CN109597973A - 一种文案信息的推荐、生成方法和装置 - Google Patents
一种文案信息的推荐、生成方法和装置 Download PDFInfo
- Publication number
- CN109597973A CN109597973A CN201710922979.1A CN201710922979A CN109597973A CN 109597973 A CN109597973 A CN 109597973A CN 201710922979 A CN201710922979 A CN 201710922979A CN 109597973 A CN109597973 A CN 109597973A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- official documents
- information
- correspondence
- merchandise news
- user terminal
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 61
- 238000012549 training Methods 0.000 claims abstract description 73
- 230000003542 behavioural effect Effects 0.000 claims description 19
- 238000012986 modification Methods 0.000 claims description 11
- 230000004048 modification Effects 0.000 claims description 11
- 241000208340 Araliaceae Species 0.000 claims description 3
- 235000005035 Panax pseudoginseng ssp. pseudoginseng Nutrition 0.000 claims description 3
- 235000003140 Panax quinquefolius Nutrition 0.000 claims description 3
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 claims description 3
- 235000008434 ginseng Nutrition 0.000 claims description 3
- 238000010801 machine learning Methods 0.000 abstract description 9
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 20
- 238000004590 computer program Methods 0.000 description 6
- 238000013461 design Methods 0.000 description 6
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 6
- 230000001737 promoting effect Effects 0.000 description 6
- 238000009826 distribution Methods 0.000 description 5
- 230000008569 process Effects 0.000 description 4
- 235000009508 confectionery Nutrition 0.000 description 3
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 3
- 230000006870 function Effects 0.000 description 3
- 230000009471 action Effects 0.000 description 2
- 238000003860 storage Methods 0.000 description 2
- 238000013519 translation Methods 0.000 description 2
- 230000006399 behavior Effects 0.000 description 1
- 230000008859 change Effects 0.000 description 1
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 239000000284 extract Substances 0.000 description 1
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 1
- 239000000463 material Substances 0.000 description 1
- 230000007246 mechanism Effects 0.000 description 1
- 230000001537 neural effect Effects 0.000 description 1
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 1
- 230000000750 progressive effect Effects 0.000 description 1
- 238000005070 sampling Methods 0.000 description 1
- 230000001932 seasonal effect Effects 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F40/00—Handling natural language data
- G06F40/10—Text processing
- G06F40/166—Editing, e.g. inserting or deleting
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q30/00—Commerce
- G06Q30/02—Marketing; Price estimation or determination; Fundraising
- G06Q30/0201—Market modelling; Market analysis; Collecting market data
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q30/00—Commerce
- G06Q30/02—Marketing; Price estimation or determination; Fundraising
- G06Q30/0241—Advertisements
- G06Q30/0276—Advertisement creation
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Business, Economics & Management (AREA)
- Accounting & Taxation (AREA)
