TWI665630B - 互動式商品推薦方法以及非暫態電腦可讀取媒體 - Google Patents

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蘇志斌
吳欣怡
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Abstract

一種互動式商品推薦方法，步驟包括：自複數商品中選擇一目標商品；載入對應於目標商品之商品資訊；根據商品之間之關聯性以及對應於使用者之使用者偏好產生商品清單，其中商品清單具有對應至不同商品之複數圖標；根據對應於目標商品之至少一商品特徵以及對應於使用者之使用者偏好產生第一標籤清單，其中第一標籤清單具有對應至不同商品特徵之複數第一標籤；以及透過使用者介面顯示商品資訊、商品清單以及第一標籤清單。當點擊圖標時，顯示對應於被點擊的圖標之另一使用者介面。當點擊第一標籤時，根據被點擊的第一標籤更新商品清單。

Description

互動式商品推薦方法以及非暫態電腦可讀取媒體
本發明係有關於一種互動式商品推薦方法以及非暫態電腦可讀取媒體。
於現有的購物網站或者購物應用程式中，當使用者點擊有興趣的商品時，電商業者通常會於顯示頁面中更進一步地提供與有興趣的商品相關、消費者可能感興趣的商品推薦。然而，於現有技術中，推薦功能大部份僅單方面地將推薦商品顯示給使用者，並無法即時地反映消費者當下所在意的商品特徵。因此如何提供更佳的推薦清單為目前必須解決之問題。
本發明一實施例提供一種互動式商品推薦方法，步驟包括：自複數商品中選擇一目標商品；載入對應於目標商品之商品資訊；根據商品之間之關聯性以及對應於至少一使用者之使用者偏好產生一商品清單，其中商品清單具有對應至不同商品之複數圖標；根據對應於目標商品之商品特徵以及對應 於使用者之使用者偏好產生一第一標籤清單，其中第一標籤清單具有對應至不同商品特徵之複數第一標籤；以及透過一第一使用者介面顯示商品資訊、商品清單以及第一標籤清單。當點擊商品清單之圖標之任一者時，載入並顯示具有對應於被點擊的圖標之商品資訊之一第二使用者介面。當點擊第一標籤清單之第一標籤之任一者時，根據被點擊的第一標籤更新商品清單。
本發明另一實施例更提供一種非暫態電腦可讀取媒體，具有指令儲存於其中，當指令透過一電子裝置之一處理器執行時，致使電子裝置所執行之操作包括：自複數商品中選擇一目標商品；載入對應於目標商品之商品資訊；根據商品之間之關聯性以及對應於至少一使用者之使用者偏好產生一商品清單，其中商品清單具有對應至不同商品之複數圖標；根據對應於目標商品之上述商品特徵以及對應於使用者之使用者偏好產生一第一標籤清單，其中第一標籤清單具有對應至不同商品特徵之複數第一標籤；以及透過一第一使用者介面顯示商品資訊、商品清單以及第一標籤清單。當點擊商品清單之圖標之任一者時，載入並顯示具有對應於被點擊的圖標之商品資訊之一第二使用者介面。當點擊第一標籤清單之第一標籤之任一者時，根據被點擊的第一標籤更新上述商品清單。
100‧‧‧系統架構
110‧‧‧處理單元
120‧‧‧儲存單元
130‧‧‧網路介面
140‧‧‧顯示單元
300、400‧‧‧使用者介面
310、410‧‧‧商品圖片
320、420‧‧‧商品相關資訊
330、430‧‧‧對應於不同交易行為之標籤列
340、440‧‧‧商品清單
341~344、441~444‧‧‧商品圖片
350、450‧‧‧商品特徵標籤清單
351~354、451~454‧‧‧對應至不同商品特徵之標籤
460‧‧‧目標客群特徵標籤清單
461~463‧‧‧對應至不同目標客群特徵之標籤
S501~S507‧‧‧步驟流程
第1圖係顯示根據本發明一實施例所述之電子裝置之系統 架構圖。
