一种基于时间和空间的电商热度排名的方法和装置与流程

本发明涉及计算机技术领域，特别涉及一种基于时间和空间的电商热度排名的方法和装置。

背景技术：

互联网爆炸增长的信息使得用户发现有价值信息愈发困难，从而使得推荐系统成为当今学术最为活跃的研究领域之一。推荐系统力图辅助用户发现潜在喜欢的音乐，电影，商品，app等。

对于商品而言，向用户推送热度最高的商品，一方面可以有效提高商品的购买率，另一方面也可以让用户尽可能地选购自己满意的商品。传统的热度衰减排名算法大多数只考虑了时间的维度，即越早之前的热门流行的商品，随着时间的流逝，该商品对用户的的影响力就越小，热度也就渐渐衰减。但是忽略了空间维度，即物理关系对热度的影响，用户无法预知周围亲密人群或者同一区域范围内的其他人群，所想要购买或正在购买的商品。例如以高效环境为例，对于某一款流行的商品而言，某一用户周边人群是否也在使用该商品对该用户选择是否购买该商品上往往影响较大，往往周边人群都在使用该商品时，用户就会果断购买；反之，如果周边人群都未使用该商品时，即使该商品较为流行，用户的购买意愿也相对较小。

因此，传统的热度衰减排名算法由于只考虑了时间作为排名要素，无法完全满足用户对商品选择的准确度的需求，即挑选出用户亟需购买的商品，影响了用户的感官体验。

技术实现要素：

为此，需要提供一种基于时间和空间的电商热度排名的方法和装置，用于解决传统的热度衰减排名算法由于只考虑了时间作为排名要素，无法完全准确预知用户想要购买的商品、影响用户感官体验的问题。

为实现上述目的，发明人提供了一种基于时间和空间的电商热度排名的方法，所述方法包括以下步骤：

接收用户对商品的操作指令，根据该用户对应的用户关系表，更新用户关系表中各个用户对于该商品的影响因子；

根据更新后的影响因子，重新计算当前商品对应的热度值；所述热度值包括时间热度值和空间热度值，所述时间热度值根据对商品的操作指令的时间戳确定，所述空间热度值根据更新后的影响因子确定；

根据当前商品对应的热度值，对商品的坐标位置进行重新排序。

进一步地，所述用户关系表包括区域位置关系表，所述区域位置关系表用于记录用户和用户之间的坐标位置关系；所述步骤“根据该用户对应的用户关系表，更新用户关系表中各个用户的影响因子”包括：在接收到某一用户对商品的操作指令时，调整区域位置关系表中与该用户坐标位置属于同一区域范围内的其他用户对于该商品的影响因子。

进一步地，所述用户关系表包括集群用户关系表，所述步骤“所述空间热度值根据更新后的影响因子确定”包括：获取集群用户关系表中所有属于同一集群的用户针对某一商品的影响因子，并根据影响因子的大小进行排序，按照预设百分比重新计算该商品对应的影响因子，并根据重新计算后的影响因子确定空间热度值。

进一步地，所述用户关系表包括集群用户关系表，所述步骤“所述空间热度值根据更新后的影响因子确定”包括：在接收到某一用户对商品的操作指令时，调整集群用户关系表中与该用户属于同一集群内的其他用户对于该商品的影响因子。

进一步地，所述步骤“根据更新后的影响因子，重新计算当前商品对应的热度值”包括：

设定第一权重值和第二权重值；

计算第一权重值与时间热度值之积，得到第一乘积值，以及计算第二权重值与空间热度值之积，得到第二乘积值；

对第一乘积值和第二乘积值进行累加，得到最终的当前商品对应的热度值。

进一步地，所述装置包括指令接收单元、影响因子更新单元、热度值计算单元和排序单元；

所述指令接收单元用于接收用户对商品的操作指令，所述影响因子更新单元用于根据该用户对应的用户关系表，更新用户关系表中各个用户对于该商品的影响因子；

所述热度值计算单元用于根据更新后的影响因子，重新计算当前商品对应的热度值；所述热度值包括时间热度值和空间热度值，所述时间热度值根据对商品的操作指令的时间戳确定，所述空间热度值根据更新后的影响因子确定；

所述排序单元用于根据当前商品对应的热度值，对商品的坐标位置进行重新排序。

进一步地，所述用户关系表包括区域位置关系表，所述区域位置关系表用于记录用户和用户之间的坐标位置关系；所述“影响因子更新单元用于根据该用户对应的用户关系表，更新用户关系表中各个用户的影响因子”包括：在指令接收单元接收到某一用户对商品的操作指令时，影响因子更新单元用于调整区域位置关系表中与该用户坐标位置属于同一区域范围内的其他用户对于该商品的影响因子。

