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采用AI和大数据分析的电商内容推荐方法及系统技术方案

技术编号:35270715 阅读:15 留言:0更新日期:2022-10-19 10:41
本申请公开了一种采用AI和大数据分析的电商内容推荐方法及系统,通过从电商意图热力图中获取满足预设条件的目标电商意图,基于目标电商意图从热点电商板块中获取对应的热点电商需求数据,并基于热点电商需求数据从热点电商板块绑定的热点电商内容数据源中获取对应的目标热点电商内容数据后,向电商内容服务系统进行内容推荐,获取电商内容服务系统提交针对目标热点电商内容数据的情感倾向特征数据,并依据情感倾向特征数据生成对应的目标更新电商需求数据,由此基于情感倾向特征维度进行电商需求的进一步更新,可以便于后续基于目标更新电商需求数据进行内容推荐优化,提高内容推荐与相关用户的匹配度。容推荐与相关用户的匹配度。容推荐与相关用户的匹配度。

【技术实现步骤摘要】
采用AI和大数据分析的电商内容推荐方法及系统
[0001]本申请是申请号202111503592.5、申请日为2021年12月09日、专利技术创造名称为“采用AI和大数据分析的电商内容推荐方法及大数据系统”的中国申请的分案申请。


[0002]本公开涉及大数据
,特别涉及采用AI和大数据分析的电商内容推荐方法及系统。

技术介绍

[0003]随着人工智能和大数据技术的发展,依托于人工智能和大数据技术建立起的电子商务平台系统,得到了极其快速的发展。消费者用户可以足不出户通过电子商务平台系统购买到心仪的各种实体商品和互联网服务商品,给消费者用户的生活带来了极大的便利。
[0004]相关技术中,通过挖掘相关用户的电商意图进行相应的电商内容推荐,可以为用户提供更好的内容服务体验,然而当前电商意图的挖掘方案缺少更精细化维度的考虑,例如缺乏推送衔接维度(也即电商内容推送与相关电商传递行为的衔接特征)作为关键维度的考虑,从而导致当前电商内容推荐的准确性仍旧有待提高。

