【技术实现步骤摘要】
一种基于商品图谱及供应链的人群兴趣动态标签方法
[0001]本专利技术涉及内容推送
，尤其涉及一种基于商品图谱及供应链的人群兴趣动态标签方法。
技术介绍
[0002]知识图谱(Knowledge Graph)，在图书情报界称为知识域可视化或知识领域映射地图，是显示知识发展进程与结构关系的一系列各种不同的图形，用可视化技术描述知识资源及其载体，挖掘、分析、构建、绘制和显示知识及它们之间的相互联系。用于电子商务的知识图谱被称为商品图谱。商品图谱一般应用在购物网站或购物软件的商品推荐系统中。供应链(Supply chain)是指生产及流通过程中，涉及将产品或服务提供给最终用户活动的上游与下游企业所形成的网链结构,即将产品从商家送到消费者手中整个链条。供应链中的各要素会影响用户对商品的兴趣，当供应链发生变化时，用户对于同一商品的兴趣程度也会发生变化。目前，现有的商品推荐系统一般是通过分析用户的浏览记录和收藏记录，然后根据浏览记录和收藏记录向用户推荐近似商品，同时根据浏览记录和收藏记录中的商品种类和数量对用户进行兴趣标签。但是该...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于商品图谱及供应链的人群兴趣动态标签方法，其特征在于，包括：步骤S1，判断是否能获取到用户的浏览数据和收藏数据，若是则转向步骤S2，若否则获取用户的年龄数据和兴趣商品种类数据，并根据所述年龄数据和所述兴趣商品种类数据为所述用户配置对应于商品型号的第一标签；步骤S2，获取所述浏览数据和所述收藏数据，所述浏览数据中包含有若干浏览商品信息及相应的浏览时长，所述收藏数据中包含有若干收藏商品信息；步骤S3，分别计算各所述浏览商品信息所对应的浏览商品间的第一相似度以及各所述收藏商品信息中所对应的收藏商品间的第二相似度，并根据所述第一相似度、所述浏览时长和所述第二相似度计算得到用户对各商品的历史兴趣度；步骤S4，根据所述历史兴趣度、对应的商品型号和第二标签构建知识图谱模型；步骤S5，实时获取商品影响指数和供应链影响指数，并根据所述商品影响指数和供应链影响指数调整历史兴趣度得到实时兴趣度，并根据所述实时兴趣度重新训练所述知识图谱模型得到优化商品图谱模型；步骤S6，所述优化商品图谱模型根据所述商品型号为所述用户配置所述第二标签。2.根据权利要求1所述的人群兴趣动态标签方法，其特征在于：所述步骤S1包括：步骤S11,存储模块中预先保存有若干用户年龄数据、若干兴趣商品种类数据和若干商品价格区间数据及相应第一标签之间的关联关系；步骤S12,实时获取所述用户年龄数据、所述兴趣商品种类数据和所述商品价格区间数据；步骤S13,根据所述关联关系在所述存储模块中匹配得到所述用户年龄数据、所述兴趣商品种类数据和所述商品价格区间数据对应商品的所述第一标签。3.根据权利要求1所述的人群兴趣动态标签方法，其特征在于：所述步骤S3包括：步骤S31,获取各所述浏览商品的第一商品特征信息和各所述收藏商品的第二商品特征信息；步骤S32,计算各所述第一商品特征信息之间的相似度得到所述第一相似度，以及计算各所述第二商品特征信息之间的相似度得到所述第二相似度；步骤S33,将所述第一相似度、所述第二相似度和所述浏览时长分别分配相应的系数并输入预设的兴趣计算公式中，得到所述历史兴趣度。4.根据权利要求3所述的人群兴趣动态标签方法，其特征在于：所述第一商品特征信息和所述第二商品特征信息均包含商品品牌、商品价格和商品配置数据，则所述步骤S32具体包括：分别计算得到所述商品品牌的品牌相似度，所述商品价格的价格相似度和所述商品配置的配置相似度，并将所述品牌相似度、所述价格相似度和所述配置相似度输入预设的相似度计算公式中，得到所述第一相似度或所述第二相似度。5.根据权利要求4所述的人群兴趣动态标签方法，其特征在于：所述相似度计算公式配置为：
其中，S
i
用于表示所述第一相似度或所述第二相似度；B
r
用于表示所述品牌相似度；P
r
用于表...
【专利技术属性】
技术研发人员：周必奎，
申请(专利权)人：杭州天识信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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