【技术实现步骤摘要】
本申请涉及大模型技术、机器学习领域,具体而言,涉及一种产品的推荐方法、系统和电子设备。
技术介绍
1、目前,针对购物场景下产品的推荐,通常是基于候选产品的尺码表和推荐信息的尺码信息,确定待推荐的产品,但是,尺码表和产品的真实尺寸可能会存在一定的偏差,从而导致存在产品推荐的准确性低的技术问题。
2、针对上述的问题,目前尚未提出有效的解决方案。
技术实现思路
1、本申请实施例提供了一种产品的推荐方法、系统和电子设备,以至少解决产品推荐的准确性低的技术问题。
2、根据本申请实施例的一个方面,提供了一种产品的推荐方法。该方法可以包括:确定需要执行推荐操作的推荐对象;调取推荐对象的对象特征信息,其中,对象特征信息用于至少表征推荐对象对不同类型的产品的偏好程度;使用推荐模型分析对象特征信息,确定候选产品集合,以及候选产品集合中不同候选产品的推荐信息,其中,推荐信息用于预测推荐对象对候选产品执行交易操作的概率;基于推荐信息,从候选产品集合中确定出至少一待推荐的产品;向推荐对象推荐
...【技术保护点】
1.一种产品的推荐方法,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,使用所述推荐模型分析所述对象特征信息,确定所述候选产品集合中不同候选产品的推荐信息,包括:
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,使用所述推荐模型分析所述对象特征信息和所述不同候选产品的属性信息,确定所述不同候选产品的推荐分值,包括:
4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,使用所述推荐模型分析所述对象特征信息,确定所述推荐对象对至少一历史产品的历史交易偏好,包括:
5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,使用所述推荐模型分析所
...【技术特征摘要】
1.一种产品的推荐方法,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,使用所述推荐模型分析所述对象特征信息,确定所述候选产品集合中不同候选产品的推荐信息,包括:
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,使用所述推荐模型分析所述对象特征信息和所述不同候选产品的属性信息,确定所述不同候选产品的推荐分值,包括:
4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,使用所述推荐模型分析所述对象特征信息,确定所述推荐对象对至少一历史产品的历史交易偏好,包括:
5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,使用所述推荐模型分析所述对象特征信息中的历史交易序列,确定所述推荐对象对所述至少一历史产品的所述历史交易偏好,包括:
6.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,使用所述推荐模型确定所述历史交易偏好和所述交易偏好,二者之间的相似度,包括:
7.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,使用所述推荐模型分析所述对象特征信息和所述不同候选产品的属性信息,确定所述不同候选产品的推荐分值,包括:
<...【专利技术属性】
技术研发人员:吴健君,
申请(专利权)人:浙江天猫技术有限公司,
类型:发明
国别省市:
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