进一步地，所述用户关系表包括集群用户关系表，所述“所述空间热度值根据更新后的影响因子确定”包括：影响因子更新单元用于获取集群用户关系表中所有属于同一集群的用户针对某一商品的影响因子，并根据影响因子的大小进行排序，按照预设百分比重新计算该商品对应的影响因子，热度值计算单元用于根据重新计算后的影响因子确定空间热度值。

进一步地，所述用户关系表包括集群用户关系表，所述步骤“所述空间热度值根据更新后的影响因子确定”包括：在接收到某一用户对商品的操作指令时，调整集群用户关系表中与该用户属于同一集群内的其他用户对于该商品的影响因子。

进一步地，所述热度值计算单元包括权重值设定单元、乘积值计算单元和终值计算单元；“所述热度值计算单元用于根据更新后的影响因子，重新计算当前商品对应的热度值”包括：

所述权重值设定单元用于设定第一权重值和第二权重值；

所述乘积值计算单元用于计算第一权重值与时间热度值之积，得到第一乘积值，以及计算第二权重值与空间热度值之积，得到第二乘积值；

所述终值计算单元用于对第一乘积值和第二乘积值进行累加，得到最终的当前商品对应的热度值。

本发明提供了一种基于时间和空间的电商热度排名的方法和装置，所述方法包括以下步骤：接收用户对商品的操作指令，根据该用户对应的用户关系表，更新用户关系表中各个用户对于该商品的影响因子；根据更新后的影响因子，重新计算当前商品对应的热度值；根据当前商品对应的热度值，对商品的坐标位置进行重新排序。相较于只考虑了时间维度的排名算法而言，本发明将用户对应的用户关系表中所包含的各项参数也作为商品排名算法的考虑，从空间维度上考虑用户与用户之间的影响关系，使得为用户提供的商品更加准确，增强用户体验，同时可以有效提高商品的成交量。

附图说明

图1为本发明一实施方式涉及的基于时间和空间的电商热度排名的方法的流程图；

图2为本发明一实施方式涉及的基于时间和空间的电商热度排名的装置的流程图；

附图标记说明：

101、指令接收单元；

102、影响因子更新单元；

103、热度值计算单元；113、权重值设定单元；123、乘积值计算单元；133、终值计算单元；

104、排序单元。

具体实施方式

为详细说明技术方案的技术内容、构造特征、所实现目的及效果，以下结合具体实施例并配合附图详予说明。

请参阅图1，本发明一实施方式所述的基于时间和空间的电商热度排名的方法的流程图。所述方法将时间维度和空间维度相结合，作何线上商品排名的参考因素，由于引入了线下因素(如与用户相关联的其他用户的购买行为)作为商品排序的参考因素，使得为用户提供的商品更加准确，增强用户体验，同时可以有效提高商品的成交量。所述方法包括以下步骤：

首先进入步骤s101接收用户对商品的操作指令，根据该用户对应的用户关系表，更新用户关系表中各个用户对于该商品的影响因子。在本实施方式中，对商品的操作指令包括但不限于对商品的收藏、浏览、分享、购买、评论等。所述用户关系表记录了用户与用户之间的关联关系信息，以及关联关系对商品的影响因子的影响程度。所述关联关系信息可以是地理位置的关联关系信息，也可以是用户身份之间的关联关系。所述影响因子为表征某一用户对某一商品的影响程度的物理量，可以是一数值。例如第一用户相对于第二用户在某一商品上的影响因子为0.1(在另一些实施例中，影响因子的改变幅度可以是其他数值，具体根据实际需要设定)，则表示如果第一用户对该商品存在着操作行为，会将第二用户在该商品上的影响因子加0.1，当影响因子数值增加后，表示该商品更有可能被推荐到第二用户的浏览页面上。

在某些实施例中，所述用户关系表记录着用户身份之间的关联关系。例如以学校应用场景为例，用户为某一高校的学生，用户关系表中记录着该学生所在的班级、年级、学院、社团等其他用户的相关信息。下面以对某一商品的浏览和购买操作为例，对步骤s101展开进一步说明。对于第一个购买该商品的学生，将该学生对该商品的影响因子初始值设置为0。从某一时间点开始，若其他学生(与第一个购买的学生同属于一个班级、年级、学院或社团)再次浏览或购买该商品时，则会调整第一个学生在该商品的影响因子。具体包括：如果对该商品操作在后的学生浏览了一次该商品(在某些实施例中，也可以是同款商品)，则会对购买时间点发生在本次浏览之前的其他学生在该商品上的影响因子+0.1；如果对该商品操作在后的学生购买了一次该商品，则会对购买时间点发生在本次购买之前的其他学生在该商品上的影响因子+1(在另一些实施例中，购买行为对影响因子的改变幅度可以是其他数值，具体根据实际需要设定)。这样，通过大数据计算统计，每当有用户对商品执行操作指令时，就可以根据该用户对应的用户关系表，更新用户关系表中各个用户对于该商品的影响因子，获得相互关联的各个用户在某一商品上的影响因子分布图。

