商品信息推荐方法、装置、服务器及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种商品信息推荐方法、装置、服务器及存储介质，属于互联网技术领域。本发明专利技术实施例提供的商品信息推荐方法，获取多个用户特征、多个商户特征以及多个共同特征；获取场景信息，根据场景信息确定在场景信息对应的当前场景下每个用户特征的权重、每个商户特征的权重以及每个共同特征的权重；分别确定第一交叉特征、第二交叉特征和第三交叉特征；根据第一交叉特征、第二交叉特征和第三交叉特征，为目标用户推荐商品信息。该方法考虑了不同场景下不同特征的重要度，根据不同特征的重要度进行特征交叉，从而得到不同的交叉特征，实现了不同场景下推荐不同的商品信息，提高了商品信息推荐的准确性。

【技术实现步骤摘要】
商品信息推荐方法、装置、服务器及存储介质
本专利技术涉及互联网
，特别涉及一种商品信息推荐方法、装置、服务器及存储介质。
技术介绍
随着互联网技术的发展，越来越多的用户倾向于在网上购物。用户可以通过终端上安装的购物客户端浏览信息，客户端对应的服务器也可以为用户推荐商品信息，该商品信息可以为美食信息、服装信息或者其他类型的信息。相关技术中，服务器一般是获取用户的历史购买信息，根据历史购买信息确定多个商品特征，然后采用暴力交叉的方式将该多个商品特征直接进行交叉相乘，将交叉相乘后的特征作为综合特征，根据该综合特征为用户推荐商品信息。但相关技术中实现信息特征之间的交叉相乘时，没有考虑到不同场景下，各个特征的重要度不同，导致得到的综合特征无法真实反映当前场景，商品信息推荐的准确性差。
技术实现思路
本专利技术实施例提供了一种商品信息推荐方法、装置、服务器及存储介质,能够解决商品信息推荐准确性差的问题。该技术方案如下：一方面，提供了一种商品信息推荐方法，该方法包括：获取目标用户的多个用户特征、待推荐商品的多个商户特征以及所述目标用户和商户的多个共同特征；获取场景信息，根据所述场景信息确定在所述场景信息对应的当前场景下每个用户特征的权重、每个商户特征的权重以及每个共同特征的权重；根据所述每个用户特征的权重以及所述多个用户特征，确定第一交叉特征，以及，根据所述每个商户特征的权重以及所述多个商户特征，确定第二交叉特征，以及，根据所述每个共同特征的权重以及所述多个共同特征，确定第三交叉特征；根据所述第一交叉特征、所述第二交叉特征和所述第三交叉特征，为所述目标用户推荐商品信息。在一种可能的实现方式中，根据所述场景信息确定在所述场景信息对应的当前场景下每个用户特征的权重、每个商户特征的权重以及每个共同特征的权重，包括：根据所述场景信息确定所述场景信息对应的当前场景；根据所述当前场景，获取在所述当前场景下的被关注的目标用户特征及其权重、目标商户特征及其权重以及目标共同特征及其权重；根据所述目标用户特征及其权重，确定所述多个用户特征中每个用户特征的权重，以及，根据所述目标商户特征，确定所述多个商户特征中每个商户特征的权重，以及，根据所述目标共同特征，确定所述多个共同特征中每个共同特征的权重。在另一种可能的实现方式中，所述根据所述场景信息确定在所述当前场景下每个用户特征的权重、每个商户特征的权重以及每个共同特征的权重，包括：将所述场景信息、所述多个用户特征、所述多个商户特征和所述多个共同特征输入权重确定模型中，得到所述每个用户特征的权重、所述每个商户特征的权重以及所述每个共同特征的权重。在另一种可能的实现方式中，所述根据所述每个用户特征的权重以及所述多个用户特征，确定第一交叉特征，包括：确定所述每个用户特征及其权重的叉乘积；将所述每个用户特征及其权重的叉乘积进行拼接，得到所述第一交叉特征。在另一种可能的实现方式中，所述根据所述第一交叉特征、所述第二交叉特征和所述第三交叉特征，为所述目标用户推荐商品信息，包括：将所述第一交叉特征、所述第二交叉特征和所述第三交叉特征进行拼接，得到第四交叉特征；将所述第四交叉特征输入推荐模型中，得到待推荐商品的推荐概率；根据所述待推荐商品的推荐概率，为所述目标用户推荐商品信息。在另一种可能的实现方式中，所述获取目标用户的多个用户特征、待推荐商品的多个商户特征以及所述目标用户和商户的多个共同特征，包括：获取所述目标用户的用户注册信息和历史购买信息；获取所述商户的商户注册信息、经营商品的商品信息以及对所述商品的评价信息；从所述用户注册信息和所述历史购买信息中提取所述多个用户特征；从所述商户注册信息、所述商品信息以及所述评价信息中提取所述多个商户特征；根据所述多个用户特征和所述多个商户特征，确定所述多个共同特征。在另一种可能的实现方式中，所述根据所述多个用户特征和所述多个商户特征，确定所述多个共同特征，包括：对于每个用户特征，从所述多个商户特征中获取与所述用户特征相关的商户特征；或者，对于每个商户特征，从所述多个用户特征中获取与所述商户特征相关的用户特征；将所述商户特征和所述用户特征组成共同特征。在另一种可能的实现方式中，所述获取当前场景对应的场景信息，包括：响应于终端的浏览请求，获取所述浏览请求的时间信息、所述目标用户的位置信息；将所述时间信息和所述位置信息作为所述场景信息。一方面，提供了一种商品信息推荐装置，所述装置包括：获取模块，用于获取目标用户的多个用户特征、待推荐商品的多个商户特征以及所述目标用户和商户的多个共同特征；第一确定模块，用于获取场景信息，根据所述场景信息确定在所述场景信息对应的当前场景下每个用户特征的权重、每个商户特征的权重以及每个共同特征的权重；第二确定模块，用于根据所述每个用户特征的权重以及所述多个用户特征，确定第一交叉特征，以及，根据所述每个商户特征的权重以及所述多个商户特征，确定第二交叉特征，以及，根据所述每个共同特征的权重以及所述多个共同特征，确定第三交叉特征；推荐模块，用于根据所述第一交叉特征、所述第二交叉特征和所述第三交叉特征，为所述目标用户推荐商品信息。在一种可能的实现方式中，所述第一确定模块，还用于根据所述场景信息确定所述场景信息对应的当前场景；根据所述当前场景，获取在所述当前场景下的被关注的目标用户特征及其权重、目标商户特征及其权重以及目标共同特征及其权重；根据所述目标用户特征及其权重，确定所述多个用户特征中每个用户特征的权重，以及，根据所述目标商户特征，确定所述多个商户特征中每个商户特征的权重，以及，根据所述目标共同特征，确定所述多个共同特征中每个共同特征的权重。在另一种可能的实现方式中，所述第一确定模块，还用于将所述场景信息、所述多个用户特征、所述多个商户特征和所述多个共同特征输入权重确定模型中，得到所述每个用户特征的权重、所述每个商户特征的权重以及所述每个共同特征的权重。在另一种可能的实现方式中，所述第二确定模块，还用于确定所述每个用户特征及其权重的叉乘积；将所述每个用户特征及其权重的叉乘积进行拼接，得到所述第一交叉特征。在另一种可能的实现方式中，所述推荐模块，还用于将所述第一交叉特征、所述第二交叉特征和所述第三交叉特征进行拼接，得到第四交叉特征；将所述第四交叉特征输入推荐模型中，得到待推荐商品的推荐概率；根据所述待推荐商品的推荐概率，为所述目标用户推荐商品信息。在另一种可能的实现方式中，所述获取模块，还用于获取所述目标用户的用户注册信息和历史购买信息；获取所述商户的商户注册信息、经营商品的商品信息以及对所述商品的评价信息；从所述用户注册信息和所述历史购买信息中提取所述多个用户特征；从所述商户注册信息、所述商品信息以及所述评价信息中提取所述多个商户特征；本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种商品信息推荐方法，其特征在于，所述方法包括：/n获取目标用户的多个用户特征、待推荐商品的多个商户特征以及所述目标用户和商户的多个共同特征；/n获取场景信息，根据所述场景信息确定在所述场景信息对应的当前场景下每个用户特征的权重、每个商户特征的权重以及每个共同特征的权重；/n根据所述每个用户特征的权重以及所述多个用户特征，确定第一交叉特征，以及，根据所述每个商户特征的权重以及所述多个商户特征，确定第二交叉特征，以及，根据所述每个共同特征的权重以及所述多个共同特征，确定第三交叉特征；/n根据所述第一交叉特征、所述第二交叉特征和所述第三交叉特征，为所述目标用户推荐商品信息。/n

