基于用戶反饋的商品推薦方法和系統(tǒng)的制作方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及電子商務(wù)技術(shù)領(lǐng)域，特別涉及一種基于用戶反饋的商品推薦方法和系 統(tǒng)。
【背景技術(shù)】
[0002] 目前的電子商務(wù)網(wǎng)站的推薦系統(tǒng)中，需要解決商品之間相關(guān)性的度量問題。一般 有兩種方法：1)基于內(nèi)容的推薦；2)協(xié)同過濾。這些方法是基于用戶行為或商品的自然屬 性。
[0003] 基于內(nèi)容的推薦可以是基于商品的屬性，包括品類，風(fēng)格，顏色，尺寸等；協(xié)同過濾 的推薦方法可以是基于用戶游覽和購買行為的推薦相關(guān)商品；或是推薦相似用戶游覽和購 買的商品。但是這種方式不能有效的推薦符合用戶需求的商品。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0004] 針對(duì)現(xiàn)有技術(shù)的上述缺陷，本發(fā)明所要解決的技術(shù)問題是如何實(shí)現(xiàn)在推薦算法中 通過用戶對(duì)推薦商品的點(diǎn)擊率和轉(zhuǎn)化率的不斷優(yōu)化，從而推薦更加符合用戶需求的商品。
[0005] 為實(shí)現(xiàn)上述目的，一方面，本發(fā)明提供一種基于用戶反饋的商品推薦方法，所述方 法包括如下步驟：
[0006] S1、結(jié)合推薦場(chǎng)景，提供主商品的推薦商品列表；
[0007] S2、統(tǒng)計(jì)預(yù)定時(shí)間內(nèi)該主商品的所有推薦商品的點(diǎn)擊次數(shù)和轉(zhuǎn)化率，并計(jì)算出轉(zhuǎn) 化率；
[0008] S3、結(jié)合點(diǎn)擊次數(shù)、轉(zhuǎn)化率和相關(guān)性更新推薦商品列表。
[0009] 優(yōu)選的，所述步驟S3具體包括：
[0010] 根據(jù)點(diǎn)擊次數(shù)給各商品定義點(diǎn)擊次數(shù)權(quán)重值；
[0011] 根據(jù)轉(zhuǎn)化率給各商品定義轉(zhuǎn)化率權(quán)重值；
[0012] 根據(jù)相關(guān)性給各向品定義相關(guān)性權(quán)重值；
[0013] 將同一商品的點(diǎn)擊次數(shù)權(quán)重值、轉(zhuǎn)化率權(quán)重值、相關(guān)性權(quán)重值進(jìn)行加總得出推薦 權(quán)重值，根據(jù)推薦權(quán)重值更新推薦商品列表。
[0014] 優(yōu)選的，根據(jù)步驟S2中統(tǒng)計(jì)結(jié)果計(jì)算得出第一推薦商品組列表，統(tǒng)計(jì)推薦商品組 總數(shù)為K ;
[0015] 根據(jù)點(diǎn)擊次數(shù)總和排列，并依次給各商品組定義點(diǎn)擊次數(shù)權(quán)重值，第i位的商品 組的點(diǎn)擊次數(shù)權(quán)重值為A(K+l-i);
[0016] 根據(jù)整體轉(zhuǎn)化率排列，并依次給各商品組定義轉(zhuǎn)化率權(quán)重值，第i位的商品組的 轉(zhuǎn)化率權(quán)重值為B(K+l-i);
[0017] 根據(jù)整體相關(guān)性排列，并依次給各商品組定義相關(guān)性權(quán)重值，第i位的商品組的 相關(guān)性權(quán)重值為C(K+l-i);
[0018] 其中，A為點(diǎn)擊次數(shù)權(quán)重系數(shù)、B為轉(zhuǎn)化率權(quán)重系數(shù)、C為相關(guān)性權(quán)重系數(shù)；