技术实现思路

[0005]为改善相关技术中存在的上述
技术介绍
存在的技术问题,本公开提供了采用AI和大数据分析的电商内容推荐方法及系统。
[0006]第一方面,本公开提供一种采用AI和大数据分析的电商内容推荐方法,应用于大数据系统,所述大数据系统与多个电商内容服务系统通信连接,所述方法包括:提取与热点电商板块关联的电商内容服务系统的电商行为事件大数据中的推送衔接数据和所述推送衔接数据对应的推送衔接属性,将推送衔接属性满足预设要求的推送衔接数据作为目标推送挖掘数据;基于预先训练的电商意图决策模型对所述目标推送挖掘数据进行电商意图决策,获得所述目标推送挖掘数据对应的电商意图热力图;基于所述目标推送挖掘数据对应的电商意图热力图对所述电商内容服务系统进行与所述热点电商板块对应的电商内容推荐。
[0007]譬如,在第一方面的一种基于独立构思的实施例中,基于所述目标推送挖掘数据对应的电商意图热力图对所述电商内容服务系统进行与所述热点电商板块对应的电商内容推荐的步骤,包括:从所述电商意图热力图中获取满足预设条件的目标电商意图,其中,所述预设条件包括电商意图的置信度大于预设置信度,或者电商意图的置信度在预设时间范围的浮动变化率大于预设变化率;基于所述目标电商意图从热点电商板块中获取对应的热点电商需求数据,并基于所述热点电商需求数据从所述热点电商板块绑定的热点电商内容数据源中获取对应的目
标热点电商内容数据后,向所述电商内容服务系统进行内容推荐;获取所述电商内容服务系统提交针对所述目标热点电商内容数据的情感倾向特征数据,并依据所述情感倾向特征数据生成对应的目标更新电商需求数据。
[0008]譬如,在第一方面的一种基于独立构思的实施例中,所述获取所述电商内容服务系统提交针对所述目标热点电商内容数据的情感倾向特征数据,并依据所述情感倾向特征数据生成对应的目标更新电商需求数据的步骤,包括:获取所述电商内容服务系统发送的情感倾向特征数据,其中,所述情感倾向特征数据代表所述电商内容服务系统当前针对所述目标热点电商内容数据中每个浏览内容的情感倾向状态特征;对所述情感倾向特征数据进行挖掘,获得所述情感倾向特征数据中携带的所述电商内容服务系统反馈当前针对所述目标热点电商内容数据中每个浏览内容的情感倾向状态特征的反馈业务节点;依据预先存储的业务上线路径确定所述反馈业务节点对应的业务上线节点,其中,在所述业务上线路径下所述反馈业务节点与所述业务上线节点之间存在映射特征;获取所述电商内容服务系统在所述业务上线节点对应的业务服务板块内反馈标的电商内容得到的标的电商内容数据;对所述标的电商内容数据进行挖掘,并依据挖掘特征数据和所述情感倾向特征数据表征的所述电商内容服务系统当前针对所述目标热点电商内容数据中每个浏览内容的情感倾向状态特征,生成对应的目标更新电商需求数据;将所述目标更新电商需求数据下发到所述电商内容服务系统,其中,所述电商内容服务系统用于依据所述目标更新电商需求数据进行订阅优化指引;譬如,在第一方面的一种基于独立构思的实施例中,所述对所述标的电商内容数据进行挖掘,并依据挖掘特征数据和所述情感倾向特征数据表征的所述电商内容服务系统当前针对所述目标热点电商内容数据中每个浏览内容的情感倾向状态特征,生成对应的目标更新电商需求数据的步骤,包括:对候选电商内容数据进行扩展,获得扩展电商内容数据,其中,所述候选电商内容数据为所述电商内容服务系统在所述业务上线节点对应的业务服务板块内反馈标的电商内容得到的所述标的电商内容数据,所述候选电商内容数据包括持续定点浏览的多个电商内容对象;对所述扩展电商内容数据进行挖掘,获得电商内容特征数据;分析所述情感倾向特征数据表征的所述电商内容服务系统当前针对所述目标热点电商内容数据中每个浏览内容的情感倾向状态特征是否与所述电商内容特征数据存在有效关联性;若所述情感倾向特征数据表征的所述电商内容服务系统当前针对所述目标热点电商内容数据中每个浏览内容的情感倾向状态特征与所述电商内容特征数据存在有效关联性,则依据所述电商内容特征数据生成对应的目标更新电商需求数据。
[0009]譬如,在第一方面的一种基于独立构思的实施例中,所述对候选电商内容数据进行扩展,获得扩展电商内容数据的步骤,包括:对应于候选电商内容数据包括的多个电商内容主题特征中的每个电商内容主题
