CN107895299B - 一种商品的曝光排序方法和装置 - Google Patents

Abstract

本发明实施例公开了一种商品的曝光排序方法、装置和系统，其中方法包括：获取商品的当前曝光量，并将当前曝光量与阈值进行对比，将当前曝光量大于等于阈值的商品定为成熟期商品，将当前曝光量小于阈值的商品定为成长期商品；根据商品的曝光情况，分别为成熟期商品和成长期商品进行排序，获得成熟期商品排序集合和成长期商品排序集合；将成熟期商品排序集合和成长期商品排序集合进行整合获得最终商品排序集合。通过上述方案，在保证成熟期商品正常展示的同时，留给成长期商品部分展示空间，使用户能够有更多选择新款商品的机会，使电商网络销售平台的整体商品交替处于正常稳定系统中。

Description

一种商品的曝光排序方法和装置

技术领域

本发明属于电子商务技术领域，特别是涉及一种商品的曝光排序方法和装置。

背景技术

随着电商的普及，越来越多的商品会在线上进行售卖，导致商品款数急剧增加。对于一个成熟的电商销售网站来说，整体曝光总量的增加基本是一个缓慢的过程。

目前的电商销售网站，在大量的新商品上架时，按照曝光量由大到小进行排序的规则，新商品的曝光机会较少。曝光量增长的比较缓慢，按照目前的排序规则，前期新品的曝光机会较少，曝光机会不稳定，故一个商品从新品自己成长为曝款的时间周期较长。并且按照目前商品基于曝光点击率的排序方式，会导致展示列表页排序前几页变动性不大。

因此，在电商销售网站中展示页面的曝光总量一定，以及商品新款数量急剧增加的情况下，如何利用曝光，使得电商销售网站整体商品交替处于正常稳定系统中，是目前亟需解决的问题。

发明内容

鉴于上述问题，本发明提出了一种以便克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的商品的曝光排序方法、装置和系统。

根据本发明实施例的第一方面，提供一种商品的曝光排序方法，包括：

获取商品的当前曝光量，并将当前曝光量与阈值进行对比，将当前曝光量大于等于阈值的商品定为成熟期商品，将当前曝光量小于阈值的商品定为成长期商品；

根据商品的曝光情况，分别为所述成熟期商品和所述成长期商品进行排序，获得成熟期商品排序集合和成长期商品排序集合；

将所述成熟期商品排序集合和成长期商品排序集合进行整合获得最终商品排序集合。

根据本发明实施例的第二方面，提出了一种商品的曝光排序装置，包括：

划分单元，用于获取商品的当前曝光量，并将当前曝光量与阈值进行对比，将当前曝光量大于等于阈值的商品定为成熟期商品，将当前曝光量小于阈值的商品定为成长期商品；

排序单元，用于根据商品的曝光情况，分别为所述成熟期商品和所述成长期商品进行排序，获得成熟期商品排序集合和成长期商品排序集合；

排序重组单元，用于将所述成熟期商品排序集合和成长期商品排序集合进行整合获得最终商品排序集合。

根据本发明实施例的第三方面，提出了一种存储设备，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述程序被处理器执行时实现第一方面所述的商品的曝光排序方法。

本发明实施例的第四方面，提出了一种商品的曝光排序系统，所述系统包括存储设备和处理器，

所述存储设备，用于存储计算机程序；

所述处理器，用于执行所述计算机程序以实现第一方面所述的商品的曝光排序方法。

本发明实施例提供的商品的曝光排序方法、装置和系统，具有如下有益效果：

通过本发明的技术方案，利用设置的阈值将商品分为成熟期商品和成长期商品，并分别对其进行排序，然后将两个排序结果进行整合，获得最终商品排序集合，按照最终商品排序集合进行页面展示。这样避免了只是单纯的按照曝光量的排序进行展示时，导致展示列表页排序前几页变动性不大的情况。在保证成熟期商品正常展示的同时，留给成长期商品部分展示空间，使用户能够有更多选择新款商品的机会，使得电商网络销售平台的整体商品交替处于正常稳定系统中。

