[发明专利]商品推荐方法和系统

说明书

本发明提供一种商品推荐方法和系统，其中方法包括：获取用户因不符合购买条件而无法订购的多个附属商品；获取各附属商品在符合购买条件的抽样人群中的购买比例；对于任意一个附属商品，根据该附属商品在符合购买条件的抽样人群中的购买比例，获得用户购买该附属商品的概率；按照用户购买各附属商品的概率由高到低的顺序，向用户推荐附属商品，并根据附属商品‑主商品关联关系提示购买该附属商品所需的主商品。本发明一方面能够对明星附属商品进行有针对性的推荐，避免其商品信息被用户屏蔽，或者其商品信息淹没在普通商品中；另一方面，还会拉动用户对这些附属商品的订购，促进消费。

技术领域

本发明涉及智能购物技术领域，更具体地，涉及商品推荐方法和系统。

背景技术

用户通过网站购物时，网站通常会以突出或者区别显示的方式向用户推荐其可能感兴趣的产品或者业务。在推荐过程中主要依据的是用户历史购买行为，根据其购买记录为其推荐具有关联性的商品。

用户购买了某个商品之后，很可能对这个商品的“配件产品”(如手机-＞手机套、贴膜，笔记本-＞散热架、鼠标等)和其“周边产品”(如洗面奶-＞面霜，婴儿奶粉-＞纸尿裤等)也有潜在的需求。现有技术公开了一种推荐方法：1)用户欲购买的商品加入购物车；2)搜索该欲购买商品信息所属的类别；3)将该类目下包含的其他商品信息按某一时间段内的销量进行排序，并将排位靠前的商品信息作为推荐商品信息推荐给用户。由此可知，现有技术中的商品推荐方法多为帮助用户找到最适合的关联产品或附属产品，并在购物路径上展现出来，由用户选择是否购买。

在某些情况下，一些商品用户当前无法购买，例如需要缴费成为会员才可购买、或者某一业务的附属业务(如增量服务或者加量包等)需要订购了主业务/主套餐后才可叠加购买。对于这些需要用户满足一定条件才能购买的附属商品，现有技术中通常在商品搜索页面根据现有的搜索算法无差别的列明，或者在推荐商品信息时遵循“用户能看得到的必须是能够买到的”的原则，过滤掉这些用户无法购买的商品或者业务。

现有技术中，通过用户行为的历史记录为其推荐其关注的商品的附属产品，或者为其推荐其希望订购的业务的附属业务。但是在用户不曾关注某一商品或者某一业务时，就不会向用户推荐该商品/业务的附属产品/业务。而真正吸引用户的可能正是这些附属产品或者附属业务。对于用户当前无法订购的(附属)产品或者(附属)业务，若不加以区别的以搜索结果的方式展示给用户，用户却不能购买，会给用户带来困扰；若在推荐中直接过滤掉，则很可能屏蔽了用户真正想订购的商品。

发明内容

本发明提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的商品推荐方法和系统。

根据本发明的一个方面，提供一种商品推荐方法，包括：

S1、获取用户因不符合购买条件而无法订购的多个附属商品；

S2、获取各所述附属商品在符合购买条件的抽样人群中的购买比例；对于任意一个附属商品，根据该附属商品在符合购买条件的抽样人群中的购买比例，获得用户购买该附属商品的概率；

S3、根据用户购买各附属商品的概率由高到低的顺序，向用户推荐附属商品，并根据附属商品-主商品关联关系提示购买该附属商品所需的主商品；

其中，在所述附属商品-主商品关联关系中任意一个附属商品至少与一个主商品存在关联关系，所述符合购买条件的判定方法为用户已购买与该附属商品存在关联关系的主商品。

优选地，所述附属商品-主商品关联关系的确定方法还包括：

从购物网站提供的所有商品中确定作为主商品的商品；

将所述所有商品中不作为主商品的任意一个商品作为附属商品；对任意一个附属商品，建立该附属商品与至少一个主商品的关联关系。优选地，所述步骤S1具体包括：

根据用户已购买的商品和所述附属商品-主商品关联关系，获知用户当前未购买的主商品；