【技术特征摘要】
1.一种商品信息推荐方法，其特征在于，所述方法包括：
获取目标用户的多个用户特征、待推荐商品的多个商户特征以及所述目标用户和商户的多个共同特征；
获取场景信息，根据所述场景信息确定在所述场景信息对应的当前场景下每个用户特征的权重、每个商户特征的权重以及每个共同特征的权重；
根据所述每个用户特征的权重以及所述多个用户特征，确定第一交叉特征，以及，根据所述每个商户特征的权重以及所述多个商户特征，确定第二交叉特征，以及，根据所述每个共同特征的权重以及所述多个共同特征，确定第三交叉特征；
根据所述第一交叉特征、所述第二交叉特征和所述第三交叉特征，为所述目标用户推荐商品信息。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述场景信息确定在所述场景信息对应的当前场景下每个用户特征的权重、每个商户特征的权重以及每个共同特征的权重，包括：
根据所述场景信息确定所述场景信息对应的当前场景；
根据所述当前场景，获取在所述当前场景下的被关注的目标用户特征及其权重、目标商户特征及其权重以及目标共同特征及其权重；
根据所述目标用户特征及其权重，确定所述多个用户特征中每个用户特征的权重，以及，根据所述目标商户特征，确定所述多个商户特征中每个商户特征的权重，以及，根据所述目标共同特征，确定所述多个共同特征中每个共同特征的权重。


3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述场景信息确定在所述当前场景下每个用户特征的权重、每个商户特征的权重以及每个共同特征的权重，包括：
将所述场景信息、所述多个用户特征、所述多个商户特征和所述多个共同特征输入权重确定模型中，得到所述每个用户特征的权重、所述每个商户特征的权重以及所述每个共同特征的权重。


4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述每个用户特征的权重以及所述多个用户特征，确定第一交叉特征，包括：
确定所述每个用户特征及其权重的叉乘积；
将所述每个用户特征及其权重的叉乘积进行拼接，得到所述第一交叉特征。


5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一交叉特征、所述第二交叉特征和所述第三交叉特征，为所述目标用户推荐商品信息，包括：
将所述第一交叉特征、所述第二交叉特征和所述第三交叉特征进行拼接，得到第四交叉特征；
将所述第四交叉特征输入推荐模型中，得到待推荐商品的推荐概率；
根据所述待推荐商品的推荐概率，为所述目标用户推荐商品信息。


6.根据权利要求...

【专利技术属性】
技术研发人员：王延夺，杨一帆，
申请(专利权)人：北京三快在线科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11