一种基于用户需求预测的信息推送方法及电子商务系统技术方案

本发明专利技术提出了一种基于用户需求预测的信息推送方法及电子商务系统，通过获取用户目标时间段内在电子商务系统中的行为数据，所述目标时间段为以当前时间为结束时间的，时间长度为预设的用户行为数据统计时长的时间段，将用户的所述行为数据与预先配置的行为模式进行匹配，当用户的所述行为数据到任一行为模式相匹配时，获取所述行为模式对应的目标商品序列，所述目标商品序列为所述行为模式对应的有序商品序列，基于所述目标商品序列预测用户的购物需求，根据所述购物需求生成推送信息，能够使电子商务系统的信息推送更加精准贴合用户的购物需求

【技术实现步骤摘要】
一种基于用户需求预测的信息推送方法及电子商务系统


[0001]本专利技术涉及电子商务
，特别涉及一种基于用户需求预测的信息推送方法及电子商务系统
。

技术介绍

[0002]随着线上购物越来越普及，电子商务系统已经成为了人们日常购物的主要渠道之一
。
通常电子商务系统会给每个用户配置一个用于接收推送信息的收件箱，由于电子商务系统的信息推送一般都是无差别推送，即电子商务系统会向每个用户无差别推送一些热门商品介绍
、
优惠活动资讯等，而大多数情况下，由于这些信息并不贴合用户的购物需求，往往都会被用户当作垃圾信息无视或删除
。
现有技术中有通过对用户在电子商务系统的上如浏览
、
搜索
、
点击
、
收藏等行为进行分析来识别用户的兴趣点，进而向用户推荐商品的方案，例如中国专利
CN115239412A
对用户的历史行为进行分析挖掘出用户的历史兴趣和最近兴趣以提升商品推荐的精准度，中国专利
CN112862007A
通过将与用户产生交互行为的商品历史序列输入到预训练的序列预测模型来预测用户感兴趣的商品以提高商品推荐的准确性
。
然而用户的兴趣并不代表用户的消费需求，用户的兴趣是广泛的，但实际可能发生的购物行为数量是有限的，基于用户在电子商务系统上的各种行为虽然可以比较准确地分析得到用户感兴趣的商品类型，然而用户感兴趣的商品往往品类和数量众多，如果对这些商品都生成推送信息，将会使得用户的收件箱内充斥着大量用户无法全部都关注的信息，反而给用户带来困扰
。

