JP6706348B2 - 商品レコメンドの方法・装置・設備及びコンピュータ可読記憶媒体 - Google Patents
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Description
レコメンド商品をレコメンドするトリガーコマンドを検出した時、前記トリガーコマンドに基づいて前記レコメンド商品の購買に成功したユーザーの行動履歴データを取得するステップと、
前記行動履歴データに基づいて前記ユーザーが前記レコメンド商品をリピート購入する予想スコアを計算するステップと、
前記予想スコアがデフォルトスコアより大きい場合、前記レコメンド商品を前記ユーザーにレコメンドするステップと、
を含む。
レコメンド商品をレコメンドするトリガーコマンドを検出した時、前記トリガーコマンドに基づいて前記レコメンド商品の購買に成功したユーザーの行動履歴データを取得するための取得モジュールと、
前記行動履歴データに基づいて前記ユーザーが前記レコメンド商品をリピート購入する予想スコアを計算するための計算モジュールと、
前記予想スコアがデフォルトスコアより大きい場合、前記レコメンド商品を前記ユーザーにレコメンドするためのレコメンドモジュールと、
を含む。
(実施例1)
(実施例2)
(実施例3)
レコメンド商品をレコメンドするトリガーコマンドを検出した時、前記トリガーコマンドに基づいて前記レコメンド商品の購買に成功したユーザーの行動履歴データを取得するための取得モジュールと、
前記行動履歴データに基づいて前記ユーザーが前記レコメンド商品をリピート購入する予想スコアを計算するための計算モジュールと、
前記予想スコアがデフォルトスコアより大きい場合、前記レコメンド商品を前記ユーザーにレコメンドするためのレコメンドモジュールと、
を含む。
前記ユーザーの関心のある商品を取得すると共に前記関心のある商品の財テク周期、リスク度、商品タイプ及び収益率を取得するための取得ユニットと、
前記関心のある商品の財テク周期、リスク度、商品タイプ及び収益率を各々前記レコメンド商品の財テク周期、リスク度、商品タイプ及び収益率と比較して前記関心のある商品と前記レコメンド商品との間の類似度を確定するための確定ユニットと、
を含む。
前記関心度、購入金額、支払データ及びクリック数に基づいて各々対応するデフォルトルールで前記関心度、購入金額、支払データ及びクリック数に対応する予想サブスコアを計算するための第1計算ユニットと、
前記関心度、購入金額、支払データ及びクリック数のウェイトを確定するための確定ユニットと、
を含む。
前記予想スコアが前記デフォルトスコアより大きい場合、前記予想スコアは優遇方針に対応する優遇スコア範囲内にあるかどうかをチェックするためのチェックユニットと、
前記予想スコアが前記優遇スコア範囲内にある場合、前記レコメンド商品を前記ユーザーにレコメンドすると共に前記レコメンド商品購買の優遇方針を前記ユーザーに配信するためのレコメンドユニットと、
を含む。
Claims (10)
- 商品レコメンド装置において実行される商品レコメンド方法であって、
前記商品レコメンド装置が、レコメンド商品をレコメンドするトリガーコマンドを検出した時、前記トリガーコマンドに基づいて前記レコメンド商品の購買に成功したユーザーの行動履歴データを取得するステップと、
前記商品レコメンド装置が、前記行動履歴データに基づいて前記ユーザーが前記レコメンド商品をリピート購入する予想スコアを計算するステップと、
前記商品レコメンド装置が、前記予想スコアがデフォルトスコアより大きい場合、前記レコメンド商品を前記ユーザーにレコメンドするステップと、
を含み、
前記商品レコメンド装置が、前記行動履歴データに基づいて前記ユーザーが前記レコメンド商品をリピート購入する予想スコアを計算するステップの前に、前記ユーザーの関心のある商品を取得し、前記関心のある商品と前記レコメンド商品との間の類似度を確定するステップを更に含み、
前記行動履歴データに基づいて前記ユーザーが前記レコメンド商品をリピート購入する予想スコアを計算するステップは、前記類似度及び前記行動履歴データに基づいて前記ユーザーが前記レコメンド商品をリピート購入する予想スコアを計算することを含み、
前記関心のある商品及び前記レコメンド商品が財テク商品の時、前記ユーザーの関心のある商品を取得し、前記関心のある商品と前記レコメンド商品との間の類似度を確定するステップは、
前記ユーザーの関心のある商品を取得すると共に前記関心のある商品の財テク周期、リスク度、商品タイプ及び収益率を取得することと、
前記関心のある商品の財テク周期、リスク度、商品タイプ及び収益率を各々前記レコメンド商品の財テク周期、リスク度、商品タイプ及び収益率と比較し、前記関心のある商品と前記レコメンド商品との間の類似度を確定することと、
を含むことを特徴とする、商品レコメンド方法。 - レコメンド商品をレコメンドするトリガーコマンドを検出した時、前記トリガーコマンドに基づいて前記レコメンド商品の購買に成功したユーザーの行動履歴データを取得するステップの前に、
前記商品レコメンド装置が、前記レコメンド商品を購買する対応のアプリにログインするログイン操作を検出した時、前記ユーザーのアプリ内商品に対するクリック操作を検出するステップと、
