本发明涉及试剂耗材领域，具体地，涉及一种生物科研实验平台中的试剂耗材智能推送方法。
背景技术：
试剂耗材是从事生命科学研究人员开展实验的常用物品，也是关系到科研实验是否正确与否、实验室人员安全以及环境负荷的一项重要工作。由于试剂耗材种类繁杂、更新变化快、单件价格相差较大，如何获得有价值、实用性的试剂耗材信息、如何购买质量可靠的试剂耗材、如何快速采购是一个亟待解决的问题。
目前从事生命科学的研究人员在采购试剂耗材时，一般都是采用通用电子商城的浏览、查找的方式，找到对应的试剂耗材产品和代理商，直接购买或者线下联系购买。目前线上的试剂耗材平台都未提供智能个性化推荐算法，一般就只罗列常用的试剂耗材信息。
在现有技术中，生物科研实验中的试剂耗材的选择主要是靠研究员在众多试剂耗材中进行手动人工选择，效率较低，且不容易准确的选择到最佳的试剂耗材。
技术实现要素：
本发明提供了一种生物科研实验平台中的试剂耗材智能推送方法，解决了现有的不足，实现了能够准确高效的将试剂耗材推送至研究人员的技术效果。
为实现上述发明目的，本申请提供了一种生物科研实验平台中的试剂耗材智能推送方法，所述方法包括：
对每种试剂耗材产品设置对应的标签；
采用基于内容的推荐算法，对新登记到平台的试剂耗材产品，通过试剂耗材的产品标签，统计产品的相似度；
根据产品的相似度，推送该产品信息给以往浏览过或者购买过类似产品的用户。
进一步的，推送方式包括但不限于：短信、邮件、微信。
进一步的，对每种试剂耗材产品设置对应的标签，具体包括：
首先提取每种试剂耗材产品的特征信息，基于特征信息生成关键字组合，基于关键字组合生成相应的标签。
进一步的，所述方法应用于生物科研实验平台中，当平台中订单数量低于第一阈值，且浏览收藏量高于第二阈值时，采用以下推荐过程：
按科研方向统计该领域用户对试剂耗材产品的收藏情况，统计产品之间的相似度；
当用户浏览试剂耗材产品详情时，采用基于物品的协同过滤算法，把产品相似度满足预设条件的产品显示在当前试剂耗材产品的推荐栏中，推荐用户浏览相似产品。
进一步的，所述方法应用于生物科研实验平台中，当平台订单大于第一阈值时，采用以下推荐过程：
统计同一分类下常用的试剂耗材产品作为推荐产品库；
按地区范围和科研方向统计不同用户对推荐产品库中各个产品的评分，构建用户评分矩阵；
采用基于矩阵分解的推荐算法，使用随机梯度下降法计算学习后的评分矩阵；
当用户浏览试剂耗材产品时，根据该用户所在地区和科研方向，按照学习后的评分矩阵，选择评分符合要求的几个产品推荐给用户。
其中，推荐算法就是利用用户的一些行为，通过一些数学算法，推测出用户可能喜欢的东西。推荐算法包括很多种类，主要包括：基于流行度的算法、协同过滤算法、基于内容的算法、基于模型的算法、混合算法等等。
本申请使用的是基于内容的推荐算法、协同过滤算法和基于模型的推荐算法(基于矩阵分解的推荐算法是其中的一种算法)。
1、基于内容(content-based)的推荐算法，主要是依据推荐项性质之间的相似性。
2、基于协同过滤(collaborative filtering)的推荐算法，主要依据的是用户或者项之间的相似性。
相似性的度量方法一般采用：欧式距离和余弦相似度。
欧氏距离：两个n维向量a(x11,x12,…,x1n)与b(x21,x22,…,x2n)间的欧氏距离：
d12表示向量a和向量b之间的欧式距离。
余弦相似度：对于两个n维样本点a(x11,x12,…,x1n)和b(x21,x22,…,x2n)，可以使用类似于夹角余弦的概念来衡量它们间的相似程度：
cos(θ)表示样本a和样本b之间的相似度。
3、基于矩阵分解的推荐算法：
矩阵分解的过程中，将原始的评分矩阵Rm×n分解成两个矩阵Pm×k和Qk×n的乘积：
Rm×n表示原始的评分矩阵，R^m×n表示通过回归后重新构建的评分矩阵，Pm×k和Qk×n为回归后分解的两个矩阵，并且Pm×k和Qk×n矩阵相乘等于R^m×n。
如何求解矩阵Pm×k和Qk×n的每一个元素，就可以转化成机器学习中的回归问题进行求解。
(1)定义损失函数
使用原始的评分矩阵Rm×n与重新构建的评分矩阵R^m×n之间的误差的平方作为损失函数，即：
e2i,j表示损失函数，为原始评分矩阵和回归后重新构建的评分矩阵的差额平方。
最终，需要求解所有的非“-”项的损失之和的最小值：
min loss为所有损失函数的最小值。
(2)梯度下降求解
求解损失函数的负梯度：
分别为损失函数e2i,j对pi,k、qk,j的偏导数。
根据负梯度的方向更新变量：
分别是根据负梯度更新Pm×k和Qk×n，进行迭代。
通过迭代，直到算法最终收敛。
(3)预测推荐
利用上述的过程，可以得到矩阵Pm×k和Qk×n，这样便可以为用户i对商品j进行打分，再根据打分高低进行推荐。
打分的公式：
为回归后重新构建的评分矩阵，每个值为Pm×k和Qk×n对应的矩阵相乘。
本申请提供的一个或多个技术方案，至少具有如下技术效果或优点：
解决了现有的不足，实现了能够准确高效的将试剂耗材推送至研究人员的技术效果。
附图说明
此处所说明的附图用来提供对本发明实施例的进一步理解，构成本申请的一部分，并不构成对本发明实施例的限定；
