一种商品推荐方法及装置制造方法及图纸

本申请提供了一种商品推荐方法及装置，包括：获取用户输入的检索目标及检索目标对应的商品图片，并提取商品图片中的关联商品元素；将检索目标和所述关联商品元素映射到预设商品分类体系中，得到检索目标对应的目标位置码组和关联商品元素对应的关联位置码组；根据目标位置码组和所述关联位置码组计算关联商品元素与所述检索目标的目标差异度；将目标差异度和预统计目标差异度进行对比，将落入预统计目标差异范围之内的目标差异度对应的关联位置码组作为可行位置码组，并将可行位置码组对应的关联商品元素推荐给用户。其可实现根据用户当前浏览的商品信息推荐其他类商品又不偏离用户喜好方向的效果。

【技术实现步骤摘要】
一种商品推荐方法及装置
本申请涉及电商领域，尤其涉及一种商品推荐方法及装置。
技术介绍
传统电商的商品推荐策略往往只针对类似产品进行推荐，比如：某双鞋子的商品详情页的推荐板块往往只会推荐其他鞋子。这种情形对需求明确的用户行之有效，如：对于就要搜索“XX牌子XX款XX物”的用户，只需推荐与该商品同类的商品即可满足用户需求。但目前很多情况是用户只是进入电商平台随便逛逛，并未有明确的需求，此时用户很容易受到商品图片或视频的影响，如果用户只是点击平台上展示的某个商品，此时只推荐该商品的同类商品显然无法满足用户随便逛逛的需求，但任意推荐其他不同类的商品又可能会偏离用户的喜好。因此，如何设计一种根据用户当前浏览的商品信息推荐其他类商品而又不偏离用户喜好方向的推荐策略是一个亟待解决的问题。
技术实现思路
本申请提供了一种商品推荐方法及装置，目的在于解决如何根据用户当前浏览的商品信息推荐其他类商品又不偏离用户喜好方向的问题。为了实现上述目的，本申请提供了以下技术方案：一种商品推荐方法，包括以下步骤：获取用户输入的检索目标及所述检索目标对应的商品图片，并提取所述商品图片中的关联商品元素；将所述检索目标和所述关联商品元素映射到预设商品分类体系中，得到所述检索目标对应的目标位置码组和所述关联商品元素对应的关联位置码组；根据所述目标位置码组和所述关联位置码组计算所述关联商品元素与所述检索目标的目标差异度；将所述目标差异度和预统计目标差异度进行对比，将落入所述预统计目标差异范围之内的所述目标差异度对应的关联位置码组作为可行位置码组，并将所述可行位置码组对应的关联商品元素推荐给所述用户。在其中一个实施例中，所述可行位置码组为多个时，所述将所述可行位置码组对应的关联商品元推荐给所述用户，包括：从每个所述可行位置码组对应的目标差异度中获取待推荐目标差异度；将所述待推荐目标差异度代入预设概率函数中，计算得到多个所述可行位置码组的推荐概率；根据所述推荐概率向所述用户推荐关联商品元素。在其中一个实施例中，所述根据所述推荐概率向所述用户推荐关联商品元素，包括：获取所述关联商品元素的关联推荐数量；根据所述推荐概率对多个所述可行位置码组进行排序，采集排序靠前的所述关联推荐数量的可行位置码组作为推荐位置码组，将所述推荐位置码组对应的关联商品元素推荐给所述用户。在其中一个实施例中，在将所述可行位置码组对应的关联商品元素推荐给所述用户的同时，还包括：提取所述检索目标对应的目标商品元素，向所述用户推荐所述目标商品元素的同类商品元素的步骤；进一步地，所述向所述用户推荐所述目标商品元素的同类商品元素的步骤包括：判断所述用户的检索目标是否明确，若是，则设定所述同类商品元素的同类推荐数量为第一值，若否，则设定所述同类商品元素的同类推荐数量为第二值，所述第一值大于所述第二值；获取同类商品元素的同类推荐数量；采集所述同类推荐数量的同类商品元素推荐给所述用户；其中，商品元素推荐数量的总量不变，商品元素推荐数量包括关联同类推荐数量和关联推荐数量。