本发明专利技术提供了一种商品推荐方法、装置、电子设备及可读存储介质，涉及电商搜索技术领域。在获取用户输入的搜索关键词之后，根据商品分词类别概率表和预先构建的贝叶斯网络，确定搜索关键词对应的目标类目信息。接着获取目标类目信息对应的商品列表，商品列表中包含与搜索关键词相关的多个推荐商品。最后可以基于推荐商品的销量情况，对多个推荐商品降序排序得到排序后的商品列表，并将排序后的商品列表推送给用户。这样基于商品分词类别概率表和贝叶斯网络得到目标类目信息，将目标类目信息对应的商品列表基于销量情况排序后推送给用户，保证了召回的结果与用户搜索条件的相关性，保证了用户体验。证了用户体验。证了用户体验。
【技术实现步骤摘要】
商品推荐方法、装置、电子设备及可读存储介质
[0001]本专利技术涉及电商搜索
，具体而言，涉及一种商品推荐方法、装置、电子设备及可读存储介质。
技术介绍
[0002]在电商时代，搜索是人们获取信息的重要途径，搜索query(查询关键词)与商品的title(名称)的相关性，决定了召回商品的准确性，是影响用户搜索体验的重要环节，然后在有些场景下，平台确实没有该商品，则会进行相关的商品推荐。
[0003]对于用户搜索结果的返回，当搜索无结果时，现有的一些平台通常会使用热销商品进行推荐，但有时候会出现推荐结果中的商品存在与用户输入的查询条件并不相关的情况，使得关键词的转化率较低，无法保证推荐的结果与用户查询关键词的相关性，降低了用户体验。
技术实现思路
[0004]本专利技术的目的在于提供一种商品推荐方法、装置、电子设备及可读存储介质，以改善现有技术存在的问题。
[0005]本专利技术的实施例可以这样实现：
[0006]第一方面，本专利技术提供一种商品推荐方法，包括：
[0007]获取用户输入的搜索关键词；
[0008]根据商品分词类别概率表和预先构建的贝叶斯网络，确定所述搜索关键词对应的目标类目信息；
[0009]获取所述目标类目信息对应的商品列表，所述商品列表中包含与所述搜索关键词相关的多个推荐商品；
[0010]基于所述推荐商品的销量情况，对所述多个推荐商品降序排序得到排序后的商品列表，并将所述排序后的商品列表推送给用户。
[0011]在可选的实施方式中，商品库中所有商品按照商品类别划分层级结构，所述层级结构的第一层为多个一级类目、第二层为多个二级类目、第三层为多个三级类目；所述目标类目信息对应所述多个三级类目中的任意一个；
[0012]所述根据商品分词类别概率表和预先构建的贝叶斯网络，确定所述搜索关键词所属的目标类目信息的步骤，包括：
[0013]将所述搜索关键词与所述商品分词类别概率表匹配，得到所述搜索关键词分别归属于每个三级类目的统计概率；所述商品分词类别概率表中包含了所述商品库中的每个商品分词属于各个三级类目的统计概率；
[0014]将所述搜索关键词输入所述贝叶斯网络，得到所述搜索关键词分别归属于所述各个三级类目的贝叶斯概率；
[0015]融合所述搜索关键词属于各个三级类目的统计概率和贝叶斯概率，得到所述搜索
关键词分别归属于所述各个三级类目的综合概率；
[0016]将所述搜索关键词对应的各个综合概率中最大值对应的三级类目作为所述目标类目信息。
[0017]在可选的实施方式中，所述基于所述推荐商品的销量情况，对所述多个推荐商品降序排序得到排序后的商品列表的步骤，包括：
[0018]分别统计每个所述推荐商品当前预设天数的销量情况；
[0019]利用指数时间衰减模型，基于所述销量情况分别计算每个所述推荐商品的销量评分；
[0020]根据所述销量评分，对所述多个推荐商品降序排序得到所述排序后的商品列表。
[0021]在可选的实施方式中，所述商品分词类别概率表通过以下方式得到：
[0022]获取所述商品库的商品标题信息和第三级分类信息；所述商品标题信息包含所述商品库中若干商品各自的商品标题，所述第三级分类信息中包含所述层级结构的第三层中的多个三级类目；
[0023]针对任意一个商品标题，对该商品标题进行分词处理，得到每个所述商品标题对应的多个商品分词；
[0024]统计每个所述商品分词分别归属于所述各个三级类目的统计概率，以得到商品分词类别概率表；其中，所述商品分词类别概率表中包含了每个所述商品分词分别出现在所述各个三级类目的分布情况。
[0025]在可选的实施方式中，所述统计每个所述商品分词分别归属于所述各个三级类目的统计概率的步骤，包括：
[0026]针对任意一个商品分词，统计该商品分词分别出现在所述各个三级类目的第一分布概率；所述第一分布概率表征所述商品分词出现在所述三级类目的次数与所述商品分词出现在全部三级类目的总次数的比值；
[0027]针对任意一个商品分词，统计该商品分词分别出现在所述各个三级类目的第二分布概率；所述第二分布概率表征在一个三级类目中所述商品分词出现的次数与该三级类目中所有商品分词出现的总次数之间的比值；
[0028]将所述第一分布概率与所述第二分布概率相乘，得到所述统计概率。
[0029]在可选的实施方式中，所述贝叶斯网络通过以下方式构建得到：
[0030]获取所述商品库的商品标题信息和第三级分类信息；所述商品标题信息包含所述商品库中若干商品各自的商品标题，所述第三级分类信息中包含所述层级结构的第三层中的多个三级类目；
[0031]针对任意一个商品标题，对该商品标题进行分词处理，得到每个所述商品标题对应的多个商品分词；
[0032]分别将每个所述商品分词作为所述贝叶斯网络中的词节点；