用户在选择购买某一商品时，往往存在着从众心理，即当外出发现周边的人都在使用某一款商品时，那么其购买商品的可能性将大大增加，即购买商品同样受到区域性因素的影响。在某些实施例中，所述用户关系表包括区域位置关系表，所述区域位置关系表用于记录用户和用户之间的坐标位置关系；所述步骤“根据该用户对应的用户关系表，更新用户关系表中各个用户的影响因子”包括：在接收到某一用户对商品的操作指令时，调整区域位置关系表中与该用户坐标位置属于同一区域范围内的其他用户对于该商品的影响因子。

以某一社区应用场景为例，用户关系表中记录着用户的住址信息，即生活在某一个社区内的所有用户信息。对于第一个购买某一商品的用户，将该用户对该商品的影响因子初始值设置为0。从某一时间点开始，若其他用户(与第一个购买该商品的用户坐标位置同属于一个社区)再次浏览或购买该商品时，则会调整第一个用户在该商品的影响因子。具体包括：如果对该商品操作在后的用户浏览了一次该商品(在某些实施例中，也可以是同款商品)，则会对购买时间点发生在本次浏览之前的其他用户(包括第一个用户以及第一个用户至本次浏览行为发生前所有购买过盖商品的用户)在该商品上的影响因子+0.1；如果对该商品操作在后的用户购买了一次该商品，则会对购买时间点发生在本次购买之前的其他用户在该商品上的影响因子+1。这样，通过大数据计算统计，每当有用户对商品执行操作指令时，就可以根据该用户对应的用户关系表，更新用户关系表中各个用户对于该商品的影响因子，获得同属于一个区域坐标位置范围内的各个用户在某一商品上的影响因子分布图。

而后进入步骤s102根据更新后的影响因子，重新计算当前商品对应的热度值。所述热度值包括时间热度值和空间热度值，所述时间热度值根据对商品的操作指令的时间戳确定，所述空间热度值根据更新后的影响因子确定。优选的，时间热度值可以根据以下方式最终确定：计算用户本次对该商品操作的时间戳与上一次该用户对该商品的操作时间戳之间的间隔时间，最终确定时间热度值，间隔时间越久，时间热度值越小。

在某些实施例中，所述用户关系表包括集群用户关系表，所述步骤“所述空间热度值根据更新后的影响因子确定”包括：获取集群用户关系表中所有属于同一集群的用户针对某一商品的影响因子，并根据影响因子的大小进行排序，按照预设百分比重新计算该商品对应的影响因子，并根据重新计算后的影响因子确定空间热度值。同样以高效应用场景为例，根据之前的步骤获得属于同一班级内的用户在某一商品上的影响因子分布图后，可以根据各个用户对该商品影响因子的大小进行排序，并取前10％或20％(预设百分比可以根据实际需要进行调整)的影响因子作为用户所在的班级对该商品的影响因子，记为班级影响因子。班级影响因子确定后，在最终计算某一用户的商品热度排序时，该用户所在的班级对应的班级影响因子作为空间热度值的重要考量因素，会加入该用户浏览界面上影响商品的空间热度值的计算，两者呈现正相关关系。年级、学院、社团的影响因子的计算同理可得，此处不再赘述。例如某一用户在某一商品的影响因子为w1，而其所在的班级、学院、社团在该商品影响因子分别为w2、w3、w4，则该商品在该用户的浏览界面上的空间热度值可以为w1+w2+w3+w4。通过多重因素考虑，根据用户线下的用户关系对应的关联用户来对商品的热度进行排序，使得排序后的商品更加符合用户的需求，既可以提升用户体验，又可以提升商品成交量，增加卖家的营业额。

