一种无主观意识的电商推荐方法技术

本发明专利技术公开了一种无主观意识的电商推荐方法，涉及电商推荐方法技术领域。本发明专利技术包括如下步骤：首次进入系统，于商品展示端以满屏商品海报图类似于卡片的形式展示商品信息；用户使用右滑将商品添加进愿望单，左滑删除商品，滑动动作后出现后续展示商品，通过点击下部一键加购触件，将商品添加进购物车；平台基于用户每次添加心愿单、删除、加购的操作；对于被操作具有相同维度、标签数据的近似或相同数据商品的用户数据进行用户模型构建。本发明专利技术使用卡片式交互设计，将用户的浏览体验简单化沉浸化，通过此方法实现无主观意识的商品浏览过程，能大大增加用户留存率与平均浏览量，提升了商品推荐的效率，提升了交互方式的沉浸感。提升了交互方式的沉浸感。提升了交互方式的沉浸感。

【技术实现步骤摘要】
一种无主观意识的电商推荐方法


[0001]本专利技术属于电商推荐方法
，特别是涉及一种无主观意识的电商推荐方法。

技术介绍

[0002]现有的电商推荐方法，主流的推荐算法包括以下两种：基于用户浏览记录搜索行为进行相关推荐以及根据购物车、收藏商品、已购商品进行推荐。其本质上位基于用户行为与基本商品的推荐算法；其中，基于用户的推荐算法为：寻找与目标用户兴趣相似的用户，找到相似用户喜好的商品，推荐给此用户；基于商品的推荐算法为：基于用户对某商品的兴趣程度，找出与之相近似度最大的商品，推荐给此用户。
[0003]针对现有的电商推荐技术实现的方案，目前常见的推荐技术的实现方案与上述用户与商品行为的聚合，同时将其用瀑布流的形式展现在用户推荐列表，推荐方式以商品为客观主体，提取商品特征与用户特征，搭建物品属性模型与人物属性模型；在进行用户推荐时，将寻找相似度较大的内容进行匹配。其主要展现方式为瀑布流或动态流等行为，持续触发推荐算法，给用户一种“滑之不尽”的感觉。
[0004]现有的电商推荐方法具有以下问题：1、物品属性维度的局限性：传统本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种无主观意识的电商推荐方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、首次进入系统，于商品展示端以满屏商品海报图类似于卡片的形式展示商品信息，商品信息包括商品名称、价格、数量数据；S2、用户使用右滑将商品添加进愿望单，左滑删除商品，滑动动作后出现后续展示商品，以同种方式进行商品海报图形式的展示；用户可通过点击下部一键加购触件，将商品添加进购物车；S3、平台基于用户每次添加心愿单、删除、加购的操作，将被操作商品具有相同维度、标签数据的近似或相同数据商品与用户相关联进行推荐；S4、对于被操作具有相同维度、标签数据的近似或相同数据商品的...

【专利技术属性】
技术研发人员：王文斌，沙涛，
申请(专利权)人：适享智能科技苏州有限公司，
类型：发明
国别省市：