第2圖係顯示根據本發明一實施例所述之使用者介面之示意圖。
第3A、3B圖係顯示根據本發明一些實施例所述之具有商品清單以及商品特徵標籤清單之使用者介面之示意圖。
第4圖係顯示根據本發明一實施例所述之具有商品清單、商品特徵標籤清單以及目標客群特徵標籤清單之使用者介面之示意圖。
第5圖係顯示根據本發明一實施例所述之互動式商品推薦方法之流程圖。
有關本發明之互動式商品推薦方法以及非暫態電腦可讀取媒體適用之其他範圍將於接下來所提供之詳述中清楚易見。必須了解的是下列之詳述以及具體之實施例，當提出有關互動式商品推薦方法以及非暫態電腦可讀取媒體之示範實施例時，僅作為描述之目的以及並非用以限制本發明之範圍。
第1圖係顯示根據本發明一實施例所述之電子裝置之系統架構圖。系統架構100可實施於例如桌上型電腦、筆記型電腦或者可攜式電子裝置(例如智慧型手機、平板電腦等)等的電子裝置中，且至少包含一處理單元110。處理單元110可透過多種方式實施，例如以專用硬體電路或者通用硬體(例如，單一處理器、具平行處理能力之多處理器、圖形處理器或 者其它具有運算能力之處理器)，且於執行程式碼或者軟體時，提供之後所描述的功能。系統架構100更包括儲存單元120，用以儲存執行過程中所需要的資料、各式各樣的電子檔案以及執行以下所述之方法之指令等，例如各種演算法、使用者相關資料、商品相關資料和/或交易內容等。系統架構100更可包括網路介面130，用以接收至少一使用者之瀏覽行為、點擊行為和/或購買行為等。顯示單元140可為顯示面板(例如，薄膜液晶顯示面板、有機發光二極體面板或者其它具顯示能力的面板)，用以顯示輸入的字元、數字、符號、拖曳鼠標的移動軌跡或者應用程式所提供的使用者介面，以提供給使用者觀看。系統架構100更包括輸入裝置(未顯示)，例如滑鼠、觸控筆或者鍵盤等，用以供使用者執行瀏覽行為、點擊行為和/或購買行為等。
第2圖係顯示根據本發明一實施例所述之使用者介面之示意圖。如第2圖所示，使用者介面200係顯示代表不同商品之圖片210~230等。當使用者透過輸入裝置於使用者介面200上點擊圖片210~230等之任一者時，處理單元110即自儲存單元120載入有關被點擊的商品的相關資訊，並於顯示單元140顯示對應於被點擊的商品之另一使用者介面。
第3A圖係顯示根據本發明一實施例所述之具有商品清單以及商品特徵標籤清單之使用者介面之示意圖。如第3A圖所示，對應於被點擊的商品之使用者介面可包括對應於被點擊商品之圖示310、商品相關資訊320、對應於不同交易行為之標籤列330、商品清單340以及商品特徵標籤清單350等。商品 相關資訊320可包括商品名稱、商品特徵或者有關商品之相關描述等。其中，商品特徵可透過斷詞斷字以及保留最長詞等流程取得，並透過以行為為基礎(Behavior-based modeling)之關聯分析方法(例如Association Rule Mining(AR),Collaborative Filtering(CF),Co-Ocurrence or Matrix Factorization(MF)等)或者以內容為基礎(Content-based modeling)之關聯分析方法(例如Content similarity等)過濾出與目標商品具有較高關聯性的商品特徵，並藉此產生商品特徵標籤。商品特徵可包括例如品牌、品項品稱、材質、顏色、大小、產品功效、價格、偏好族群特徵等。其中，偏好族群特徵係指偏好此商品之使用者族群之使用者特徵，例如性別、年齡層、居住區域等。標籤列330可包括”直接購買”、”加入購物車”和/或”加入願望清單”等按鈕，以供使用者執行點擊行為或者購買行為等，但並不以此為限。商品清單340中係顯示對應至不同商品之圖片341~344。