[发明专利]一种电子交易对象推荐方法和装置及设备

说明书

本发明提供了一种电子交易对象推荐方法和装置及设备，所述方法包括：响应于用户的推荐更新请求，获取用户最近一次交易的不同分类的电子交易对象的交易时间；根据当前时间和交易时间之间的差值，及不同分类的电子交易对象的推荐周期，计算周期评分；将周期评分大于第一预设阈值的分类对应历史的电子交易对象，作为候选集合，分别确定候选集合中每一候选电子交易对象所在的频繁项集；分别将各候选电子交易对象对应的周期评分和该电子交易对象所在的频繁项集的支持度求和，得到该候选电子交易对象的推荐评分；按照推荐评分的大小进行排序，获得电子交易对象的推荐结果。利用本发明公开的方法，基于推荐周期推荐电子交易对象，可以提升推荐精确度。

技术领域

本发明涉及智能推荐技术领域，尤其涉及一种电子交易对象推荐方法和装置及设备。

背景技术

电子商务推荐系统利用电子商务网站向用户提供电子交易对象信息和建议，为用户提供决策支持和信息服务，帮助用户进行电子交易对象选择。随着电子商务规模的不断扩大，电子交易对象的种类快速增长，用户需要浏览大量信息、花费大量的时间才能找到需要的电子交易对象，为了提升电子交易对象推荐的效果和效率，个性化推荐系统应运而生。

个性化推荐系统通过海量数据挖掘，预测用户的兴趣和需求，进行电子交易对象推荐。相关技术中的个性化推荐系统采用不同的电子交易对象推荐方法，例如，协同过滤推荐、基于深度神经网络的推荐、基于内容的推荐等，但是上述电子交易对象推荐方法仅考虑了用户兴趣，往往会造成对用户需求的错误预测，例如，在用户刚刚执行过针对某一电子交易对象的交易后，向用户错误的推荐更多与该电子交易对象相似的电子交易对象，导致推荐准确率降低。

发明内容

本发明提供一种电子交易对象推荐方法和装置及设备，解决相关技术的电子交易对象推荐方法存在的错误预测用户需求及推荐准确率低的问题。

第一方面，本发明提供一种电子交易对象的推荐方法，该方法包括：

响应于用户的推荐更新请求，获取所述用户最近一次交易的不同分类的电子交易对象的交易时间；

根据当前时间和各分类的电子交易对象的交易时间之间的差值，及预先针对所述用户确定的不同分类的电子交易对象对应的推荐周期，计算表征不同分类的电子交易对象的所述差值与对应的推荐周期的差距的周期评分；

将周期评分大于第一预设阈值的分类对应历史的电子交易对象，作为候选集合，分别确定所述候选集合中每一候选电子交易对象所在的频繁项集；

分别将各候选电子交易对象对应的周期评分和该电子交易对象所在的频繁项集的支持度求和，得到该候选电子交易对象的推荐评分；

按照推荐评分的大小进行排序，获得电子交易对象的推荐结果。

可选地，采用如下方式预先针对所述用户确定不同分类的电子交易对象对应的推荐周期，包括：

获取所述用户在一段时间内交易的不同分类的电子交易对象的相关信息；

针对不同分类的电子交易对象的交易时间，确定表征所述用户在所述一段时间内各子时段是否交易该类电子交易对象的二进制序列；

按照不同长度划分各分类的电子交易对象对应的二进制序列，得到与不同长度对应的多个子序列集合；

将各分类对应的多个子序列集合的平均不相关性最小的子序列集合的长度，作为该分类的电子交易对象的推荐周期。

可选地，获取所述用户在一段时间内交易的不同分类的电子交易对象的相关信息，包括：

获取不同用户在一段时间内交易的不同分类的电子交易对象的相关信息；

根据所述相关信息，计算不同用户在所述一段时间内进行电子交易对象交易的次数，并筛除交易次数少于第三预设阈值的用户的相关信息；