【技术实现步骤摘要】
本申请涉及电子商务，尤其涉及商品推荐模型的构建方法及商品推荐方法。
技术介绍
1、在电子商务等
，用户可以使用客户端浏览线上店铺的商品，客户端的商品推荐页面可以展示店铺内的多个商品，页面中各个商品的排序可以基于预测出的用户对商品的偏好程度确定出来。可以基于训练数据集训练出商品推荐模型，使用商品推荐模型预测用户对商品的偏好。然而，训练数据集中，表征用户偏好商品的正样本的数量，会比表征用户未偏好商品的负样本的数量少得多。由于正负样本的数量比例不均衡，商品推荐模型的预测结果的准确率不高。
技术实现思路
1、为克服相关技术中存在的问题，本申请提供了商品推荐模型的构建方法及商品推荐方法。
2、根据本申请实施例的第一方面，提供一种商品推荐模型的构建方法，所述方法包括：
3、获取训练集，利用所述训练数据集中的真实正样本和真实负样本对商品推荐模型进行训练；其中，所述训练集中真实正样本的数量少于真实负样本的数量，正样本表征用户偏好商品，负样本表征用户未偏好商品；
4...
【技术保护点】
1.一种商品推荐模型的构建方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述训练集中的样本包含用户数据和商品数据；所述扩充样本包括如下一种或多种组合：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述扩充用户数据对应的特征向量与所述真实用户数据对应的特征向量之间的相似度满足第一预设向量相似条件；和/或，
4.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述真实正样本包含真实用户数据和真实商品数据；
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述示例，是通过如下方式得到的：
6.根据权...
【技术特征摘要】
1.一种商品推荐模型的构建方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述训练集中的样本包含用户数据和商品数据；所述扩充样本包括如下一种或多种组合：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述扩充用户数据对应的特征向量与所述真实用户数据对应的特征向量之间的相似度满足第一预设向量相似条件；和/或，
4.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述真实正样本包含真实用户数据和真实商品数据；
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述示例，是通过如下方式得到的：
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：黄丕帅，
申请(专利权)人：广州商研网络科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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