附图说明

构成说明书的一部分的附图描述了本发明的实施例，并且连同描述一起用于解释本发明的原理。

参照附图，根据下面的详细描述，可以更加清楚地理解本发明，其中：

图1为本发明实施例的商品的曝光排序方法的流程图；

图2为本发明实施例的阈值计算流程图；

图3为本发明另一个实施例的阈值计算流程图；

图4为本发明另一个实施例的商品的曝光排序方法的流程图；

图5为本发明再一个实施例的商品的曝光排序方法的流程图；

图6为本发明实施例的商品类别划分流程图；

图7为本发明实施例的商品的曝光排序装置的结构框图；

图8为本发明另一个实施例的商品的曝光排序装置的结构框图；

具体实施方式

现在将参照附图来详细描述本发明的各种示例性实施例。应注意到：除非另外具体说明，否则在这些实施例中阐述的部件的相对布置、数字表达式和数值不限制本发明的范围。

同时，应当明白，为了便于描述，附图中所示出的各个部分的尺寸并不是按照实际的比例关系绘制的。

以下对至少一个示例性实施例的描述实际上仅仅是说明性的，决不作为对本发明及其应用或使用的任何限制。

对于相关领域普通技术人员已知的技术、方法和设备可能不作详细讨论，但在适当情况下，所述技术、方法和设备应当被视为说明书的一部分。

应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步讨论。

如图1所示，本发明实施例的商品的曝光排序方法，包括如下步骤：

步骤101，获取商品的当前曝光量，并将当前曝光量与阈值进行对比，将当前曝光量大于等于阈值的商品定为成熟期商品，将当前曝光量小于阈值的商品定为成长期商品。

其中，曝光量是指商品在对应商品销售网站中的展示次数，曝光量越多证明商品被客户查看的次数越多。

在上述技术方案中，根据商品的当前曝光量阈值进行对比将商品进行分类，分为成熟期商品和成长期商品。成熟期商品的曝光量比较高，间接证明有较高的销售量；成长期商品的曝光量相对比较低，但是成长期的商品的上升空间相对比较大。

步骤102，根据商品的曝光情况，分别为成熟期商品和成长期商品进行排序，获得成熟期商品排序集合和成长期商品排序集合；

步骤103，将成熟期商品排序集合和成长期商品排序集合进行整合获得最终商品排序集合。

通过上述技术方案，利用设置的阈值将商品分为成熟期商品和成长期商品，并分别对其进行排序，然后将两个排序结果进行整合，获得最终商品排序集合，按照最终商品排序集合进行页面展示。这样避免了只是单纯的按照曝光量的排序进行展示时，导致展示列表页排序前几页变动性不大的情况。在保证成熟期商品正常展示的同时，留给成长期商品部分展示空间，使用户能够有更多选择新款商品的机会，使得电商网络销售平台的整体商品交替处于正常稳定系统中。

上述阈值用户可以自己设定，也可以根据同一类别商品(例如短裤)的商品曝光量和商品转化率的历史数据统计算该阈值。

如图2所示，该阈值的计算步骤如下：

步骤a，根据商品的类别，获取该类商品的商品曝光量和商品转化率，并以商品曝光量为横轴，以商品转化率为纵轴建立二维模型图，在二维模型图中标出商品曝光量和商品转化率的离散点。

其中，商品转化率是指为单个商品的曝光加购率。

步骤b，根据离散点拟合出商品转化率随商品曝光量变化的变化曲线，并根据变化曲线确定阈值。

通过上述技术方案，由于在曝光量值比较小时对应的离散点比较杂乱分散，不能拟合出变化曲线，因此将能够拟合出变化曲线的对应曝光值定为阈值，并通过该阈值来划分商品是否为成熟期商品。这样选出通过该阈值划分出来的成熟期商品才能更具有参考价值，并且这种智能选取阈值的方式，用户无需自己进行统计和选取，给用户带来便利。

如图3所示(图3中与上述图2中的相同步骤不再赘述)，上述步骤b具体为：

步骤b1，在二维模型图中根据离散点，拟合出商品转化率随商品曝光量变化的上升曲线和下降曲线。

步骤b2，确定上升曲线和下降曲线的交点，并将交点在二维模型图横轴上的投影值作为阈值。

在上述二维模型图中可以获知，商品曝光量大于等于阈值的离散点可以拟合出商品转化率随商品曝光量的上升曲线以及下降曲线，然而曝光量小于阈值的离散点处于混乱状态无法拟合出上升或下降曲线。因此，为了能够更加准确的获得该阈值，以上升和下降曲线的交点在横坐标的投影值作为阈值。

