CN108805622B - 商品推荐方法、装置、设备及存储介质 - Google Patents
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Abstract
本发明实施例公开了一种商品推荐方法、装置、设备及存储介质,该方法包括:获取电商在第一预设时间段与第二预设时间段内的商品搜索词,以及每个商品搜索词的搜索量;根据第二预设时间段内的商品搜索词的搜索量确定目标搜索词;确定每个目标搜索词在第一预设时间段与第二预设时间段内的搜索量的搜索比值;按照从大到小的顺序,将排名在前的预设目标数量的搜索比值所对应的目标搜索词作为目标关键词;将目标关键词对应的目标商品进行推荐,解决了现有技术容易遗漏某些商品的旺季信息,不利于商家抢占销售先机的技术问题,达到了及时准确地向用户推荐周期商品的技术效果。
Description
技术领域
本发明实施例涉及数据处理技术领域,尤其涉及一种商品推荐方法、装置、设备及存储介质。
背景技术
有一些商品是有非常明显的时间周期特征的,如端午节粽子,中秋月饼。还有有一些商品的旺季是不特定的,比如苹果最新款的手机,什么时候上市售卖,一般不能提前太多时间知道。但是这些商品确实会在未来某个时间销售火爆。
为了应对前述情景,现有技术通常由人工制定推荐方案:比如端午节快来的时候,提前将粽子等相关商品推荐给目标用户。但人工操作有时会遗漏某些商品的旺季信息,不利于商家抢占销售先机。
发明内容
本发明实施例提供一种商品推荐方法、装置、设备及存储介质,解决现有技术容易遗漏某些商品的旺季信息,不利于商家抢占销售先机的技术问题。
第一方面,本发明实施例提供了商品推荐方法,包括:
获取电商在第一预设时间段与第二预设时间段内的商品搜索词,以及每个所述商品搜索词的搜索量,其中,所述第一预设时间段短于所述第二预设时间段,且所述第一预设时间段与所述第二预设时间段均截止于当天;
根据所述第二预设时间段内的商品搜索词的搜索量确定目标搜索词;
确定每个目标搜索词在所述第一预设时间段与所述第二预设时间段内的搜索量的搜索比值;
按照从大到小的顺序,将排名在前的预设目标数量的搜索比值所对应的目标搜索词作为目标关键词;
将所述目标关键词对应的目标商品进行推荐。
进一步,所述根据所述第二预设时间段内的商品搜索词的搜索量确定目标搜索词,包括:
去除所述第二预设时间段内的搜索量低于预设剔除阈值的商品搜索词,并将剩余的商品搜索词作为目标搜索词。
进一步,所述第一预设时间段为当天,所述第二预设时间段为最近的预设天数,且大于两天。
进一步,所述将所述目标关键词对应的目标商品进行推荐,包括:
获取用户搜索和点击商品的日志信息;
若所述日志信息中包含已确定的所述目标关键词,则将当前用户作为目标用户;
将所述日志信息所包含的已确定的所述目标关键词所对应的目标商品推荐给所述目标用户。
进一步,所述将所述日志信息所包含的已确定的所述目标关键词所对应的目标商品推荐给所述目标用户,包括:
确定所述日志信息包含的已确定的所述目标关键词所对应的目标商品;
获取所述目标商品的库存信息;
将所述库存信息显示有库存量,且排名靠前的预设推荐数量的目标商品推荐给所述目标用户。
进一步,所述将所述日志信息所包含的已确定的所述目标关键词所对应的目标商品推荐给所述目标用户,包括:
获取目标对象的所述日志信息包含的已确定的所述目标关键词所对应的所述搜索比值排名;
将排名靠前的预设推荐数量的搜索比值所对应的目标关键词作为推荐关键词;
将所述推荐关键词对应的目标商品推荐给所述目标用户。
进一步,所述将所述日志信息所包含的已确定的所述目标关键词所对应的目标商品推荐给所述目标用户户,包括:
获取目标对象的所述日志信包含的已确定的所述目标关键词所对应的所述搜索比值排名;
获取目标对象的所述日志信息包含的已确定的所述目标关键词在所述日志信息中出现的搜索次数排名;
根据所述搜索次数排名与所述搜索比值排名确定目标商品,并将所述目标商品推荐给所述目标用户。
第二方面,本发明实施例还提供了一种商品推荐装置,包括:
