商品推荐模型训练方法及商品推荐方法与流程

本申请属于商品推荐，尤其涉及商品推荐模型训练方法、商品推荐方法、终端设备及计算机可读存储介质。

背景技术：

1、随着电子技术和网络技术的不断发展，越来越多的用户喜欢网络购物，各种线上售卖平台越来越多。为了给用户提供优质的购物体验以及提高商家的经济收入，通常会根据用户的喜好等对用户进行商品推荐，以提高商品的点击率和转化率。

2、目前，线上的各个售卖平台在向用户进行商品推荐时，通常仅基于用户在单个售卖平台的历史浏览记录来进行推荐，无法向用户推荐个性化的跨售卖平台的商品。

技术实现思路

1、本申请实施例提供了商品推荐模型训练方法，可以实现商品的跨售卖平台推荐。

2、第一方面，本申请实施例提供了一种商品推荐模型训练方法，包括：

3、根据用户的点击序列确定所述用户对应的目标商品，所述点击序列包括被所述用户点击的商品的商品标识，所述目标商品与所述点击序列对应的所述商品属于不同售卖平台的商品；

4、构建训练样本，一个所述训练样本包括一个用户对应的所述点击序列和所述目标商品的商品标识；

5、基于各个所述训练样本对预构建的商品推荐模型进行训练，直至所述商品推荐模型满足要求，得到训练后的所述商品推荐模型。

6、第二方面，本申请实施例提供了一种商品推荐方法，包括：

7、获取待推荐用户的点击序列；

8、将所述点击序列作为商品推荐模型的输入，得到所述商品推荐模型输出的推荐商品的商品标识，其中，所述商品推荐模型根据如上述第一方面所述的商品推荐模型训练方法训练得到。

9、第三方面，本申请实施例提供了一种终端设备，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模型训练方法或上述第二方面所述的商品推荐方法的步骤。

10、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中所述的商品推荐模型训练方法或上述第二方面的商品推荐方法的步骤。

11、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终端设备上运行时，使得终端设备执行上述第一方面所述的商品推荐模型训练方法或上述第二方面所述的商品推荐方法的步骤。

12、本申请实施例与现有技术相比存在的有益效果是：

13、本申请实施例中，根据用户的点击序列和目标商品构建训练样本，一个训练样本中包含一个用户对应的点击序列和目标商品的商品标识，而该目标商品是根据用户的点击序列确定的、与该点击序列对应的商品属于不同售卖平台的商品，即，在训练样本中增加与用户点击查看过的商品属于不同售卖平台的目标商品，基于该训练样本对预构建的商品推荐模型进行训练，能够使得训练得到的商品推荐模型具有召回与用户的点击序列对应的商品属于不同售卖平台的商品的能力，实现商品的跨售卖平台推荐。

技术特征：

1.一种商品推荐模型训练方法，其特征在于，包括：

2.如权利要求1所述的商品推荐模型训练方法，其特征在于，所述根据用户的点击序列确定所述用户对应的目标商品，包括：

3.如权利要求2所述的商品推荐模型训练方法，其特征在于，所述商品对根据如下步骤构建：

4.如权利要求3所述的商品推荐模型训练方法，其特征在于，所述对每一个所述商品对，确定所述商品对对应的所述第一商品和所述第二商品之间的相似程度，并将所述商品对和所述相似程度关联存储，包括：

5.如权利要求4所述的商品推荐模型训练方法，其特征在于，所述商品信息包括商品的类目、品牌、价格以及热度中的一个或多个信息，所述根据所述第一商品的商品信息和所述第二商品的所述商品信息确定第一分数，包括：

6.如权利要求1至5任一项所述的商品推荐模型训练方法，其特征在于，所述训练样本还包括所述用户的用户标识，所述商品推荐模型为包括用户塔、商品塔和互操作层的双塔模型，所述基于所述训练样本对预构建的商品推荐模型进行训练，直至所述商品推荐模型满足要求，得到训练后的所述商品推荐模型，包括：

7.一种商品推荐方法，其特征在于，包括：

8.如权利要求7所述的商品推荐方法，其特征在于，所述商品推荐模型为包括用户塔、商品塔和互操作层的双塔模型，所述用户塔用于对用户标识和所述点击序列进行特征提取，得到用户特征向量，所述商品塔用于缓存预先对各个商品的商品标识进行特征提取得到的商品特征向量，所述互操作层用于计算所述用户特征向量和各个所述商品特征向量之间的相似程度，得到商品对应的第二分数，并根据各个所述第二分数确定所述推荐商品的商品标识；

9.一种终端设备，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6或如权利要求7至8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6或如权利要求7至8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，提供了商品推荐模型训练方法及商品推荐方法，包括：根据用户的点击序列确定所述用户对应的目标商品，所述点击序列包括被所述用户点击的商品的商品标识，所述目标商品与所述点击序列对应的所述商品属于不同售卖平台的商品；构建训练样本，一个所述训练样本包括一个用户对应的所述点击序列和所述目标商品的商品标识；基于各个所述训练样本对预构建的商品推荐模型进行训练，直至所述商品推荐模型满足要求，得到训练后的所述商品推荐模型。本申请可以实现商品的跨售卖平台推荐。

技术研发人员：王振甲,张炜,张俊峰,周小茜,贺建雄
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：2024/1/15