本发明专利技术提供的一种商品推荐方法、系统、设备及介质，方法包括以下步骤：获取用户消费记录，从消费记录中提取得到商品评价数据；根据商品评价数据构建候选商品的评分矩阵；根据评分矩阵计算得到用户相似度以及商品相似度；根据用户相似度以及商品相似度生成相似性索引；根据相似性索引以及评分矩阵中商品的分值生成商品推荐序列，根据商品推荐序列确定目标推荐商品，方案采用协同过滤的筛选方式，能够避免发生单一维度的筛选而计算过程过拟合最后导致输出结果不理想，可用结果较少的情况，方案不仅能够实现针对不同用户的喜好进行合理推荐，还有效地提高了商品推荐的准确性，可广泛应用于数据处理技术领域。泛应用于数据处理技术领域。泛应用于数据处理技术领域。
【技术实现步骤摘要】
一种商品推荐方法、系统、设备及介质
[0001]本专利技术涉及数据处理
，尤其是一种商品推荐方法、系统、设备及存储介质。
技术介绍
[0002]随着信息技术和互联网的发展，人们逐渐从信息匮乏的时代走入了信息过载的时代。在这个时代，无论是信息消费者还是生产者都遇到了很大的挑战，为了解决这样的问题，逐步演化得到了推荐系统。在相关技术中，进行商品推荐的核心是计算用户相似度和商品相似度，计算相似度依赖于用户对商品的评分情况；相关技术的计算评分的方式，是依据用户对商品的浏览时长，点击，曝光等行为数据，来做给商品打分，或者直接评分。但是，相关技术中仅仅基于评分进行推荐的方式存在着一定的缺陷或不足，例如在商品拍卖的场景中，商品会有拍卖结束的情况，也就是说很多商品被浏览的次数很少，但很快就被拍卖出去了。这样就导致了实际很多用户喜欢的商品，但评分很低，在时间较短卖出的情况下也难得到评分；如果按传统的方式继续计算相似度，最后很多优质的商品就无法被推荐给目标用户；换言之，现有技术中推荐方法或方式因相似度计算过程的局限性导致推荐结果不够理想，准确率低。
技术实现思路
[0003]有鉴于此，为至少部分解决上述技术问题之一，本专利技术实施例目的在于提供一种准确率率更高，能够准确预测用户喜好的商品推荐方法；与此同时，本申请技术方案还提供能够对应实现该方法的系统、设备及计算机可读写的存储介质。
[0004]一方面，本申请技术方案提供了一种商品推荐方法，方法包括以下步骤：
[0005]获取用户消费记录，从所述消费记录中提取得到商品评价数据；
[0006]根据所述商品评价数据构建候选商品的评分矩阵；
[0007]根据所述评分矩阵计算得到用户相似度以及商品相似度；
[0008]根据所述用户相似度以及所述商品相似度生成相似性索引；
[0009]根据所述相似性索引以及所述评分矩阵中商品的分值生成商品推荐序列，根据所述商品推荐序列确定目标推荐商品。
[0010]在本申请方案的一种可行的实施例中，所述根据所述商品评价数据构建候选商品的评分矩阵这一步骤，包括：
[0011]根据所述商品评价数据生成商品评价分值，对所述商品评价分值进行归一化处理；
[0012]将归一化处理后的所述商品评价分值作为矩阵元素构建得到所述评分矩阵。
[0013]在本申请方案的一种可行的实施例中，在根据所述商品评价数据构建候选商品的评分矩阵这一步骤之后，所述商品推荐方法还包括：
[0014]从所述用户消费记录中提取得到用户行为数据；
[0015]根据所述用户行为确定商品曝光度，根据所述商品曝光度对所述评分矩阵中的分值进行更新。
[0016]在本申请方案的一种可行的实施例中，所述根据所述用户相似度以及所述商品相似度生成相似性索引这一步骤，包括：
[0017]根据用户信息生成第一主键，根据商品信息生成第一数值；
[0018]根据所述主键生成第一字符串，根据所述第一数值生成第二字符串；
[0019]根据所述用户相似度确定所述第一字符串的用户索引；
[0020]根据所述商品相似度确定所述第二字符串的商品索引。
[0021]在本申请方案的一种可行的实施例中，所述根据所述相似性索引以及所述评分矩阵中商品的分值生成商品推荐序列，根据所述商品推荐序列确定目标推荐商品这一步骤，包括：
[0022]确定待推荐目标，根据所述待推荐目标对所述第一字符串进行匹配，确定第一目标字符串，根据所述待推荐目标对所述第二字符串进行匹配，确定第二目标字符串；
[0023]获取所述第一目标字符串中的第一主键通过用户相似度确定推荐用户；
[0024]根据所述推荐用户从所述第二目标字符串中确定若干所述目标推荐商品，根据若干所述目标推荐商品构建得到候选推荐列表。
[0025]在本申请方案的一种可行的实施例中，在根据若干所述目标推荐商品构建得到候选推荐列表之后，所述方法包括：
[0026]将所述候选推荐列表输入至排序模型，通过所述排序模型对所述候选推荐列表中的目标推荐商品进行逻辑回归得到候选序列；
[0027]确定所述候选序列的准确率大于预设准确率阈值，输出所述候选序列为商品推荐序列。
