【技术实现步骤摘要】
本专利技术实施例涉及电子商务领域，尤其涉及一种基于多推荐模型路由与数据混合的商品推荐方法。
技术介绍
1、电子商务平台(网站或app)中，往往通过商品页面展示各种商品。例如，药品销售app通过不同的页面展示各种药品。
2、现有技术中，页面展示的商品数据往往是通过商品推荐模型生成的，这类模型能够分析用户行为，并通过特定的规则或算法从海量商品数据中找出用户感兴趣的内容。但大多数系统仅使用单一的商品推荐模型，推荐风格单一、推荐转化率受限。
技术实现思路
1、本专利技术实施例提供一种基于多推荐模型路由与数据混合的商品推荐方法，根据商品页面条件选取不同的商品推荐模型，提高商品推荐的灵活性，提高推荐转化率。
2、第一方面，本专利技术实施例提供了一种基于多推荐模型路由与数据混合的商品推荐方法，包括：
3、获取各商品页面预先配置的主推模型、补推模型和备用模型，其中，各模型用于筛选推荐商品；
4、根据分流策略，从各商品页面的主推模型和备用模型中确定一个作为各商品页面最终的主推模型，实现多个商品页面在主推模型和备用模型间的分流；
5、根据各商品页面最终的主推模型和补推模型，分别生成各商品页面的主推商品和补推商品，并根据各商品页面的数据混合模式，将所述主推商品和补推商品在各商品页面内混合显示；
6、根据各商品页面内商品的点击情况、购物车添加情况和订单生成情况，计算各商品页面的商品转化率；
7、根据各商品页面的商品转化率，
8、第二方面，本专利技术实施例还提供了一种电子设备，所述电子设备包括：
9、一个或多个处理器；
10、存储器，用于存储一个或多个程序，
11、当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现任一实施例所述的基于多推荐模型路由与数据混合的商品推荐方法。
12、第三方面，本专利技术实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现任一实施例所述的基于多推荐模型路由与数据混合的商品推荐方法。
13、本实施例打破了使用单一商品推荐模型的传统方式，根据页面条件为不同商品页面配置了三种类型的商品推荐模型，提高页面间商品推荐的灵活性；其中，主推模型和备用模型之间通过路由选择实现模型分流，提高各模型的平均使用概率和计算负担；通过分流确定最终的主推模型与补推之间，能够进行不同形式的主次数据融合，提高商品推荐的多样性。通过上述方式，能够从不同角度提高商品推荐的灵活性，更好地命中用户兴趣，提高推荐转化率；同时，该方式下各模型推荐的商品均能保持足够的机会展现于用户，使推荐转化率的计算更加准确，通过查看每个页面中每个模型的转化率，能够更加客观地分析推荐模型的优劣性能并优化页面配置，提高销售转化率，也为推荐模型的算法优化提供支持。
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1.一种基于多推荐模型路由与数据混合的商品推荐方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述分流策略包括：根据商品页面业务ID的奇偶性进行分流；
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述分流策略包括：根据商品页面业务ID的随机映射进行分流；
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述数据混合模式包括层叠模式和交错混合模式；
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，如果任一商品页面的店铺推荐模式为多店铺推荐的模式，所述数据混合模式包括店铺层叠模式或店铺类型模式；
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据各商品页面内商品的点击情况、购物车添加情况和订单生成情况，计算各商品页面的商品转化率，包括：
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据各商品页面的商品转化率，重新配置各商品页面的主推模型和备用模型并调整分流策略，包括：
8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述如果主推模型的商品转化率大于备用模型，将分流策略调整为默认不分流，包括：
...【技术特征摘要】
1.一种基于多推荐模型路由与数据混合的商品推荐方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述分流策略包括：根据商品页面业务id的奇偶性进行分流；
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述分流策略包括：根据商品页面业务id的随机映射进行分流；
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述数据混合模式包括层叠模式和交错混合模式；
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，如果任一商品页面的店铺推荐模式为多店铺推荐的模式，所述数据混合模式包括店铺层叠模式或店铺类型模式；
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于...
【专利技术属性】
技术研发人员：朱战伟，王继云，罗萌，
申请(专利权)人：叮当快药科技集团有限公司，
类型：发明
国别省市：
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