商品推荐列表生成方法及其装置、设备、介质、产品制造方法及图纸

本申请涉及商品推荐列表生成方法及其装置、设备、介质、产品，所述方法包括：获取交互数据图，其以商品为节点，以任意两个节点各自的商品之间对应相同交互行为事件的共有用户数为该两个节点的边；获取商品信息图，其以商品为节点，以任意两个节点各自的商品之间的共有属性相对应的关联度为边；分别确定各个图中商品与商品之间的单图相似度矩阵，汇总所有单图相似度矩阵获得综合相似度矩阵；根据指定商品，从综合相似度矩阵中确定与该指定商品构成相似的商品，用于从商品候选库中提取出商品推荐列表。本申请能以较低的系统开销获得与指定商品相匹配的相似商品构成的商品推荐列表，执行效率更高，实现成本更低，适于在独立站点中部署。部署。部署。

Generation method of commodity recommendation list and its devices, equipment, media and products

【技术实现步骤摘要】
商品推荐列表生成方法及其装置、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生成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]电商平台中对商品进行推荐是一类高频应用，广泛服务于商品搜索、商品广告投放、商品筛选等应用场景，可以提升商品匹配效率，使商家用户的商品更易售出，也使消费者用户的需求更容易被满足。
[0003]传统的商品推荐方法，比如Item
‑
CF(Item Collaboration Filter，基于物品的协同过滤)算法，应用基于行为的召回策略，以用户的行为数据为基础，给用户推荐那些和他们之前喜欢的物品相似的物品。实践中，一旦用户的行为数据有限，便会出现数据稀疏的问题，或者，对于某些新上架的商品，由于缺乏用户行为数据而需要“冷启动”，对于这些情况，传统的商品推荐方法往往难以获得良好的表现，无法得到丰富和准确的推荐结果。
[0004]除此之外，传统的商品推荐方法常基于深度学习模型实现，依赖于海量的训练样本对其进行高系统开销的训练，因而，其制备效率低下，而制备成本则偏高。
[0005]传统的商品推荐方法，当其应用到基于独立站点的电商平台中时，由于独立站点一般用于实现单个线上店铺，各线上店铺之间的商品信息和用户行为数据并不互通，这种情况下，以上的缺点必然更为突出。
[0006]有鉴于此，本申请人另辟蹊径，探索实现商品推荐相对应的新思路，而提本申请。

