一种基于AI的推荐信息生成方法技术

本发明专利技术涉及人工智能技术领域，尤其涉及一种基于AI的推荐信息生成方法，中控模块根据用户的历史浏览记录确定针对用户的推荐算法，并根据推荐算法获取若干备选商品，中控模块根据用户点开商品页面的停留时长确定用户对备选商品的关注度评分，并根据关注度评分确定是否对所述推荐算法进行修正，中控模块在对推荐算法进行修正后重新获取用户针对商品的调节后关注度评分以确定是否对备选价格区间进行改进，根据用户对备选商品的关注度对推荐算法进行修改，避免因为推荐单一化而降低用户对商品的关注度，使备选商品更能贴切的针对用户在不同阶段的不同喜好。同阶段的不同喜好。同阶段的不同喜好。

【技术实现步骤摘要】
一种基于AI的推荐信息生成方法


[0001]本专利技术涉及人工智能
，尤其涉及一种基于AI的推荐信息生成方法。

技术介绍

[0002]近年来，随着电子商务的发展，越来越多的人会到一些电子商务平台上进行消费，购买自己喜爱的商品。为使平台充分了解顾客的需求，为顾客提供最好的价格、商品和服务，因此，绝大多数的电子商务平台都需要一个推荐方法。
[0003]中国专利公开号CN112328813A。公开了基于AI的推荐信息生成方法、装置及计算机设备；包括根据第一类型用户画像在本地的语音语料库筛选对应的第一语音数据并发送至第一类型用户端；若检测到对应发送的用户头部图像，将用户头部图像进行化处理，得到当前用户海报图像；若接收到目标用户信息和推荐信息类型集，获取已存储的与目标用户信息相对应的目标用户画像，根据目标用户画像获取与目标用户信息对应的关键词集合；根据关键词集合和推荐信息类型集在本地内容库中获取对应的推荐子信息集，将推荐子信息集填充至调用的数据容器中，以得到待推荐信息数据。由此可见，所述存在以下问题：仅根据关键词集合和推荐信息类型集进行内容的推荐，未能针对用户的使用进行信息推荐的进一步更新，影响推荐信息生成的时效性，不能贴切的针对用户在不同阶段的不同喜好进行推荐。

