较少，无法从较少的数据中挖掘出菜品与对应推荐主题之间的内在关联关系，无法使用户获得想要的菜品推荐名单；并且，由于外卖平台的用户数与菜品数都在亿级别，且用户与菜品之间的交互数据较少，一般使用菜品名称或菜品评价等信息组成菜品的文本数据，若将该文本数据转换为数学模型中的数字表示，计算量会非常大，无法获得很好的排序结果，进而使用户无法获得想要的菜品推荐名单，降低用户体验度。
技术实现思路
本专利技术实施方式的目的在于提供一种排序方法及设备、存储介质，用以解决销售平台无法精确推荐出适应不同的维度的菜品的问题。为解决上述技术问题，本专利技术的实施方式提供了一种排序方法，包括以下步骤：根据商品的信息，确定第一特征因子，其中，商品与活动场景相对应；根据商品所属商户的信息、用户的信息、商户和用户之间的关联信息中的至少一项，确定第二特征因子；根据第一特征因子和第二特征因子，确定商品的得分值；根据商品的得分值，对商品进行排序。本专利技术的实施方式还提供了一种排序装置，包括：第一特征模块，用于根据商品的信息，确定第一特征因子，其中，商品与活动场景相对应；第二特征模块，用于根据商品所属商户的信息、用户的信息、商户和用户之间的关联信息中的至少一项，确定第二特征因子；商品分数模块，用于根据第一特征因子和第二特征因子，确定商品的得分值；排序模块，用于根据商品的得分值，对商品进行排序。本专利技术的实施方式还提供了一种电子设备，包括存储器和处理器，存储器存储计算机程序，处理器运行程序时执行：根据商品的信息，确定第一特征因子，其中，商品与活动场景相对应；根据商品所属商户的信息、用户的信息、商户和用户之间的关联信息中的至少一项，确定第二特征因子；根据第一特征因子和第二特征因子，确定商品的得分值；根据商品的得分值，对商品进行排序。本专利技术的实施方式还提供了一种非易失性存储介质，用于存储计算机可读程序，计算机可读程序用于供计算机执行如上的排序方法。本专利技术实施方式相对于现有技术而言，主要区别及其效果在于：针对不同的活动场景，通过灵活配置第一特征因子，结合第二特征因子，确定商品的得分值，能够快速搭建不同活动主题的商品智能排序模型，进而通过该得分值对商品进行排序，以实现千人千面的商品展示，为用户提供精准推荐，更加贴近用户需求，进而提高用户的体验度。另外，根据第一特征因子和第二特征因子，确定商品的得分值，包括：根据第一特征因子对商品进行排序，确定商品的第一特征编号；根据第二特征因子对商品所属商户进行排序，确定商户的第二特征编号；对第一特征编号和第二特征编号进行加权融合，获得商品的得分值。该方式中，通过对第一特征编号和第二特征编号进行加权融合而获得商品的得分值，使该得分值更能体现第一特征因子的影响力，或，更能体现第二特征因子的影响力，进而通过第一特征编号和第二特征编号所获得的得分值更能体现对应特征因子的特性，使商户通过该得分值可以有针对性的改善对应的商品，以适应不同活动场景的需求，为销售平台带来更好的收益的同时，提高用户在销售平台上的体验效果。另外，对第一特征编号和第二特征编号进行加权融合，获得商品的得分值，包括：确定第一特征编号对应的权值，和，第二特征编号对应的权值；计算第一特征编号对应的权值与第一特征编号的乘积，获得第一乘积值；计算第二特征编号对应的权值与第二特征编号的乘积，获得第二乘积值；计算第一乘积值与第二乘积值的和，将所得的和值作为商品的得分值。另外，确定第一特征编号对应的权值，和，第二特征编号对应的权值，包括：确定第一特征因子和第二特征因子的权重；根据权重，确定第一特征编号对应的权值和第二特征编号对应的权值。该方式中，通过第一特征因子和第二特征因子的权重，体现了在计算该商品的得分值的过程中，具体更偏重于哪个特征因子，若偏重于第一特征因子，则表示该商品的得分值更多的参考了商品的联动因子的因素，；若偏重与第二特征因子，则表示该商品的得分值更多的参考了商户信息分的因素，根据偏重的参考因素不同，确定了第一特征编号对应的权值，和，第二特征编号对应的权值，使得对商品的排序更能体现用户的需求，使商品能够灵活的适应不同活动场景的需求，改善商户的经营，获得更好的收益。另外，商户和用户之间的关联信息，包括：用户与商户的交互信息，和，用户访问商户时的上下文信息；根据商品所属商户的信息、用户的信息、商户和用户之间的关联信息中的至少一项，确定第二特征因子，包括：将商品所属商户的信息、用户访问商户时的交互信息、用户的信息和用户访问商户时的上下文信息中的至少一项输入到数据模型中，确定商品所属商户的第二特征因子。