技术实现思路

[0007]本申请的目的在于解决上述问题而提供一种商品推荐列表生成方法及其相应的装置、计算机设备、计算机可读存储介质、计算机程序产品、适应本申请的各个目的，采用如下技术方案：
[0008]一个方面，适应本申请的目的之一而提供一种商品推荐列表生成方法，包括如下步骤：
[0009]获取交互数据图，每个交互数据图以商品候选库中的商品为节点，以任意两个节点各自的商品之间对应相同交互行为事件的共有用户数为该两个节点的边；
[0010]获取商品信息图，每个商品信息图以商品候选库中的商品为节点，以任意两个节点各自的商品之间的共有属性相对应的关联度为边；
[0011]分别确定各个交互数据图和各个商品信息图中商品与商品之间的单图相似度矩阵，汇总所有单图相似度矩阵获得商品与商品之间的综合相似度矩阵；
[0012]根据指定商品，从综合相似度矩阵中确定与该指定商品构成相似的商品，从商品候选库中提取出商品推荐列表。
[0013]可选的，获取交互数据图，包括如下步骤：
[0014]获取所述商品候选库中的商品相对应的用户行为数据；
[0015]清洗所述用户行为数据获得交互行为数据，所述交互行为数据包括被访问的商品，访问该商品的用户、该用户触发的交互行为事件的行为类型，不同行为类型与同一预设业务流程的不同业务环节相对应；
[0016]根据所述交互行为数据，构造获得每种行为类型相对应的交互数据图。
[0017]可选的，根据所述交互行为数据，构造获得每种行为类型相对应的交互数据图，包括如下步骤：
[0018]确定待构造交互数据图的目标行为类型，筛选出该行为类型相对应的交互行为数据；
[0019]创建目标行为类型相对应的交互数据图，在其中建立所述商品候选库中的商品相对应的节点；
[0020]根据筛选出的交互行为数据，统计任意两个商品相对应的交互行为数据中的共有用户数，将该共有用户数确定为该两个商品相对应的节点的边。
[0021]可选的，获取商品信息图，包括如下步骤：
[0022]获取所述商品候选库中的商品相对应的多类商品属性数据；
[0023]针对其中共有属性唯一的各类商品属性数据，构造获得其相对应的商品信息图，每个商品信息图以商品候选库中的商品为节点，以任意两个节点各自的商品之间的共有属性是否相同而对应以二值化数值表示该两个节点的关联度，以所述关联度为该两个节点的边；
[0024]针对其中包含多个共有属性的各类商品属性数据，构造获得其相对应的商品信息图，每个商品信息图以商品候选库中的商品为节点，以任意两个节点各自的商品之间的共有属性的重合数及所述共有属性相对应的属性值的重合数的和值作为关联度，以所述关联度为该两个节点的边。
[0025]可选的，分别确定各个交互数据图和各个商品信息图中商品与商品之间的单图相似度矩阵，汇总所有单图相似度矩阵获得商品与商品之间的综合相似度矩阵，包括如下步骤：
[0026]将每个交互数据图和每个商品信息图映射到高维信息矩阵空间，获得相应的各个高维信息矩阵；
[0027]对每个高维信息矩阵进行非负矩阵分解，得到基矩阵和系数矩阵；
[0028]将每个高维信息矩阵对应的基矩阵和系数矩阵重构为单图相似度矩阵；
[0029]将各个单图相似度矩阵加权求和以汇总获得综合相似度矩阵。
[0030]可选的，根据指定商品，从综合相似度矩阵中确定与该指定商品构成相似的商品，从商品候选库中提取出商品推荐列表，包括如下步骤：
[0031]响应终端设备提交的商品匹配请求，获取该请求相对应的指定商品；
[0032]从所述综合相似度矩阵中查询获取该指定商品相对应的行向量，从该行向量中筛选出相似度数值高于预设阈值的商品作为目标商品，该行向量中每个维度的相似度数值对应所述商品候选库中的一个商品；
[0033]从所述商品候选库中调用所述目标商品相对应的商品信息，根据所述目标商品的商品信息构造出商品推荐列表；
[0034]将所述商品推荐列表推送至所述终端设备。
[0035]可选的，所述预设业务流程为商品交易流程，其包含如下多个业务环节：商品浏览的环节、将商品添加至购物车的环节、执行创建商品订单的环节、支付商品订单的环节。
[0036]另一方面，适应本申请的目的之一而提供一种商品推荐列表生成装置，包括第一获取模块、第二获取模块、相似运算模块，以及商品召回模块，其中：所述第一获取模块，用于获取交互数据图，每个交互数据图以商品候选库中的商品为节点，以任意两个节点各自的商品之间对应相同交互行为事件的共有用户数为该两个节点的边；所述第二获取模块，用于获取商品信息图，每个商品信息图以商品候选库中的商品为节点，以任意两个节点各自的商品之间的共有属性相对应的关联度为边；所述相似运算模块，用于分别确定各个交互数据图和各个商品信息图中商品与商品之间的单图相似度矩阵，汇总所有单图相似度矩阵获得商品与商品之间的综合相似度矩阵；所述商品召回模块，用于根据指定商品，从综合相似度矩阵中确定与该指定商品构成相似的商品，从商品候选库中提取出商品推荐列表。
[0037]可选的，所述第一获取模块，包括：数据获取子模块，用于获取所述商品候选库中的商品相对应的用户行为数据；数据清洗子模块，用于清洗所述用户行为数据获得交互行为数据，所述交互行为数据包括被访问的商品，访问该商品的用户、该用户触发本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种商品推荐列表生成方法，其特征在于，包括如下步骤：获取交互数据图，每个交互数据图以商品候选库中的商品为节点，以任意两个节点各自的商品之间对应相同交互行为事件的共有用户数为该两个节点的边；获取商品信息图，每个商品信息图以商品候选库中的商品为节点，以任意两个节点各自的商品之间的共有属性相对应的关联度为边；分别确定各个交互数据图和各个商品信息图中商品与商品之间的单图相似度矩阵，汇总所有单图相似度矩阵获得商品与商品之间的综合相似度矩阵；根据指定商品，从综合相似度矩阵中确定与该指定商品构成相似的商品，从商品候选库中提取出商品推荐列表。2.根据权利要求1所述的商品推荐列表生成方法，其特征在于，获取交互数据图，包括如下步骤：获取所述商品候选库中的商品相对应的用户行为数据；清洗所述用户行为数据获得交互行为数据，所述交互行为数据包括被访问的商品，访问该商品的用户、该用户触发的交互行为事件的行为类型，不同行为类型与同一预设业务流程的不同业务环节相对应；根据所述交互行为数据，构造获得每种行为类型相对应的交互数据图。3.根据权利要求2所述的商品推荐列表生成方法，其特征在于，根据所述交互行为数据，构造获得每种行为类型相对应的交互数据图，包括如下步骤：确定待构造交互数据图的目标行为类型，筛选出该行为类型相对应的交互行为数据；创建目标行为类型相对应的交互数据图，在其中建立所述商品候选库中的商品相对应的节点；根据筛选出的交互行为数据，统计任意两个商品相对应的交互行为数据中的共有用户数，将该共有用户数确定为该两个商品相对应的节点的边。4.根据权利要求1所述的商品推荐列表生成方法，其特征在于，获取商品信息图，包括如下步骤：获取所述商品候选库中的商品相对应的多类商品属性数据；针对其中共有属性唯一的各类商品属性数据，构造获得其相对应的商品信息图，每个商品信息图以商品候选库中的商品为节点，以任意两个节点各自的商品之间的共有属性是否相同而对应以二值化数值表示该两个节点的关联度，以所述关联度为该两个节点的边；针对其中包含多个共有属性的各类商品属性数据，构造获得其相对应的商品信息图，每个商品信息图以商品候选库中的商品为节点，以任意两个节点各自的商品之间的共有属性的重合数及所述共有属性相对应的属性值的重合数的和值作为关联度，以所述关联度为该两个节点的边。5.根据权利要求1所述的商品推荐列表生成方法，其特征在于，分别确定各个交互数据图和各个商品信息图中商品与商品之间的单图相...

【专利技术属性】
技术研发人员：冯一丁，
申请(专利权)人：广州欢聚时代信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：