[发明专利]一种商品推荐方法及装置

说明书

技术领域

本发明涉及互联网技术领域，特别涉及一种商品推荐方法及装置。

背景技术

相关推荐是现有推荐系统中非常重要的一种推荐方法。比如，用户看商品详情的时候，下拉到最底下，可以看到一些系统推荐的相似的商品。相关推荐中，当前比较普遍的做法是直接比较两个商品的标题，查看标题中的重复出现的词的个数，如果标题中重复的词较多，则认为两个商品的相关度较高。

然而，上述技术方案存在以下问题：1、推荐结果候选集有限，部分商品标题太短，召回率太低；2、不能很好的发散推荐，比如标题“修身连衣裙”和“性感包臀裙”通过现在的方案，得到相似度为0，但是实际上这两个商品的相似度很高。只不过因为标题中的词不同，所以现有方案挖掘不出来相似度。3、标题相似度不能很好的度量，比如“性感连衣裙”和“夜店连衣裙”很相似，但是和“孕妇连衣裙”不相似。现有技术只知道标题中共同包含“连衣裙”，但是不知道“性感”、“夜店”、“孕妇”之间的关系。

发明内容

本发明提供一种商品推荐方法及装置，用以丰富、多样的推荐商品。

本发明提供一种商品推荐方法，包括：

获取待推荐商品的标题；

根据所述待推荐商品的标题和当前展示商品的标题中包含的相同和/或相似的词，确定所述待推荐商品的标题和当前展示商品的标题之间的相似度；

当二者之间的相似度大于预设阈值时，将所述待推荐商品向用户进行推荐。

在一个实施例中，所述根据所述待推荐商品的标题和当前展示商品的标题中包含的相同和/或相似的词，确定所述待推荐商品的标题和当前展示商品的标题之间的相似度，可包括：

将所述待推荐商品的标题和当前展示商品标题进行分词处理；

分词处理后，根据分词结果建立二分图，计算所述二分图的最大权重匹配；

根据所述最大权重匹配确定所述待推荐商品标题和当前展示商品标题之间的相似度。

在一个实施例中，所述计算所述二分图的最大权重匹配，可包括：

根据下列公式计算所述二分图中待推荐商品的标题中的每一个词分别与所述当前展示商品标题中的每个词的相似度；

Sim(w1,w2)＝C(w1,w2)/(P(w1)*P(w2)+t)

其中，所述w1表示所述待推荐商品标题中的一个词语，所述w2表示所述当前展示商品标题中的一个词语，所述Sim(w1,w2)表示所述w1、w2两个词语之间的相似度，所述C(w1,w2)表示所述待推荐商品标题中和当前展示商品标题中同时出现了w1、w2两个词语的商品数，所述P(w1)表示所述待推荐商品标题中和当前展示商品标题中出现w1的商品数，所述P(w2)表示所述待推荐商品标题中和当前展示商品标题中出现w2的商品数，t为常数；

根据计算出的相似度确定待推荐商品标题中的每一个词语的最大权重匹配；

根据所述待推荐商品标题中的每一个词语的最大权重匹配确定所述二分图的最大权重匹配；

所述根据所述最大权重匹配确定所述待推荐商品标题和当前展示商品标题之间的相似度，包括：

将所述最大权重匹配确定为所述待推荐商品标题和当前展示商品标题之间的相似度。

在一个实施例中，所述根据所述待推荐商品标题中的每一个词语的最大权重匹配确定所述二分图的最大权重匹配，可包括：

确定待推荐商品标题中的每一个词语与其最大权重匹配对应的词语的相似度；

将所述待推荐商品标题中所有词语与其最大权重匹配对应的当前展示商品的标题中的词语之间的相似度之和确定为所述二分图的最大权重匹配。

本发明还提供一种商品推荐装置，包括：

获取模块，用于获取待推荐商品的标题；

确定模块，用于根据所述待推荐商品的标题和当前展示商品的标题中包含的相同和/或相似的词，确定所述待推荐商品的标题和当前展示商品的标题之间的相似度；

推荐模块，用于当二者之间的相似度大于预设阈值时，将所述待推荐商品向用户进行推荐。

在一个实施例中，所述确定模块，可包括：

分词子模块，用于将所述待推荐商品的标题和当前展示商品标题进行分词处理；

计算子模块，用于分词处理后，根据分词结果建立二分图，计算所述二分图的最大权重匹配；

确定子模块，用于根据所述最大权重匹配确定所述待推荐商品标题和当前展示商品标题之间的相似度。

在一个实施例中，所述计算子模块，可包括：