[0019] 將同一商品組的點(diǎn)擊次數(shù)權(quán)重值、轉(zhuǎn)化率權(quán)重值和相關(guān)性權(quán)重值進(jìn)行加總得出推 薦權(quán)重值，根據(jù)推薦權(quán)重值得出第二推薦商品組列表；
[0020] 隨機(jī)選取出第二推薦商品組列表中的N個(gè)推薦商品組，并重新排序得到第三推薦 商品組列表；
[0021] 刪除推薦商品列表中不屬于第三推薦商品組列表的推薦商品，進(jìn)而更新推薦商品 列表。
[0022] 優(yōu)選的，所述的N個(gè)推薦商品組分N次取出，其中第j次選取時(shí)，第i位的商品組 被選取出的概率為彳
其中，t為求和變量。
[0023] 另一方面，本發(fā)明還提供一種基于用戶反饋的商品推薦系統(tǒng)，所述系統(tǒng)包括：
[0024] 推薦模塊，創(chuàng)建和/或更新主商品的推薦商品列表；
[0025] 統(tǒng)計(jì)模塊，統(tǒng)計(jì)預(yù)定時(shí)間內(nèi)的推薦商品的點(diǎn)擊次數(shù)、轉(zhuǎn)化率；
[0026] 計(jì)算模塊，根據(jù)統(tǒng)計(jì)獲得的點(diǎn)擊次數(shù)、轉(zhuǎn)化率計(jì)算得出轉(zhuǎn)化率，根據(jù)點(diǎn)擊次數(shù)、轉(zhuǎn) 化率分別給各商品定義點(diǎn)擊次數(shù)權(quán)重值、轉(zhuǎn)化率權(quán)重值，并將同一商品的點(diǎn)擊次數(shù)權(quán)重值、 轉(zhuǎn)化率權(quán)重值進(jìn)行加總得出推薦權(quán)重值，將推薦權(quán)重值提供給推薦模塊，以更新推薦商品 列表。
[0027] 優(yōu)選的，所述計(jì)算模塊還做出如下運(yùn)算：
[0028] 根據(jù)點(diǎn)擊次數(shù)排列，并依次給各商品定義點(diǎn)擊次數(shù)權(quán)重值，第i位的商品的點(diǎn)擊 次數(shù)權(quán)重值為A(M+l-i);
[0029] 根據(jù)轉(zhuǎn)化率排列，并依次給各商品定義轉(zhuǎn)化率權(quán)重值，第i位的商品的轉(zhuǎn)化率權(quán) 重值為B(M+l_i);
[0030] 其中，A為點(diǎn)擊次數(shù)權(quán)重系數(shù)、B為轉(zhuǎn)化率權(quán)重系數(shù)。
[0031] 優(yōu)選的，所述計(jì)算模塊還做出如下運(yùn)算：
[0032] 根據(jù)統(tǒng)計(jì)模塊的統(tǒng)計(jì)結(jié)果計(jì)算得出第一推薦商品組列表，統(tǒng)計(jì)推薦商品組總數(shù)為 K ;
[0033] 根據(jù)點(diǎn)擊次數(shù)總和排列，并依次給各商品組定義點(diǎn)擊次數(shù)權(quán)重值，第i位的商品 組的點(diǎn)擊次數(shù)權(quán)重值為A(K+l_i);
[0034] 根據(jù)轉(zhuǎn)化率總和排列，并依次給各商品組定義轉(zhuǎn)化率權(quán)重值，第i位的商品組的 轉(zhuǎn)化率權(quán)重值為B(K+l-i);
[0035] 其中，A為點(diǎn)擊次數(shù)權(quán)重系數(shù)、B為轉(zhuǎn)化率權(quán)重系數(shù)；
[0036] 將同一商品組的點(diǎn)擊次數(shù)權(quán)重值、轉(zhuǎn)化率次進(jìn)行加總得出推薦權(quán)重值，根據(jù)推薦 權(quán)重值得出第二推薦商品組列表；
[0037] 隨機(jī)選取出第二推薦商品組列表中的N個(gè)推薦商品組，并重新排序得到第三推薦 商品組列表；
