申请/专利权人：广州华多网络科技有限公司

申请日：2021-06-09

公开（公告）日：2024-04-16

公开（公告）号：CN113327152B

主分类号：G06Q30/0601

分类号：G06Q30/0601;G06Q30/0201

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.16#授权;2021.09.17#实质审查的生效;2021.08.31#公开

摘要：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。

主权项：1.一种商品推荐方法，其特征在于，包括如下步骤：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；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；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；针对每个商品对象，根据所述多个时间节点计算该商品对象的综合变化率，所述综合变化率为该商品对象在最后一个时间节点所得特定排行榜单的分数与其在最早一个时间节点所得特定排行榜单的分数的差值，与该商品对象在所有时间节点所得特定排行榜单的分数之和之间的比率；针对每个商品对象，以其综合变化率与所有商品对象中求得的最小综合变化率之差值，与所有商品对象中最大综合变化率与最小综合变化率之间的差值之比值，作为所述的竞争指数。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 广州华多网络科技有限公司 商品推荐方法、装置、计算机设备及存储介质

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