[0033]对于任意两个词节点，基于所述两个词节点间的信息熵确定所述两个词节点间的依赖关系；
[0034]分别将每个所述三级类目作为所述贝叶斯网络中的一个类别节点；
[0035]利用狄利克雷分布计算每个词节点与任意一个类别节点之间的贝叶斯概率以完成所述贝叶斯网络的构建。
[0036]第二方面，本专利技术提供一种商品推荐装置，包括：
[0037]获取模块，用于获取用户输入的搜索关键词；
[0038]处理模块，用于根据商品分词类别概率表和预先构建的贝叶斯网络，确定所述搜索关键词对应的目标类目信息；所述获取模块，还用于获取所述目标类目信息对应的商品列表，所述商品列表中包含与所述搜索关键词相关的多个推荐商品；
[0039]所述处理模块，还用于基于所述推荐商品的销量情况，对所述多个推荐商品降序排序得到排序后的商品列表，并将所述排序后的商品列表推送给用户。
[0040]在可选的实施方式中，商品库中所有商品按照商品类别划分层级结构，所述层级结构的第一层为多个一级类目、第二层为多个二级类目、第三层为多个三级类目；所述目标类目信息对应所述多个三级类目中的任意一个；所述处理模块，具体用于：
[0041]将所述搜索关键词与所述商品分词类别概率表匹配，得到所述搜索关键词分别归属于每个三级类目的统计概率；所述商品分词类别概率表中包含了所述商品库中的每个商品分词属于各个三级类目的统计概率；
[0042]将所述搜索关键词输入所述贝叶斯网络，得到所述搜索关键词分别归属于所述各个三级类目的贝叶斯概率；
[0043]融合所述搜索关键词属于各个三级类目的统计概率和贝叶斯概率，得到所述搜索关键词分别归属于所述各个三级类目的综合概率；
[0044]将所述搜索关键词对应的各个综合概率中最大值对应的三级类目作为所述目标类目信息。
[0045]第三方面，本专利技术提供一种电子设备，包括：存储器和处理器，所述存储器存储有所述处理器可执行的机器可读指令，当本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种商品推荐方法，其特征在于，包括：获取用户输入的搜索关键词；根据商品分词类别概率表和预先构建的贝叶斯网络，确定所述搜索关键词对应的目标类目信息；获取所述目标类目信息对应的商品列表，所述商品列表中包含与所述搜索关键词相关的多个推荐商品；基于所述推荐商品的销量情况，对所述多个推荐商品降序排序得到排序后的商品列表，并将所述排序后的商品列表推送给用户。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，商品库中所有商品按照商品类别划分层级结构，所述层级结构的第一层为多个一级类目、第二层为多个二级类目、第三层为多个三级类目；所述目标类目信息对应所述多个三级类目中的任意一个；所述根据商品分词类别概率表和预先构建的贝叶斯网络，确定所述搜索关键词所属的目标类目信息的步骤，包括：将所述搜索关键词与所述商品分词类别概率表匹配，得到所述搜索关键词分别归属于每个三级类目的统计概率；所述商品分词类别概率表中包含了所述商品库中的每个商品分词属于各个三级类目的统计概率；将所述搜索关键词输入所述贝叶斯网络，得到所述搜索关键词分别归属于所述各个三级类目的贝叶斯概率；融合所述搜索关键词属于各个三级类目的统计概率和贝叶斯概率，得到所述搜索关键词分别归属于所述各个三级类目的综合概率；将所述搜索关键词对应的各个综合概率中最大值对应的三级类目作为所述目标类目信息。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述推荐商品的销量情况，对所述多个推荐商品降序排序得到排序后的商品列表的步骤，包括：分别统计每个所述推荐商品当前预设天数的销量情况；利用指数时间衰减模型，基于所述销量情况分别计算每个所述推荐商品的销量评分；根据所述销量评分，对所述多个推荐商品降序排序得到所述排序后的商品列表。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述商品分词类别概率表通过以下方式得到：获取所述商品库的商品标题信息和第三级分类信息；所述商品标题信息包含所述商品库中若干商品各自的商品标题，所述第三级分类信息中包含所述层级结构的第三层中的多个三级类目；针对任意一个商品标题，对该商品标题进行分词处理，得到每个所述商品标题对应的多个商品分词；统计每个所述商品分词分别归属于所述各个三级类目的统计概率，以得到商品分词类别概率表；其中，所述商品分词类别概率表中包含了每个所述商品分词分别出现在所述各个三级类目的分布情况。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述统计每个所述商品分词分别归属于所述各个三级类目的统计概率的步骤，包括：
针对任意一个商品分词，统计该商品分词分别出现在所述各个三级类目的第一分布概率；所述第一分布概率表征所述商品分词出现在所述三级类目的次数与所述商品分词出现在全部三级类目的总次数的比值；针对任意一个商品分词，统计该商...
【专利技术属性】
技术研发人员：蔡江瑶，
申请(专利权)人：多点深圳数字科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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