【技术实现步骤摘要】
商品推荐列表更新方法及其装置、设备、介质、产品
[0001]本申请涉及电商信息
，尤其涉及一种商品推荐列表更新方法及其相应的装置、计算机设备、计算机可读存储介质，以及计算机程序产品。
技术介绍
[0002]电商平台中，特别是基于独立站的电商平台，每个独立站通常运行一个线上店铺的实例，针对该线上店铺常需制定商品推荐列表用于实施商品推荐。实践中，出于丰富电商平台服务功能的需要，既允许商家用户设置多个商品推荐列表，也允许其向商品推荐列表中添加新增商品对象实现个性化自定义，久而久之，独立站中的商品推荐列表的构造越来越复杂，导致诸多商品对象无法统一到相同数据基础进行关于商品流行趋势的分析，进一步导致无法依据商品推荐列表做出有效的商品推荐，严重影响线上店铺的运营成效。
[0003]由此可见，维护好商品推荐列表的更新，不仅需要维持所发布的新增商品对象与商品推荐列表的正确匹配，而且考虑如何使新增商品对象实现冷启动而获得与其他原有商品对象在相同数据基础上分析流行趋势以实现有效的商品推荐决策的问题，针对这些问题，业内多有探索，但各...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种商品推荐列表更新方法，其特征在于，包括如下步骤：向商品推荐列表添加新增商品对象，该新增商品对象的品类属于由该商品推荐列表中的原有商品对象的品类所共同限定的品类涵盖范围；采用预建模的操作意向推理模型确定出所述新增商品对象分别关联于预设用户群中的每个用户而相应预测的业务操作等级，每种业务操作等级对应同一业务流程中的单个业务环节，且按照业务先后匹配有渐增的权重分值，所述用户群为该模型所赖以建模的数据集的样本数据的来源用户的集合；针对所述新增商品对象，对所述用户群的各个用户的业务操作等级相对应的权重分值进行统计，计算出预定的目标业务操作等级所对应的部分用户相对应的权重分值的总和与全量用户相对应的权重分值的总和之比，获得所述新增商品对象的流行度；根据所述流行度对商品推荐列表中的全部商品对象进行重新排序以实现商品推荐列表的更新，其中，所述原有商品对象的流行度已预先确定。2.根据权利要求1所述的商品推荐列表更新方法，其特征在于，向商品推荐列表添加新增商品对象，该新增商品对象的品类属于由该商品推荐列表中的原有商品对象的品类所共同限定的品类涵盖范围，包括如下步骤：接收商品推荐列表更新指令，获取该指令相对应的商品集合，该商品集合包含一个或多个新增商品对象；获取原有存在的所述商品推荐列表，其包含多个原有已存在的商品对象，即原有商品对象，每个原有商品对象均标注有预设的多级品类体系中的末级品类；根据所述商品推荐列表内所有原有商品对象的品类关联确定该商品推荐列表的品类涵盖范围，该品类涵盖范围包含对多级品类体系中的所有各级内所有品类的全部覆盖和仅对其中一级内其中一个品类的单一覆盖两种情况中任意一种；判断每个新增商品对象的品类是否属于所述品类涵盖范围，将属于该品类覆盖范围的新增商品对象添加至该商品推荐列表中，获得最新的商品推荐列表。3.根据权利要求2所述的商品推荐列表更新方法，其特征在于，根据所述商品推荐列表内所有原有商品对象的品类关联确定该商品推荐列表的品类涵盖范围，包括如下步骤：以末级品类为聚类单位，对所述商品推荐列表中的原有商品对象进行分类汇总，统计出各个末级品类相对应的原有商品对象总数相对于商品推荐列表中原有商品对象总量之比作为该末级品类相对应的频度；确定出频度为最高值且大于预设频度阈值的末级品类，作为该商品推荐列表的主品类，根据该主品类确定所述商品推荐列表的品类覆盖范围仅包含属于该主品类的商品对象；当无法确定出所述主品类时，沿所述多级品类体系逐级回溯，按照所述末级品类的相同方式在相应级的各个品类中确定出所述的主品类；当沿多级品类体系回溯至最顶级仍无法确定出所述的主品类时，确定所述商品推荐列表的品类覆盖范围包含对多级品类体系中的所有各级内所有品类的全部覆盖。4.根据权利要求1所述的商品推荐列表更新方法，其特征在于，向商品推荐列表添加新增商品对象的步骤之前，包括如下步骤：响应定时任务，获取所述商品推荐列表，将其中包含的商品对象视为原有商品对象；
构造数据集，该数据集包含多个样本数据，每个样本数据包括对所述商品推荐列表中的一个原有商品对象施加操作的来源用户的特征信息、被施加操作的原有商品对象的特征信息，以及所施加操作相对应的业务操作等级；采用所述数据集中的样本数据对所述操作意向推理模型进行建模，其中，样本数据的来源用户的特征信息和原有商品对象的特征信息作为输入，样本数据中的业务操作等级作为监督模型输出的标签；采用完成建模的操作意向推理模型预测所述商品...
【专利技术属性】
技术研发人员：李露，
申请(专利权)人：广州华多网络科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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