产品推荐方法、电子设备及存储介质与流程

文档序号:34119820发布日期:2023-05-11 03:26阅读:43来源:国知局
产品推荐方法、电子设备及存储介质与流程

本申请属于互联网,具体涉及一种产品推荐方法、电子设备及存储介质。


背景技术:

1、随着互联网行业的发展,服务型产品的种类也日益多元化。关于服务型产品的推荐广告随处可见,打开产品app,即可看到淋漓满目的各类服务型产品。

2、软件作为服务型产品最直接的推荐途径之一,现有服务型产品推荐方式主要是根据已有的用户的一些行为信息,通过余弦相似度算法计算出该用户的兴趣度,从而根据该用户的兴趣度,向用户推荐其他感兴趣的产品,例如对于视频播放软件,通过获取用户在该视频播放软件观看了一定量的视频,通过采集该视频的类型,计算出每个用户的兴趣点,在有新的影片推出时,根据新的影片的属性,对兴趣点符合该影片属性的用户推送。

3、但是,上述方式大都是通过对已有的用户推送新的产品或者物品,难以挖掘出对应的潜在用户,产品的推荐成功率不高。


技术实现思路

1、本申请实施例提供一种产品推荐方法、电子设备及存储介质,以解决相关技术中难以挖掘出产品对应的潜在用户导致产品的推荐成功率不高的问题。

2、第一方面,本申请实施例提供了一种产品推荐方法,包括:

3、确定目标产品的第一用户的共同属性信息,其中所述第一用户为第一预设时段内使用过所述目标产品的用户;

4、根据所述共同属性信息,获取所述目标产品的潜在用户;

5、根据所述共同属性信息和所述潜在用户的第一属性信息,确定所述潜在用户与所述目标产品的关联度;

6、根据所述关联度从所述潜在用户中确定目标潜在用户,并向所述目标潜在用户发送所述目标产品的产品信息。

7、第二方面,本申请实施例提供了一种电子设备,该电子设备包括处理器、存储器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的程序或指令,所述程序或指令被所述处理器执行时实现如第一方面所述的方法的步骤。

8、第三方面,本申请实施例提供了一种可读存储介质,所述可读存储介质上存储程序或指令,所述程序或指令被处理器执行时实现如第一方面所述的方法的步骤。

9、本申请实施例提供的技术方案,通过确定目标产品的第一用户的共同属性信息,第一用户为第一预设时段内使用过目标产品的用户,根据共同属性信息获取目标产品的潜在用户,根据共同属性信息和潜在用户的第一属性信息确定潜在用户与目标产品的关联度,根据关联度从潜在用户中确定目标潜在用户,并向目标潜在用户发送所述目标产品的产品信息;实现了通过潜在用户的第一属性信息与目标产品的第一用户的共同属性信息确定潜在用户与目标产品的关联度,使得能够通过关联度确定最终的目标潜在用户,提高了目标潜在用户的准确率,从而提高了目标产品的推荐成功率,解决了相关技术中难以挖掘出产品对应的潜在用户导致产品的推荐成功率不高的问题。



技术特征:

1.一种产品推荐方法,其特征在于,包括:

2.根据权利要求1所述的产品推荐方法,其特征在于,所述根据所述共同属性信息,获取所述目标产品的潜在用户,包括:

3.根据权利要求1所述的产品推荐方法,其特征在于,所述根据所述共同属性信息,获取所述目标产品的潜在用户,包括:

4.根据权利要求1所述的产品推荐方法,其特征在于,所述共同属性信息与所述第一属性信息的维度相同;

5.根据权利要求4所述的产品推荐方法,其特征在于,所述根据所述维度数量和所述共同属性信息的维度的总数量,确定所述关联度,包括:

6.根据权利要求1所述的产品推荐方法,其特征在于,所述共同属性信息与所述第一属性信息的维度相同;

7.根据权利要求6所述的产品推荐方法,其特征在于,所述根据所述第一维度数量、所述第二维度数量和所述共同属性信息的维度的总数量,确定所述关联度,包括:

8.根据权利要求1所述的产品推荐方法,其特征在于,所述根据所述关联度从所述潜在用户中确定目标潜在用户,包括:

9.一种电子设备,其特征在于,包括处理器,存储器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的程序或指令,所述程序或指令被所述处理器执行时实现如权利要求1-8任一项所述的产品推荐方法的步骤。

10.一种可读存储介质,其特征在于,所述可读存储介质上存储程序或指令,所述程序或指令被处理器执行时实现如权利要求1-8任一项所述的产品推荐方法的步骤。


技术总结
本申请公开了一种产品推荐方法、电子设备及存储介质,产品推荐方法包括:确定目标产品的第一用户的共同属性信息,其中所述第一用户为第一预设时段内使用过所述目标产品的用户;根据所述共同属性信息,获取所述目标产品的潜在用户;根据所述共同属性信息和所述潜在用户的第一属性信息,确定所述潜在用户与所述目标产品的关联度;根据所述关联度从所述潜在用户中确定目标潜在用户,并向所述目标潜在用户发送所述目标产品的产品信息。本实施例解决了相关技术中难以挖掘出产品对应的潜在用户导致的产品的推荐成功率不高的问题。

技术研发人员:黄健文,陈芨,丁奕,苏丽裕,匡磊怀,欧阳辉,郑晓鹏,唐诗,朱林,廖志芳
受保护的技术使用者:中移互联网有限公司
技术研发日:
技术公布日:2024/1/12
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