该方式中，通过使用数据模型，能够获得具有普遍适应性的第二特征因子，使该第二特征因子更能体现商户的信息，进而使该第二特征因子能够综合评价对应的商品，通过有针对性的改善商品，能够使商品适应不同的活动会场的需求。另外，根据第一特征因子对商品进行排序，确定商品的第一特征编号，包括：获得被召回的商品的个数；根据第一特征因子和被召回的商品的个数，确定商品的第一特征编号。另外，商品所属商户的信息，包括：商户的流量统计信息和商户的属性信息。另外，用户的信息，包括：用户的流量统计信息和用户的属性信息。另外，用户访问商户时的交互信息，包括：交互流量统计信息和价格信息；用户访问商户时的上下文信息，包括：访问信息、配送信息和网络信息。另外，商品的信息，包括：商品的月销量，商品的好评率，商品对应的配送时间，商品对应的价格信息中的至少一项。附图说明一个或多个实施例通过与之对应的附图中的图片进行示例性说明，这些示例性说明并不构成对实施例的限定，附图中具有相同参考数字标号的元件表示为类似的元件，除非有特别申明，附图中的图不构成比例限制。图1是根据本专利技术第一实施方式中的排序方法流程方框图；图2是根据本专利技术第二实施方式中的排序方法流程方框图；图3是根据本专利技术第三实施方式中的排序装置的结构示意图；图4是根据本专利技术第四实施方式中的电子设备的结构示意图。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，下面将结合附图对本专利技术的各实施方式进行详细的阐述。然而，本领域的普通技术人员可以理解，在本专利技术各实施方式中，为了使读者更好地理解本申请而提出了许多技术细节。但是，即使没有这些技术细节和基于以下各实施方式的种种变化和修改，也可以实现本申请所要求保护的技术方案。本专利技术的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以使这里描述的实施例能够以除了在这里图示或描述的内容以外的顺序实施本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种排序方法，其特征在于，所述方法包括：根据商品的信息，确定第一特征因子，其中，所述商品与活动场景相对应；根据所述商品所属商户的信息、用户的信息、所述商户和所述用户之间的关联信息中的至少一项，确定第二特征因子；根据所述第一特征因子和所述第二特征因子，确定所述商品的得分值；根据所述商品的得分值，对所述商品进行排序。

【技术特征摘要】
1.一种排序方法，其特征在于，所述方法包括：根据商品的信息，确定第一特征因子，其中，所述商品与活动场景相对应；根据所述商品所属商户的信息、用户的信息、所述商户和所述用户之间的关联信息中的至少一项，确定第二特征因子；根据所述第一特征因子和所述第二特征因子，确定所述商品的得分值；根据所述商品的得分值，对所述商品进行排序。2.根据权利要求1所述的排序方法，其特征在于，根据所述第一特征因子和所述第二特征因子，确定所述商品的得分值，包括：根据所述第一特征因子对所述商品进行排序，确定所述商品的第一特征编号；根据所述第二特征因子对所述商品所属商户进行排序，确定所述商户的第二特征编号；对所述第一特征编号和所述第二特征编号进行加权融合，获得所述商品的得分值。3.根据权利要求2所述的排序方法，其特征在于，对所述第一特征编号和所述第二特征编号进行加权融合，获得所述商品的得分值，包括：确定所述第一特征编号对应的权值，和，所述第二特征编号对应的权值；计算所述第一特征编号对应的权值与所述第一特征编号的乘积，获得第一乘积值；计算所述第二特征编号对应的权值与所述第二特征编号的乘积，获得第二乘积值；计算所述第一乘积值与所述第二乘积值的和，将所得的和值作为所述商品的得分值。4.根据权利要求3所述的排序方法，其特征在于，确定所述第一特征编号对应的权值，和，所述第二特征编号对应的权值，包括：确定所述第一特征因子和所述第二特征因子的权重；根据所述权重，确定所述第一特征编号对应的权值和所述第二特征编号对应的权值。5.根据权利要求1至4中的任一项所述的排序方法，其特征在于，所述商户和所述用户之间的关联信息，包括：所述用户与所述商户的交互信息，和，所述用户访问所述商户时的上下文信息；根据所述商品...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘记平，
申请(专利权)人：拉扎斯网络科技上海有限公司，
类型：发明
国别省市：上海,31