这样通过该阈值划分出的成长期商品的离散点虽然比较分散，但是发展空间相对比较大，更加具有成长期商品的特点。划分出的成熟期的商品对应的离散点比较集中，其发展状况比较稳定。

为了能够更好的监控成长期商品的成长状况，间隔预定时间对成长期商品进行抽取，并获取抽取到的成长期商品的曝光量，当抽取到的成长期商品的曝光量大于等于成长阈值时，将成长期商品更改为成熟期商品。其中，成长阈值可以与上述的阈值选取相同或不同的数值。

但是对于成熟期商品会出现一个衰退的情况，如图4所示(图4中与上述图1中的相同步骤不再赘述)，针对这种情况具有如下步骤：

步骤1011，获取成熟期商品距离当前最近的连续三天的曝光量，若连续三天的曝光量均减少，则将成熟期商品更改为衰退期商品。

步骤1012，获取衰退期商品的初始价格和当前价格，若当前价格低于初始价格则将衰退期商品改为成长期商品。

通过上述技术方案，对于成熟期的商品如果连续三天曝光量都减少，证明该成熟期商品正在进入衰退期，对于衰退期的商品证明已经过时，用户对于该种商品的需求量逐渐降低，此时就需要将该类商品标记为衰退期商品。但是如果商家看到该类商品被标记为衰退期商品之后，降低该类商品的价格，证明该类商品还有上升空间，因此对于降低价格的衰退期商品，就要将其改为成长期商品。

并且，如果商家在预定时间内(例如5天)还没有降低衰退期商品，就将该衰退期商品定为永久衰退商品，以后均不能再次成为成长期商品，对于永久衰退商品会对商家进行提示，建议商家下架该商品。

具体的，为每种衰退期商品设置预定修改次数，每种衰退期商品改为成长期商品的次数不能超过预定修改次数。衰退期商品如果降低价格后，再次成为衰退期商品，证明该类商品在逐渐被淘汰。为了避免衰退期商品与成长期商品反反复复的转变，为每种成为衰退期商品改为成长期商品的次数进行设定，设定的次数用户可以根据实际情况进行设置。优选为，将修改次数设置为1次。其中超过修改次数的衰退期商品也改为永久衰退商品，并建议商家对其进行下架。

如图5所示(图5中与上述图1中的相同步骤不再赘述)，本发明实施例的商品的曝光排序方法还包括：

步骤104，计算商品的用户访问深度，根据用户访问深度确定商品的有效曝光页面，在有效曝光页面中按照最终商品排序集合进行排序展示。

在上述技术方案中，用户访问深度就是用户在一次浏览电子商务网站的过程中浏览了的页数，可以对所有用户访问深度进行整合并计算其平均访问深度，该平均访问深度即为有效曝光页面。然后在该有效曝光页面中按照最终商品排序集合展示成熟期商品和成长期商品。

为了能够在该有效曝光页面中更好的展示成长期商品，根据获得的有效曝光页面对成长期商品进行排序的步骤如下：

步骤(1)，在有效曝光页面中选取预设位置数a给成长期商品。

步骤(2)，将成长期商品按照历史销量进行排序，并选取前m项的成长期商品，获取前m项的成长期商品的类目、价格和供应商三项信息参数，将三项信息参数分别与预定类目、预定价格和预定供应商三项预定参数进行对比，每符合一项就为对应的成长期商品的评分加1。

步骤(3)，前m项的成长期商品的评分完成后，按照评分由高到低的顺序对前m项的成长期商品进行初次排序，得到第一排序集合。

步骤(4)，对第一排序集合中的成长期商品按照商品上架时间进行二次排序，得到第二排序集合。

步骤(5)，从剩余成长期商品中随机选取a-m项成长期商品，并对其进行排序，得到第三排序集合。

步骤(6)将第二排序集合和第三排序集合的成长期商品进行组合，得到成长期商品排序集合。

在上述技术方案中，在有效曝光页面中选取预设位置数a最为成长期商品的展示位置，剩余的位置用来展示成熟期商品，这样能够保证在有效曝光页面中始终都会有a个位置供成长期商品进行展示。

并且，通过上述几个排序集合的整合得到成长期商品排序集合，可以将成长期商品按照成长期商品排序集合进行合理的展示。随机获取的a-m项成长期商品，并对其进行排序，给销量不靠前的成长期商品在有效曝光页面中进行展示的机会，使成长期商品能够快速成长，成为成熟期商品。