信息获取模块,用于获取电商在第一预设时间段与第二预设时间段内的商品搜索词,以及每个所述商品搜索词的搜索量,其中,所述第一预设时间段短于所述第二预设时间段,且所述第一预设时间段与所述第二预设时间段均截止于当天;
目标搜索词确定模块,用于根据所述第二预设时间段内的商品搜索词的搜索量确定目标搜索词;
搜索比值确定模块,用于确定每个目标搜索词在所述第一预设时间段与所述第二预设时间段内的搜索量的搜索比值;
目标关键词确定模块,用于按照从大到小的顺序,将排名在前的预设目标数量的搜索比值所对应的目标搜索词作为目标关键词;
推荐模块,用于将所述目标关键词对应的目标商品进行推荐。
第三方面,本发明实施例还提供了一种设备,所述设备包括:
一个或多个处理器;
存储装置,用于存储一个或多个程序;
当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行,使得所述一个或多个处理器实现如第一方面所述的商品推荐方法。
第四方面,本发明实施例还提供了一种包含计算机可执行指令的存储介质,所述计算机可执行指令在由计算机处理器执行时用于执行如第一方面所述的商品推荐方法。
本实施例提供的商品推荐方法的技术方案,获取电商在第一预设时间段与第二预设时间段内的商品搜索词,以及每个商品搜索词的搜索量,其中,第一预设时间段短于第二预设时间段,且第一预设时间段与第二预设时间段均截止于当天;根据第二预设时间段内的商品搜索词的搜索量确定目标搜索词;确定每个目标搜索词在第一预设时间段与第二预设时间段内的搜索量的搜索比值,通过搜索比值确定商品需求量的变化;按照从大到小的顺序,将排名在前的预设目标数量的搜索比值所对应的目标搜索词作为目标关键词,以使目标关键词对应用户需求量增加较大的商品,即对应周期性商品,且当前为该商品的周期性时间;将目标关键词对应的目标商品进行推荐,也就是将周期性商品进行推荐,从而提高用户获知周期性商品信息的便利性,有利于提高周期性商品的广告效应,进而提高周期性商品的销售量。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案,下面将对实施例描述中所需要使用的附图做一简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图是本发明的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明实施例一提供的商品推荐方法的流程图;
图2是本发明实施例二提供的商品推荐方法的流程图;
图3是本发明实施例三提供的商品推荐装置的结构框图;
图4是本发明实施例四提供的设备的结构示意图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚,以下将参照本发明实施例中的附图,通过实施方式清楚、完整地描述本发明的技术方案,显然,所描述的实施例是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
实施例一
图1是本发明实施例一提供的商品推荐方法的流程图。本实施例的技术方案适用于向用户推荐具有明显时间周期的商品的情况。该方法可以由本发明实施例提供的商品推荐装置来执行,该装置可以采用软件和/或硬件的方式实现,并配置在处理器中应用。该方法具体包括如下步骤:
S101、获取电商在第一预设时间段与第二预设时间段内的商品搜索词,以及每个商品搜索词的搜索量,其中,第一预设时间段短于第二预设时间段,且第一预设时间段与第二预设时间段均截止于当天。
要实现商品的准确推荐,需要实时掌握用户的需求变化,而要掌握用户的需求变化,需要从电商那里获取用户的搜索记录。关于用户,可以根据实际情况确定是获取全部用户的搜索记录,也可以获取具有某些相似特征的用户的搜索记录,前者具有普适性,后者用于商品主要售卖给具有明显相似特征的用户,比如青年女性等。本实施例以全部用户为例进行说明。
其中,第一预设时间优选为当天,或者截止当前时刻的24小时。由于周末本身具有一定的周期性,为了防止周末对商品推荐的影响,本实施例的第二预设时间段大于两天,优选一周。
