[发明专利]一种基于用户行为数据的商品排序方法及系统

说明书

本发明公开了一种基于用户行为数据的商品排序方法，包括S1：设置用户行为权重因子，并判断用户行为权重因子的数量是否大于零，若是，则执行S2；若否，则直接结束排序；其中用户行为权重因子包括用户点击权重因子和用户收藏权重因子；S2：接收用户行为数据，再结合用户行为权重因子根据设定公式计算每件商品的排名得分；S3：根据每件商品的排名得分高低对列表item进行再排序，并对其进行显示。而本发明的商品排序系统执行上述商品排序方法，可根据行为因子对用户终端上的列表item进行二次排序，提高捕捉用户喜好商品的准确度，从而提高用户喜好商品的购买率。

技术领域

本发明涉及数据处理领域，尤其涉及一种基于用户行为数据的商品排序方法及系统。

背景技术

目前，网上购物通常是通过互联网检索商品信息，在用户挑选合适的商品后进行购买；由于商品种类较多，检索商品时各种商品会整齐排序展示给用户进行挑选。通常来说在展示列表页面中排序相对靠前的商品可获得更多的曝光率，使得排序相对靠前的商品更容易被用户所获知，相对比靠后的商品，靠前的商品更有机会被购买。

那么如何对商品进行排序，最大限度提高销售额，就成为电商平台一个必须解决的问题。目前常规做法是，通过收集用户数据，在服务端对用户做人群划分，不同人群进行一些不同的排序策略。但是服务端个性化排序面临比较突出的问题，一是推荐系统比较复杂，在一定程度提升后，后续改进难以评估效果好坏；二是人群划分虽然可以有多样性，但是难以做到真正的千人千面。

发明内容

为了克服现有技术的不足，本发明的目的之一在于提供一种基于用户行为数据的商品排序方法，可根据行为因子对用户终端上的列表item进行二次排序，提高捕捉用户喜好商品的准确度，从而提高用户喜好商品的购买率。

本发明的目的之二在于提供一种基于用户行为数据的商品排序系统。

本发明的目的之一采用如下技术方案实现：

一种基于用户行为数据的商品排序方法，包括：

步骤S1：设置用户行为权重因子，并判断用户行为权重因子的数量是否大于零，若是，则执行步骤S2；若否，则直接结束排序；其中用户行为权重因子包括用户点击权重因子和用户收藏权重因子；

步骤S2：接收用户行为数据，再结合用户行为权重因子根据设定公式计算每件商品的排名得分；

步骤S3：根据每件商品的排名得分高低对列表item进行再排序，并对其进行显示。

进一步地，所述步骤S2中通过设定公式计算商品的排名得分之前还包括步骤S2’：判断是否存在运营需求，若存在运营需求，则获取本地行为数据中的运营权重因子，再结合用户行为权重因子共同计算商品排名得分；若不存在运营需求，则直接执行商品排名得分计算。

进一步地，所述设定公式为

其中t表示设定时间范围；σ₁代表用户点击权重因子，σ₂代表用户收藏权重因子，σ₃代表运营权重因子；A代表用户点击，A_p代表某件商品被用户点击的次数，表示所有商品被点击的总次数；B代表是否收藏过该商品，若收藏了该商品，则B＝1，否则B＝0；C代表该商品是否需要后台运营干预排名，若该商品需要后台运营调节排名，则C为1，否则C为0。

进一步地，所述用户行为数据包括用户点击每个商品的次数、用户收藏每个商品的次数。

进一步地，所述用户行为数据由用户终端记录和存储。

本发明的目的之二采用如下技术方案实现：

一种基于用户行为数据的商品排序系统，包括：