一种获得推荐表单的方法、装置及电子设备制造方法及图纸

一种获得推荐表单的方法、装置及电子设备，该方法包括：从用户端发送的输入信息中提取出类别属性关键字，并获得所述用户端的地址信息以及行为画像，基于所述地址信息从候选商户推荐列表中筛选出具有所述类别属性关键字对应的所有候选商户，基于所述行为画像以及所述候选商户对应的商品评价信息对所有的候选商户进行评分，获得所述候选商户分别对应的评分值，基于所述评分值生成所述候选商户对应的目标推荐表单，并将所述目标推荐表单发送至用户端。通过上述的方法，能够实现基于用户端的位置信息实时的向用户端推荐符合用户端的行为画像的目标推荐表单或者与用户端输入信息中的类别属性关键字一致的目标推荐表单。中的类别属性关键字一致的目标推荐表单。中的类别属性关键字一致的目标推荐表单。

【技术实现步骤摘要】
一种获得推荐表单的方法、装置及电子设备


[0001]本申请涉及大数据推荐
，尤其涉及一种获得推荐表单的方法、装置及电子设备。

技术介绍

[0002]随着数据经济时代的来临，为了实现商户的产品与用户需求的精确匹配，引入了一种针对用户需求的商户推荐算法，该算法采用的方法是收集用户的用户标签以及商户的商户标签，用户标签记录了该用户在用户端搜索的食品类型名称、服饰类型名称以及物品名称，商户标签记录了该商户的产品类型名称、商户名称，将用户在用户端进行搜索的名称作为用户标签，当该用户标签与商户标签一致时，服务器会基于与用户标签一致的商户标签对应的所有商户生成商户推荐表单，并将商户推荐表单推送至用户端，从而实现商户的产品与用户的需求之间的精确匹配。
[0003]具体的，服务器采用上述描述的一种针对用户需求的商户推荐算法将商户推送至用户端的过程如下：
[0004]用户A在用户端上搜索的名称为火锅，服务器接收到用户的用户标签为火锅后，服务器会匹配出商户标签为火锅的商户，商户标签为火锅的商户有：商户1、商户2、商户3、商户4，将匹配出的所有商户进行随机排列后生成商户推荐表单，并将该推荐表单推送至用户A的用户端，当商户1的位置距离用户端的位置较远、商户2的其他用户对商户2的评价为服务差、环境差、性价比低时，商户1与商户2对于用户A来说为无效商户的概率很高，但是，商户推荐表单中仍旧会保留商户1与商户2，此时造成商户推荐表单中掺杂大量无效商户，导致推荐至用户的商户推荐表单的准确性不高。

