申请/专利权人：天津狮拓信息技术有限公司

申请日：2020-12-09

公开（公告）日：2024-03-19

公开（公告）号：CN112508613B

主分类号：G06Q30/0251

分类号：G06Q30/0251;G06Q30/0601;G06N5/01;G06N20/20;G06N3/0499

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.03.19#授权;2021.04.02#实质审查的生效;2021.03.16#公开

摘要：本发明公开了商品推荐方法、装置、电子设备和可读存储介质，其中方法包括：获取目标用户日志数据，基于目标用户日志数据生成第一数据集，将第一数据集输入到所述经训练好的点击率预测模型，得到预测的第一点击率；基于目标用户日志数据和第一点击率生成第二数据集，将第二数据集输入到经训练好的转化率预测模型，获得预测的转化率；根据预测的第一点击率和预测的转化率向目标用户推荐商品。上述方法利用多目标学习的思想，同时考虑了点击率、转化率，显著提高了推荐质量；实现了多模型融合，将点击率的预测值当作特征输入给转化率模型中，不仅构建了新的特征，还有效利用了点击率模型学习的成果，传输给转化率模型，提高模型的泛化能力。

主权项：1.一种商品推荐方法，其特征在于，所述方法包括：获取目标用户日志数据，基于所述目标用户日志数据生成第一数据集，将所述第一数据集输入到经训练好的点击率预测模型，得到预测的第一点击率；基于所述目标用户日志数据和所述第一点击率生成第二数据集，将所述第二数据集输入到经训练好的转化率预测模型，获得预测的转化率；根据所述预测的第一点击率和所述预测的转化率向所述目标用户推荐商品；所述经训练好的点击率预测模型是经过如下的方式训练获得的：获取第一预设时间段内用户日志数据，基于所述用户日志数据确定具有对应关系的用户属性特征、商品属性特征、用户行为数据和是否点击的标签，并生成第一训练集，利用所述第一训练集训练预构建的点击率预测模型，从而得到所述经训练好的点击率预测模型；所述经训练好的转化率预测模型是经过如下的方式训练获得的：基于第二预设时间段内的用户日志数据生成第三数据集，将所述第三数据集输入到所述经训练好的点击率预测模型，获得预测的第二点击率；基于所述第二预设时间段内的用户日志数据、是否转化的标签和所述第二点击率，生成第二训练集，利用所述第二训练集训练预构建的转化率预测模型，从而得到经训练好的转化率预测模型；其中所述第二预设时间段比所述第一预设时间段更靠近推荐时的时间点。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 天津狮拓信息技术有限公司 一种商品推荐方法、装置、电子设备和可读存储介质

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