通过上述技术方案，为成长期商品进行合理的排序，既保证了销售量较高的成长期能够展示，又提高了其他成长期商品的展示机会。

本发明实施例中，为成熟期商品进行排序具体为：

获取成熟期商品的订单量、曝光量和加购量，将订单量和曝光量的比值及加购量和曝光量的比值的加权值作为成熟期商品的曝光率，成熟期商品按照曝光率进行排序，获得成熟期商品排序集合。

将成熟期商品排序集合按照第一预定数量拆分成x组，将成长期商品排序集合按照第二预定数量拆分成y组；

将x组的成熟期商品排序集合和y组的成长期商品排序集合，进行重新组合形成最终商品排序集合。

通过上述技术方案，就可以将上述获得的成长期商品排序集合与成熟期商品排序集合进行整合。例如，两个成熟期商品一个成长期商品，依次进行整合排序，或者三个成熟期商品两个成长期商品，依次进行整合排序，或者按照其他符合实际要求的整合方式进行整合排序，即，上述第一预定数量和第二预定数量可以按照实际需要进行任意设置。

这样，得到的最终商品排序集合就是成熟期商品和成长期商品的混合排序组合，在按照这个排序结果进行展示时，可以同时展示成熟期商品和成长期商品，为处于成长期商品(即新品)提供展示的机会，使用户能够更多的选择。

在本发明的另一个实施例中，商品的曝光排序方法具体步骤如下：

1、对于同一类别商品的曝光量和商品转化率历史数据统计中确定阈值P，具体为：

以横向为商品曝光量，纵向为商品转化率，2个维度来建立二维模型图，在图中标记(商品，商品曝光量，商品转化率)的离散点，根据对同一类别商品统计(如短裤)，由图可知在曝光量大于阈值P的离散点能够拟合出商品转化率随商品曝光量上升和下降趋势的曲线，而曝光量小于阈值P时，离散点处于混乱状态无法拟合出上升或下降曲线，因此将图中上升和下降曲线的交点定位在横坐标上的投影定为阈值P。

2、当商品当前曝光量≥P时，将商品状态定义为成熟期商品，当商品当前曝光量<P时，将商品状态定义为成长期商品，若成熟期商品曝光量连续三天减少，商品状态更改为衰退期商品。

3、若衰退期商品价格下降，将该商品状态更改为成长期商品，其中设置衰退期商品更改为成长期商品的修改次数为1次。

4、计算商品的用户访问深度，根据用户访问深度获取有效曝光页面的数量。

5、针对上述有效曝光页面的数量，从中选取预设位置数a作为成长期商品的展示位置。

6、为成长期商品建立评分机制，具体为，从数据库获取历史销量靠前n项商品信息集合，商品信息包含类目、价格、供应商三个信息参数，商品每符合上述一个信息参数，就给对应的商品评分加1分。

7、在成长期商品中任意或者按照曝光量的排序结果选择m项商品，将该m项商品按照步骤6中的评分机制进行评分，然后再按照评分高低进行初步排序，得到成长期商品的第一排序集合；

8、上述第一排序集合按照商品上架时间进行二次排序，上架时间越晚排序靠前，获得成长期商品第二排序集合。

9、在成长期剩余商品中随机选择(a-m)项商品，并将该商品进行随机排序获得第三排序集合。

10、上述成长期商品第二排序集合和第三排序集合进行整合(其中整合可以是直接将第三排序集合排列在第二排序集合的后面，也可以是两个排序集合进行交叉排列)，获得成长期商品排序集合。

11、成熟期商品则根据商品曝光率来排序，获得成熟期商品排序集合，其中，曝光率＝订单量/曝光量，曝光量由平台埋点采集。

12、将成熟期商品排序集合拆分成多组b项成熟期商品集合，上述成长期商品第四排序集合拆分多组c项成长期商品集合，其中b项代表成熟期商品状态，c项代表成长期商品状态，其中每组成熟期商品或成长期商品的数量根据实际情况设定。