其中，圖片341~344所對應之不同商品係與被點擊的商品具有一定的相關性，並參考使用者之偏好所產生。舉例來說，如圖所示，於此實施例中被點擊的商品為女鞋，而商品清單340中係顯示不同款式之女鞋。其中，處理單元110更根據以下算式產生商品清單340中之不同商品： 其中，r u,i,j 表示商品的推薦分數，表示商品i與j之間之相關性，而則表示使用者u對於商品j之長期偏好估計。於取得推薦分數後，處理單元110即可根據推薦分數之高低顯示商品清單340中之商品。舉例來說，由左至右為係以分數高至低之 方式排列。
其中，當使用者點擊商品清單340中所顯示之任一個商品時，處理單元110則根據被點擊之商品自儲存單元120載入對應之商品資訊，並透過另一使用者介面顯示對應於被點擊之商品之資訊。
根據本發明另一實施例，處理單元110更可根據以下算式產生商品清單340中之不同商品：
其中，表示商品i與j之間之相關性，fb u,uTag 為使用者u選擇的消費者標籤集合，fb u,iTag 為使用者選擇的商品標籤集合，函數F表示商品j與線上使用者回饋的相關性，Pref u,j 為使用者u對於商品j的偏好估計。其中，偏好估計包含線上偏好以及長期偏好。
商品特徵標籤清單350中係顯示對應至不同商品特徵之商品特徵標籤351~354。商品特徵可包括商品本身之特性(例如品牌、材質、尺寸等)以及偏好族群特徵(例如消費族群、消費者年齡、消費者性別等)。舉例來說，於此實施例中，被點擊的商品之特徵為消費年齡層約為”30歲”、品牌為”Schutz”、顏色為”黑色”以及鞋子款式為”腳跟涼鞋(Heel sandal)”。其中，處理單元110更根據以下算式產生商品特徵標籤351~354： 其中，r u,i,t 表示商品特徵的推薦分數，表示商品i與標籤t之間的相關性，而則表示使用者u對於標籤t的長期偏好估計。
根據本發明另一實施例，處理單元110更可根據以下算式產生商品特徵標籤清單350：
其中，表示商品i與標籤t之間之相關性，fb u,uTag 為使用者u選擇的消費者標籤集合，fb u,iTag 為使用者選擇的商品標籤集合，函數F表示標籤t與線上使用者回饋的相關性，Pref u,t 為使用者u對於標籤t的偏好估計。其中，偏好估計包含線上偏好以及長期偏好。
根據本發明另一實施例，商品特徵標籤清單350中所顯示之商品特徵標籤為可展開的。舉例來說，如第3A圖之所示，相較於商品特徵標籤354，商品特徵標籤353a中額外顯示一雙箭頭或者其它圖標，用以表示此一商品特徵標籤353a為可展開的。當使用者點擊商品特徵標籤353a時，其可展開為如第3B圖353b所示之子標籤清單。其中，子標籤清單353b中所顯示之子標籤係屬於相同類型但具有不同屬性。舉例來說，如第3B圖所示，子標籤清單353b中的”Black”、”Brown”、”White”、”Pink”等之類型皆為顏色。此 外，子標籤清單係根據使用者與商品之間之互動行為產生。其中，互動行為包括使用者的點擊紀錄、購買紀錄和/或瀏覽紀錄等。舉例來說，處理單元110可事先透過關聯的分析演算法(例如AR、Co-Ocurrence或者Matrix Factorization)根據使用者之互動行為與每個商品之特徵計算每兩個商品特徵之相關分數，接著透過一門檻值過濾出具有高關聯性的子標籤，藉此以產生子標籤清單353b。其中，子標籤清單353b中的子標籤更可根據分數的高低進行排序。
其中，當使用者點擊商品特徵標籤清單350中一或多個標籤或者子標籤清單中一或多個子標籤時，處理器110即可根據被點擊的標籤/子標籤更新商品清單340。
值得注意的是，第3A、3B圖中所示之圖示310、商品相關資訊320、對應於不同交易行為之標籤列330、商品清單340以及商品特徵標籤清單350等之配置僅為本發明之一實施例，電商業者可根據需求改變顯示之配置，而並不以本發明為限。