获取电商的所有用户在第一预设时间段与第二预设时间段内的商品搜索词,以及每个商品搜索词的数量,用于掌握用户的搜索记录,便于根据搜索记录推知用户需求,比如短期需求与长期需求。本实施例用于推知用户的短期需求,尤其适用于确定具有明显周期性的商品,比如粽子和月饼等。
S102、根据第二预设时间段内的商品搜索词的搜索量确定目标搜索词。
由于搜索量小的商品搜索词不能反映大众需求,因此要获知大众需求,需要了解多数用户的共同的需求,也就是共同的商品搜索词,本实施例将第二预设时间段内低于预设剔除阈值的商品搜索词剔除,将剩余的商品搜索词作为目标搜索词,这些目标搜索词能在一定程度上反映用户的需求。
S103、确定每个目标搜索词在第一预设时间段与第二预设时间段内的搜索量的搜索比值。
对于用户需求没有明显变化的商品,其在第一预设时间段内的搜索量与第二预设时间段内的搜索量的搜索比值会接近第一预设时间段与第二预设时间段的搜索比值,而对于用户需求有明显变化的商品,其在第一预设时间段内的搜索量与第二预设时间段的搜索量的搜索比值会高于第一预设时间段与第二预设时间段的比值,而且需求量增加越大的商品,其对应搜索比值就会越高。
S104、按照从大到小的顺序,将排名在前的预设目标数量的搜索比值所对应的目标搜索词作为目标关键词。
按照从大到小的顺序,将排名在前的预设目标数量的搜索比值所对应的目标搜索词作为目标关键词,以使目标关键词对应需求量增加较为迅速的商品,即对应周期性商品,且当前正好是这些商品的周期性时间;将目标关键词对应的目标商品进行推荐,也就是将周期性商品进行推荐,从而提高用户获知周期性商品信息的便利性,有利于提高周期性商品的广告效应,进而提高周期性商品的销售量。
S105、将目标关键词对应的目标商品进行推荐。
将目标关键词对应的目标商品推荐给所有用户,或者推荐给目标用户。具体推荐对象可以根据实际需求进行设定。
关于商品推荐的形式,可以以弹出界面的形式推荐,也可以在用户浏览界面的设定位置进行推荐,具体的商品推荐形式可根据实际情况进行选择。
本实施例提供的商品推荐方法的技术方案,获取电商在第一预设时间段与第二预设时间段内的商品搜索词,以及每个商品搜索词的搜索量,其中,第一预设时间段短于第二预设时间段,且第一预设时间段与第二预设时间段均截止于当天;根据第二预设时间段内的商品搜索词的搜索量确定目标搜索词;确定每个目标搜索词在第一预设时间段与第二预设时间段内的搜索量的搜索比值,通过搜索比值确定商品需求量的变化;按照从大到小的顺序,将排名在前的预设目标数量的搜索比值所对应的目标搜索词作为目标关键词,以使目标关键词对应用户需求量增加较大的商品,即对应周期性商品,且当前为该商品的周期性时间;将目标关键词对应的目标商品进行推荐,也就是将周期性商品进行推荐,从而提高用户获知周期性商品信息的便利性,有利于提高周期性商品的广告效应,进而提高周期性商品的销售量。
实施例二
图2是本发明实施例二提供的商品推荐方法的流程图。本发明实施例是在上述实施例的基础上,对将目标关键词对应的目标商品进行推荐的优化。
相应地,本实施例的方法包括:
S101、获取电商在第一预设时间段与第二预设时间段内的商品搜索词,以及每个商品搜索词的搜索量,其中,第一预设时间段短于第二预设时间段,且第一预设时间段与第二预设时间段均截止于当天。
S102、根据第二预设时间段内的商品搜索词的搜索量确定目标搜索词。
S103、确定每个目标搜索词在第一预设时间段与第二预设时间段内的搜索量的搜索比值。
S104、按照从大到小的顺序,将排名在前的预设目标数量的搜索比值所对应的目标搜索词作为目标关键词。
S1051、获取用户搜索和点击商品的日志信息。
商品推荐时,只有推荐给有相关需求的用户,才有可能卖出商品,因此本实施例在推荐商品之前先获取用户搜索和点击商品的日志信息。
S1052、若日志信息中包含已确定的目标关键词,则将当前用户作为目标用户。
若用户的日志信息存在目标关键词,则说明用户有该需求,有可能购买目标关键词对应的商品,因此将该用户列入目标用户。
S1053将日志信息所包含的已确定的目标关键词所对应的目标商品推荐给目标用户。
