[发明专利]商品推荐方法、装置、计算机设备及存储介质

说明书

本申请公开一种商品推荐方法、装置、设备及介质，该方法包括：确定商品数据库中各商品对象相对应的新鲜指数、销售指数和竞争指数，并根据预设的热度计算公式对其进行加权求和，以获得该商品对象对应的热度指数；根据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。本申请的方法全面且科学，十分适合对不同电商平台的商品进行热度指数计算，可以高效快速地针对不同的电商独立站进行统一的热度指数评价；其得出的商品推荐列表可以给卖家用户进行更有效的热销商品推荐，节省了选品时间，避免卖家用户错选、漏选，极大地提高了商家选品的效率。

技术领域

本申请实施例涉及互联网技术领域，尤其是一种商品推荐方法、装置、计算机设备及存储介质。

背景技术

随着近年跨境电商领域的发展，越来越多的新人商家加入电商行业，商家往往需要花费较长的时间进行选品，以确定要售卖的商品，因此亟需一个给商家推荐热销品的方法。

同时，由于跨境电商不同于传统电商，其商品的信息来源于各个独立站和电商平台，难以统一，如何选用一个相对全面的标准去评价商品热度存在难度。现有的选品方法是基于品类榜单的排名给商家推荐商品，因此反映商品热度的维度比较单一。

发明内容

本发明实施例提供一种商品推荐方法、装置、计算机设备及存储介质。

为解决上述技术问题，本发明创造的实施例采用的一个技术方案是：提供一种商品推荐方法，包括：

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。

可选地，所述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。

可选地，所述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。

可选地，所述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；