第4圖係顯示根據本發明一實施例所述之具有商品清單、商品特徵標籤清單以及目標客群特徵標籤清單之使用者介面之示意圖。其中，第4圖中所示之圖示410、商品相關資訊420、對應於不同交易行為之標籤列430、商品清單440以及商品特徵標籤清單450之內容係類似於第3A、3B圖中所示之圖示310、商品相關資訊320、對應於不同交易行為之標籤列330、商品清單340以及商品特徵標籤清單350，在此即不加以描述以精簡說明。如第4圖所示，根據本發明一實施例所述之使用者 介面更可包括一目標客群特徵標籤清單460。目標客群特徵標籤清單460主要係找出各商品偏好族群之特徵以及各商品之偏好族群之特徵，以產生產品與使用者特徵之相似關係、使用者特徵與商品特徵之相似關係。舉例來說，於此實施例中，被點擊的商品410之目標客群約為年齡層為”30歲”、職業為”家庭主婦”或者”辦公室女職員”等。其中，處理單元110可根據統計分析算法或者協同過濾基礎算法取得目標客群特徵標籤清單。統計分析算法為利用商品與目標客群的交易記錄以及瀏覽歷史記錄中統計商品被相同使用者特徵購買的機率。統計分析算法之公式如下所示： 其中Prob(fb Ii |uTag)代表當使用者屬性為uTag的條件下，商品i被回饋的機率，Prob(uTag|fb Ii )代表商品i被回饋事件下而使用者屬性為uTag的機率，Prob(fb Ii )為商品i被回饋的機率，Prob(uTag)為使用者屬性為uTag的機率。
其中，當使用者點擊目標客群特徵標籤清單460中之一或多個標籤時，處理器110根據被點擊之標籤更新商品清單以及商品特徵標籤清單。其中，商品清單更新方式為利用公式(2)計算候選J個商品的r_uij分數並依據其由高至低排序，再依設定的推薦商品數選取排序的前N個推薦，來更新商品清單。而特徵標籤清單的更新方式則是利用公式(6)，計算候選T個特徵標籤的r_uit分數並依據其由高至低排序，再依設定的推薦標籤數選取排序的前K個推薦，來更新特徵標籤清單。值得注意的是，於此實施例中，當使用者點擊商品特徵標籤清單中 的標籤時，處理器110僅根據被點擊的標籤更新商品清單，而目標客群特徵標籤清單460中的標籤並不會改變。
值得注意的是，第4圖中所示之圖示410、商品相關資訊420、對應於不同交易行為之標籤列430、商品清單440、商品特徵標籤清單450以及目標客群特徵標籤清單460等之配置僅為本發明之一實施例，電商業者可根據需求改變顯示之配置，而並不以本發明為限。
第5圖係顯示根據本發明一實施例所述之互動式商品推薦方法之流程圖。於步驟S501，使用者自使用者介面200中所顯示的複數商品210~230等選擇一目標商品。於步驟S502，處理單元110自儲存單元120載入對應於目標商品之相關資訊。於步驟S503，處理器110根據對應於目標商品之商品特徵以及對應於使用者之使用者偏好產生商品清單。於步驟S504，處理器110根據對應於目標商品之商品特徵以及對應於使用者之使用者偏好產生商品特徵標籤清單。於步驟S505，處理器110更根據對應於目標商品之商品特徵以及對應於使用者之使用者偏好產生目標客群特徵標籤清單。接著，於取得商品資訊、商品清單、商品特徵標籤清單以及目標客群特徵標籤清單後，進入步驟S506，處理單元110透過一使用者介面於顯示單元140上顯示商品資訊、商品清單、商品特徵標籤清單以及目標客群特徵標籤清單。最後，於步驟S507，使用者透過輸入裝置於使用者介面上進行操作，使得處理單元110根據使用者之點擊操作執行對應之操作。舉例來說，當使用者點擊商品清單中對應於一商品之圖片時，處理器110載入並顯示對應於被 點擊的商品之商品資訊之另一使用者介面。或者，當使用者點擊商品特徵標籤清單時，處理器110根據被點擊的標籤更新商品清單。以及，當使用者點擊目標客群特徵標籤清單時，處理器110根據被點擊的標籤更新商品清單以及商品特徵標籤清單。