在其中一个实施例中，所述根据所述目标位置码组和所述关联位置码组计算所述关联商品元素与所述检索目标的目标差异度，包括：获取所述目标位置码组在所述预设商品分类体系中的目标位置节点，根据所述目标位置节点与其根节点以及所有叶子节点的距离信息计算所述目标位置节点的目标模糊度；获取所述关联位置码组在所述预设商品分类体系中的关联位置节点，根据所述关联位置节点与其根节点以及所述叶子节点的距离信息计算所述关联位置节点的关联模糊度；确定所述目标位置节点和所述关联位置节点在所述预设商品分类体系中的最近公共祖先节点，计算所述最近公共祖先节点的祖先模糊度；根据所述目标模糊度、所述关联模糊度和所述祖先模糊度计算所述目标差异度。本申请还提供一种商品推荐装置，包括：商品元素提取模块，用于获取用户输入的检索目标及所述检索目标对应的商品图片，并提取所述商品图片中的关联商品元素；位置码组映射模块，用于将所述检索目标和所述关联商品元素映射到预设商品分类体系中，得到所述检索目标对应的目标位置码组和所述关联商品元素对应的关联位置码组；目标差异度计算模块，用于根据所述目标位置码组和所述关联位置码组计算所述关联商品元素与所述检索目标的目标差异度；关联商品推荐模块，用于将所述目标差异度和预统计目标差异度进行对比，将落入所述预统计目标差异范围之内的所述目标差异度对应的关联位置码组作为可行位置码组，并将所述可行位置码组对应的关联商品元素推荐给所述用户。在其中一个实施例中，所述可行位置码组为多个时，所述关联商品推荐模块包括：待推荐目标差异度获取单元，用于从每个所述可行位置码组对应的目标差异度中获取待推荐目标差异度；推荐概率计算单元，用于将所述待推荐目标差异度代入预设概率函数中，计算得到多个所述可行位置码组的推荐概率；推荐单元，用于根据所述推荐概率向所述用户推荐关联商品元素。在其中一个实施例中，所述推荐单元包括：推荐数量获取子单元，用于获取所述关联商品元素的关联推荐数量；排序推荐子单元，用于根据所述推荐概率对多个所述可行位置码组进行排序，采集排序靠前的所述关联推荐数量的可行位置码组作为推荐位置码组，将所述推荐位置码组对应的关联商品元素推荐给所述用户。在其中一个实施例中，还包括：同类商品推荐模块，用于在将所述可行位置码组对应的关联商品元素推荐给所述用户的同时，提取所述检索目标对应的目标商品元素，向所述用户推荐所述目标商品元素的同类商品元素；进一步地，所述同类商品推荐模块包括：判断单元，用于判断所述用户的检索目标是否明确，若是，则设定所述同类商品元素的同类推荐数量为第一值，若否，则设定所述同类商品元素的同类推荐数量为第二值，所述第一值大于所述第二值；获取单元，用于获取同类商品元素的同类推荐数量；采集推荐单元，用于采集所述同类推荐数量的同类商品元素推荐给所述用户；其中，商品元素推荐数量的总量不变，商品元素推荐数量包括关联同类推荐数量和关联推荐数量。在其中一个实施例中，所述目标差异度计算模块包括：目标模糊度计算单元，用于获取所述目标位置码组在所述预设商品分类体系中的目标位置节点，根据所述目标位置节点与其根节点以及所有叶子节点的距离信息计算所述目标位置节点的目标模糊度；关联模糊度计算单元，用于获取所述关联位置码组在所述预设商品分类体系中的关联位置节点，根据所述关联位置节点与其根节点以及所述叶子节点的距离信息计算所述关联位置节点的关联模糊度；祖先模糊度计算单元，用于确定所述目标位置节点和所述关联位置节点在所述预设商品分类体系中的最近公共祖先节点，计算所述最近公共祖先节点的祖先模糊度；目标差异度计算单元，用于根据所述目标模糊度、所述关联模糊度和所述本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种商品推荐方法，其特征在于，包括以下步骤：/n获取用户输入的检索目标及所述检索目标对应的商品图片，并提取所述商品图片中的关联商品元素；/n将所述检索目标和所述关联商品元素映射到预设商品分类体系中，得到所述检索目标对应的目标位置码组和所述关联商品元素对应的关联位置码组；/n根据所述目标位置码组和所述关联位置码组计算所述关联商品元素与所述检索目标的目标差异度；/n将所述目标差异度和预统计目标差异度进行对比，将落入所述预统计目标差异范围之内的所述目标差异度对应的关联位置码组作为可行位置码组，并将所述可行位置码组对应的关联商品元素推荐给所述用户。/n