目标用户确定后,将日志信息所包含的已确定的目标关键词所对应的目标商品推荐给目标用户。
为了提升客户体验,在商品推荐时可以仅推荐有库存的商品,避免用户想买却没货的情况出现,具体为:
确定日志信息包含的已确定的目标关键词所对应的目标商品;获取目标商品的库存信息;将库存信息显示有库存量,且排名靠前的预设推荐数量的目标商品推荐给目标用户。
为了提升推荐效果,尽可能地满足用户需求,同时避免推荐信息过多引起用户反感,本实施例仅推荐一定数量的商品,具体为:
获取目标对象的日志信息包含的已确定的目标关键词所对应的搜索比值排名;将排名靠前的预设推荐数量的搜索比值所对应的目标关键词作为推荐关键词;将推荐关键词对应的目标商品推荐给目标用户。
为了提升推荐效果,本实施例根据每个目标用户的个人喜好与当前的大众需求变化来进行目标产品推荐,具体为:
获取目标对象的日志信息包含的已确定的目标关键词所对应的搜索比值排名;获取目标对象的日志信息包含的已确定的目标关键词在日志信息中出现的搜索次数排名;根据搜索次数排名与搜索比值排名确定目标商品,具体为,将搜索比值排名与搜索次数排名均靠前的预设推荐数量的商品确定为目标商品,并将目标商品推荐给目标用户。
本发明实施例提供的商品推荐方法,根据用户的日志信息以及日志信息中包含的已确定的目标关键词确定为目标用户,然后再有针对性地将这些目标关键词对应的目标商品推荐给目标用户,从而提高用户获知周期性商品信息的便利性,有利于提高周期性商品的广告效应,进而提高周期性商品的销售量。
实施例三
图3是本发明实施例三提供的商品推荐装置的结构框图。该装置用于执行上述任意实施例所提供的商品推荐方法,该装置可选为软件或硬件实现。该装置包括:
信息获取模块11,用于获取电商在第一预设时间段与第二预设时间段内的商品搜索词,以及每个所述商品搜索词的搜索量,其中,所述第一预设时间段短于所述第二预设时间段,且所述第一预设时间段与所述第二预设时间段均截止于当天;
目标搜索词确定模块12,用于根据所述第二预设时间段内的商品搜索词的搜索量确定目标搜索词;
搜索比值确定模块13,用于确定每个目标搜索词在第一预设时间段与第二预设时间段内的搜索量的搜索比值;
目标关键词确定模块14,用于按照从大到小的顺序,将排名在前的预设目标数量的搜索比值所对应的目标搜索词作为目标关键词;
推荐模块15,用于将所述目标关键词对应的商品进行推荐。
本发明实施例提供的商品推荐装置的技术方案,获取电商在第一预设时间段与第二预设时间段内的商品搜索词,以及每个商品搜索词的搜索量,其中,第一预设时间段短于第二预设时间段,且第一预设时间段与第二预设时间段均截止于当天;根据第二预设时间段内的商品搜索词的搜索量确定目标搜索词;确定每个目标搜索词在第一预设时间段与第二预设时间段内的搜索量的搜索比值,通过搜索比值确定商品需求量的变化;按照从大到小的顺序,将排名在前的预设目标数量的搜索比值所对应的目标搜索词作为目标关键词,以使目标关键词对应用户需求量增加较大的商品,即对应周期性商品,且当前为该商品的周期性时间;将目标关键词对应的目标商品进行推荐,也就是将周期性商品进行推荐,从而提高用户获知周期性商品信息的便利性,有利于提高周期性商品的广告效应,进而提高周期性商品的销售量。
本发明实施例所提供的商品推荐装置可执行本发明任意实施例所提供的商品推荐方法,具备执行方法相应的功能模块和有益效果。
实施例四
图4为本发明实施例四提供的设备的结构示意图,如图4所示,该设备包括处理器201、存储器202、输入装置203以及输出装置204;设备中处理器201的数量可以是一个或多个,图4中以一个处理器201为例;设备中的处理器201、存储器202、输入装置203以及输出装置204可以通过总线或其他方式连接,图4中以通过总线连接为例。
存储器202作为一种计算机可读存储介质,可用于存储软件程序、计算机可执行程序以及模块,如本发明实施例中的商品推荐装置对应的程序指令/模块(例如,信息获取模块11、目标搜索词确定模块12、搜索比值确定模块13、目标关键词确定模块14以及推荐模块15)。处理器201通过运行存储在存储器202中的软件程序、指令以及模块,从而执行设备的各种功能应用以及数据处理,即实现上述的商品推荐方法。