技术实现思路

[0003]本专利技术正是基于上述问题，提出了一种基于用户需求预测的信息推送方法及电子商务系统，能够使电子商务系统的信息推送更加精准贴合用户的购物需求
。
[0004]有鉴于此，本专利技术的第一方面提出了一种基于用户需求预测的信息推送方法，包括：
[0005]获取用户目标时间段内在电子商务系统中的行为数据，所述目标时间段为以当前时间为结束时间的，时间长度为预设的用户行为数据统计时长的时间段；
[0006]将用户的所述行为数据与预先配置的行为模式进行匹配；
[0007]当用户的所述行为数据到任一行为模式相匹配时，获取所述行为模式对应的目标商品序列，所述目标商品序列为所述行为模式对应的有序商品序列；
[0008]基于所述目标商品序列预测用户的购物需求；
[0009]根据所述购物需求生成推送信息
。
[0010]优选的，将用户的所述行为数据与预先配置的行为模式进行匹配的步骤具体包括：
[0011]生成所述行为数据对应的购物序列和关注商品列表，所述购物序列为所述目标时间段内用户在电子商务系统中下单购买的商品及其购买时间构成的有序商品序列，所述关
注商品列表为所述目标时间段内用户在电子商务系统中关注但未下单购买的商品构成的无序商品序列；
[0012]顺序从数据库读取预先配置的每一种行为模式对应的商品序列作为候选商品序列；
[0013]判断所述候选商品序列中是否包含同时是所述购物序列的子集的第一子序列，所述第一子序列在所述候选商品序列中为连续的有序子序列；
[0014]当所述候选商品序列中包含所述第一子序列时，判断所述商品序列中是否包含同时是所述关注商品列表的子集的第二子序列，所述第二子序列在所述候选商品序列中为连续的有序子序列；
[0015]当所述候选商品序列中包含所述第二子序列时，确定所述行为数据与对应的行为模式相匹配；
[0016]将所述候选商品序列确定为目标商品序列
。
[0017]优选的，判断所述候选商品序列中是否包含同时是所述购物序列的子集的第一子序列的步骤具体包括：
[0018]确定所述候选商品序列和所述购物序列的第一交集商品；
[0019]按照所述第一交集商品在所述候选商品序列中的顺序构建一个以上的第三子序列，所述第三子序列在所述候选商品序列中为连续的有序子序列；
[0020]按照所述第一交集商品在所述购物序列中的顺序构建第四子序列；
[0021]在所述第三子序列中确定一个满足商品顺序与第四子序列相同的最大连续子序列；
[0022]判断所述最大连续子序列的长度是否大于预设的匹配长度阈值；
[0023]当所述最大连续子序列的长度大于预设的匹配长度阈值时，将长度大于所述匹配长度阈值的最大连续子序列确定为所述第一子序列；
[0024]确定所述候选商品序列中包含所述第一子序列
。
[0025]优选的，判断所述商品序列中是否包含同时是所述关注商品列表的子集的第二子序列的步骤具体包括：
[0026]确定所述候选商品序列和所述关注商品列表的第二交集商品；
[0027]按照所述第二交集商品在所述候选商品序列中的顺序构建一个以上的第五子序列，所述第五子序列在所述候选商品序列中为连续的有序子序列；
[0028]判断所述第五子序列的长度是否大于预设的匹配长度阈值；
[0029]当所述第五子序列的长度大于预设的匹配长度阈值时，将长度大于所述匹配长度阈值的第五子序列确定为所述第二子序列；
[0030]确定所述候选商品序列中包含所述第二子序列
。
[0031]优选的，基于所述目标商品序列预测用户的购物需求的步骤具体包括：
[0032]在所述目标商品序列中确定预测商品列表；
[0033]判断所述预测商品列表中是否包含活动商品；
[0034]当所述预测商品列表中包含活动商品时，将所述活动商品确定为推送商品
。
[0035]优选的，在所述目标商品序列中确定预测商品列表的步骤具体包括：
[0036]确定所述目标商品序列对应的第一子序列的最后一个商品；
[0037]将所述最后一个商品在所述目标商品序列中的位置编号确定为预测边界；
[0038]将所述目标商品序列中位置编号大于所述预测边界的商品添加到所述预测商品列表
。
[0039]优选的，在判断所述最大连续子序列的长度是否大于预设的匹配长度阈值的步骤之后，还包括：
[0040]当所述最大连续子序列的长度小于预设的匹配长度阈值时，记录所述匹配长度阈值与所述最大连续子序列的长度的第一差值：
[0041]Δ
l1＝
l
max
‑
l0，
[0042]其中
l
max
为所述最大连续子序列的长度，
l0为所述匹配长度阈值；
[0043]在判断所述第五子序列的长度是否大于预设的匹配长度阈值的步骤之后，还包括：
[0044]当所述第五子序列的长度小于预设的匹配长度阈值时，记录所述匹配长度阈值与所述第五子序列的长度的第二差值：
[0045]Δ
l2＝
...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种基于用户需求预测的信息推送方法，其特征在于，包括：获取用户目标时间段内在电子商务系统中的行为数据，所述目标时间段为以当前时间为结束时间的，时间长度为预设的用户行为数据统计时长的时间段；将用户的所述行为数据与预先配置的行为模式进行匹配；当用户的所述行为数据到任一行为模式相匹配时，获取所述行为模式对应的目标商品序列，所述目标商品序列为所述行为模式对应的有序商品序列；基于所述目标商品序列预测用户的购物需求；根据所述购物需求生成推送信息
。2.
根据权利要求1所述的信息推送方法，其特征在于，将用户的所述行为数据与预先配置的行为模式进行匹配的步骤具体包括：生成所述行为数据对应的购物序列和关注商品列表，所述购物序列为所述目标时间段内用户在电子商务系统中下单购买的商品及其购买时间构成的有序商品序列，所述关注商品列表为所述目标时间段内用户在电子商务系统中关注但未下单购买的商品构成的无序商品序列；顺序从数据库读取预先配置的每一种行为模式对应的商品序列作为候选商品序列；判断所述候选商品序列中是否包含同时是所述购物序列的子集的第一子序列，所述第一子序列在所述候选商品序列中为连续的有序子序列；当所述候选商品序列中包含所述第一子序列时，判断所述商品序列中是否包含同时是所述关注商品列表的子集的第二子序列，所述第二子序列在所述候选商品序列中为连续的有序子序列；当所述候选商品序列中包含所述第二子序列时，确定所述行为数据与对应的行为模式相匹配；将所述候选商品序列确定为目标商品序列
。3.
根据权利要求2所述的信息推送方法，其特征在于，判断所述候选商品序列中是否包含同时是所述购物序列的子集的第一子序列的步骤具体包括：确定所述候选商品序列和所述购物序列的第一交集商品；按照所述第一交集商品在所述候选商品序列中的顺序构建一个以上的第三子序列，所述第三子序列在所述候选商品序列中为连续的有序子序列；按照所述第一交集商品在所述购物序列中的顺序构建第四子序列；在所述第三子序列中确定一个满足商品顺序与第四子序列相同的最大连续子序列；判断所述最大连续子序列的长度是否大于预设的匹配长度阈值；当所述最大连续子序列的长度大于预设的匹配长度阈值时，将长度大于所述匹配长度阈值的最大连续子序列确定为所述第一子序列；确定所述候选商品序列中包含所述第一子序列
。4.
根据权利要求2所述的信息推送方法，其特征在于，判断所述商品序列中是否包含同时是所述关注商品列表的子集的第二子序列的步骤具体包括：确定所述候选商品序列和所述关注商品列表的第二交集商品；按照所述第二交集商品在所述候选商品序列中的顺序构建一个以上的第五子序列，所述第五子序列在所述候选商品序列中为连续的有序子序列；
判断所述第五子序列的长度是否大于预设的匹配长度阈值；当所述第五子序列的长度大于预设的匹配长度阈值时，将长度大于所述匹配长度阈值的第五子序列确定为所述第二子序列；确定所述候选商品序列中包含所述第二子序列
。5.
根据权利要求2所述的信息推送方法，其特征在于，基于所述目标商品序列预测用户的购物需求的步骤具体包括：在所述目标商品序列中确定预测商品列表；判断所述预测商品列表中是否包含活动商品；当所述预测商品列表中包含活动商品时，将所述活动...

【专利技术属性】
技术研发人员：魏鑑锋，张瑞琦，刘志森，柏丽，张伟，
申请(专利权)人：零一创造欢乐深圳科技有限公司，
类型：发明
国别省市：