技术实现思路

[0004]为此，本专利技术提供一种基于AI的推荐信息生成方法，用以克服现有技术中未能针对用户的使用进行信息推荐的进一步更新，影响推荐信息生成的时效性，不能贴切的针对用户在不同阶段的不同喜好进行推荐的问题。
[0005]为实现上述目的，本专利技术提供一种基于AI的推荐信息生成方法，包括：
[0006]步骤S1，中控模块根据用户的历史浏览记录确定针对用户的推荐算法；所述推荐算法为所述中控模块使用预设的备选价格区间对中控模块从商品库中确定的若干第一备选商品和若干第二备选商品进行筛选以获取若干备选商品，其中，中控模块使用第一预设占比从商品库中获取对应数量的第一备选商品并使用第二预设占比从商品库中获取对应数量的第二备选商品；
[0007]步骤S2，所述中控模块使用所述推荐算法获取若干备选商品、根据备选商品生成针对所述用户的推荐信息并将该推荐信息推送至用户；
[0008]步骤S3，所述中控模块根据用户点开商品页面的停留时长确定用户对备选商品的关注度评分，并根据关注度评分判定针对用户的所述推荐算法是否符合预设需求进行判定；
[0009]步骤S4，所述中控模块在判定针对所述用户的所述推荐算法不符合预设需求时，根据所述关注度评分将所述推荐算法中的所述第一预设占比或所述第二预设占比调节至对应值；
[0010]步骤S5，所述中控模块在完成对所述第一预设占比或所述第二预设占比的调节时重新根据用户点开商品页面的停留时长以确定用户对备选商品的调节后关注度评分并根据该调节后关注度评分判定是否对所述推荐算法中的备选价格区间进行二次改进。
[0011]进一步地，在所述步骤S3中，所述中控模块根据预设关注度评分公式计算用户对备选商品的关注度评分S，其中，预设关注度评分公式如下所示：
[0012][0013]其中，α为第一权重系数，设定α＝0.5，β为第二权重系数，设定β＝0.3，γ为第三权重系数，设定γ＝0.2，t
i
为用户点开第i个商品所停留的时长，设定i＝1,2,3
…
n，a为用户在所述第一备选商品中点开详情页的商品的数量，b为用户在所述第二备选商品中点开详情页的商品的数量，N为所述备选商品的总数。
[0014]进一步地，所述中控模块在第一预设条件下根据所述关注度评分S确定针对所述推荐算法的改进方式，其中，
[0015]第一改进方式为，所述中控模块判定所述推荐算法不符合预设需求并根据第一预设评分与关注度评分的差值将所述第一预设占比调节至对应值；所述第一改进方式满足所述关注度评分小于等于第一预设评分；
[0016]第二改进方式为，所述中控模块判定推荐信息生成方法不符合预设需求并根据第二预设评分与关注度评分的差值将所述第二预设占比调节至对应值；所述第二改进方式满足所述关注度评分小于等于第二预设评分且大于所述第一预设评分；
[0017]第三改进方式为，所述中控模块判定推荐信息生成方法符合预设需求，中控模块以当前运行参数运行；第三改进方式满足所述关注度评分大于所述第二预设评分；
[0018]所述第一预设条件为所述中控模块根据用户点开商品页面的停留时长确定用户对备选商品的关注度评分。
[0019]进一步地，所述中控模块在第二预设条件下根据第一预设评分与关注度评分的差值确定针对第一预设占比的调节方式，其中，
[0020]第一调节方式为，中控模块使用第一一级调节系数将第一预设占比调节至对应值；第一调节方式满足所述第一预设评分与关注度评分的差值小于等于第一预设差值；
[0021]第二调节方式为，中控模块使用第二一级调节系数将第一预设占比调节至对应值；第二调节方式满足所述第一预设评分与关注度评分的差值小于等于第二预设差值且大于所述第一预设差值；
[0022]第三调节方式为，中控模块使用第三一级调节系数将第一预设占比调节至对应值；第三调节方式满足所述第一预设评分与关注度评分的差值大于所述第二预设差值；
[0023]所述第二预设条件为所述中控模块判定使用第一改进方式将所述第一预设占比调节至对应值。
[0024]进一步地，所述中控模块第三预设条件下根据第二预设评分与关注度评分的差值确定针对第二预设占比的调整方式，其中，
[0025]第一调整方式为，中控模块使用第一二级调节系数将第二预设占比调节至对应值；第一调整方式满足所述第二预设评分与关注度评分的差值小于等于所述第一预设差值；
[0026]第二调整方式为，中控模块使用第二二级调节系数将第二预设占比调节至对应值；第二调整方式满足所述第二预设评分与关注度评分的差值小于等于第二预设差值且大于所述第一预设差值；
[0027]第三调整方式为，中控模块使用第三二级调节系数将第二预设占比调节至对应值；第三调整方式满足所述第二预设评分与关注度评分的差值大于所述第二预设差值；
[0028]所述第三预设条件为所述中控模块判定使用第二改进方式将所述第二预设占比调节至对应值。
