[发明专利]一种商品信息的展示方法、装置、设备和存储介质

权利要求书

1.一种商品信息的展示方法，其特征在于，包括：

获取目标用户输入的搜索词语和所述目标用户的第一用户信息；

根据所述搜索词语生成目标商品信息；

将所述第一用户信息输入至预先训练好的第一模型以得到所述目标商品信息和目标用户的关系；

根据所述目标商品信息和目标用户的关系确定所述目标商品信息的展示顺序；

根据所述展示顺序展示所述目标商品信息。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述第一用户信息输入至预先训练好的第一模型以得到所述目标商品信息和目标用户的关系包括：

将所述第一用户信息输入至预先训练好的第一模型以得到所述目标用户和全部商品信息的关系；

根据所述目标用户和全部商品信息的关系确定所述目标商品信息和目标用户的关系。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一模型的训练包括：

获取样本用户的第二用户信息，所述第二用户信息包括用户标签特征和历史数据，所述历史数据包括购买信息；

基于所述用户标签特征和购买信息训练预设的线性模型。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述历史数据还包括商品名称和访问时间，所述基于所述用户标签特征和购买信息训练预设的线性模型包括：

根据所述访问时间对所述商品名称进行排序，并根据所述购买信息对所述商品信息进行标记，以得到第一商品节点信息；

基于深度游走算法对所述第一商品节点信息进行随机游走采样以得到第二商品信息节点；

基于预先训练好的第一神经网络模型获取所述第二商品节点信息的特征向量；

基于所述特征向量和购买信息训练预设的第二神经网络模型，并基于所述用户标签特征和购买信息训练预设的线性模型。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述历史数据还包括浏览时长，所述根据所述访问时间对所述商品名称进行排序，并根据所述购买信息对所述商品信息进行标记，以得到第一商品节点信息包括：

根据所述访问时间对所述商品名称进行排序，根据所述购买信息对所述商品信息进行标记，以得到第三商品节点信息；

剔除所述浏览时长小于第一阈值的所述第三商品节点信息以得到第一商品节点信息。

6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于所述特征向量和购买信息训练预设的第二神经网络模型，并基于所述用户标签特征和购买信息训练预设的线性模型包括：

将所述特征向量和用户标签特征作为输入，将所述购买信息作为输出，训练第一模型，所述第一模型包括预设的第二神经网络模型、预设的线性模型和预设的逻辑损失函数。

7.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述第一神经网络模型为Word2Vec模型，所述第二神经网络模型为前馈神经网络模型。

8.一种商品信息的展示装置，其特征在于，包括：

信息获取模块，用于获取目标用户输入的搜索词语和所述目标用户的第一用户信息；

信息生成模块，用于根据所述搜索词语生成目标商品信息；

关系生成模块，用于将所述第一用户信息输入至预先训练好的第一模型以得到所述目标商品信息和目标用户的关系；

顺序确定模块，用于根据所述目标商品信息和目标用户的关系确定所述目标商品信息的展示顺序；

信息展示模块，用于根据所述展示顺序展示所述目标商品信息。

9.一种计算机设备，其特征在于，包括：

一个或多个处理器；

存储装置，用于存储一个或多个程序，

当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1-7中任一所述的方法。

10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1-7中任一所述的方法。