特征,确定该电商内容主题特征与每个其它电商内容主题特征之间的知识点关联度;依据每两个所述电商内容主题特征之间的所述知识点关联度,对所述候选电商内容数据包括的多个电商内容主题特征进行聚类,以聚集所述多个电商内容主题特征中的关联电商内容主题特征,获得多个候选电商内容数据对象;对应于每个所述候选电商内容数据对象,确定该候选电商内容数据对象与其它每个候选电商内容数据对象之间的知识点关联度的汇总关联度,获得该候选电商内容数据对象对应的参考关联度;依据每个所述候选电商内容数据对象对应的参考关联度确定出多个目标候选电商内容数据对象,并依据所述多个目标候选电商内容数据对象中每个目标候选电商内容数据对象与所述多个目标候选电商内容数据对象之外的其它每个候选电商内容数据对象之间的知识点关联度,将所述多个候选电商内容数据对象进行聚团,获得多个候选电商内容数据对象团;将预设的多个在先兴趣目标分别与每个所述候选电商内容数据对象团包括的候选电商内容数据对象进行关联分析,确定每个所述候选电商内容数据对象团中具有所述在先兴趣目标的候选电商内容数据对象的频度,获得每个所述候选电商内容数据对象团对应的第一频度;对应于每个所述候选电商内容数据对象团,依据该候选电商内容数据对象团对应的第一频度和该候选电商内容数据对象团包括的候选电商内容数据对象的频度,获得该候选电商内容数据对象团对应的第一对比频度;对应于每个所述候选电商内容数据对象团,依据该候选电商内容数据对象团对应的第一频度和所述多个在先兴趣目标的频度,获得该候选电商内容数据对象团对应的第二对比频度;依据每个所述候选电商内容数据对象团对应的第一对比频度和第二对比频度,在多个所述候本文档来自技高网
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种采用AI和大数据分析的电商内容推荐方法,其特征在于,应用于与所述电商内容服务系统通信连接的大数据系统,所述方法包括:提取与热点电商板块关联的电商内容服务系统的电商行为事件大数据中的推送衔接数据和所述推送衔接数据对应的推送衔接属性,将推送衔接属性满足预设要求的推送衔接数据作为目标推送挖掘数据;基于预先训练的电商意图决策模型对所述目标推送挖掘数据进行电商意图决策,获得所述目标推送挖掘数据对应的电商意图热力图;从所述电商意图热力图中获取满足预设条件的目标电商意图,其中,所述预设条件包括电商意图的置信度大于预设置信度,或者电商意图的置信度在预设时间范围的浮动变化率大于预设变化率;基于所述目标电商意图从热点电商板块中获取对应的热点电商需求数据,并基于所述热点电商需求数据从所述热点电商板块绑定的热点电商内容数据源中获取对应的目标热点电商内容数据后,向所述电商内容服务系统进行内容推荐;获取所述电商内容服务系统提交针对所述目标热点电商内容数据的情感倾向特征数据,并依据所述情感倾向特征数据生成对应的目标更新电商需求数据。2.根据权利要求1所述的采用AI和大数据分析的电商内容推荐方法,其特征在于,所述获取所述电商内容服务系统提交针对所述目标热点电商内容数据的情感倾向特征数据,并依据所述情感倾向特征数据生成对应的目标更新电商需求数据的步骤,包括:获取所述电商内容服务系统发送的情感倾向特征数据,其中,所述情感倾向特征数据代表所述电商内容服务系统当前针对所述目标热点电商内容数据中每个浏览内容的情感倾向状态特征;对所述情感倾向特征数据进行挖掘,获得所述情感倾向特征数据中携带的所述电商内容服务系统反馈当前针对所述目标热点电商内容数据中每个浏览内容的情感倾向状态特征的反馈业务节点;依据预先存储的业务上线路径确定所述反馈业务节点对应的业务上线节点,其中,在所述业务上线路径下所述反馈业务节点与所述业务上线节点之间存在映射特征;获取所述电商内容服务系统在所述业务上线节点对应的业务服务板块内反馈标的电商内容得到的标的电商内容数据;对所述标的电商内容数据进行挖掘,并依据挖掘特征数据和所述情感倾向特征数据表征的所述电商内容服务系统当前针对所述目标热点电商内容数据中每个浏览内容的情感倾向状态特征,生成对应的目标更新电商需求数据;将所述目标更新电商需求数据下发到所述电商内容服务系统,其中,所述电商内容服务系统用于依据所述目标更新电商需求数据进行订阅优化指引。3.根据权利要求2所述的采用AI和大数据分析的电商内容推荐方法,其特征在于,所述对所述标的电商内容数据进行挖掘,并依据挖掘特征数据和所述情感倾向特征数据表征的所述电商内容服务系统当前针对所述目标热点电商内容数据中每个浏览内容的情感倾向状态特征,生成对应的目标更新电商需求数据的步骤,包括:对候选电商内容数据进行扩展,获得扩展电商内容数据,其中,所述候选电商内容数据为所述电商内容服务系统在所述业务上线节点对应的业务服务板块内反馈标的电商内容
