新用户的商品推荐方法、装置、设备及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术提供了一种新用户的商品推荐方法、装置、设备及存储介质，所述商品推荐方法包括：从电商平台的数据库中获取包括有用户当前浏览商品的历史订单数据；通过所述历史订单数据获得用户当前浏览商品的相关商品；通过协同过滤算法计算得到不同的所述相关商品的推荐分值；根据所述推荐分值的大小对所述相关商品进行排序；在用户当前浏览商品的页面的推荐区域按照排序顺序依次展示所述相关商品。本发明专利技术的商品推荐方法能够通过采集电商平台数据库中的历史订单数据来获取用户当前浏览商品的相关商品并进行推荐，解决了新用户由于没有历史购买数据而无法精准推荐商品的需求。

【技术实现步骤摘要】
新用户的商品推荐方法、装置、设备及存储介质
本专利技术涉及商品推荐
，尤其涉及一种新用户的商品推荐方法、装置、设备及存储介质。
技术介绍
随着电子商务网站的快速发展，推荐系统已经被广泛研究和应用。推荐系统通过提取分析用户的资料、行为、评分等信息，获得用户的喜好，来帮助电商找到特定的用户为其推荐可能购买的产品，增加商品的销售量。目前被广泛研究的推荐系统有的是采用基于内容的推荐算法、协同过滤推荐算法等。基于内容的推荐算法是通过用户购买过的产品的特征，为用户推荐与其相似的产品。协同过滤算法则是利用用户-产品评分矩阵，计算用户或产品之间的相似度，利用相似度较高的邻居对其他产品进行评分预测，并根据预测评分的高低为目标用户进行推荐。现有技术的商品推荐方法基本都是为已存在购买记录的消费者设计，而对于未进行过购买的消费者，现有技术的商品推荐方法并无法精准的对用户进行相关商品的推荐，现有技术缺乏有效的对新用户进行商品推荐的方法。因此，现有技术还有待于改进和发展。
技术实现思路
本专利技术的主要目的在于解决现有商品本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种新用户的商品推荐方法，其特征在于，所述商品推荐方法包括：/n从电商平台的数据库中获取包括有用户当前浏览商品的历史订单数据；/n通过所述历史订单数据获得用户当前浏览商品的相关商品；/n通过协同过滤算法计算得到不同的所述相关商品的推荐分值；/n根据所述推荐分值的大小对所述相关商品进行排序；/n在用户当前浏览商品的页面的推荐区域按照排序顺序依次展示所述相关商品。/n

【技术特征摘要】
1.一种新用户的商品推荐方法，其特征在于，所述商品推荐方法包括：
从电商平台的数据库中获取包括有用户当前浏览商品的历史订单数据；
通过所述历史订单数据获得用户当前浏览商品的相关商品；
通过协同过滤算法计算得到不同的所述相关商品的推荐分值；
根据所述推荐分值的大小对所述相关商品进行排序；
在用户当前浏览商品的页面的推荐区域按照排序顺序依次展示所述相关商品。


2.根据权利要求1所述的新用户的商品推荐方法，其特征在于，所述通过协同过滤算法计算得到不同的所述相关商品的推荐分值包括：
获取所述历史订单数据中不同订单号下所具有的全部商品信息；
以不同订单号下除用户当前浏览商品外还相同的商品作为相关商品；
对所有相关商品中完全相同的商品进行分组，并计算各组商品在所有相关商品中的比值；
以所述比值作为各组商品的推荐分值。


3.根据权利要求1所述的新用户的商品推荐方法，其特征在于，所述在用户当前浏览商品的页面的推荐区域按照排序顺序依次展示所述相关商品之后包括：
实时采集各个所述相关商品的点击次数，当一个所述相关商品的点击次数大于设置的第一值时，将点击次数超过所述第一值的所述相关商品的推荐分值增加第二值，并在用户当前浏览商品的页面的推荐区域重新对各个所述相关商品进行排序。


4.根据权利要求3所述的新用户的商品推荐方法，其特征在于，以用户当前浏览商品的页面的历史点击总次数除以历史点击总天数得到所述第一值。


5.根据权利要求3所述的新用户的商品推荐方法，其特征在于，按照所述相关商品的当前推荐分值*((所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：张倍源，许金灿，
申请(专利权)人：深圳马六甲网络科技有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44