在某些实施例中，所述用户关系表包括集群用户关系表，所述步骤“所述空间热度值根据更新后的影响因子确定”包括：在接收到某一用户对商品的操作指令时，调整集群用户关系表中与该用户属于同一集群内的其他用户对于该商品的影响因子。所述集群可以为家庭、学校、班级、公司等，例如还是以班级为例，当某一用户购买某一商品后，则可以对用户关系表中与该用户均属于同一班级内的其他用户在该商品上的影响因子产生因子。进一步地，如果购买商品的用户其自身的影响因子越大，则其对同一班级内其他用户在该商品上的影响因子的增加幅度也就越大，该商品在其他用户的热度值排序就有可能更靠前，该商品就越有可能会被推荐至同一班级内的其他用户的界面中。

在某些实施例中，所述步骤“根据更新后的影响因子，重新计算当前商品对应的热度值”包括：设定第一权重值和第二权重值；计算第一权重值与时间热度值之积，得到第一乘积值，以及计算第二权重值与空间热度值之积，得到第二乘积值；对第一乘积值和第二乘积值进行累加，得到最终的当前商品对应的热度值。第一权重值和第二权重值可以根据实际需要确定，可以通过调整第一权重值和第二权重值，对应调整时间热度值和空间热度值对于最终热度值的影响比例，进而计算出最符合用户需求的商品热度值。

而后可以进入步骤s103根据当前商品对应的热度值，对商品的坐标位置进行重新排序。在本实施例中，当前用户对应的商品排序，为依据上一次用户操作后的影响因子确定最终的商品热度值进行排序的。即本次操作的数据会在用户关闭页面后，发送至服务器，服务器将本次对商品操作的数据(如对商品的浏览、购买)与之前该用户对该商品的操作数据对应存储，并重新计算该用户在该商品的影响因子，依据更新后的影响因子来重新对商品进行排序。以便下一次用户再次打开商品浏览页面时，可以看到更加符合用户需求的商品排序列表，以供用户选择，增加用户的感官体验。

请参阅图2，本发明一实施方式涉及的基于时间和空间的电商热度排名的装置的流程图；所述装置为具体商品展示功能和浏览操作功能的电子设备，如手机、平板电脑、个人计算机等等。所述装置包括指令接收单元101、影响因子更新单元102、热度值计算单元103和排序单元104；

所述指令接收单元101用于接收用户对商品的操作指令，所述影响因子更新单元102用于根据该用户对应的用户关系表，更新用户关系表中各个用户对于该商品的影响因子。在本实施方式中，对商品的操作指令包括但不限于对商品的收藏、浏览、分享、购买、评论等。所述用户关系表记录了用户与用户之间的关联关系信息，以及关联关系对商品的影响因子的影响程度。所述关联关系信息可以是地理位置的关联关系信息，也可以是用户身份之间的关联关系。所述影响因子为表征某一用户对某一商品的影响程度的物理量，可以是一数值。例如第一用户相对于第二用户在某一商品上的影响因子为0.1，则表示如果第一用户对该商品存在着操作行为，会将第二用户在该商品上的影响因子加0.1，当影响因子数值增加后，表示该商品更有可能被推荐到第二用户的浏览页面上。

在某些实施例中，所述用户关系表包括区域位置关系表，所述区域位置关系表用于记录用户和用户之间的坐标位置关系；所述“影响因子更新单元用于根据该用户对应的用户关系表，更新用户关系表中各个用户的影响因子”包括：在指令接收单元接收到某一用户对商品的操作指令时，影响因子更新单元用于调整区域位置关系表中与该用户坐标位置属于同一区域范围内的其他用户对于该商品的影响因子。。这样，通过大数据计算统计，每当有用户对商品执行操作指令时，就可以根据该用户对应的用户关系表，更新用户关系表中各个用户对于该商品的影响因子，获得同属于一个区域坐标位置范围内的各个用户在某一商品上的影响因子分布图。

所述热度值计算单元103用于根据更新后的影响因子，重新计算当前商品对应的热度值；所述热度值包括时间热度值和空间热度值，所述时间热度值根据对商品的操作指令的时间戳确定，所述空间热度值根据更新后的影响因子确定。优选的，时间热度值可以根据以下方式最终确定：计算用户本次对该商品操作的时间戳与上一次该用户对该商品的操作时间戳之间的间隔时间，最终确定时间热度值，间隔时间越久，时间热度值越小。

在某些实施例中，所述用户关系表包括集群用户关系表，所述“所述空间热度值根据更新后的影响因子确定”包括：影响因子更新单元用于获取集群用户关系表中所有属于同一集群的用户针对某一商品的影响因子，并根据影响因子的大小进行排序，按照预设百分比重新计算该商品对应的影响因子，热度值计算单元用于根据重新计算后的影响因子确定空间热度值。通过多重因素考虑，根据用户线下的用户关系对应的关联用户来对商品的热度进行排序，使得排序后的商品更加符合用户的需求，既可以提升用户体验，又可以提升商品成交量，增加卖家的营业额。