图1是本申请中生物科研实验平台中的试剂耗材智能推送方法的流程示意图。
具体实施方式
本发明提供了一种生物科研实验平台中的试剂耗材智能推送方法，解决了现有的不足，实现了能够准确高效的将试剂耗材推送至研究人员的技术效果。
为了能够更清楚地理解本发明的上述目的、特征和优点，下面结合附图和具体实施方式对本发明进行进一步的详细描述。需要说明的是，在相互不冲突的情况下，本申请的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本发明，但是，本发明还可以采用其他不同于在此描述范围内的其他方式来实施，因此，本发明的保护范围并不受下面公开的具体实施例的限制。
请参考图1，本申请提供了一种生物科研实验平台中的试剂耗材智能推送方法，包括：
步骤1：对每种试剂耗材产品设置对应的标签；
例如“Aurum tm总RNAX小型试剂盒”的标签为BIO-RAD、荧光定量PCR、RNA提取。“细胞/组织基因组DNA提取试剂盒(离心柱型)(带蛋白酶K)”的标签为百泰克、基因克隆、DNA提取。
新登记的产品“RNAprep pure培养细胞/细菌总RNA提取试剂盒”的标签为天根、荧光定量PCR、RNA提取。
步骤2：对新登记到平台的试剂耗材产品，通过试剂耗材的产品标签，统计产品的相似度。根据产品的相似度，推送该产品信息给以往浏览过或者购买过类似产品的用户。
采用欧式距离或者余弦相似度来统计产品的相似度。对于新登记的产品“RNAprep pure培养细胞/细菌总RNA提取试剂盒”，它与“Aurum tm总RNAX小型试剂盒”的相似度较高。因此，向曾经购买或者浏览过“Aurum tm总RNAX小型试剂盒”产品的用户推送“RNAprep pure培养细胞/细菌总RNA提取试剂盒”产品信息。
二、生物科研实验平台中浏览产品时的推荐过程描述如下：
1、当平台中订单较少、浏览收藏较多时，采用以下推荐过程：
(1)按科研方向统计该领域用户对试剂耗材产品的收藏情况，统计产品之间的相似度；
(2)当用户浏览试剂耗材产品详情时，采用基于物品的协同过滤算法，把产品相似度较高的产品显示在当前试剂耗材产品的推荐栏中，推荐用户浏览相似产品。
具体步骤如下：
步骤1：按科研方向统计该领域用户对试剂耗材产品的收藏情况，统计产品之间的相似度；
例如针对“分子实验服务”方向统计该领域的科研用户对试剂耗材产品的收藏情况。例如用户1收藏了“miRNA cDNA第一链合成试剂盒”；用户2收藏了“miRNA cDNA第一链合成试剂盒”、“FastKing cDNA第一链合成试剂盒(去基因组)”、“RNAprep pure培养细胞/细菌总RNA提取试剂盒”；用户3收藏了“miRNA cDNA第一链合成试剂盒”、“RNAprep pure培养细胞/细菌总RNA提取试剂盒”。采用余弦相似度来计算收藏产品的相似度，可以计算得到“miRNA cDNA第一链合成试剂盒”和“RNAprep pure培养细胞/细菌总RNA提取试剂盒”这两个产品的相似度较高。
步骤2：当用户浏览试剂耗材产品详情时，把产品相似度较高的产品显示在当前试剂耗材产品的推荐栏中推荐给用户。
用户在浏览“miRNA cDNA第一链合成试剂盒”产品详情时，平台自动会将产品“RNAprep pure培养细胞/细菌总RNA提取试剂盒”放在底部推荐栏，引导用户浏览相关产品。
2、当平台订单较多时，采用以下推荐过程：
(1)统计同一大类下常用的试剂耗材产品作为推荐产品库；
(2)按地区范围和科研方向统计不同用户对推荐产品库中各个产品的评分，构建用户评分矩阵；
(3)采用基于矩阵分解的推荐算法，使用随机梯度下降法计算学习后的评分矩阵；
(4)当用户浏览试剂耗材产品时，根据该用户所在地区和科研方向，按照学习后的评分矩阵，选择评分较高的几个产品推荐给用户。
具体步骤如下：
步骤1：统计同一大类下常用的试剂耗材产品作为推荐产品库；
步骤2：按照用户购买下单后对各个产品的评分，按地区范围和科研方向统计不同用户对推荐产品库中各个产品的评分，构建用户评分矩阵；
例如四川地区从事“分子实验服务”方向的5个用户对4个试剂耗材产品的评分矩阵(评分为1-5分，-表示没有评分)如下：
表1
步骤3：采用基于矩阵分解的推荐算法，使用随机梯度下降法计算学习后的评分矩阵；
例如重构后的评分矩阵如下：
表2
步骤4：当用户浏览试剂耗材产品时，根据该用户所在地区和科研方向，按照学习后的评分矩阵，选择评分较高的几个产品推荐给用户。
例如用户1在浏览试剂耗材产品时，平台会自动把“miRNA cDNA第一链合成试剂盒”、“RNAprep pure培养细胞/细菌总RNA提取试剂盒”放在底部推荐栏，引导用户浏览相关产品。
尽管已描述了本发明的优选实施例，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念，则可对这些实施例作出另外的变更和修改。所以，所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本发明范围的所有变更和修改。
显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。