[0028]在本申请方案的一种可行的实施例中，所述目标推荐商品包括新入库商品以及历史商品，在获取用户消费记录，从所述消费记录中提取得到商品评价数据这一步骤之后，所述方法还包括：
[0029]获取新入库商品；
[0030]确定所述新入库商品的商品属性，根据所述商品属性进行匹配得到至少一个所述历史商品；
[0031]根据所述历史商品的商品评价数据确定所述新入库商品的预测评价数据，根据所述预测评价数据更新所述评分矩阵。
[0032]另一方面，本申请技术方案还提供了一种商品推荐系统，包括：
[0033]消费数据获取单元，用于获取用户消费记录，从所述消费记录中提取得到商品评价数据；
[0034]消费数据处理单元，用于根据所述商品评价数据构建候选商品的评分矩阵；并根据所述评分矩阵计算得到用户相似度以及商品相似度；根据所述用户相似度以及所述商品相似度生成相似性索引；
[0035]目标商品推荐单元，用于根据所述相似性索引以及所述评分矩阵中商品的分值生成商品推荐序列，根据所述商品推荐序列确定目标推荐商品。
[0036]另一方面，本专利技术的技术方案还提供一种商品推荐设备，其包括：
[0037]至少一个处理器；
[0038]至少一个存储器，用于存储至少一个程序；
[0039]当至少一个程序被至少一个处理器执行，使得至少一个处理器运行如前面所述的一种商品推荐方法。
[0040]另一方面，本专利技术的技术方案还提供了一种存储介质，其中存储有处理器可执行的程序，处理器可执行的程序在由处理器执行时用于运行如前面所述的一种商品推荐方法。
[0041]本专利技术的优点和有益效果将在下面的描述中部分给出，其他部分可以通过本专利技术的具体实施方式了解得到：
[0042]本申请的技术方案首先获取商品的评价数据，并根据评价数据构建得到商品的评分矩阵，根据这一评分矩阵进行用户相似度以及商品相似度的协同过滤，以得到商品的相似度索引，最后可以根据索引以及商品的分值确定目标推荐商品，方案采用协同过滤的筛选方式，能够有效避免单一维度的筛选而计算过程过拟合最后导致输出结果不理想，可用结果较少的情况，方案不仅能够实现针对不同用户的喜好进行合理推荐，还有效地提高了商品推荐的准确性。
附图说明
[0043]为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0044]图1是本专利技术实施例中提供的一种商品推荐方法的步骤流程图；
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【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种商品推荐方法，其特征在于，方法包括以下步骤：获取用户消费记录，从所述消费记录中提取得到商品评价数据；根据所述商品评价数据构建候选商品的评分矩阵；根据所述评分矩阵计算得到用户相似度以及商品相似度；根据所述用户相似度以及所述商品相似度生成相似性索引；根据所述相似性索引以及所述评分矩阵中商品的分值生成商品推荐序列，根据所述商品推荐序列确定目标推荐商品。2.根据权利要求1所述的一种商品推荐方法，其特征在于，所述根据所述商品评价数据构建候选商品的评分矩阵这一步骤，包括：根据所述商品评价数据生成商品评价分值，对所述商品评价分值进行归一化处理；将归一化处理后的所述商品评价分值作为矩阵元素构建得到所述评分矩阵。3.根据权利要求1所述的一种商品推荐方法，其特征在于，在根据所述商品评价数据构建候选商品的评分矩阵这一步骤之后，所述商品推荐方法还包括：从所述用户消费记录中提取得到用户行为数据；根据所述用户行为确定商品曝光度，根据所述商品曝光度对所述评分矩阵中的分值进行更新。4.根据权利要求1所述的一种商品推荐方法，其特征在于，所述相似性索引包括用户索引以及商品索引，所述根据所述用户相似度以及所述商品相似度生成相似性索引这一步骤，包括：根据用户信息生成第一主键，根据商品信息生成第一数值；根据所述第一主键生成第一字符串，根据所述第一数值生成第二字符串；根据所述用户相似度确定所述第一字符串的用户索引；根据所述商品相似度确定所述第二字符串的商品索引。5.根据权利要求4所述的一种商品推荐方法，其特征在于，所述根据所述相似性索引以及所述评分矩阵中商品的分值生成商品推荐序列，根据所述商品推荐序列确定目标推荐商品这一步骤，包括：确定待推荐目标，根据所述待推荐目标对所述第一字符串进行匹配，确定第一目标字符串，根据所述待推荐目标对所述第二字符串进行匹配，确定第二目标字符串；获取所述第一目标字符串中的第一主键通过用户相似度确定推荐用户；根据所述推荐用户从所述第二目标字符串...
【专利技术属性】
技术研发人员：莫伦冰，黄荣发，王毅，莫伦辉，李光斌，
申请(专利权)人：广州伊智信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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