[发明专利]商品推荐方法、装置、计算机设备和可读存储介质

说明书

本申请实施例提供了一种商品推荐方法、装置、计算机设备和可读存储介质，计算机设备中存储有多个商品的权重、多个商品的价格、多个商品的上架时间和预设各类别推荐个数，所述方法包括：根据多个商品的权重，计算得出第一目标商品的权重参数；根据多个商品的价格，计算得出第一目标商品的价格参数；根据多个商品的上架时间，计算得出第一目标商品的上架时间参数；根据第一目标商品的权重参数、第一目标商品的价格参数和第一目标商品的上架时间参数计算得到第一推荐值；根据预设各类别推荐个数和第一推荐值，对第一目标商品进行推荐，能够在不使用用户历史数据的基础上，为新开发的电商平台提供一种商品推荐方案。

技术领域

本申请涉及互联网技术领域，具体而言，涉及一种商品推荐方法、装置、计算机设备和可读存储介质。

背景技术

目前，大多数电商平台对用户进行商品推荐的原理，都是基于用户的各种历史数据进行分析推荐。然而，对于一些新开发的电商平台来说，并没有用户的各项历史数据或者只有少量的数据，想要根据用户方面的数据为用户进行商品推荐是十分困难的。

有鉴于此，如何为新开发的电商平台提供一种商品推荐方案，是本领域技术人员需要解决的。

发明内容

本申请提供了一种商品推荐方法、装置、计算机设备和可读存储介质。

本申请的实施例可以这样实现：

第一方面，实施例提供一种商品推荐方法，应用于计算机设备，所述计算机设备中存储有多个商品的权重、多个商品的价格、多个商品的上架时间和预设各类别推荐个数，所述方法包括：

根据所述多个商品的权重，计算得出第一目标商品的权重参数；

根据所述多个商品的价格，计算得出第一目标商品的价格参数；

根据所述多个商品的上架时间，计算得出第一目标商品的上架时间参数；

根据所述第一目标商品的权重参数、第一目标商品的价格参数和第一目标商品的上架时间参数计算得到第一推荐值；

根据所述预设各类别推荐个数和所述第一推荐值，对所述第一目标商品进行推荐。

在可选的实施方式中，所述第一目标商品的价格参数、第一目标商品的上架时间参数和第一推荐值通过以下公式计算得到：

score_i1＝α₁w_i+γ₁d_i+λ₁p_i

其中，w_i为第一目标商品i的权重参数，d_i为所述第一目标商品i的上架时间参数，d_distance为所述第一目标商品i的上架天数，p_i为所述第一目标商品i的价格参数，σ(P)为所述多个商品的价格方差，μ(P)为所述多个商品的平均价格，score_i1为所述第一推荐值，α₁+γ₁+λ₁＝1。

在可选的实施方式中，所述计算机设备中还存储有多个商品的类别距离、多个商品的名称和预设推荐个数，所述方法还包括：

获取用户选择的商品的价格、商品的类别、商品的名称和商品的权重；

根据所述多个商品的价格和用户选择的商品的价格，计算得出第二目标商品的价格参数；

根据所述多个商品的类别距离和用户选择的商品的类别，计算得出第二目标商品的类别距离参数；