【技术特征摘要】
1.一种商品推荐方法，其特征在于，包括以下步骤：
获取用户输入的检索目标及所述检索目标对应的商品图片，并提取所述商品图片中的关联商品元素；
将所述检索目标和所述关联商品元素映射到预设商品分类体系中，得到所述检索目标对应的目标位置码组和所述关联商品元素对应的关联位置码组；
根据所述目标位置码组和所述关联位置码组计算所述关联商品元素与所述检索目标的目标差异度；
将所述目标差异度和预统计目标差异度进行对比，将落入所述预统计目标差异范围之内的所述目标差异度对应的关联位置码组作为可行位置码组，并将所述可行位置码组对应的关联商品元素推荐给所述用户。


2.根据权利要求1所述的商品推荐方法，其特征在于，所述可行位置码组为多个时，所述将所述可行位置码组对应的关联商品元推荐给所述用户，包括：
从每个所述可行位置码组对应的目标差异度中获取待推荐目标差异度；
将所述待推荐目标差异度代入预设概率函数中，计算得到多个所述可行位置码组的推荐概率；
根据所述推荐概率向所述用户推荐关联商品元素。


3.根据权利要求2所述的商品推荐方法，其特征在于，所述根据所述推荐概率向所述用户推荐关联商品元素，包括：
获取所述关联商品元素的关联推荐数量；
根据所述推荐概率对多个所述可行位置码组进行排序，采集排序靠前的所述关联推荐数量的可行位置码组作为推荐位置码组，将所述推荐位置码组对应的关联商品元素推荐给所述用户。


4.根据权利要求1-3任一项所述的商品推荐方法，其特征在于，在将所述可行位置码组对应的关联商品元素推荐给所述用户的同时，还包括：提取所述检索目标对应的目标商品元素，向所述用户推荐所述目标商品元素的同类商品元素的步骤；
进一步地，所述向所述用户推荐所述目标商品元素的同类商品元素的步骤包括：
判断所述用户的检索目标是否明确，若是，则设定所述同类商品元素的同类推荐数量为第一值，若否，则设定所述同类商品元素的同类推荐数量为第二值，所述第一值大于所述第二值；
获取同类商品元素的同类推荐数量；
采集所述同类推荐数量的同类商品元素推荐给所述用户；
其中，商品元素推荐数量的总量不变，商品元素推荐数量包括关联同类推荐数量和关联推荐数量。


5.根据权利要求1-3任一项所述的商品推荐方法，其特征在于，所述根据所述目标位置码组和所述关联位置码组计算所述关联商品元素与所述检索目标的目标差异度，包括：
获取所述目标位置码组在所述预设商品分类体系中的目标位置节点，根据所述目标位置节点与其根节点以及所有叶子节点的距离信息计算所述目标位置节点的目标模糊度；
获取所述关联位置码组在所述预设商品分类体系中的关联位置节点，根据所述关联位置节点与其根节点以及所述叶子节点的距离信息计算所述关联位置节点的关联模糊度；
确定所述目标位置节点和所述关联位置节点在所述预设商品分类体系中的最近公共祖先节点，计算所述最近公共祖先节点的祖先模糊度；
根据所述目标模糊度、所述关联模糊度和所述祖先模糊度计算所述目标差异度。


6.一种商品推荐装置，其特征在于，包括：
商品元素提取模块，用于获取用户输入...

【专利技术属性】
技术研发人员：林田谦谨，
申请(专利权)人：汉口北进出口服务有限公司，
类型：发明
国别省市：湖北;42