13、上述获得拆分的多组成熟期商品集合和多组成长期商品集合重新组合，获得最终商品排序集合。例如，一组成熟期商品一组成长期商品，进行交叉组合排序。

14、在有效曝光页面中按照上述获得的最终商品排序集合进行排序展示。

如图6所示，在本发明的另一个实施例中，对商品进行类别划分的过程如下：

步骤1’，获取商品A1、A2、A3、A4、B1、B2、B3、B4的曝光量1mp。

步骤2’，判断获取的商品的曝光量1mp是否大于等于阈值P1，若判断结果为是，将对应商品执行步骤13’，若判断结果为否，将对应商品执行步骤3’。

步骤3’，上述商品中有B1、B2、B3、B4的曝光量1mp小于阈值P1，将其定义为成长期商品，并将对应状态全部定为b0。

步骤4’，判断成长期的商品是否被抽出，若判断结果为是，将对应商品进入步骤6’，若判断结果为否，将对应商品进入步骤5’。

步骤5’，商品B1、B3未被抽出，则其状态不变仍为b0，并进入步骤8’。

步骤6’，商品B2、B4被抽出，将其状态由b0改为b1，并进入步骤7’。

步骤7’，判断商品B2、B4曝光量1mp是否大于等于阈值P2，若判断结果为是则进入步骤14’，若判断结果为否则进入步骤8’。其中，P2为根据实际需要为成长期商品设定的判断阈值，用来判断成长期商品的成长情况，以确定是否将成长期商品改为成熟期商品。

步骤8’，有三个来源，一是步骤5’中未被抽出的成长期商品B1、B3，二是步骤7’曝光量小于P2的B4，三是步骤16’中没有降价的衰退期商品A3；并将A3的状态由c1改为b0，B1、B3、B4的状态不变。

步骤9’，判断成长期商品的当前状态是否是b0，若判断结果为是则进入步骤10’，若判断结果为否则进入步骤11’。

步骤10’，其中，成长期商品A3、B1、B3的当前状态是b0，再判断其是否被抽出，若判断结果为是则进入步骤11’，若判断结果为否则进入步骤12’。

步骤11’，有两个来源，一是步骤9’中当前状态是b1的B4，二是步骤10’中被抽出的B1，将B1的状态由b0改为b1，将B4的状态由b1改为b2

步骤12’，成长期商品A3、B3未被抽出，因此A3、B3状态保持不变。

步骤13’，上述商品中有A1、A2、A3、A4的曝光量1mp大于等于阈值P1，将其定义为成熟期商品，并将其状态全部定为a1。

步骤14’，判断成熟期商品连续三天曝光量是否递减，若判断结果为是则进入步骤15’，若判断结果为否则进入步骤18’。

步骤15’，成熟期商品中A2、A3连续三天曝光量下降，将其状态由a1改为c1。

步骤16’，判断衰退期商品A2、A3是否降价，若判断结果为是则进入步骤8’，若判断结果为否则进入步骤17’。

步骤17’，衰退期商品A2没有降价，建议其下架。

步骤18’，有两个来源，一是步骤14’中成熟期商品连续三天曝光量为递减的商品A1、A4，二是由步骤7’中成长期商品的曝光量1mp大于等于阈值P2的商品B2，因此将商品A1、A4、B2的状态全部定为a1。

上述步骤1’-18’中，a代表成熟期商品，a后面的数字代表进行该状态的次数；b代表成长期商品，b后面的数字代表被抽取的次数；c代表衰退期商品，c后面的数字代表进行该状态的次数。

作为上述方法的具体实现，本发明实施例提供了一种商品的曝光排序装置，如图7所示，包括：划分单元21、排序单元22和排序重组单元23。

划分单元21，用于获取商品的当前曝光量，并将当前曝光量与阈值进行对比，将当前曝光量大于等于阈值的商品定为成熟期商品，将当前曝光量小于阈值的商品定为成长期商品；

排序单元22，用于根据商品的曝光情况，分别为成熟期商品和成长期商品进行排序，获得成熟期商品排序集合和成长期商品排序集合；

排序重组单元23，用于将成熟期商品排序集合和成长期商品排序集合进行整合获得最终商品排序集合。

如图8所示，本发明实施例的装置还包括：建模单元24和阈值确定单元25，建模单元24与阈值确定单元25相连，阈值确定单元25与划分单元21相连，阈值确定单元25将阈值确定之后，将阈值发送至划分单元21，以供划分单元根据该阈值对商品进行类别划分。

建模单元24，用于根据商品的类别，获取该类商品的商品曝光量和商品转化率，并以商品曝光量为横轴，以商品转化率为纵轴建立二维模型图，在二维模型图中标出商品曝光量和商品转化率的离散点；

