(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211051024.0 (22)申请日 2022.08.31 (71)申请人 深圳前海鹏影数字软件运营有限公 司 地址 518000 广东省深圳市前海深港合作 区前湾一路1号A栋201室 (72)发明人 宋广军　俞淇纲　孔令军　 (74)专利代理 机构 深圳市恒程创新知识产权代 理有限公司 4 4542 专利代理师 李晶 (51)Int.Cl. G06Q 30/06(2012.01) G06Q 30/02(2012.01) G06F 16/9536(2019.01) G06V 40/10(2022.01) (54)发明名称 基于电商平台的产品推荐方法、 装置、 设备 及存储介质 (57)摘要 本发明公开了一种基于电商平台的产品推 荐方法、 装置、 设备及存储介质， 方法包括： 根据 用户的图像信息进行用户类型识别， 得到目标用 户类型， 并确定目标用户类型对应的产品推荐范 围； 获取当前用户账号的用户通信数据， 并确定 用户通信数据中的所有好友账号， 将当前用户账 号和好友账号作为目标账号； 遍历各目标账号， 采集遍历的目标账号在预设的电商平台中的浏 览信息， 根据浏览信息和产品推荐范围构建推荐 产品内容； 将推荐产品内容输入至预设循环神经 网络模型中进行模型训练， 得到预测概率向量； 依次融合各目标账号对应的预测概率向量， 得到 所有预测概率， 并推荐各预测概率中最大预测概 率对应的产品。 本发明提高了为用户推荐产品的 准确性。 权利要求书2页 说明书11页 附图3页 CN 115131111 A 2022.09.30 CN 115131111 A 1.一种基于电商平台的产品推荐方法， 其特征在于， 所述基于电商平台的产品推荐方 法包括以下步骤： 根据用户的图像信息进行用户类型识别， 得到目标用户类型， 并确定所述目标用户类 型对应的产品推荐范围； 获取当前用户账号的用户通信数据， 并确定所述用户通信数据中的所有好友账号， 将 所述当前用户账号和所述 好友账号作为目标 账号； 遍历各所述目标账号， 采集遍历的目标账号在预设的 电商平台中的浏览信息， 根据所 述浏览信息和所述产品推荐范围构建推荐产品内容； 将所述推荐产品内容输入至预设循环神经网络模型中进行模型训练， 得到预测概率向 量； 依次融合各所述目标账号对应的预测概率向量， 得到所有预测概率， 并推荐各所述预 测概率中最大 预测概率对应的产品。 2.如权利要求1所述的基于电商平台的产品推荐方法， 其特征在于， 所述依次融合各所 述目标账号对应的预测概 率向量， 得到所有预测概 率的步骤， 包括： 将所述当前用户账号对应的预测概率向量作为第 一概率向量， 并将各所述好友账号对 应的预测概 率向量作为第二 概率向量； 确定所述当前用户账号在各所述目标账号中所占据的第 一权重， 并确定所述好友账号 在各所述目标 账号中所占据的第二权 重； 计算所述第 一概率向量和所述第 一权重的第 一乘积， 并计算所述第 二权重和所述第 二 概率向量之间的第二乘积， 将所述第一乘积和所述第二乘积之间的和值作为预测概 率。 3.如权利要求1所述的基于电商平台的产品推荐方法， 其特征在于， 所述采集遍历的目 标账号在预设的电商平台中的浏览信息， 根据所述浏览信息和所述产品推荐 范围构建推荐 产品内容的步骤， 包括： 检测遍历的目标 账号在预设的电商平台 中是否存在 浏览信息； 若存在浏览信息， 则确定所述浏览信息对应的所有产品内容， 将各所述产品内容中符 合所述产品推荐范围的产品内容作为推荐产品内容。 4.如权利要求3所述的基于电商平台的产品推荐方法， 其特征在于， 所述确定所述浏 览 信息对应的所有产品内容的步骤， 包括： 根据所述浏览信息中的文字图案属性提取所述浏览信息中的产品单词和所述产品单 词的情感属性信息； 根据所述情感属性信息在预设的情感知识图谱中进行挖掘， 得到情感关键词； 根据所述情 感关键词和所述产品单词对所述电商平台中的所有店铺进行搜索， 得到目 标店铺； 根据所述目标店铺中的产品内容确定所述浏览信息对应的所有产品内容。 5.如权利要求4所述的基于电商平台的产品推荐方法， 其特征在于， 所述根据 所述情感 关键词和所述产品单词对所述电商平台中的所有店铺进行搜索， 得到目标店铺的步骤， 包 括： 确定所述产品单词对应的产品类型， 根据 所述产品类型对所述电商平台中的所有店铺 进行搜索， 得到搜索店铺， 确定各所述搜索店铺中和所述情感关键词匹配的匹配店铺， 并将权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115131111 A 2匹配店铺作为目标店铺。 6.如权利要求4所述的基于电商平台的产品推荐方法， 其特征在于， 所述根据 所述目标 店铺中的产品内容确定所述浏览信息对应的所有产品内容的步骤， 包括： 确定所述目标店铺中的产品内容对应的图像视频信 息， 提取所述图像视频信 息中属于 同一时间步的声 音信号和图像信号； 对所述声 音信号和所述图像信号同时进行 涉黄涉暴检测； 若检测到所述声音信号和所述图像信号均不涉黄涉暴， 则将所述目标店铺中的产品内 容作为所述浏览信息对应的产品内容。 7.如权利要求1 ‑6任一项所述的基于电商平台的产品推荐方法， 其特征在于， 所述根据 用户的图像信息进行用户类型识别的步骤， 包括： 获取具有用户形体图像的图像信息， 并对所述图像信息进行 人体形态 识别； 将所述人体形态 识别的识别结果对应的类型作为用户类型。 8.一种基于电商平台的产品推荐装置， 其特征在于， 所述基于电商平台的产品推荐装 置包括： 确定模块， 用于根据用户的图像信 息进行用户类型识别， 得到目标用户类型， 并确定所 述目标用户类型对应的产品推荐范围； 获取模块， 用于获取当前用户账号的用户通信数据， 并确定所述用户通信数据中的所 有好友账号， 将所述当前用户账号和所述 好友账号作为目标 账号； 构建模块， 用于遍历各所述目标账号， 采集遍历的目标账号在预设的 电商平台中的浏 览信息， 根据所述浏览信息和所述产品推荐范围构建推荐产品内容； 输入模块， 用于将所述推荐产品内容输入至预设循环神经网络模型中进行模型训练， 得到预测概 率向量； 推荐模块， 用于依次融合各所述目标账号对应的预测概率向量， 得到所有预测概率， 并 推荐各所述预测概 率中最大 预测概率对应的产品。 9.一种基于电商平台的产品推荐设备， 其特征在于， 所述基于电商平台的产品推荐设 备包括： 存储器、 处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行 的基于电商平台 的产品推荐程序， 所述基于电商平台的产品推荐程序被所述处理器执行时实现如权利要求 1至7中任一项所述的基于电商平台的产品推荐方法的步骤。 10.一种存储介质， 其特征在于， 所述存储介质上存储有基于电商平台的产品推荐程 序， 所述基于电商平台的产品推荐程序被处理器执行时实现如权利要求 1至7中任一项所述 的基于电商平台的产品推荐方法的步骤。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115131111 A 3