[发明专利]用于预测性搜索的人工智能代理器

权利要求书

1.一种用于自动生成对用户感兴趣的物品的预测的计算机实现的方法，所述方法包括：

获得历史用户行为数据、预测性数据和状态数据；

针对所述历史用户行为数据、所述预测性数据和所述状态数据应用第一用户模型以预测用户感兴趣的第一物品；

生成与已预测的第一物品有关的第一搜索请求集合；

向多个电子商务平台中的一个电子商务平台提交所述第一搜索请求集合中的每个搜索请求；

接收作为对与所述已预测的第一物品有关的所述第一搜索请求集合的响应的第一搜索结果集合；以及

选择已接收的针对所述已预测的第一物品的所述第一搜索结果集合中的至少一个搜索结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，

所述预测性数据包括与物品相对应的物品磨损简档；以及

针对所述历史用户行为数据、所述预测性数据和所述状态数据应用第一用户模型以预测用户感兴趣的第一物品的步骤包括：针对所述历史用户行为数据和所述物品磨损简档应用所述第一用户模型以预测所述用户感兴趣的第一物品。

3.根据权利要求1所述的方法，其中，

所述状态数据包括用户偏好数据；以及

生成与已预测的物品有关的所述第一搜索请求集合的步骤包括：基于来自所述用户偏好数据的一个或多个参数生成与所述已预测的物品有关的第一搜索请求集合。

4.根据权利要求3所述的方法，其中，

所述用户偏好数据包括用于自动购买所述已预测的物品的用户授权；以及

所述方法包括：

在所述用户偏好数据中搜索用于自动购买所述已预测的物品的所述用户授权；以及

如果找到用于自动购买所述已预测的物品的所述用户授权，

则自动提交用于针对所述已预测的物品的搜索结果中的选定的一个搜索结果的购买交易。

5.根据权利要求1所述的方法，其中，

获得历史用户行为数据、预测性数据和状态数据的步骤包括：获得用于用户的搜索数据和社交网络数据；以及

针对所述历史用户行为数据、所述预测性数据和所述状态数据应用第一用户模型以预测用户感兴趣的第一物品的步骤包括：针对所述历史用户行为数据、所述搜索数据和所述社交网络数据应用第一用户模型以预测所述用户感兴趣的第一物品。

6.根据权利要求5所述的方法，其中，

获得历史用户行为数据、预测性数据和状态数据的步骤包括获得用于用户的库存数据，并且该步骤包括：基于所述历史用户行为数据、所述库存数据、所述搜索数据和所述社交网络数据中的多项生成风格图；以及

针对所述历史用户行为数据、所述预测性数据和所述状态数据应用第一用户模型以预测用户感兴趣的第一物品的步骤包括：

针对所述历史用户行为数据、所述库存数据、所述搜索数据和所述社交网络数据中的所述多项以及所述风格图应用第一用户模型以预测所述用户感兴趣的第一物品。

7.根据权利要求1所述的方法，其中，所述方法包括：

选择已接收的针对所述已预测的第一物品的所述第一搜索结果集合中的至少一个搜索结果的步骤包括：选择已接收的针对所述已预测的第一物品的所述第一搜索结果集合中的一个或多个搜索结果；

提供已接收的针对所述已预测的第一物品的所述第一搜索结果集合中的选定的一个或多个搜索结果以在用户客户端上显示；

接收用户对已接收的所述第一搜索结果集合中的选定的一个或多个搜索结果中的一个搜索结果的选择；以及

提交用于针对所述已预测的第一物品的所述第一搜索结果集合中的用户选定的一个搜索结果的购买交易。

8.根据权利要求7所述的方法，其中，所述方法包括：

基于已接收的用户选择、用户反馈和经更新的历史用户行为数据中的一项或多项来修改所述第一用户模型。