[发明专利]商品推荐方法、装置、计算机设备及存储介质

权利要求书

1.一种商品推荐方法，其特征在于，包括如下步骤：

确定商品数据库中各商品对象相对应的新鲜指数，所述新鲜指数根据商品上架时间统计该商品数据库的长尾分布的拐点时间，结合牛顿冷却定律和拐点时间对商品对象的商品上架时间进行时间衰减计算而得；

确定商品数据库中各商品对象的销售指数，所述销售指数根据多个反映商品对象的历史或潜在销售能力的评估分值加权计算而得；

确定商品数据库中各商品对象相对应的竞争指数，所述竞争指数根据该商品对象在其所属电商平台的品类相对应的排行榜单中的排名变化数据计算而得；

针对各商品对象，根据预设的热度计算公式对其相对应的所述新鲜指数、销售指数、竞争指数进行加权求和，获得该商品对象对应的热度指数；

根据各商品对象的热度指数选定商品推荐列表，该商品推荐列表包含多个被选中的商品对象，所述被选中的商品对象的热度指数高于未被选中的商品对象。

2.根据权利要求1所述的商品推荐方法，其特征在于：确定商品数据库中各商品对象相对应的新鲜指数的步骤，包括：

获取商品数据库中各商品对象的首次上架所记录的商品上架时间，按商品上架时间对商品对象进行分类汇总，确定各个时间段所上架的商品对象数量；

根据各个时间段所上架的商品对象数量所呈现的长尾分布统计学特征，确定长尾分布的拐点时间；

应用牛顿冷却定律和拐点时间对商品数据库中的各个商品对象的商品上架时间进行时间衰减计算，将计算结果作为各商品对象相对应的新鲜指数。

3.根据权利要求1所述的商品推荐方法，其特征在于：确定商品数据库中各商品对象的销售指数的步骤，包括：

确定商品数据库中各商品对象的如下任意两个以上的指标：广告数据评分、榜单排行评分、分布网点总量评分、评价数据评分、销量数据评分，所述各个指标的评分被统一为同一总分标准；

针对每个商品对象将所确定的多个指标进行加权汇总获得该商品对象所述的销售指数。

4.根据权利要求1所述的商品推荐方法，其特征在于：确定商品数据库中各商品对象相对应的竞争指数的步骤，包括：

获取各商品对象相对应的一定历史时间内多个时间节点的特定排行榜单数据；

针对每个商品对象，根据所述多个时间节点计算该商品对象的综合变化率，所述综合变化率为该商品对象在最后一个时间节点所得特定排行榜单的分数与其在最早一个时间节点所得特定排行榜单的分数的差值，与该商品对象在所有时间节点所得特定排行榜单的分数之和之间的比率；

针对每个商品对象，以其综合变化率与所有商品对象中求得的最小综合变化率之差值，与所有商品对象中最大综合变化率与最小综合变化率之间的差值之比值，作为所述的竞争指数。

5.根据权利要求1所述的商品推荐方法，其特征在于：针对各商品对象，根据预设的热度计算公式对其已统一到同一总分标准的相对应的所述新鲜指数、销售指数、竞争指数进行加权求和，获得该商品对象对应的热度指数的步骤中，所述新鲜指数、销售指数、竞争指数，均已被统一到同一总分标准进行计量。

6.根据权利要求1至5中任意一项所述的商品推荐方法，其特征在于，包括后置步骤：将所述商品推荐列表推荐给电商平台所维护的各个独立交易站点所注册的卖家用户。

7.根据权利要求1至5中任意一项所述的商品推荐方法，其特征在于，包括前置步骤：对所述商品数据库进行优选，使其仅包括历史交易行为信息仅包含特定物理位置的商品对象。