【技术实现步骤摘要】
商品推荐方法、装置、电子设备及可读介质
本申请涉及互联网
，尤其涉及一种商品推荐方法、装置、电子设备及计算机可读介质。
技术介绍
随着互联网的高速发展，越来越多的人选择网上购物，用户通过手机软件浏览电商网站，便捷迅速的选择所需商品。推荐系统在电商中广泛应用，其价值在于挖掘用户潜在的购买需求，避免用户花费大量时间浏览大量无关产品信息,帮助用户在海量信息中快速发现真正所需的商品，提高用户购物体验。目前电商推荐中，会根据用户的浏览、搜索、购买行为为用户推荐相同类目的商品，例如用户购买了某品牌手机，会向其推荐其他品牌手机，但实际情况很可能是用户购买手机后不再关注手机，而是对手机周边商品如手机贴膜或者手机壳更有购买需求，因此跨类目的多样性推荐对于电商购物场景具有重要意义。多样性商品推荐目前主要有三种实际方案：基于人为规则的推荐方案、基于混合规则的推荐方案和基于协同过滤的推荐方案。在基于人为规则的推荐中，商家会在店铺售卖商品的详细描述页面中，通过基本常识或统计规律人为插入与主商品相关的商品链接，例如在奶粉商品描述中加入奶瓶的购买链接。此方案的缺点在于，人为设定商品相关规...
【技术保护点】
1.一种商品推荐方法，其特征在于，包括：根据用户行为的对象获取商品推荐词表，所述商品推荐词表中包括商品组合以及商品组合分数；根据所述商品组合分数由所述商品推荐词表中筛选出多个商品组合，以生成商品组合频繁集；通过点击率预估方法确定所述商品频繁集中多个商品组合的商品组合评分；以及根据所述商品组合评分向所述用户进行推荐。
【技术特征摘要】
1.一种商品推荐方法，其特征在于，包括：根据用户行为的对象获取商品推荐词表，所述商品推荐词表中包括商品组合以及商品组合分数；根据所述商品组合分数由所述商品推荐词表中筛选出多个商品组合，以生成商品组合频繁集；通过点击率预估方法确定所述商品频繁集中多个商品组合的商品组合评分；以及根据所述商品组合评分向所述用户进行推荐。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：通过历史用户购买行为数据与历史商品信息确定所述商品推荐词表。3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，通过历史用户购买行为数据与历史商品信息确定所述商品推荐词表包括：根据一定时间内用户购买行为生成用户行为序列；以及通过频繁集算法与所述用户行为序列确定所述商品推荐词表中的商品组合。4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，通过频繁集算法与所述用户行为序列确定所述商品推荐词表中的商品组合包括：将所述用户行为序列中的商品依次与后续相邻的预定个商品两两组合，构成商品组合；确定商品频次；确定商品组合频次；以及根据所述商品频次与所述商品组合频次对所述商品组合进行过滤，以生成所述商品推荐词表中的商品组合。5.如权利要求2所述的方法，其特征在于，通过历史用户购买行为数据与历史商品信息确定所述商品推荐词表还包括：确定商品的点击率；以及通过历史商品信息与所述点击率确定所述商品推荐词表中的商品组合的商品组合分数。6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，通过历史商品信息与所述点击率确定所述商品推荐词表中的商品组合的商品组合分数包括：通过历史商品信息确定商品组合中两个商品间的多样性概率；根据所述点击率确定商品组合中两个商品的点击影响概率；以及通过所述多样性概率与所述点击影响概率确定所述商品推荐词表中的商品组合的商品组合分数。7.如权利要求2所述的方法，其特征在于，将所述推荐词表中的商品组合作为key，将所述商品组合分数作为value进行储存。8.如权利要求1所述的方法，其特征在于，根据用户行为的...
【专利技术属性】
技术研发人员：马魁，李勇，王金成，严严，包勇军，
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
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