[发明专利]基于知识图谱的商品推荐方法、装置、系统及存储介质

权利要求书

1.一种基于知识图谱的商品推荐方法，其特征在于，包括：

获取所有用户的历史消费行为数据，构建所有用户的商品推荐图模型；

查询目标用户的商品推荐图模型和其他用户的商品推荐图模型，获取预设时间段内与目标用户的消费相似度排序前L的相似消费用户；其中，所述相似消费用户为与目标用户购买过相同商品的其他用户，所述消费相似度为相似消费用户与目标用户购买过的相同商品的数量；

查询所述相似消费用户购买过的所有商品，从中剔除所述目标用户已经购买过的商品，获取第一待推荐商品；

按照购买人数的多少由多到少将第一待推荐商品进行排序，选取排序前M的第一待推荐商品作为第二待推荐商品，将排序前N的第二待推荐商品作为第一推荐商品推荐给所述目标用户；

计算所述相似消费用户对第二待推荐商品的兴趣强度，按所述兴趣强度的大小由大到小将所述第二待推荐商品进行排序，将排序前R的第二待推荐商品作为第二推荐商品推荐给所述目标用户。

2.如权利要求1所述的一种基于知识图谱的商品推荐方法，其特征在于，所述历史消费行为数据包括用户基本信息、订单基本信息、用户行为数据、商品基本信息。

3.如权利要求1所述的一种基于知识图谱的商品推荐方法，其特征在于，所述计算所述相似消费用户对第二待推荐商品的兴趣强度，包括：

根据每个相似消费用户购买第二待推荐商品的购买数量计算每个相似消费用户对所述第二待推荐商品的兴趣强度；

将所有相似消费用户对第二待推荐商品的兴趣强度求和，得到所述相似消费用户对第二待推荐商品的兴趣强度。

4.如权利要求3所述的一种基于知识图谱的商品推荐方法，其特征在于，按照以下公式计算每个相似消费用户对所述第二待推荐商品的兴趣强度I：

I＝log(购买数量)+1。

5.一种基于知识图谱的商品推荐装置，其特征在于，包括：

图模型构建模块，用于获取所有用户的历史消费行为数据，构建所有用户的商品推荐图模型；

第一获取模块，用于查询目标用户的商品推荐图模型和其他用户的商品推荐图模型，获取预设时间段内与目标用户的消费相似度排序前L的相似消费用户；其中，所述相似消费用户为与目标用户购买过相同商品的其他用户，所述消费相似度为相似消费用户与目标用户购买过的相同商品的数量；

第二获取模块，用于查询所述相似消费用户购买过的所有商品，从中剔除所述目标用户已经购买过的商品，获取第一待推荐商品；

第一推荐模块，用于按照购买人数的多少由多到少将第一待推荐商品进行排序，选取排序前M的第一待推荐商品作为第二待推荐商品，将排序前N的第二待推荐商品作为第一推荐商品推荐给所述目标用户；

第二推荐模块，用于计算所述相似消费用户对第二待推荐商品的兴趣强度，按所述兴趣强度的大小由大到小将所述第二待推荐商品进行排序，将排序前R的第二待推荐商品作为第二推荐商品推荐给所述目标用户。

6.如权利要求5所述的一种基于知识图谱的商品推荐装置，其特征在于，所述历史消费行为数据包括用户基本信息、订单基本信息、用户行为数据、商品基本信息。

7.如权利要求5所述的一种基于知识图谱的商品推荐装置，其特征在于，所述计算所述相似消费用户对第二待推荐商品的兴趣强度，包括：

根据每个相似消费用户购买第二待推荐商品的购买数量计算每个相似消费用户对所述第二待推荐商品的兴趣强度；

将所有相似消费用户对第二待推荐商品的兴趣强度求和，得到所述相似消费用户对第二待推荐商品的兴趣强度。

8.如权利要求7所述的一种基于知识图谱的商品推荐装置，其特征在于，按照以下公式计算每个相似消费用户对所述第二待推荐商品的兴趣强度I：

I＝log(购买数量)+1。