在某些实施例中，所述用户关系表包括集群用户关系表，所述“所述空间热度值根据更新后的影响因子确定”包括：影响因子更新单元用于获取集群用户关系表中所有属于同一集群的用户针对某一商品的影响因子，并根据影响因子的大小进行排序，按照预设百分比重新计算该商品对应的影响因子，热度值计算单元用于根据重新计算后的影响因子确定空间热度值。所述集群可以为家庭、学校、班级、公司等，例如还是以班级为例，当某一用户购买某一商品后，则可以对用户关系表中与该用户均属于同一班级内的其他用户在该商品上的影响因子产生因子。进一步地，如果购买商品的用户其自身的影响因子越大，则其对同一班级内其他用户在该商品上的影响因子的增加幅度也就越大，该商品在其他用户的热度值排序就有可能更靠前，该商品就越有可能会被推荐至同一班级内的其他用户的界面中。

在某些实施例中，所述热度值计算单元103包括权重值设定单元113、乘积值计算单元123和终值计算单元133；“所述热度值计算单元用于根据更新后的影响因子，重新计算当前商品对应的热度值”包括：所述权重值设定单元113用于设定第一权重值和第二权重值；所述乘积值计算单元123用于计算第一权重值与时间热度值之积，得到第一乘积值，以及计算第二权重值与空间热度值之积，得到第二乘积值；所述终值计算单元133用于对第一乘积值和第二乘积值进行累加，得到最终的当前商品对应的热度值。第一权重值和第二权重值可以根据实际需要确定，可以通过调整第一权重值和第二权重值，对应调整时间热度值和空间热度值对于最终热度值的影响比例，进而计算出最符合用户需求的商品热度值。

所述排序单元104用于根据当前商品对应的热度值，对商品的坐标位置进行重新排序。在本实施例中，当前用户对应的商品排序，为依据上一次用户操作后的影响因子确定最终的商品热度值进行排序的。即本次操作的数据会在用户关闭页面后，发送至服务器，服务器将本次对商品操作的数据(如对商品的浏览、购买)与之前该用户对该商品的操作数据对应存储，并重新计算该用户在该商品的影响因子，依据更新后的影响因子来重新对商品进行排序。以便下一次用户再次打开商品浏览页面时，可以看到更加符合用户需求的商品排序列表，以供用户选择，增加用户的感官体验。

本发明提供了一种基于时间和空间的电商热度排名的方法和装置，所述方法包括以下步骤：接收用户对商品的操作指令，根据该用户对应的用户关系表，更新用户关系表中各个用户对于该商品的影响因子；根据更新后的影响因子，重新计算当前商品对应的热度值；根据当前商品对应的热度值，对商品的坐标位置进行重新排序。相较于只考虑了时间维度的排名算法而言，本发明将用户对应的用户关系表中所包含的各项参数也作为商品排名算法的考虑，从空间维度上考虑用户与用户之间的影响关系，使得为用户提供的商品更加准确，增强用户体验，同时可以有效提高商品的成交量。

需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者终端设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者终端设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括……”或“包含……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者终端设备中还存在另外的要素。此外，在本文中，“大于”、“小于”、“超过”等理解为不包括本数；“以上”、“以下”、“以内”等理解为包括本数。

本领域内的技术人员应明白，上述各实施例可提供为方法、装置、或计算机程序产品。这些实施例可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。上述各实施例涉及的方法中的全部或部分步骤可以通过程序来指令相关的硬件来完成，所述的程序可以存储于计算机设备可读取的存储介质中，用于执行上述各实施例方法所述的全部或部分步骤。所述计算机设备，包括但不限于：个人计算机、服务器、通用计算机、专用计算机、网络设备、嵌入式设备、可编程设备、智能移动终端、智能家居设备、穿戴式智能设备、车载智能设备等；所述的存储介质，包括但不限于：ram、rom、磁碟、磁带、光盘、闪存、u盘、移动硬盘、存储卡、记忆棒、网络服务器存储、网络云存储等。

上述各实施例是参照根据实施例所述的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到计算机设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机设备以特定方式工作的计算机设备可读存储器中，使得存储在该计算机设备可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些计算机程序指令也可装载到计算机设备上，使得在计算机设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

尽管已经对上述各实施例进行了描述，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念，则可对这些实施例做出另外的变更和修改，所以以上所述仅为本发明的实施例，并非因此限制本发明的专利保护范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围之内。