【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及商品推荐，更具体的说，它涉及一种基于扩散模型的商品序列推荐方法。
技术介绍
1、互联网和智能移动设备的发展让我们的生活变得更加便利。通过各种网络系统，人们逐渐习惯于在网上阅读新闻、看电影、购物、交朋友等等。与此同时，人们也暴露于这些网站提供的各种信息之中，爆炸的信息让人们很难快速在网络上检索他们感兴趣的对象。基于这种情况推出的信息推荐系统，根据用户在网络上的行为，例如亚马逊，推特，淘宝等，向用户推荐感兴趣的东西，目前，线上的各个售卖平台在向用户进行商品推荐时，通常仅基于用户在单个售卖平台的历史浏览记录来进行推荐，无法向用户推荐个性化的跨售卖平台的商品，此外，在实际应用中，业务平台会将基于商品特征信息和用户特征信息得到的商品排序展示给用户，这种商品推荐方式会导致商品出现重复推荐，以及推荐的商品不符合用户偏好的情况，从而降低用户的体验，在进行商品推荐时基于消费者的常买商品、购物车搭配等信息进行商品的推荐，然而这种商品推荐搭配较为单一，算法挖掘的场景无个性化。
技术实现思路
1、(...
【技术保护点】
1.一种基于扩散模型的商品序列推荐方法，其特征是，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于扩散模型的商品序列推荐方法，其特征是：所述步骤四还包括在所述待匹配商品与所述点击序列对应的所述商品属于同一所述售卖平台的情况下，从预先构建的各个商品对中确定目标商品对，其中，一个所述商品对包含一个第一商品标识和一个第二商品标识，所述第一商品标识为第一售卖平台对应的第一商品的商品标识，所述第二商品标识为第二售卖平台对应的第二商品的商品标识，所述目标商品对为所述第一商品标识或所述第二商品标识与所述待匹配商品的商品标识相同的所述商品。
3.根据权利要求1...
【技术特征摘要】
1.一种基于扩散模型的商品序列推荐方法，其特征是，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于扩散模型的商品序列推荐方法，其特征是：所述步骤四还包括在所述待匹配商品与所述点击序列对应的所述商品属于同一所述售卖平台的情况下，从预先构建的各个商品对中确定目标商品对，其中，一个所述商品对包含一个第一商品标识和一个第二商品标识，所述第一商品标识为第一售卖平台对应的第一商品的商品标识，所述第二商品标识为第二售卖平台对应的第二商品的商品标识，所述目标商品对为所述第一商品标识或所述第二商品标识与所述待匹配商品的商品标识相同的所述商品。
3.根据权利要求1所述的一种基于扩散模型的商品序列推荐方法，其特征是：所述步骤四还包括根据所述目标商品对确定所述目标商品，其中，当所述第一商品标识与所述待匹配商品的商品标识相同时，所述目标商品为所述第二商品标识对应的商品，当所述第二商品标识与所述待匹配商品的商品标识相同时，所述目标商品为所述第一商品标识对应的商品。
4.根据权利要求1所述的一种基于扩散模型的商品序列推荐方法，其特征是：所述步骤三以最小化所述至少一个推荐商品与所述历史订单信息实际涉及的各商品的偏差为优化目标，对所述商品推荐模型进行训练，所述商品推荐模型用于对用户进行商品推荐。
5.根据权利要求1所述的一种基于扩散模型的商品序列推荐方法，其特征是：各商品的实际商品名称、各商品对应的标准商品名称、各商品的属性信息、各商品的业务特征信息中的至少一种各商品的实际商品名称、各商品对应的标准商品名称、各商品的属性信息、各商品的业务特征信息中的至少一种。
6.根据权利要求...
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