前記商品レコメンド装置が、前記クリック操作に基づいて前記ユーザーがアプリ内商品を閲覧する行動履歴データを取得すると共に前記行動履歴データを保存するステップと、
を更に含むことを特徴とする、請求項1に記載の商品レコメンド方法。 - 前記行動履歴データは、前記ユーザーのアプリ内商品に対する関心度、アプリ内商品の購入金額、購入した商品に対応する支払データ及び前記レコメンド商品のクリック数を含むことを特徴とする、請求項2に記載の商品レコメンド方法。
- 前記行動履歴データに基づいて前記ユーザーが前記レコメンド商品をリピート購入する予想スコアを計算するステップは、前記関心度、前記購入金額、前記支払データ及び前記クリック数に基づき、対応のデフォルトルールで前記関心度、前記購入金額、前記支払データ及び前記クリック数に対応する予想サブスコアを各々計算することと、前記関心度、前記購入金額、前記支払データ及び前記クリック数のウェイトを確定することと、前記予想サブスコア及び前記ウェイトにより前記ユーザーが前記レコメンド商品をリピート購入する予想スコアを計算することと、を含み、
前記関心度に対応するウェイトは0.25であり、前記購入金額に対応するウェイトは0.2であり、前記支払データに対応するウェイトは0.25であり、前記クリック数に対応するウェイトは0.3であり、前記関心度に対応する前記予想サブスコアをAと記し、前記購入金額に対応する前記予想サブスコアをBと記し、前記支払データに対応する前記予想サブスコアをCと記し、前記クリック数に対応する前記予想サブスコアをDと記し、前記予想スコアをSと記すと、前記予想スコアS=A×0.25+B×0.2+C×0.25+D×0.3となることを特徴とする、請求項3に記載の商品レコメンド方法。 - 前記支払データに基づいて、前記支払データに対応するデフォルトルールで前記支払データに対応する予想サブスコアを計算するステップは、
前記支払データ内の総支払回数及び支払い期日を過ぎた未払い回数の差を計算することと、
前記差及び前記総支払回数に基づいて前記支払データに対応する前記予想サブスコアを計算することと、
を含むことを特徴とする、請求項4に記載の商品レコメンド方法。 - 前記予想スコアがデフォルトスコアより大きい場合、前記レコメンド商品を前記ユーザーにレコメンドするステップは、
前記予想スコアが前記デフォルトスコアより大きい場合、優遇方針に対応する優遇スコア範囲内にあるかどうかをチェックすることと、
前記予想スコアが前記優遇スコア範囲内にある場合、前記レコメンド商品を前記ユーザーにレコメンドすると共に前記レコメンド商品の購買の優遇方針を前記ユーザーに配信することと、
を含むことを特徴とする、請求項1〜5のいずれか一項に記載の商品レコメンド方法。 - レコメンド商品をレコメンドするトリガーコマンドを検出した時、前記トリガーコマンドに基づいて前記レコメンド商品の購買に成功したユーザーの行動履歴データを取得するための取得モジュールと、
前記行動履歴データに基づいて前記ユーザーが前記レコメンド商品をリピート購入する予想スコアを計算するための計算モジュールと、
前記予想スコアがデフォルトスコアより大きい場合、前記レコメンド商品を前記ユーザーにレコメンドするためのレコメンドモジュールと、
を含み、
前記取得モジュールは、更に前記ユーザーの関心のある商品を取得して前記関心のある商品と前記レコメンド商品との間の類似度を確定するために用いられ、
前記計算モジュールは更に前記類似度及び前記行動履歴データに基づいて前記ユーザーが前記レコメンド商品をリピート購入する予想スコアを計算するために用いられ、
前記関心のある商品と前記レコメンド商品が財テク商品の時、前記取得モジュールは、
前記ユーザーの関心のある商品を取得すると共に前記関心のある商品の財テク周期、リスク度、商品タイプ及び収益率を取得するための取得ユニットと、
前記関心のある商品の財テク周期、リスク度、商品タイプ及び収益率を各々前記レコメンド商品の財テク周期、リスク度、商品タイプ及び収益率と比較して前記関心のある商品と前記レコメンド商品との間の類似度を確定するための確定ユニットと、
を含むことを特徴とする、商品レコメンド装置。 - レコメンド商品を購買する対応のアプリにログインするログイン操作を検出した時、前記ユーザーのアプリ内商品に対するクリック操作を検出するための検出モジュールを更に含み、
前記取得モジュールは、更に前記クリック操作に基づいて前記ユーザーがアプリ内商品を閲覧する行動履歴データを取得すると共に前記行動履歴データを保存するために用いられる、
ことを特徴とする請求項7に記載の商品レコメンド装置。 - メモリと、プロセッサと、前記メモリに格納され、前記プロセッサにおいて実行できる商品レコメンドプログラムとを備え、前記商品レコメンドプログラムが前記プロセッサで実行された時請求項1に記載の商品レコメンド方法のステップを実現することを特徴とする、商品レコメンド設備。
- その中に商品レコメンドプログラムを格納し、前記商品レコメンドプログラムがプロセッサで実行された時請求項1に記載の商品レコメンド方法のステップを実現することを特徴とする、コンピュータ可読記憶媒体。
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