商品推荐方法、装置及电子设备与流程

本申请属于商品推荐，尤其涉及一种商品推荐方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质。

背景技术：

1、商品推荐是指从海量商品(一般为百万级甚至千万级)中向用户推荐感兴趣的商品，主要分为召回、排序环节。在召回环节，会从海量商品中召回部分候选商品，并通过排序环节对召回的候选商品进行排序，根据排序结果向用户推荐商品，例如将前k(top k)个排序的商品向用户推荐。

2、目前，在召回环节，由于召回的商品具有较高的相似度，为了提高商品推荐的多样性，一般会设计多路召回，由于多路召回往往会产生数据重合，导致商品推荐的多样性较差。

技术实现思路

1、本申请实施例提供了一种商品推荐方法、装置及电子设备，可以提高商品推荐的多样性。

2、第一方面，本申请实施例提供了一种商品推荐方法，包括：

3、获取目标用户的点击商品信息，所述点击商品信息是指所述目标用户在预设时间内点击的商品的商品信息；

4、利用预设的映射表将所述点击商品信息转换为商品中心词；所述映射表记录了商品信息与商品中心词的映射关系；

5、利用所述商品中心词得到多个不同的推荐中心词；

6、利用所述映射表将所述多个不同的推荐中心词转换为多个不同的推荐商品，将所述多个不同的推荐商品向所述目标用户推送。

7、可选地，所述获取目标用户的点击商品信息之前，还包括：

8、采集行为数据，所述行为数据为不同用户基于点击行为产生的数据；

9、所述获取目标用户的点击商品信息，包括：

10、根据所述目标用户的用户标识从所述行为数据中获取所述点击商品信息。

11、可选地，所述利用预设的映射表将所述点击商品信息转换为商品中心词之前，还包括：

12、获取商品信息集合；

13、对所述商品信息集合中的商品信息进行实体识别，得到所述商品信息对应的商品中心词；

14、基于所述商品信息以及所述商品信息对应的商品中心词构建所述映射表。

15、可选地，所述利用所述商品中心词得到多个不同的推荐中心词之前，还包括：

16、基于预设的提示词模板及所述行为数据构建训练数据，所述训练数据包括第一中心词及第二中心词，所述提示词模板用于表示将所述第一中心词映射为所述第二中心词的映射关系；

17、利用所述训练数据训练预构建的语言网络，得到语言模型，所述语言模型通过所述提示词模板学习所述行为数据中商品信息的映射关系；

18、所述利用所述商品中心词得到多个不同的推荐中心词，包括：

19、利用所述语言模型得到所述商品中心词对应的多个不同的推荐中心词。

20、可选地，所述基于预设的提示词模板及所述行为数据构建训练数据，包括：

21、从所述行为数据中获取用户点击商品序列，所述用户点击商品序列记录了用户在不同点击时间点击的商品的商品信息；

22、对所述用户点击商品序列进行实体识别，得到用户点击中心词序列；

23、将所述用户点击中心词序列中不同点击时间对应的中心词填充至所述提示词模板，得到所述训练数据。

24、可选地，所述将所述用户点击中心词序列中不同点击时间对应的中心词填充至所述提示词模板，包括：

25、按照预设的点击时间间隔从所述用户点击中心词序列中选取不同点击时间对应的中心词，将选取到的中心词作为所述第一中心词和/或所述第二中心词填充至所述提示词模板。

26、可选地，在所述利用所述语言模型得到所述商品中心词对应的多个不同的推荐中心词之后，还包括：

27、基于所述提示词模板及所述行为数据构建验证数据，利用所述验证数据对所述语言模型进行验证，得到模型验证结果。

28、示例性的，在得到所述模型验证结果之后，还包括：

29、利用所述模型验证结果调整所述提示词模板。

30、第二方面，本申请实施例提供了一种商品推荐装置，包括：

31、点击商品获取模块，用于获取目标用户的点击商品信息，所述点击商品信息是指所述目标用户在预设时间内点击的商品的商品信息；

32、中心词转换模块，用于利用预设的映射表将所述点击商品信息转换为商品中心词；所述映射表记录了商品信息与商品中心词的映射关系；

33、推荐中心词构建模块，用于利用所述商品中心词得到多个不同的推荐中心词；

34、商品推荐模块，用于利用所述映射表将所述多个不同的推荐中心词转换为多个不同的推荐商品，将所述多个不同的推荐商品向所述目标用户推送。

35、第三方面，本申请实施例提供了一种电子设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述第一方面所述的商品推荐方法的步骤。

36、第四方面，本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述第一方面所述的商品推荐方法的步骤。

37、第五方面，本申请实施例提供了一种计算机程序产品，当计算机程序产品在电子设备上运行时，使得电子设备执行上述第一方面任一项所述的商品推荐方法。

38、本申请实施例与现有技术相比存在的有益效果是：

39、本申请利用预设的映射表将目标用户的点击商品信息转换为商品中心词，通过上述商品中心词得到推荐中心词，利用上述映射表将该推荐中心词转换为推荐商品，可以提高商品推荐的多样性。具体地，通过预设的映射表将上述点击商品信息转换为商品中心词，由于点击商品信息是指目标用户在预设时间内点击的商品的商品信息，意味着可以根据用户点击行为产生的商品信息进行商品推荐，从而提高商品推荐的准确性；同时，由于推荐中心词通过商品中心词得到，表明推荐中心词与商品中心词相对应，即上述推荐中心词可以通过上述映射表中的商品中心词映射到对应的商品信息，因此通过上述商品中心词得到多个不同的推荐中心词，即得到多个存在差异的推荐中心词时，根据上述映射表将多个推荐中心词映射转换的多个推荐商品也具有差异，从而能够提高商品推荐的多样性。

技术特征：

1.一种商品推荐方法，其特征在于，包括：

2.如权利要求1所述的商品推荐方法，其特征在于，所述获取目标用户的点击商品信息之前，还包括：

3.如权利要求1所述的商品推荐方法，其特征在于，所述利用预设的映射表将所述点击商品信息转换为商品中心词之前，还包括：

4.如权利要求2所述的商品推荐方法，其特征在于，所述利用所述商品中心词得到多个不同的推荐中心词之前，还包括：

5.如权利要求4所述的商品推荐方法，其特征在于，所述基于预设的提示词模板及所述行为数据构建训练数据，包括：

6.如权利要求5所述的商品推荐方法，其特征在于，所述将所述用户点击中心词序列中不同点击时间对应的中心词填充至所述提示词模板，包括：

7.如权利要求4-6任一项所述的商品推荐方法，其特征在于，在所述利用所述语言模型得到所述商品中心词对应的多个不同的推荐中心词之后，还包括：

8.一种商品推荐装置，其特征在于，包括：

9.一种电子设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至7任一项所述的方法。

10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述的方法。

技术总结
本申请适用于商品推荐技术领域，提供了商品推荐方法、装置及电子设备，上述方法包括：获取目标用户的点击商品信息，所述点击商品信息是指所述目标用户在预设时间内点击的商品的商品信息，利用预设的映射表将所述点击商品信息转换为商品中心词，所述映射表记录了商品信息与商品中心词的映射关系，利用所述商品中心词得到多个不同的推荐中心词，利用所述映射表将所述多个不同的推荐中心词转换为多个不同的推荐商品，将所述多个不同的推荐商品向所述目标用户推送。本申请可以提高商品推荐的多样性。

技术研发人员：刘详敏,张炜
受保护的技术使用者：深圳市灵智数字科技有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/2/29