[0029]进一步地，所述中控模块在第四预设条件下重新根据用户点开商品页面的停留时长以确定用户对备选商品的调节后关注度评分并根据调节后关注度评分确定推荐信息生成方法的二次改进方式，其中，
[0030]第一二次改进方式为所述中控模块判定推荐信息生成方法符合预设需求，并使用当前的所述推送算法生成针对所述用户的推荐信息；第一二次改进方式满足关注度评分大于所述第二预设评分；
[0031]第二二次改进方式为所述中控模块判定推荐信息生成方法不符合预设需求，且不符合预设需求的原因为价格推荐不合理，中控模块将所述备选价格区间调节至对应值；第二二次改进方式满足关注度评分小于等于所述第二预设评分；<本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于AI的推荐信息生成方法，其特征在于，包括：步骤S1，中控模块根据用户的历史浏览记录确定针对用户的推荐算法；所述推荐算法为所述中控模块使用预设的备选价格区间对中控模块从商品库中确定的若干第一备选商品和若干第二备选商品进行筛选以获取若干备选商品，其中，中控模块使用第一预设占比从商品库中获取对应数量的第一备选商品并使用第二预设占比从商品库中获取对应数量的第二备选商品；步骤S2，所述中控模块使用所述推荐算法获取若干备选商品、根据备选商品生成针对所述用户的推荐信息并将该推荐信息推送至用户；步骤S3，所述中控模块根据用户点开商品页面的停留时长确定用户对备选商品的关注度评分，并根据关注度评分判定针对用户的所述推荐算法是否符合预设需求进行判定；步骤S4，所述中控模块在判定针对所述用户的所述推荐算法不符合预设需求时，根据所述关注度评分将所述推荐算法中的所述第一预设占比或所述第二预设占比调节至对应值；步骤S5，所述中控模块在完成对所述第一预设占比或所述第二预设占比的调节时重新根据用户点开商品页面的停留时长以确定用户对备选商品的调节后关注度评分并根据该调节后关注度评分判定是否对所述推荐算法中的备选价格区间进行二次改进。2.根据权利要求1所述的基于AI的推荐信息生成方法，其特征在于，在所述步骤S3中，所述中控模块根据预设关注度评分公式计算用户对备选商品的关注度评分S，其中，预设关注度评分公式如下所示：其中，α为第一权重系数，设定α＝0.5，β为第二权重系数，设定β＝0.3，γ为第三权重系数，设定γ＝0.2，t
i
为用户点开第i个商品所停留的时长，设定i＝1,2,3
…
n，a为用户在所述第一备选商品中点开详情页的商品的数量，b为用户在所述第二备选商品中点开详情页的商品的数量，N为所述备选商品的总数。3.根据权利要求2所述的基于AI的推荐信息生成方法，其特征在于，所述中控模块在第一预设条件下根据所述关注度评分S确定针对所述推荐算法的改进方式，其中，第一改进方式为，所述中控模块判定所述推荐算法不符合预设需求并根据第一预设评分与关注度评分的差值将所述第一预设占比调节至对应值；所述第一改进方式满足所述关注度评分小于等于第一预设评分；第二改进方式为，所述中控模块判定推荐信息生成方法不符合预设需求并根据第二预设评分与关注度评分的差值将所述第二预设占比调节至对应值；所述第二改进方式满足所述关注度评分小于等于第二预设评分且大于所述第一预设评分；第三改进方式为，所述中控模块判定推荐信息生成方法符合预设需求，中控模块以当前运行参数运行；第三改进方式满足所述关注度评分大于所述第二预设评分；所述第一预设条件为所述中控模块根据用户点开商品页面的停留时长确定用户对备选商品的关注度评分。4.根据权利要求3所述的基于AI的推荐信息生成方法，其特征在于，所述中控模块在第二预设条件下根据第一预设评分与关注度评分的差值确定针对第一预设占比的调节方式，
其中，第一调节方式为，中控模块使用第一一级调节系数将第一预设占比调节至对应值；第一调节方式满足所述第一预设评分与关注度评分的差值小于等于第一预设差值；第二调节方式为，中控模块使用第二一级调节系数将第一预设占比调节至对应值；第二调节方式满足所述第一预设评分与关注度评分的差值小于等于第二预设差值且大于所述第一预设差值；第三调节方式为，中控模块使用第三一级调节系数将第一预设占比调节至对应值；第三调节方式满足所述第一预设评分与关注度评分的差值大于所述第二预设差值；所述第二预设条件为所述中控模块判定使用第一改进方式将所述第一预设占比调节至对应值。5.根据权利要求4所述的基于AI的推荐信息生成方法，其特征在于，所述中控模块第三预设条件下根据第二预设评分与关注度评分的差值确定针对第二预设占比的调整方式，其中，第一调整方式为，中控模块使用第一二级调节系数将第二预设占比调节至对应值；第一调整方式满足所述第二预设评分与关注度评分...

【专利技术属性】
技术研发人员：秦曙光，季英会，
申请(专利权)人：读书郎教育科技有限公司，
类型：发明
国别省市：