商品排序方法、系统及装置制造方法及图纸

本发明专利技术实施例提供了一种商品排序方法、系统及装置，该商品排序方法，包括：获取用户在第一商品列表页所触发商品的商品信息；在接收到换页指令后，根据和商品信息的相似度，更新在第二商品列表页待显示商品的排序列表，其中，第二商品列表页为第一商品列表页经换页指令后跳转到的商品列表页；依照更新后的排序列表，将待显示商品显示在第二商品列表页。本发明专利技术缓解了传统商品排序方法对用户当前青睐商品预测精准较差的技术问题。

【技术实现步骤摘要】
商品排序方法、系统及装置
本专利技术涉及电子商务的
，特别涉及一种商品排序方法、系统及装置。
技术介绍
电商行业的商品排序事务发生在用户进行一次查询之后，搜索引擎召回商品展示在界面之前。对于用户的一次查询，数百上千的商品可能会被返回。如何实现一个理想的商品排序，使用户青睐的商品以最大概率出现在排序首端，是电商行业的搜索业务一直致力优化的要点。电商行业的搜索业务由三部分协作实现：用于储存商品信息的索引文件、根据查询召回商品的搜索引擎，以及由诸多规则形成的商品排序模型。在索引文件、搜索引擎查询语句、排序模型均固定的前提下，用户通过查询形成的商品结果页也是固定的，这忽略了用户对商品的个性化需求。目前，一些电商网站，通过用户网购行为数据为每一位用户建立用户画像，并基于用户画像实现用户商品的个性化排序。具体地，首先，在用户本次网购中，收集用户查询、点击、加车、下单等一系列网购的行为数据；然后，通过收集到的行为数据确定用户购买的商品，并基于用户购买的商品更新用户画像；接下来，在下一次网购中基于最新版本的用户画像指导商品排序。上述商品排序方法中，当前次商品排序所基于的用户画像是基于用户以前次的网购数据而构建的，而用户以前的网购数据是以以前搜索作为背景的，即，用户以前的网购数据反映的是用户在以前网购时刻和网购环境的网购行为，虽然对当前次用户的青睐商品具有统计意义的预测功能，但预测的精准性较差。
技术实现思路
鉴于上述问题，本专利技术的目的在于提供一种商品排序方法、系统及装置，以缓解传统商品排序方法对用户当前青睐商品预测精准较差的技术问题。第一方面，本专利技术实施例提供了一种商品排序方法，包括：获取用户在第一商品列表页所触发商品的商品信息；在接收到换页指令后，根据和所述商品信息的相似度，更新在第二商品列表页待显示商品的排序列表，其中，所述第二商品列表页为所述第一商品列表页经所述换页指令后跳转到的商品列表页；依照更新后的所述排序列表，将所述待显示商品显示在所述第二商品列表页。结合第一方面，本专利技术实施例提供了第一方面的第一种可能的实施方式，其中，根据和所述商品信息的相似度，更新在第二商品列表页待显示商品的排序列表，包括：从所述商品信息中提取所述所触发商品的子信息集，其中，所述子信息集中至少包括以下一种子信息：图片信息、标题信息、价格信息、标签信息；计算所述待显示商品和所述子信息集中各子信息的相似度，得到第一子相似度，其中，所述第一子相似度和所述子信息一一对应；根据所述第一子相似度，更新在第二商品列表页待显示商品的排序列表。结合第一方面的第一种可能的实施方式，本专利技术实施例提供了第一方面的第二种可能的实施方式，其中，所述子信息集中子信息的数量为多个，根据所述第一子相似度，更新在第二商品列表页待显示商品的排序列表，包括：获取当前所述待显示商品和多个所述子信息之间的所述第一子相似度，得到当前所述待显示商品的多个所述第一子相似度；根据多个所述第一子相似度，更新当前所述待显示商品在所述排序列表中的排列顺序，以得到更新后的所述排序列表。结合第一方面的第二种可能的实施方式，本专利技术实施例提供了第一方面的第三种可能的实施方式，其中，根据多个所述第一子相似度，更新当前所述待显示商品在所述排序列表中的排列顺序，以得到更新后的所述排序列表，包括：获取多个所述子信息相应的权重，得到多个子权重，其中，所述子权重和所述子信息一一对应；基于各个所述子信息相应所述子权重和所述第一子相似度的乘积，计算多个所述第一子相似度的加权和；根据所述加权和，更新当前所述待显示商品在所述排序列表中的排列顺序。结合第一方面的第一种可能的实施方式，本专利技术实施例提供了第一方面的第四种可能的实施方式，其中，所述子信息集中的子信息包括图片信息，计算所述待显示商品和所述子信息集中各子信息的相似度，得到第一子相似度，包括：基于局部特征检测算法，从所述待显示商品的图片中提取出局部特征，得到所述SIFT特征所形成的特征列表；利用聚类算法，对所述特征列表进行聚类，并将所述聚类而得到的聚类中心确定为所述特征列表的标准特征；通过词袋模型，求取所述标准特征出现概率最大的主题，并将所述主题确定为所述待显示商品的类别；根据所述待显示商品的类别和所述图片信息的相似度，确定所述待显示商品和所述图片信息相应的第一子相似度。结合第一方面的第四种可能的实施方式，本专利技术实施例提供了第一方面的第五种可能的实施方式，其中，所述局部特征检测算法采用SIFT算法；和/或，所述聚类算法采用K-means算法；和/或，所述词袋模型采用LDA模型。结合第一方面，本专利技术实施例提供了第一方面的第六种可能的实施方式，其中，所述所触发商品的数量为多个，根据和所述商品信息的相似度，更新在第二商品列表页待显示商品的排序列表，包括：获取当前所述待显示商品和多个所述所触发商品的相似度，得到当前所述待显示商品的多个第二子相似度；根据多个所述第二子相似度之和，更新当前所述待显示商品在所述排序列表中的排列顺序，以得到更新后的所述排序列表。第二方面，本专利技术实施例提供了一种商品排序系统，包括：获取模块，用于获取用户在第一商品列表页所触发商品的商品信息；更新模块，用于在接收到换页指令后，根据和所述商品信息的相似度，更新在第二商品列表页待显示商品的排序列表，其中，所述第二商品列表页为所述第一商品列表页经所述换页指令后跳转到的商品列表页；显示模块，用于依照更新后的所述排序列表，将所述待显示商品显示在所述第二商品列表页。结合第二方面，本专利技术实施例提供了第二方面的第一种可能的实施方式，其中，所述更新模块包括：提取单元，用于从所述商品信息中提取所述所触发商品的子信息集，其中，所述子信息集中至少包括以下一种子信息：图片信息、标题信息、价格信息、标签信息；计算单元，用于计算所述待显示商品和所述子信息集中各子信息的相似度，得到第一子相似度，其中，所述第一子相似度和所述子信息一一对应；更新单元，用于根据所述第一子相似度，更新在第二商品列表页待显示商品的排序列表。结合第二方面的第一种可能的实施方式，本专利技术实施例提供了第二方面的第二种可能的实施方式，其中，所述子信息集中子信息的数量为多个，所述更新单元包括：获取子单元，用于获取当前所述待显示商品和多个所述子信息之间的所述第一子相似度，得到当前所述待显示商品的多个所述第一子相似度；更新子单元，用于根据多个所述第一子相似度，更新当前所述待显示商品在所述排序列表中的排列顺序，以得到所述排序列表。结合第二方面的第二种可能的实施方式，本专利技术实施例提供了第二方面的第三种可能的实施方式，其中，所述更新子单元用于：获取多个所述子信息相应的权重，得到多个子权重，其中，所述子权重和所述子信息一一对应；基于各个所述子信息相应所述子权重和所述第一子本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种商品排序方法，其特征在于，包括：/n获取用户在第一商品列表页所触发商品的商品信息；/n在接收到换页指令后，根据和所述商品信息的相似度，更新在第二商品列表页待显示商品的排序列表，其中，所述第二商品列表页为所述第一商品列表页经所述换页指令后跳转到的商品列表页；/n依照更新后的所述排序列表，将所述待显示商品显示在所述第二商品列表页。/n

