一种广告商品推荐方法和系统技术方案

本发明专利技术涉及一种广告商品推荐方法和系统，其中所述方法包括：获取用户日志中的多个商品，按时间顺序构成第一商品序列；根据多个用户的多个第一商品序列生成商品权重图；从所述商品权重图中获取多个第二商品序列，所述第二商品序列包括多个通过权重依次相连的商品；计算所述多个第二商品序列中的商品向量，并分类为普通商品向量和广告商品向量；分别计算每一个普通商品向量与广告商品向量的距离，得到距离最小的预置数量的广告商品向量，从而得到与每一个普通商品相似的广告商品；以及在满足向用户推荐广告商品的条件时，根据所述用户的用户日志中的商品，向其推荐与所述商品相似的广告商品。本发明专利技术提高了广告商品的推荐效果，提升了流量利用效率。升了流量利用效率。升了流量利用效率。

【技术实现步骤摘要】
一种广告商品推荐方法和系统


[0001]本专利技术涉及互联网广告领域，特别地涉及一种广告商品推荐方法和系统。

技术介绍

[0002]在互联网广告推荐领域，推荐系统通常包括广告商品召回和排序两部分。其中，常见的召回方案有协同过滤、基于自然语言处理的内容召回以及向量召回等。其中，所述的向量召回方案主要是获得用户及商品的嵌入式向量，利用向量距离的计算，得到用户到商品或商品到商品的最近邻向量集，从而得到向量对应的商品，再对所述商品进行排序，按序推荐。在二手电商场景下，大部分的普通商品和广告商品都是具有本身独特特征的孤品，在商品召回时，当采用这样的孤品进行建模进而得到对应的商品向量时，由于商品的稀疏性问题，得到的商品向量不能很好地表征商品，导致推荐效果不佳，流量利用效率低，电商平台及广告主的收入得不到提高。

技术实现思路

[0003]针对现有技术中存在的技术问题，本专利技术提出了一种广告商品推荐方法和系统，用以提高广告商品的推荐效果，提升广告流量利用效率。
[0004]为了解决上述技术问题，根据本专利技术的一个方面，本专利技术提供本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种广告商品推荐方法，其中包括：获取用户日志中的多个商品，按时间顺序构成第一商品序列；根据多个用户的多个第一商品序列生成商品权重图，所述商品权重图以商品作为节点，对应两个商品相似度的权重作为节点连接边，其中，所述的节点对应的商品中至少包括广告商品；按照预置条件从所述商品权重图中获取多个第二商品序列，所述第二商品序列包括多个通过权重依次相连的商品；计算所述多个第二商品序列中的商品向量，并分类为普通商品向量和广告商品向量；分别计算每一个普通商品向量与广告商品向量的距离，得到距离最小的预置数量的广告商品向量，从而得到与每一个普通商品相似的广告商品；以及在满足向用户推荐广告商品的条件时，根据所述用户的用户日志中的商品，向其推荐与所述商品相似的广告商品。2.根据权利要求1所述的方法，其中进一步包括：获取用户日志中预置时间段内的多个商品；或者，获取用户日志中距离当前最新的预置数量的多个商品。3.根据权利要求1所述的方法，其中进一步包括：获取每个商品的商品信息，根据商品信息计算两个商品的相似度，以所述相似度作为权重。4.根据权利要求3所述的方法，其中所述商品信息包括商品类别、商品价格、商品所在城市中的一种或多种。5.根据权利要求1所述的方法，其中进一步包括：按照时间信息分割所述第一商品序列为多个子序列；将每个子序列中的商品按时间顺序两两组成共现对；以及计算共现对中两个商品的相似度，以所述相似度作为权重。6.根据权利要求5所述的方法，其中所述时间信息为会话信息，将处于一个会话的商品作为一个子序列。7.根据权利要求5所述的方法，其中所述时间信息为或两个商品之间的时间间隔，在相邻两对商品的时间间隔之差大于阈值时，将时间间隔大的商品对拆开，分置于两个子序列中。8.根据权利要求1所述的方法，其中进一步包括：以所述商品权重图中的每一个节点为起点，随机游走预置数量的节点构成第二商品序列。9.根据权利要求1或8所述的方法，其中进一步包括：利用自然语言语义模型，以从商品权重图中获取的多个第二商品序列作为语料，计算每个商品的向量。10.一种广告商品推荐系统，其中包括：商品获取模块，经配置以获取用户日志中的多个商品，按时间顺序构成第一商品序列；图构建模块，经配置以根据多个用户的多个第一商品序列生成商品权重图，所述商品权重图以商品作为节点，对应两个商品相似度的权重作为节点连...

【专利技术属性】
技术研发人员：何哲宇，
申请(专利权)人：北京转转精神科技有限责任公司，
类型：发明
国别省市：