得到的所述标的电商内容数据,所述候选电商内容数据包括持续定点浏览的多个电商内容对象;对所述扩展电商内容数据进行挖掘,获得电商内容特征数据;分析所述情感倾向特征数据表征的所述电商内容服务系统当前针对所述目标热点电商内容数据中每个浏览内容的情感倾向状态特征是否与所述电商内容特征数据存在有效关联性;若所述情感倾向特征数据表征的所述电商内容服务系统当前针对所述目标热点电商内容数据中每个浏览内容的情感倾向状态特征与所述电商内容特征数据存在有效关联性,则依据所述电商内容特征数据生成对应的目标更新电商需求数据。4.根据权利要求3所述的采用AI和大数据分析的电商内容推荐方法,其特征在于,所述对候选电商内容数据进行扩展,获得扩展电商内容数据的步骤,包括:对应于候选电商内容数据包括的多个电商内容主题特征中的每个电商内容主题特征,确定该电商内容主题特征与每个其它电商内容主题特征之间的知识点关联度;依据每两个所述电商内容主题特征之间的所述知识点关联度,对所述候选电商内容数据包括的多个电商内容主题特征进行聚类,以聚集所述多个电商内容主题特征中的关联电商内容主题特征,获得多个候选电商内容数据对象;对应于每个所述候选电商内容数据对象,确定该候选电商内容数据对象与其它每个候选电商内容数据对象之间的知识点关联度的汇总关联度,获得该候选电商内容数据对象对应的参考关联度;依据每个所述候选电商内容数据对象对应的参考关联度确定出多个目标候选电商内容数据对象,并依据所述多个目标候选电商内容数据对象中每个目标候选电商内容数据对象与所述多个目标候选电商内容数据对象之外的其它每个候选电商内容数据对象之间的知识点关联度,将所述多个候选电商内容数据对象进行聚团,获得多个候选电商内容数据对象团;将预设的多个在先兴趣目标分别与每个所述候选电商内容数据对象团包括的候选电商内容数据对象进行关联分析,确定每个所述候选电商内容数据对象团中具有所述在先兴趣目标的候选电商内容数据对象的频度,获得每个所述候选电商内容数据对象团对应的第一频度;对应于每个所述候选电商内容数据对象团,依据该候选电商内容数据对象团对应的第一频度和该候选电商内容数据对象团包括的候选电商内容数据对象的频度,获得该候选电商内容数据对象团对应的第一对比频度;对应于每个所述候选电商内容数据对象团,依据该候选电商内容数据对象团对应的第一频度和所述多个在先兴趣目标的频度,获得该候选电商内容数据对象团对应的第二对比频度;依据每个所述候选电商内容数据对象团对应的第一对比频度和第二对比频度,在多个所述候选电商内容数据对象团中确定出至少一个目标候选电商内容数据对象团,并在所述至少一个目标候选电商内容数据对象团包括的候选电商内容数据对象中,确定出多个扩展电商内容数据对象,并依据所述多个扩展电商内容数据对象构成扩展电商内容数据。5.根据权利要求2所述的采用AI和大数据分析的电商内容推荐方法,其特征在于,所述
在执行所述将所述目标更新电商需求数据下发到所述电商内容服务系统的步骤之后,所述还包括:获取所述电商内容服务系统基于所述目标更新电商需求数据的电商需求订阅数据,其中,所述电商需求订阅数据代表所述电商内容服务系统基于所述目标更新电商需求数据之后,是否已经依据所述目标更新电商需求数据进行订阅优化指引订阅的电商需求,所述电商内容服务系统依据订阅所述电商需求请求对应的特定电商内容;依据所述电商需求订阅数据的订阅行为确定是否对所述电商内容服务系统执行内容推送更新,其中,若所述电商需求订阅数据表征所述电商内容服务系统基于所述目标更新电商需求数据之后,已经依据所述目标更新电商需求数据进行订阅优化指引订阅的电商需求,则确定对所述...

【专利技术属性】
技术研发人员:林和音
申请(专利权)人:林和音
类型:发明
国别省市:

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