其中，本發明之方法、或特定型態或其部份，亦可以程式碼的型態存在。程式碼可以包含於實體媒體，如軟碟、光碟片、硬碟、或是任何其他機器可讀取(如電腦可讀取)儲存媒體，亦或不限於外在形式之電腦程式產品，其中，當程式碼被機器，如電腦載入且執行時，此機器變成用以參與本發明之裝置。程式碼也可以透過一些傳送媒體，如電線或電纜、光纖、或是任何傳輸型態進行傳送，其中，當程式碼被機器，例如電腦接收、載入且執行時，此機器變成用以參與本發明之裝置。當在一般用途處理單元實作時，程式碼結合處理單元提供一操作類似於應用特定邏輯電路之獨特裝置。
綜上所述，根據本發明一實施例所提出之互動式商品推薦方法以及非暫態電腦可讀取媒體，藉由根據對應於目標商品之商品特徵、對應於使用者之使用者偏好和/或目標客群特徵等產生不同的清單，並可根據消費者者對應於標籤之回饋，得知消費者當下所在意的商品特徵，以適時地更新所顯示之商品清單。如此，消費者將可更有效率地找到目標商品，並可增加消費者的消費動機。
以上敘述許多實施例的特徵，使所屬技術領域中具有通常知識者能夠清楚理解本說明書的形態。所屬技術領域 中具有通常知識者能夠理解其可利用本發明揭示內容為基礎以設計或更動其他製程及結構而完成相同於上述實施例的目的及/或達到相同於上述實施例的優點。所屬技術領域中具有通常知識者亦能夠理解不脫離本發明之精神和範圍的等效構造可在不脫離本發明之精神和範圍內作任意之更動、替代與潤飾。

Claims (22)

  1. 一種互動式商品推薦方法，包括：自複數商品中選擇一目標商品；載入對應於上述目標商品之商品資訊；根據上述商品之間之關聯性以及對應於至少一使用者之使用者偏好產生一商品清單，其中上述商品清單具有對應至不同商品之複數圖標；根據對應於上述目標商品之至少一商品特徵以及對應於上述使用者之上述使用者偏好產生一第一標籤清單，其中上述第一標籤清單具有對應至不同上述商品特徵之複數第一標籤；以及透過一第一使用者介面顯示上述商品資訊、上述商品清單以及上述第一標籤清單；其中，當點擊上述商品清單之上述圖標之任一者時，載入並顯示具有對應於上述被點擊的圖標之商品資訊之一第二使用者介面；以及其中，當點擊上述第一標籤清單之上述第一標籤之任一者時，根據上述被點擊的第一標籤更新上述商品清單。
  2. 如申請專利範圍第1項所述之互動式商品推薦方法，更包括：根據對應於上述目標商品之偏好消費者特徵產生一第二標籤清單，其中上述第二標籤清單具有對應至不同目標客群特徵之複數第二標籤。
  3. 如申請專利範圍第2項所述之互動式商品推薦方法，其中當點擊上述第二標籤之任一者時，根據上述被點擊的第二標籤更新上述商品清單以及上述第一標籤清單。
  4. 如申請專利範圍第1項所述之互動式商品推薦方法，其中上述第一標籤清單更具有對應於上述商品特徵之至少一第一可展開標籤，當點擊上述第一可展開標籤時，載入並顯示一第一子標籤清單。
  5. 如申請專利範圍第4項所述之互動式商品推薦方法，更包括：透過以行為為基礎之一關聯分析方法根據對應於上述使用者之一歷史紀錄計算每兩個商品特徵之一分數；以及根據上述分數透過一門檻值篩選上述商品特徵以產生上述第一子標籤清單。
  6. 如申請專利範圍第4項所述之互動式商品推薦方法，其中上述第一子標籤清單具有屬於相同類型但不同屬性的複數第一子標籤。
  7. 如申請專利範圍第4項所述之互動式商品推薦方法，其中當點擊上述第一子標籤之任一者時，根據上述被點擊的第一子標籤更新上述商品清單。
