一种基于搜索的电商平台商品推荐方法和装置以及设备制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种基于搜索的电商平台商品推荐方法和装置以及设备。其中，所述方法包括：对获取的输入信息进行关键词抽取，对该抽取的关键词进行归一化处理，以使该抽取的关键词的各个特征对应的数据取值范围一致，形成该抽取的关键词的特征数据，构建基于该特征数据的神经网络模型，在该电商平台中搜索匹配该神经网络模型的商品信息得到商品搜索结果，按关联度排序展示该商品搜索结果作为电商平台商品推荐。通过上述方式，能够实现根据用户输入到电商平台的搜索引擎中搜索框里的输入信息的关键词进行商品搜索得到商品搜索结果作为电商平台商品推荐，能够提高商品搜索结果的关联度，便于用户通过该商品搜索结果快速找到所需要的商品信息。

A search based e-commerce platform commodity recommendation method, device and equipment

【技术实现步骤摘要】
一种基于搜索的电商平台商品推荐方法和装置以及设备
本专利技术涉及电商平台
，尤其涉及一种基于搜索的电商平台商品推荐方法和装置以及设备。
技术介绍
现有的基于搜索的电商平台商品推荐方案，一般是获取用户输入到电商平台的搜索引擎中搜索框里的输入信息，和根据该获取的输入信息进行商品搜索得到商品搜索结果，并排序展示该商品搜索结果作为电商平台商品推荐。然而，现有的基于搜索的电商平台商品推荐方案，该排序展示的作为电商平台商品推荐的商品搜索结果仅仅是通过该获取的输入信息本身进行搜索而得到的商品搜索结果，导致该排序展示的商品搜索结果的关联度不大，导致用户无法通过该商品搜索结果快速找到所需要的商品信息，无法实现根据用户输入到电商平台的搜索引擎中搜索框里的输入信息的关键词进行商品搜索得到商品搜索结果作为电商平台商品推荐，无法提高商品搜索结果的关联度，使得用户无法通过该商品搜索结果快速找到所需要的商品信息。
技术实现思路
有鉴于此，本专利技术的目的在于提出一种基于搜索的电商平台商品推荐方法和装置以及设备，能够实现根据用户输入到电商平台的搜索引擎中搜索框里的输入信息的关键词进行商品搜索得到商品搜索结果作为电商平台商品推荐，能够提高商品搜索结果的关联度，便于用户通过该商品搜索结果快速找到所需要的商品信息。根据本专利技术的一个方面，提供一种基于搜索的电商平台商品推荐方法，包括：获取用户输入到电商平台的搜索引擎中搜索框里的输入信息；采用自然语言分析方式，对所述获取的输入信息进行关键词抽取；对所述抽取的关键词进行归一化处理，以使所述抽取的关键词的各个特征对应的数据取值范围一致，形成所述抽取的关键词的特征数据；构建基于所述形成的特征数据的神经网络模型；根据所述构建的神经网络模型，在所述电商平台中搜索匹配所述神经网络模型的商品信息得到商品搜索结果；按关联度排序展示所述商品搜索结果作为电商平台商品推荐。其中，所述对所述抽取的关键词进行归一化处理，以使所述抽取的关键词的各个特征对应的数据取值范围一致，形成所述抽取的关键词的特征数据，包括：从所述抽取的关键词中提取至少一个特征，对所述提取的至少一个特征进行归一化处理，以使所述抽取的关键词的各个特征对应的数据取值范围一致，形成所述抽取的关键词的特征数据。其中，所述根据所述构建的神经网络模型，在所述电商平台中搜索匹配所述神经网络模型的商品信息得到商品搜索结果，包括：根据所述构建的神经网络模型定义搜索结果结构和规则，和根据所述定义的搜索结果结构和规则，在所述电商平台中搜索匹配所述神经网络模型的商品信息得到商品搜索结果。其中，在所述按关联度排序展示所述商品搜索结果作为电商平台商品推荐之后，还包括：根据用户在电商平台的行为轨迹，获得消费者在电商平台上的消费需求，根据所述消费需求，向用户推送与所述按关联度排序展示的商品搜索结果关联的商品信息。根据本专利技术的另一个方面，提供一种基于搜索的电商平台商品推荐装置，包括：获取模块、抽取模块、形成模块、构建模块、搜索模块和展示模块；所述获取模块，用于获取用户输入到电商平台的搜索引擎中搜索框里的输入信息；所述抽取模块，用于采用自然语言分析方式，对所述获取的输入信息进行关键词抽取；所述形成模块，用于对所述抽取的关键词进行归一化处理，以使所述抽取的关键词的各个特征对应的数据取值范围一致，形成所述抽取的关键词的特征数据；所述构建模块，用于构建基于所述形成的特征数据的神经网络模型；所述搜索模块，用于根据所述构建的神经网络模型，在所述电商平台中搜索匹配所述神经网络模型的商品信息得到商品搜索结果；所述展示模块，用于按关联度排序展示所述商品搜索结果作为电商平台商品推荐。其中，所述形成模块，具体用于：从所述抽取的关键词中提取至少一个特征，对所述提取的至少一个特征进行归一化处理，以使所述抽取的关键词的各个特征对应的数据取值范围一致，形成所述抽取的关键词的特征数据。其中，所述搜索模块，具体用于：根据所述构建的神经网络模型定义搜索结果结构和规则，和根据所述定义的搜索结果结构和规则，在所述电商平台中搜索匹配所述神经网络模型的商品信息得到商品搜索结果。其中，所述基于搜索的电商平台商品推荐装置，还包括：推送模块；所述推送模块，用于根据用户在电商平台的行为轨迹，获得消费者在电商平台上的消费需求，根据所述消费需求，向用户推送与所述按关联度排序展示的商品搜索结果关联的商品信息。根据本专利技术的又一个方面，提供一种基于搜索的电商平台商品推荐设备，包括：至少一个处理器；以及，与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行如上述任一项所述的基于搜索的电商平台商品推荐方法。根据本专利技术的再一个方面，提供一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述任一项所述的基于搜索的电商平台商品推荐方法。可以发现，以上方案，可以获取用户输入到电商平台的搜索引擎中搜索框里的输入信息，和可以采用自然语言分析方式，对该获取的输入信息进行关键词抽取，和可以对该抽取的关键词进行归一化处理，以使该抽取的关键词的各个特征对应的数据取值范围一致，形成该抽取的关键词的特征数据，和可以构建基于该形成的特征数据的神经网络模型，和可以根据该构建的神经网络模型，在该电商平台中搜索匹配该神经网络模型的商品信息得到商品搜索结果，以及可以按关联度排序展示该商品搜索结果作为电商平台商品推荐，能够实现根据用户输入到电商平台的搜索引擎中搜索框里的输入信息的关键词进行商品搜索得到商品搜索结果作为电商平台商品推荐，能够提高商品搜索结果的关联度，便于用户通过该商品搜索结果快速找到所需要的商品信息。进一步的，以上方案，可以从该抽取的关键词中提取至少一个特征，对该提取的至少一个特征进行归一化处理，以使该抽取的关键词的各个特征对应的数据取值范围一致，形成该抽取的关键词的特征数据，这样的好处是能够降低关键词的计算量，提高基于关键词搜索的搜索效率。进一步的，以上方案，可以根据该构建的神经网络模型定义搜索结果结构和规则，和根据该定义的搜索结果结构和规则，在该电商平台中搜索匹配该神经网络模型的商品信息得到商品搜索结果，这样的好处是能够实现根据用户的需求定义不同的搜索结果结构和规则，以使得到的商品搜索结果符合用户的不同需求。进一步的，以上方案，可以根据用户在电商平台的行为轨迹，获得消费者在电商平台上的消费需求，根据该消费需求，向用户推送与该按关联度排序展示的商品搜索结果关联的商品信息，能够实现根据用户在电商平台上的消费需求和当前输入到电商平台的搜索引擎中搜索框里的输入信息来推送商品进行销售，进而能够提高在电商平台上的商品的销售量。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，下面描述中的附图仅仅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，本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于搜索的电商平台商品推荐方法，其特征在于，包括：/n获取用户输入到电商平台的搜索引擎中搜索框里的输入信息；/n采用自然语言分析方式，对所述获取的输入信息进行关键词抽取；/n对所述抽取的关键词进行归一化处理，以使所述抽取的关键词的各个特征对应的数据取值范围一致，形成所述抽取的关键词的特征数据；/n构建基于所述形成的特征数据的神经网络模型；/n根据所述构建的神经网络模型，在所述电商平台中搜索匹配所述神经网络模型的商品信息得到商品搜索结果；/n按关联度排序展示所述商品搜索结果作为电商平台商品推荐。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于搜索的电商平台商品推荐方法，其特征在于，包括：
获取用户输入到电商平台的搜索引擎中搜索框里的输入信息；
采用自然语言分析方式，对所述获取的输入信息进行关键词抽取；
对所述抽取的关键词进行归一化处理，以使所述抽取的关键词的各个特征对应的数据取值范围一致，形成所述抽取的关键词的特征数据；
构建基于所述形成的特征数据的神经网络模型；
根据所述构建的神经网络模型，在所述电商平台中搜索匹配所述神经网络模型的商品信息得到商品搜索结果；
按关联度排序展示所述商品搜索结果作为电商平台商品推荐。


