[发明专利]一种基于用户行为的物品推荐方法和装置

说明书

本发明公开了一种基于用户行为的物品推荐方法和装置，涉及计算机技术领域。该方法的一具体实施方式包括：根据用户浏览记录确定目标店铺的相似店铺；基于用户的特征行为从所述相似店铺的物品中筛选目标物品；向所述目标店铺推荐所述目标物品。该实施方式能够有助于目标店铺灵活地确定自身店铺中缺失或不足的目标物品，并对所述目标物品进行全面的处理；相比于传统方法，本方案中对目标店铺的相似店铺的确定方式更具有灵活性与实用性，从而能够基于目标物品对目标店铺进行更全面的物品推荐。

技术领域

本发明涉及计算机技术领域，尤其涉及一种基于用户行为的物品推荐方法和装置。

背景技术

目前商家店铺对于挖掘自身缺失商品或者潜力商品的方法多为盲目推荐自身店铺中所没有的商品，而事实上，用户流失的原因不只因为自身店铺中缺失用户所期望的商品，更主要的是还包括经常被商家所忽略的与自身店铺相似的店铺中的同种商品。

在实现本发明过程中，发明人发现现有技术中至少存在如下问题：

在传统挖掘自身店铺中的缺失商品或者潜力商品的方法中，仅仅基于自身店铺中的缺失商品进行相似商品的推荐，且在关于所要推荐的商品的确定上缺少与用户跳转行为的关联性，也无相同商品的流失分析，缺少了对潜力商品挖掘的涵盖范围。

发明内容

有鉴于此，本发明实施例提供一种基于用户行为的物品推荐方法和装置，能够有助于目标店铺灵活地确定自身店铺中缺失或不足的目标物品，并对所述目标物品进行全面的处理；相比于传统方法，本方案中对目标店铺的相似店铺的确定方式更具有灵活性与实用性，从而能够基于从相似店铺的物品中筛选出的目标物品，对目标店铺进行更全面的物品推荐。

为实现上述目的，根据本发明实施例的一个方面，提供了一种基于用户行为的物品推荐方法，包括：

根据用户浏览记录确定目标店铺的相似店铺；

基于用户的特征行为从所述相似店铺的物品中筛选目标物品；

向所述目标店铺推荐所述目标物品。

可选地，根据用户浏览记录确定目标店铺的相似店铺，包括：

基于预设的历史时段内或者截止至当前时刻的预设时段内的用户浏览记录确定所述目标店铺到其他店铺的转移概率；

将转移概率大于第一阈值的所述其他店铺作为所述目标店铺的跳转店铺；

根据所述目标店铺的跳转店铺确定所述目标店铺的相似店铺。

可选地，基于预设的历史时段内或者截止至当前时刻的预设时段内的用户浏览记录确定所述目标店铺到其他店铺的转移概率，包括：

基于预设的历史时段内或者截止至当前时刻的预设时段内的用户浏览记录，确定待统计用户集合M，待统计物品集合K，待统计用户对待统计物品所在店铺的浏览信息；

根据所述待统计用户对待统计物品所在店铺的浏览信息，确定M中第m个待统计用户关于K中第k个待统计物品所浏览的店铺所组成的集合S_mk；

对集合S_mk内部的元素建立两两之间的映射关系，其中

根据集合S_mk内部的映射关系，采用如下公式确定目标店铺到第i个店铺的转移概率a_i：

其中n表示集合S_mk中从目标店铺出发的映射关系的个数；n_i表示集合S_mk中从目标店铺到第i个店铺的映射关系的个数总和；|*|表示集合*包含的元素的数量。