【技术特征摘要】
1.一种商品排序方法，其特征在于，包括：
获取用户在第一商品列表页所触发商品的商品信息；
在接收到换页指令后，根据和所述商品信息的相似度，更新在第二商品列表页待显示商品的排序列表，其中，所述第二商品列表页为所述第一商品列表页经所述换页指令后跳转到的商品列表页；
依照更新后的所述排序列表，将所述待显示商品显示在所述第二商品列表页。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据和所述商品信息的相似度，更新在第二商品列表页待显示商品的排序列表，包括：
从所述商品信息中提取所述所触发商品的子信息集，其中，所述子信息集中至少包括以下一种子信息：图片信息、标题信息、价格信息、标签信息；
计算所述待显示商品和所述子信息集中各子信息的相似度，得到第一子相似度，其中，所述第一子相似度和所述子信息一一对应；
根据所述第一子相似度，更新在第二商品列表页待显示商品的排序列表。


3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述子信息集中子信息的数量为多个，根据所述第一子相似度，更新在第二商品列表页待显示商品的排序列表，包括：
获取当前所述待显示商品和多个所述子信息之间的所述第一子相似度，得到当前所述待显示商品的多个所述第一子相似度；
根据多个所述第一子相似度，更新当前所述待显示商品在所述排序列表中的排列顺序，以得到更新后的所述排序列表。


4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，根据多个所述第一子相似度，更新当前所述待显示商品在所述排序列表中的排列顺序，以得到更新后的所述排序列表，包括：
获取多个所述子信息相应的权重，得到多个子权重，其中，所述子权重和所述子信息一一对应；
基于各个所述子信息相应所述子权重和所述第一子相似度的乘积，计算多个所述第一子相似度的加权和；
根据所述加权和，更新当前所述待显示商品在所述排序列表中的排列顺序。


5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述子信息集中的子信息包括图片信息，计算所述待显示商品和所述子信息集中各子信息的相似度，得到第一子相似度，包括：
基于局部特征检测算法，从所述待显示商品的图片中提取出局部特征，得到所述局部特征所形成的特征列表；
利用聚类算法，对所述特征列表进行聚类，并将所述聚类而得到的聚类中心确定为所述特征列表的标准特征；
通过词袋模型，求取所述标准特征出现概率最大的主题，并将所述主题确定为所述待显示商品的类别；
根据所述待显示商品的类别和所述图片信息的相似度，确定所述待显示商品和所述图片信息相应的第一子相似度。


6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，
所述局部特征检测算法采用SIFT算法；和/或，
所述聚类算法采用K-means算法；和/或，
所述词袋模型采用LDA模型。


7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述所触发商品的数量为多个，根据和所述商品信息的相似度，更新在第二商品列表页待显示商品的排序列表，包括：
获取当前所述待显示商品和多个所述所触发商品的相似度，得到当前所述待显示商品的多个第二子相似度；
根据多个所述第二子相似度之和，更新当前所述待显示商品在所述排序列表中的排列顺序，以得到更新后的所述排序列表。


8.一种商品排序系统，其特征在于，包括：
获取模块，用于获取用户在第一商品列表页...

【专利技术属性】
技术研发人员：张尚志，王江洪，言艳花，王辉，李伟亮，
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