[0038] 刪除第一推薦商品列表中不屬于第三推薦商品組列表的推薦商品，并將計(jì)算結(jié)果 提供給推薦模塊，以更新推薦商品列表。
[0039] 優(yōu)選的，所述的N個(gè)推薦商品組分N次取出，其中第j次選取時(shí)，第i位的商品組 被選取出的概率>
其中，t為求和變量。
[0040] 本發(fā)明的技術(shù)方案通過在一個(gè)推薦場(chǎng)景中獲取與一個(gè)主商品相關(guān)性較高的推薦 商品列表；統(tǒng)計(jì)一段時(shí)間內(nèi)該主商品的所有推薦商品的用戶的點(diǎn)擊率和轉(zhuǎn)化率信息；根據(jù) 點(diǎn)擊率和轉(zhuǎn)化率信息更新推薦商品列表；重復(fù)上述步驟，不斷優(yōu)化推薦系統(tǒng)的算法，從而推 薦更加符合用戶需求的商品。
【附圖說明】
[0041] 圖1是本發(fā)明的實(shí)施例一中的基于用戶反饋的商品推薦方法的流程示意圖；
[0042] 圖2是本發(fā)明的實(shí)施例二中的基于用戶反饋的商品推薦系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)示意圖；
[0043] 圖3是本發(fā)明的實(shí)施例三中的基于用戶反饋的商品推薦方法的流程示意圖；
[0044] 圖4是本發(fā)明的實(shí)施例四中的基于用戶反饋的商品推薦方法的流程示意圖。
【具體實(shí)施方式】
[0045] 為使本領(lǐng)域技術(shù)人員更好地理解本發(fā)明的技術(shù)方案，下面結(jié)合附圖和具體實(shí)施方 式對(duì)本發(fā)明作進(jìn)一步詳細(xì)描述。
[0046] 圖1是本發(fā)明實(shí)施例一中的基于用戶反饋的商品推薦方法的流程示意圖，如圖1 所示，該方法包括步驟：
[0047] S1、結(jié)合推薦場(chǎng)景，提供主商品的推薦商品列表；
[0048] S2、統(tǒng)計(jì)預(yù)定時(shí)間內(nèi)該主商品的所有推薦商品的點(diǎn)擊次數(shù)和轉(zhuǎn)化率，并計(jì)算出轉(zhuǎn) 化率；
[0049] S3、結(jié)合點(diǎn)擊次數(shù)、轉(zhuǎn)化率和相關(guān)性更新推薦商品列表。
[0050] 優(yōu)選的，所述步驟S3具體包括：
[0051] 根據(jù)點(diǎn)擊次數(shù)給各商品定義點(diǎn)擊次數(shù)權(quán)重值；
[0052] 根據(jù)轉(zhuǎn)化率給各商品定義轉(zhuǎn)化率權(quán)重值；
[0053] 根據(jù)相關(guān)性給各商品定義相關(guān)性權(quán)重值；
[0054] 將同一商品的點(diǎn)擊次數(shù)權(quán)重值、轉(zhuǎn)化率權(quán)重值、相關(guān)性權(quán)重值進(jìn)行加總得出推薦 權(quán)重值，根據(jù)推薦權(quán)重值更新推薦商品列表。
[0055] 優(yōu)選的，根據(jù)步驟S2中統(tǒng)計(jì)結(jié)果計(jì)算得出第一推薦商品組列表，統(tǒng)計(jì)推薦商品組 總數(shù)為K ;
[0056] 根據(jù)點(diǎn)擊次數(shù)總和排列，并依次給各商品組定義點(diǎn)擊次數(shù)權(quán)重值，第i位的商品 組的點(diǎn)擊次數(shù)權(quán)重值為A(K+l_i);
[0057] 根據(jù)整體轉(zhuǎn)化率排列，并依次給各商品組定義轉(zhuǎn)化率權(quán)重值，第i位的商品組的 轉(zhuǎn)化率權(quán)重值為B(K+l_i);
[0058] 根據(jù)整體相關(guān)性排列，并依次給各商品組定義相關(guān)性權(quán)重值