技术实现思路

[0005]本申请提供了一种获得推荐表单的方法、装置及电子设备，通过用户端地址信息将与用户端的行为画像一致的商户进行排序后发送至用户端以及将与用户端的输入信息中的类别属性关键字所属的商户进行排序后推荐至用户端，实现商户的产品与用户端的需求的成功对接，提高了推荐至用户端的商户表单的准确性。
[0006]第一方面，本申请提供了一种获得推荐表单的方法，所述方法包括：
[0007]从用户端发送的输入信息中提取出类别属性关键字，并获得所述用户端的地址信息以及行为画像，其中，所述行为画像是基于用户访问的所有商户生成的访问信息以及访问内容；
[0008]基于所述地址信息从候选商户推荐列表中筛选出具有所述类别属性关键字对应的所有候选商户；
[0009]基于所述行为画像以及所述候选商户对应的商品评价信息对所有的候选商户进行评分，获得所述候选商户分别对应的评分值；
[0010]基于所述评分值生成所述候选商户对应的目标推荐表单，并将所述目标推荐表单
发送至用户端。
[0011]在一种可能的设计中，从用户端发送的输入信息中提取出类别属性关键字之前，包括：
[0012]获得第一列表，基于预设模型将所述第一列表转化为第一商户向量列表，其中，所述第一列表为基于每个用户端与所述用户端已访问商户的关联关系生成的列表；
[0013]获得根据用户端未访问的商户生成的第二商户向量列表，计算出所述第一商户向量列表中各个第一商户向量与所述第二商户向量列表中的各个第二商户向量之间的相似度值；
[0014]基于预设范围之内的相似度值对应的所有商户生成候选商户列表；
[0015]计算出所述候选商户列表中每个候选商户对应的访问概率值，并基于所述访问概率值的排列顺序对应的候选商户生成候选商户推荐列表。
[0016]在一种可能的设计中，获得所述用户端的地址信息，包括：
[0017]获取所述用户端对应的WiFi接入点的地理位置信息，将所述WiFi接入点的地理位置信息作为用户端的地址信息；或
[0018]获取用户端对应的身份标识，基于所述身份标识访问所述用户端所属的电信运营商网络平台，获得所述用户端的地址信息。
[0019]在一种可能的设计中，获得所述用户端的行为画像，包括：
[0020]从所述用户端通信连接的网络平台中提取出所述用户端的基本信息、网络消费信息、输入网络中的关键词信息；
[0021]将所述基本信息、所述网络消费信息、所述关键词信息进行分类，生成所述用户端对应的行为画像。
[0022]在一种可能的设计中，基于所述地址信息从候选商户推荐列表中筛选出具有所述类别属性关键字对应的所有候选商户，包括：
[0023]获得所述候选商户推荐列表中每个候选商户对应的商户地址信息；
[0024]从所有的商户地址信息中筛选出与所述用户端的地址信息在预设距离内对应的候选商户集；
[0025]根据所述类别属性关键字从所述候选商户集中确定出所述类别属性关键字对应的所有候选商户。
[0026]在一种可能的设计中，基于所述行为画像以及所述候选商户对应的商品评价信息对所有的候选商户进行评分，获得所述候选商户分别对应的评分值，包括：
[0027]提取出所述行为画像中与所述候选商户的相关的商户名称、商户产品信息以及所述商品评价信息中的评价类型、评价描述信息；
[0028]计算出所述商户名称、所述商户产品信息与所述评价描述信息之间的语义相似度值；
[0029]基于所述语义相似度值以及所述评价类型进行加权计算，获得每个候选商户对应的评分值。
[0030]在一种可能的设计中，基于所述评分值生成所述候选商户对应的目标推荐表单，包括：
[0031]将所述评分值按照预设排列顺序进行排列，获得按照所述排列顺序进行排列的所
有候选商户；
[0032]将按照所述排列顺序进行排列的所有候选商户作为所述候选商户对应的目标推荐表单。
[0033]在一种可能的设计中，获得第一列表，包括：
[0034]获得所有用户端以及每个用户端已访问的商户；
[0035]将在第一预设时间内访问商户的数量为1的用户端以及所述用户端已访问的商户删除，获得初始列表；
[0036]删除所述初始列表中用户端在第二预设时间内已访问商户中的重复商户，获得所述第一列表。
[0037]在一种可能的设计中，基于预设模型将所述第一列表转化为第一商户向量列表，包括：
[0038]基于所述第一列表中的每个用户端已访问的商户对应的时间序列，生成每个用户端已访问商户对应的第一商户序列；
[0039]基于每个用户端对应的第一商户序列生成所述第一列表对应的商户无向图；
[0040]记录在所述商户无向图中随机游走的多个序列，将所述多个序列对应的第二商户序列输入预设模型中，获得所述第二商户序列对应的第一商户向量列表。
[0041]在一种可能的设计中，获得根据用户端未访问的商户生成的第二商户向量列表，计算出所述第一商户向量列表中各个第一商户向量与所述第二商户向量列表中的各个第二商户向量之间的相似度值，包括：
[0042]分别计算每个第一商户向量与各个第二商户向量之间的相似度值；
[0043]获得第一商户向量列表中每个第一商户向量与所述第二商户向量列表中的各个第二商户向量之间的相似度值。<本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种获得推荐表单的方法，其特征在于，包括：从用户端发送的输入信息中提取出类别属性关键字，并获得所述用户端的地址信息以及行为画像，其中，所述行为画像是基于用户访问的所有商户生成的访问信息以及访问内容；基于所述地址信息从候选商户推荐列表中筛选出具有所述类别属性关键字对应的所有候选商户；基于所述行为画像以及所述候选商户对应的商品评价信息对所有的候选商户进行评分，获得所述候选商户分别对应的评分值；基于所述评分值生成所述候选商户对应的目标推荐表单，并将所述目标推荐表单发送至用户端。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，从用户端发送的输入信息中提取出类别属性关键字之前，包括：获得第一列表，基于预设模型将所述第一列表转化为第一商户向量列表，其中，所述第一列表为基于每个用户端与所述用户端已访问商户的关联关系生成的列表；获得根据用户端未访问的商户生成的第二商户向量列表，计算出所述第一商户向量列表中各个第一商户向量与所述第二商户向量列表中的各个第二商户向量之间的相似度值；基于预设范围之内的相似度值对应的所有商户生成候选商户列表；计算出所述候选商户列表中每个候选商户对应的访问概率值，并基于所述访问概率值的排列顺序对应的候选商户生成候选商户推荐列表。3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，获得所述用户端的地址信息，包括：获取所述用户端对应的WiFi接入点的地理位置信息，将所述WiFi接入点的地理位置信息作为用户端的地址信息；或获取用户端对应的身份标识，基于所述身份标识访问所述用户端所属的电信运营商网络平台，获得所述用户端的地址信息。4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，获得所述用户端的行为画像，包括：从所述用户端通信连接的网络平台中提取出所述用户端的基本信息、网络消费信息、输入网络中的关键词信息；将所述基本信息、所述网络消费信息、所述关键词信息进行分类，生成所述用户端对应的行为画像。5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述地址信息从候选商户推荐列表中筛选出具有所述类别属性关键字对应的所有候选商户，包括：获得所述候选商户推荐列表中每个候选商户对应的商户地址信息；从所有的商户地址信息中筛选出与所述用户端的地址信息在预设距离内对应的候选商户集；根据所述类别属性关键字从所述候选商户集中确定出所述类别属性关键字对应的所有候选商户。6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述行为画像以及所述候选商户对应的商品评价信息对所有的候选商户进行评分，获得所述候选商户分别对应的评分值，包括：提取出所述行为画像中与所述候选商户的相关的商户名称、商户产品信息以及所述商
品评价信息中的评价类型、评价描述信息；计算出所述商户名称、所述商户产品信息与所述评价描述信息之间的语义相似度值；基于所述语义相似度值以及所述评价类型进行加权计算，获得每个候选商户对应的评分值。7.如权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述评分值生成所述候选商户对应的目标推荐表单，包括：将所述评分值按照预设排列顺序进行排列，获得按照所述排列顺序进行排列的所有候选商户；将按照所述排列顺序进行排列的所有候选商户作为所述候选商户对应的目标推荐表单。8.如权利要求2所述的方法，其特征在于，获得第一列表，包括：获得所有用户端以及每个用户...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈琳莉，宁一鉴，冯静，刘冬寅，张可人，
申请(专利权)人：中国电信股份有限公司，
类型：发明
国别省市：