存储器202可主要包括存储程序区和存储数据区,其中,存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序;存储数据区可存储根据终端的使用所创建的数据等。此外,存储器202可以包括高速随机存取存储器,还可以包括非易失性存储器,例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他非易失性固态存储器件。在一些实例中,存储器202可进一步包括相对于处理器201远程设置的存储器,这些远程存储器可以通过网络连接至设备。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。
输入装置203可用于接收输入的数字或字符信息,以及产生与设备的用户设置以及功能控制有关的键信号输入。
输出装置204可包括显示屏等显示设备,例如,用户终端的显示屏。
实施例五
本发明实施例五还提供一种包含计算机可执行指令的存储介质,所述计算机可执行指令在由计算机处理器执行时用于执行一种商品推荐方法,包括:
获取电商在第一预设时间段与第二预设时间段内的商品搜索词,以及每个所述商品搜索词的搜索量,其中,所述第一预设时间段短于所述第二预设时间段,且所述第一预设时间段与所述第二预设时间段均截止于当天;
根据所述第二预设时间段内的商品搜索词的搜索量确定目标搜索词;
确定每个目标搜索词在所述第一预设时间段与所述第二预设时间段内的搜索量的搜索比值;
按照从大到小的顺序,将排名在前的预设目标数量的搜索比值所对应的目标搜索词作为目标关键词;
将所述目标关键词对应的目标商品进行推荐。
当然,本发明实施例所提供的一种包含计算机可执行指令的存储介质,其计算机可执行指令不限于如上所述的方法操作,还可以执行本发明任意实施例所提供的商品推荐方法中的相关操作。
通过以上关于实施方式的描述,所属领域的技术人员可以清楚地了解到,本发明可借助软件及必需的通用硬件来实现,当然也可以通过硬件实现,但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解,本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来,该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中,如计算机的软盘、只读存储器(Read-Only Memory,简称ROM)、随机存取存储器(RandomAccess Memory,简称RAM)、闪存(FLASH)、硬盘或光盘等,包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机,服务器,或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的商品推荐方法。
值得注意的是,上述商品推荐装置的实施例中,所包括的各个单元和模块只是按照功能逻辑进行划分的,但并不局限于上述的划分,只要能够实现相应的功能即可;另外,各功能单元的具体名称也只是为了便于相互区分,并不用于限制本发明的保护范围。
注意,上述仅为本发明的较佳实施例及所运用技术原理。本领域技术人员会理解,本发明不限于这里所述的特定实施例,对本领域技术人员来说能够进行各种明显的变化、重新调整和替代而不会脱离本发明的保护范围。因此,虽然通过以上实施例对本发明进行了较为详细的说明,但是本发明不仅仅限于以上实施例,在不脱离本发明构思的情况下,还可以包括更多其他等效实施例,而本发明的范围由所附的权利要求范围决定。
Claims (8)
1.一种商品推荐方法,其特征在于,适应于周期性商品的推荐,包括:
获取电商在第一预设时间段与第二预设时间段内的商品搜索词,以及每个所述商品搜索词的搜索量,其中,所述第一预设时间段短于所述第二预设时间段,且所述第一预设时间段与所述第二预设时间段均截止于当天;