2.如权利要求1所述的基于搜索的电商平台商品推荐方法，其特征在于，所述对所述抽取的关键词进行归一化处理，以使所述抽取的关键词的各个特征对应的数据取值范围一致，形成所述抽取的关键词的特征数据，包括：
从所述抽取的关键词中提取至少一个特征，对所述提取的至少一个特征进行归一化处理，以使所述抽取的关键词的各个特征对应的数据取值范围一致，形成所述抽取的关键词的特征数据。


3.如权利要求1所述的基于搜索的电商平台商品推荐方法，其特征在于，所述根据所述构建的神经网络模型，在所述电商平台中搜索匹配所述神经网络模型的商品信息得到商品搜索结果，包括：
根据所述构建的神经网络模型定义搜索结果结构和规则，和根据所述定义的搜索结果结构和规则，在所述电商平台中搜索匹配所述神经网络模型的商品信息得到商品搜索结果。


4.如权利要求1所述的基于搜索的电商平台商品推荐方法，其特征在于，在所述按关联度排序展示所述商品搜索结果作为电商平台商品推荐之后，还包括：
根据用户在电商平台的行为轨迹，获得消费者在电商平台上的消费需求，根据所述消费需求，向用户推送与所述按关联度排序展示的商品搜索结果关联的商品信息。


5.一种基于搜索的电商平台商品推荐装置，其特征在于，包括：
获取模块、抽取模块、形成模块、构建模块、搜索模块和展示模块；
所述获取模块，用于获取用户输入到电商平台的搜索引擎中搜索框里的输入信息；
所述抽取模块，用于采用自然语言分析...

【专利技术属性】
技术研发人员：邓汉坤，刘丽萍，
申请(专利权)人：广东奥园奥买家电子商务有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44