阈值确定单元25，用于根据离散点拟合出商品转化率随商品曝光量变化的变化曲线，并根据变化曲线确定阈值。

具体的，阈值确定单元25，还用于在二维模型图中根据离散点，拟合出商品转化率随商品曝光量变化的上升曲线和下降曲线；确定上升曲线和下降曲线的交点，并将交点在二维模型图横轴上的投影值作为阈值。

具体的，划分单元21，还用于间隔预定时间对所述成长期商品进行抽取，并获取抽取到的成长期商品的曝光量，当抽取到的成长期商品的曝光量大于等于阈值时，将成长期商品更改为成熟期商品。

具体的，划分单元21，还用于获取成熟期商品距离当前最近的连续三天的曝光量，若连续三天的曝光量均减少，则将成熟期商品更改为衰退期商品。

具体的，划分单元21，还用于获取衰退期商品的初始价格和当前价格，若当前价格低于初始价格则将衰退期商品改为成长期商品。

具体的，划分单元21，还用于为每种衰退期商品设置预定修改次数，每种衰退期商品改为成长期商品的次数不能超过预定修改次数。

如图8所示，本发明实施例的装置还包括：

曝光页面展示单元26，用于计算商品的用户访问深度，根据用户访问深度确定商品的有效曝光页面，在有效曝光页面中按照最终商品排序集合进行排序展示。

在本发明实施例中，排序单元22包括：

选取模块，用于在有效曝光页面中选取预设位置数a给成长期商品。

评分模块，用于将成长期商品按照历史销量进行排序，并选取前m项的成长期商品，获取前m项的成长期商品的类目、价格和供应商三项信息参数，将三项信息参数分别与预定类目、预定价格和预定供应商三项预定参数进行对比，每符合一项就为对应的成长期商品的评分加1。

排序模块，用于前m项的成长期商品的评分完成后，按照评分由高到低的顺序对前m项的成长期商品进行初次排序，得到第一排序集合；对第一排序集合中的成长期商品按照商品上架时间进行二次排序，得到第二排序集合；从剩余成长期商品中随机选取a-m项成长期商品，并对其进行排序，得到第三排序集合。

排序组合模块，用于将第二排序集合和第三排序集合的成长期商品进行组合，得到成长期商品排序集合。

具体的，排序单元22，还用于获取成熟期商品的订单量、曝光量和加购量，将订单量和曝光量的比值及加购量和曝光量的比值的加权值作为成熟期商品的曝光率，成熟期商品按照曝光率进行排序，获得成熟期商品排序集合。

在本发明的实施例中，排序重组单元23，包括：

拆分模块，用于将成熟期商品排序集合按照第一预定数量拆分成x组，将成长期商品排序集合按照第二预定数量拆分成y组。

重组模块，用于将x组的成熟期商品排序集合和y组的成长期商品排序集合，进行重新组合形成最终商品排序集合。

基于上述图1至6所示方法，相应的，本发明实施例还提供了一种存储设备，其上存储有计算机程序，程序被处理器执行时实现上述图1至6所示的商品的曝光排序方法。

在本发明的另一个实施例中，提供了一种商品的曝光排序系统，包括存储设备32、处理器31及存储在存储设备上并可在处理器上运行的计算机程序，其中存储设备32和处理器31均设置在总线33上。

存储设备32，用于存储计算机程序；

处理器，用于执行计算机程序以实现上述图1至6所示的商品的曝光排序方法。

本说明书中各个实施例均采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其它实施例的不同之处，各个实施例之间相同或相似的部分相互参见即可。

本发明的描述是为了示例和描述起见而给出的，而并不是无遗漏的或者将本发明限于所公开的形式。很多修改和变化对于本领域的普通技术人员而言是显然的。选择和描述实施例是为了更好说明本发明的原理和实际应用，并且使本领域的普通技术人员能够理解本发明从而设计适于特定用途的带有各种修改的各种实施例。

Claims (8)

1.一种商品的曝光排序方法，其特征在于，所述方法包括：

获取商品的当前曝光量，并将当前曝光量与阈值进行对比，将当前曝光量大于等于阈值的商品定为成熟期商品，将当前曝光量小于阈值的商品定为成长期商品；

根据商品的曝光情况，分别为所述成熟期商品和所述成长期商品进行排序，获得成熟期商品排序集合和成长期商品排序集合；

将所述成熟期商品排序集合和成长期商品排序集合进行整合获得最终商品排序集合；

根据所述商品的类别，获取该类商品的商品曝光量和商品转化率，并以商品曝光量为横轴，以商品转化率为纵轴建立二维模型图，在所述二维模型图中标出商品曝光量和商品转化率的离散点；