  8. 如申請專利範圍第1項所述之互動式商品推薦方法，更包括：透過以行為為基礎之一關聯分析方法或者以內容為基礎之一關聯分析方法過濾出與上述目標商品具有上述關聯性的上述商品特徵以產生上述第一標籤。
  9. 如申請專利範圍第1項所述之互動式商品推薦方法，更包括：根據上述使用者之一點擊行為和/或一購買行為更新上述使用者偏好。
  10. 如申請專利範圍第1項所述之互動式商品推薦方法，其中商品特徵包括品牌、品項品稱、材質、尺寸、商品功效、價格和/或偏好族群特徵。
  11. 如申請專利範圍第10項所述之互動式商品推薦方法，其中偏好族群特徵更包括使用者之性別、年齡層和/或居住區域。
  12. 一種非暫態電腦可讀取媒體，具有指令儲存於其中，當上述指令透過一電子裝置之一處理器執行時，致使上述電子裝置所執行之操作包括：自複數商品中選擇一目標商品；載入對應於上述目標商品之商品資訊；根據上述商品之間之關聯性以及對應於至少一使用者之使用者偏好產生一商品清單，其中上述商品清單具有對應至不同商品之複數圖標；根據對應於上述目標商品之上述商品特徵以及對應於上述使用者之上述使用者偏好產生一第一標籤清單，其中上述第一標籤清單具有對應至不同上述商品特徵之複數第一標籤；以及透過一第一使用者介面顯示上述商品資訊、上述商品清單以及上述第一標籤清單；其中，當點擊上述商品清單之上述圖標之任一者時，載入並顯示具有對應於上述被點擊的圖標之商品資訊之一第二使用者介面；以及其中，當點擊上述第一標籤清單之上述第一標籤之任一者時，根據上述被點擊的第一標籤更新上述商品清單。
  13. 如申請專利範圍第12項所述之非暫態電腦可讀取媒體，其中致使上述電子裝置所執行之操作更包括：根據對應於上述目標商品之偏好消費者特徵產生一第二標籤清單，其中上述第二標籤清單具有對應至不同目標客群特徵之複數第二標籤。
  14. 如申請專利範圍第13項所述之非暫態電腦可讀取媒體，其中當點擊上述第二標籤之任一者時，根據上述被點擊的第二標籤更新上述商品清單以及上述第一標籤清單。
  15. 如申請專利範圍第12項所述之非暫態電腦可讀取媒體，其中上述第一標籤清單更具有對應於上述商品特徵之至少一第一可展開標籤，當點擊上述第一可展開標籤時，載入並顯示一第一子標籤清單。
  16. 如申請專利範圍第15項所述之非暫態電腦可讀取媒體，其中致使上述電子裝置所執行之操作更包括：透過以行為為基礎之一關聯分析方法根據對應於上述使用者之一歷史紀錄計算每兩個商品特徵之一分數；以及根據上述分數透過一門檻值篩選上述商品特徵以產生上述第一子標籤清單。
  17. 如申請專利範圍第15項所述之非暫態電腦可讀取媒體，其中上述第一子標籤清單具有屬於相同類型但不同屬性的複數第一子標籤。
  18. 如申請專利範圍第15項所述之非暫態電腦可讀取媒體，其中當點擊上述第一子標籤之任一者時，根據上述被點擊的第一子標籤更新上述商品清單。
  19. 如申請專利範圍第12項所述之非暫態電腦可讀取媒體，其中致使上述電子裝置所執行之操作更包括：透過以行為為基礎之一關聯分析方法或者以內容為基礎之一關聯分析方法過濾出與上述目標商品具有上述關聯性的上述商品特徵以產生上述第一標籤。
  20. 如申請專利範圍第12項所述之非暫態電腦可讀取媒體，其中致使上述電子裝置所執行之操作更包括：根據上述使用者之一點擊行為和/或一購買行為更新上述使用者偏好。
  21. 如申請專利範圍第12項所述之非暫態電腦可讀取媒體，其中商品特徵包括品牌、品項品稱、材質、尺寸、商品功效、價格和/或偏好族群特徵。
  22. 如申請專利範圍第21項所述之非暫態電腦可讀取媒體，其中偏好族群特徵更包括使用者之性別、年齡層和/或居住區域。
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