根据所述第二预设时间段内的商品搜索词的搜索量确定目标搜索词;
确定每个目标搜索词在所述第一预设时间段与所述第二预设时间段内的搜索量的搜索比值;
按照从大到小的顺序,将排名在前的预设目标数量的搜索比值所对应的目标搜索词作为目标关键词;
将所述目标关键词对应的目标商品进行推荐,包括:获取用户搜索和点击商品的日志信息;若所述日志信息中包含已确定的所述目标关键词,则将当前用户作为目标用户;获取目标用户的所述日志信息包含的已确定的所述目标关键词所对应的所述搜索比值排名;获取目标用户的所述日志信息包含的已确定的所述目标关键词在所述日志信息中出现的搜索次数排名;根据所述搜索次数排名与所述搜索比值排名确定目标商品,并将所述目标商品推荐给所述目标用户。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据所述第二预设时间段内的商品搜索词的搜索量确定目标搜索词,包括:
去除所述第二预设时间段内的搜索量低于预设剔除阈值的商品搜索词,并将剩余的商品搜索词作为目标搜索词。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述第一预设时间段为当天,所述第二预设时间段为最近的预设天数,且大于两天。
4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,将所述日志信息所包含的已确定的所述目标关键词所对应的目标商品推荐给所述目标用户,包括:
确定所述日志信息包含的已确定的所述目标关键词所对应的目标商品;
获取所述目标商品的库存信息;
将所述库存信息显示有库存量,且排名靠前的预设推荐数量的目标商品推荐给所述目标用户。
5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,将所述日志信息所包含的已确定的所述目标关键词所对应的目标商品推荐给所述目标用户,包括:
获取目标用户的所述日志信息包含的已确定的所述目标关键词所对应的所述搜索比值排名;
将排名靠前的预设推荐数量的搜索比值所对应的目标关键词作为推荐关键词;
将所述推荐关键词对应的目标商品推荐给所述目标用户。
6.一种商品推荐装置,其特征在于,适应于周期性商品的推荐,包括:
信息获取模块,用于获取电商在第一预设时间段与第二预设时间段内的商品搜索词,以及每个所述商品搜索词的搜索量,其中,所述第一预设时间段短于所述第二预设时间段,且所述第一预设时间段与所述第二预设时间段均截止于当天;
目标搜索词确定模块,用于根据所述第二预设时间段内的商品搜索词的搜索量确定目标搜索词;
搜索比值确定模块,用于确定每个目标搜索词在所述第一预设时间段与所述第二预设时间段内的搜索量的搜索比值;
目标关键词确定模块,用于按照从大到小的顺序,将排名在前的预设目标数量的搜索比值所对应的目标搜索词作为目标关键词;
推荐模块,用于将所述目标关键词对应的目标商品进行推荐,包括:获取用户搜索和点击商品的日志信息;若所述日志信息中包含已确定的所述目标关键词,则将当前用户作为目标用户;获取目标用户的所述日志信息包含的已确定的所述目标关键词所对应的所述搜索比值排名;获取目标用户的所述日志信息包含的已确定的所述目标关键词在所述日志信息中出现的搜索次数排名;根据所述搜索次数排名与所述搜索比值排名确定目标商品,并将所述目标商品推荐给所述目标用户。
7.一种设备,其特征在于,所述设备包括:
一个或多个处理器;
存储装置,用于存储一个或多个程序;
当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行,使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1-5中任一所述的商品推荐方法。
8.一种包含计算机可执行指令的存储介质,其特征在于,所述计算机可执行指令在由计算机处理器执行时用于执行如权利要求1-5中任一所述的商品推荐方法。
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