根据所述离散点拟合出商品转化率随商品曝光量变化的变化曲线，并根据所述变化曲线确定阈值；

所述根据所述离散点拟合出商品转化率随商品曝光量变化的变化曲线，并根据所述变化曲线确定阈值包括：

在所述二维模型图中根据所述离散点，拟合出商品转化率随商品曝光量变化的上升曲线和下降曲线；

确定所述上升曲线和所述下降曲线的交点，并将所述交点在二维模型图横轴上的投影值作为阈值；

计算商品的用户访问深度，根据所述用户访问深度确定商品的有效曝光页面，在所述有效曝光页面中按照所述最终商品排序集合进行排序展示；

为所述成长期商品进行排序获得成长期商品排序集合包括：

在所述有效曝光页面中选取预设位置数a给所述成长期商品；

将所述成长期商品按照历史销量进行排序，并选取前m项的成长期商品，获取所述前m项的成长期商品的类目、价格和供应商三项信息参数，将三项信息参数分别与预定类目、预定价格和预定供应商三项预定参数进行对比，每符合一项就为对应的成长期商品的评分加1；

所述前m项的成长期商品的评分完成后，按照评分由高到低的顺序对所述前m项的成长期商品进行初次排序，得到第一排序集合；

对所述第一排序集合中的成长期商品按照商品上架时间进行二次排序，得到第二排序集合；

从剩余成长期商品中随机选取a-m项成长期商品，并对其进行排序，得到第三排序集合；

将所述第二排序集合和所述第三排序集合的成长期商品进行组合，得到成长期商品排序集合。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

间隔预定时间对所述成长期商品进行抽取，并获取抽取到的成长期商品的曝光量，当抽取到的成长期商品的曝光量大于等于成长阈值时，将成长期商品更改为成熟期商品。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述根据所述成熟期商品和所述成长期商品的曝光情况，分别为所述成熟期商品和所述成长期商品进行排序之前，包括：

获取所述成熟期商品距离当前最近的连续三天的曝光量，若连续三天的曝光量均减少，则将所述成熟期商品更改为衰退期商品；

获取所述衰退期商品的初始价格和当前价格，若所述当前价格低于初始价格则将衰退期商品改为成长期商品；

为每种衰退期商品设置预定修改次数，每种衰退期商品改为成长期商品的次数不能超过预定修改次数。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，为所述成熟期商品进行排序获得成熟期商品排序集合包括：

获取所述成熟期商品的订单量、曝光量和加购量，将订单量和曝光量的比值及加购量和曝光量的比值的加权值作为成熟期商品的曝光率，所述成熟期商品按照所述曝光率进行排序，获得成熟期商品排序集合。

5.根据权利要求1-4任一项所述的方法，其特征在于，所述将所述成熟期商品排序集合和成长期商品排序集合进行整合获得最终商品排序集合，包括：

将所述成熟期商品排序集合按照第一预定数量拆分成x组，将所述成长期商品排序集合按照第二预定数量拆分成y组；

将x组的成熟期商品排序集合和y组的成长期商品排序集合，进行重新组合形成最终商品排序集合。

6.一种商品的曝光排序装置，其特征在于，所述装置包括：

划分单元，用于获取商品的当前曝光量，并将当前曝光量与阈值进行对比，将当前曝光量大于等于阈值的商品定为成熟期商品，将当前曝光量小于阈值的商品定为成长期商品；

排序单元，用于根据商品的曝光情况，分别为所述成熟期商品和所述成长期商品进行排序，获得成熟期商品排序集合和成长期商品排序集合；

排序重组单元，用于将所述成熟期商品排序集合和成长期商品排序集合进行整合获得最终商品排序集合；

根据所述商品的类别，获取该类商品的商品曝光量和商品转化率，并以商品曝光量为横轴，以商品转化率为纵轴建立二维模型图，在所述二维模型图中标出商品曝光量和商品转化率的离散点；

根据所述离散点拟合出商品转化率随商品曝光量变化的变化曲线，并根据所述变化曲线确定阈值；

所述根据所述离散点拟合出商品转化率随商品曝光量变化的变化曲线，并根据所述变化曲线确定阈值包括：

在所述二维模型图中根据所述离散点，拟合出商品转化率随商品曝光量变化的上升曲线和下降曲线；

确定所述上升曲线和所述下降曲线的交点，并将所述交点在二维模型图横轴上的投影值作为阈值；

计算商品的用户访问深度，根据所述用户访问深度确定商品的有效曝光页面，在所述有效曝光页面中按照所述最终商品排序集合进行排序展示；

排序单元，为所述成长期商品进行排序获得成长期商品排序集合包括：

选取模块，在所述有效曝光页面中选取预设位置数a给所述成长期商品；

评分模块，将所述成长期商品按照历史销量进行排序，并选取前m项的成长期商品，获取所述前m项的成长期商品的类目、价格和供应商三项信息参数，将三项信息参数分别与预定类目、预定价格和预定供应商三项预定参数进行对比，每符合一项就为对应的成长期商品的评分加1；

排序模块，所述前m项的成长期商品的评分完成后，按照评分由高到低的顺序对所述前m项的成长期商品进行初次排序，得到第一排序集合；

排序组合模块，对所述第一排序集合中的成长期商品按照商品上架时间进行二次排序，得到第二排序集合；

拆分模块，从剩余成长期商品中随机选取a-m项成长期商品，并对其进行排序，得到

第三排序集合；

重组模块，将所述第二排序集合和所述第三排序集合的成长期商品进行组合，得到成长期商品排序集合。

7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：

建模单元，用于根据所述商品的类别，获取该类商品的商品曝光量和商品转化率，并以商品曝光量为横轴，以商品转化率为纵轴建立二维模型图，在所述二维模型图中标出商品曝光量和商品转化率的离散点；

阈值确定单元，用于根据所述离散点拟合出商品转化率随商品曝光量变化的变化曲线，并根据所述变化曲线确定阈值，所述阈值确定单元，还用于在所述二维模型图中根据所述离散点，拟合出商品转化率随商品曝光量变化的上升曲线和下降曲线；确定所述上升曲线和所述下降曲线的交点，并将所述交点在二维模型图横轴上的投影值作为阈值；

曝光页面展示单元，用于计算商品的用户访问深度，根据所述用户访问深度确定商品的有效曝光页面，在所述有效曝光页面中按照所述最终商品排序集合进行排序展示。

8.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述划分单元，还用于间隔预定时间对所述成长期商品进行抽取，并获取抽取到的成长期商品的曝光量，当抽取到的成长期商品的曝光量大于等于成长阈值时，将成长期商品更改为成熟期商品；还用于获取所述成熟期商品距离当前最近的连续三天的曝光量，若连续三天的曝光量均减少，则将所述成熟期商品更改为衰退期商品；还用于获取所述衰退期商品的初始价格和当前价格，若所述当前价格低于初始价格则将衰退期商品改为成长期商品；还用于为每种衰退期商品设置预定修改次数，每种衰退期商品改为成长期商品的次数不能超过预定修改次数；

所述排序单元包括：

选取模块，用于在所述有效曝光页面中选取预设位置数a给所述成长期商品；

评分模块，用于将所述成长期商品按照历史销量进行排序，并选取前m项的成长期商品，获取所述前m项的成长期商品的类目、价格和供应商三项信息参数，将三项信息参数分别与预定类目、预定价格和预定供应商三项预定参数进行对比，每符合一项就为对应的成长期商品的评分加1；

排序模块，用于所述前m项的成长期商品的评分完成后，按照评分由高到低的顺序对所述前m项的成长期商品进行初次排序，得到第一排序集合；对所述第一排序集合中的成长期商品按照商品上架时间进行二次排序，得到第二排序集合；从剩余成长期商品中随机选取a-m项成长期商品，并对其进行排序，得到第三排序集合；

排序组合模块，用于将所述第二排序集合和所述第三排序集合的成长期商品进行组合，得到成长期商品排序集合；

所述排序单元，还用于获取所述成熟期商品的订单量、曝光量和加购量，将订单量和曝光量的比值及加购量和曝光量的比值的加权值作为成熟期商品的曝光率，所述成熟期商品按照所述曝光率进行排序，获得成熟期商品排序集合；

所述排序重组单元，包括：

拆分模块，用于将所述成熟期商品排序集合按照第一预定数量拆分成x组，将所述成长期商品排序集合按照第二预定数量拆分成y组；

重组模块，用于将x组的成熟期商品排序集合和y组的成长期商品排序集合，进行重新组合形成最终商品排序集合。

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