- Development Economics (AREA)
- Finance (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Entrepreneurship & Innovation (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Marketing (AREA)
- Economics (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- Game Theory and Decision Science (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Artificial Intelligence (AREA)
- Audiology, Speech & Language Pathology (AREA)
- Computational Linguistics (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
Abstract
本申请实施例提供了一种文案信息的推荐、生成方法和装置,所述文案信息的推荐方法包括:获取商品信息以及营销场景参数;基于所述商品信息以及营销场景参数,从文案信息库中确定至少一个文案信息;将所述至少一个文案信息,发送给用户,以便用户基于所述至少一个文案信息确定所需的目标文案信息。在本申请实施例中,只需要向文案训练模型输入商品的商品信息和与商品对应的营销场景参数,即可得到营销文案,减少了商家编写文案的操作。并且文案训练模型是基于大量文案样本进行机器学习训练得到,因此可以生成更加专业的营销文案。
Description
技术领域
本申请涉及数据处理技术领域,特别是涉及一种文案信息的推荐方法、一种文案信息的推荐装置、一种文案信息的生成方法和一种文案信息的生成装置。
背景技术
随着电子商务的发展,私域运营已经成为一种重要的营销方式。商家可以在私域运营平台(例如采源宝)创建商铺,动态发布商品和营销文案。买家可以关注各个商铺的方式,获得商家展现的商品和营销文案。
在这种营销方式中,营销文案对私域运营平台的活跃度及商家自运营的效果提升来说至关重要。
但是目前商家对营销文案的编写不够规范,商家营销能力偏弱,导致整个市场日活和转化不理想。并且商家更新频率低,动态营销文案过少,无法形成良好的自运营氛围。
发明内容
鉴于上述问题,提出了本申请实施例以便提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的一种文案信息的推荐方法、一种文案信息的推荐装置、一种文案信息的生成方法和一种文案信息的生成装置。
为了解决上述问题,本申请实施例公开了一种文案信息的推荐方法,包括:
获取商品信息以及营销场景参数;
基于所述商品信息以及营销场景参数,从文案信息库中确定至少一个文案信息;
将所述至少一个文案信息,发送给用户,以便用户基于所述至少一个文案信息确定所需的目标文案信息。
优选的,所述获取商品信息以及营销场景参数的步骤包括:
接收用户提交的商品信息以及营销场景参数;
或,
获取***推荐的商品信息以及营销场景参数;
或,
获取用户提交的商品信息,以及***针对所述商品信息推荐的营销场景参数;
或,
获取***推荐的商品信息,以及用户针对所述商品信息提交的营销场景参数。
优选的,还包括:
获取用户修改的商品信息和/或营销场景参数;
基于所述修改后的商品信息和/或营销场景参数,从所述文案信息库中重新确定至少一个文案信息。
本申请实施例还公开了一种文案信息的生成方法,包括:
用户终端获取商品信息和营销场景参数;
所述用户终端调用预置的文案训练模型;
所述用户终端将所述商品信息和营销场景参数,输入所述文案训练模型,生成文案信息。
优选的,所述文案信息包括:
文案文本信息和推荐理由信息。
优选的,所述用户终端获取营销场景参数的步骤包括:
所述用户终端确定商品的标签信息;
所述用户终端根据商品的标签信息,确定针对所述商品的营销场景参数。
优选的,所述用户终端获取商品信息的步骤包括:
所述用户终端收集买家的消费信息;
所述用户终端选择与买家的消费信息匹配的商品作为目标商品;
所述用户终端获取所述目标商品的商品信息。
优选的,还包括:
所述用户终端收集买家的喜好信息;
所述用户终端将所述喜好信息添加到商品的商品信息。
优选的,所述用户终端收集买家的喜好信息的步骤包括:
所述用户终端收集买家针对文案信息和商品的点击行为信息;
所述用户终端根据所述点击行为信息,确定买家的喜好信息。
本申请实施例还公开了一种文案信息的生成方法,包括:
服务器接收用户终端发送的商品信息和营销场景参数;
所述服务器调用预置的文案训练模型;
所述服务器将所述商品信息和营销场景参数,输入所述文案训练模型,生成文案信息;
所述服务器将所述文案信息发送至所述用户终端。
优选的,所述文案信息包括:文案文本信息和推荐理由信息。
本申请实施例还公开了一种文案信息的生成方法,包括:
用户终端接收用户提交的针对商品的文案信息生成请求;
所述用户终端依据所述文案信息生成请求,获取针对所述商品的商品信息和营销场景参数;
所述用户终端采用所述商品信息和营销场景参数,生成文案信息;文案信息
所述用户终端展现所述文案信息。
优选的,所述用户终端采用所述商品信息和营销场景参数,生成文案信息的步骤包括:
所述用户终端调用预置的文案训练模型;
所述用户终端将所述商品信息和营销场景参数,输入所述文案训练模型,生成文案信息。
本申请实施例还公开了一种文案信息的推荐装置,包括:
信息参数获取模块,用于获取商品信息以及营销场景参数;
第一文案信息确定模块,用于基于所述商品信息以及营销场景参数,从文案信息库中确定至少一个文案信息;
文案信息发送模块,用于将所述至少一个文案信息,发送给用户,以便用户基于所述至少一个文案信息确定所需的目标文案信息。
优选的,所述信息参数获取模块包括:
第一信息参数获取子模块,用于接收用户提交的商品信息以及营销场景参数;
或,
第二信息参数获取子模块,用于获取***推荐的商品信息以及营销场景参数;
或,
第三信息参数获取子模块,用于获取用户提交的商品信息,以及***针对所述商品信息推荐的营销场景参数;
或,
第四信息参数获取子模块,用于获取***推荐的商品信息,以及用户针对所述商品信息提交的营销场景参数。
优选的,还包括:
修改信息参数获取模块,用于获取用户修改的商品信息和/或营销场景参数;
第二文案信息确定模块,用于基于所述修改后的商品信息和/或营销场景参数,从所述文案信息库中重新确定至少一个文案信息。
本申请实施例还公开了一种文案信息的生成装置,包括:
位于用户终端的信息参数获取模块,用于获取商品信息和营销场景参数;
位于所述用户终端的模型调用模块,用于调用预置的文案训练模型;
位于所述用户终端的文案生成模块,用于将所述商品信息和营销场景参数,输入所述文案训练模型,生成文案信息。
优选的,所述文案信息包括:
文案文本信息和推荐理由信息。
优选的,所述信息参数获取模块包括:
标签信息确定子模块,用于确定商品的标签信息;
营销场景参数确定子模块,用于根据商品的标签信息,确定针对所述商品的营销场景参数。
优选的,所述信息参数获取模块包括:
买家消费信息收集子模块,用于收集买家的消费信息;
目标商品选择子模块,用于用户终端选择与买家的消费信息匹配的商品作为目标商品;
商品信息获取子模块,用于获取所述目标商品的商品信息。
优选的,还包括:
位于所述用户终端的喜好信息收集模块,用于收集买家的喜好信息;
位于所述用户终端的喜好信息添加模块,用于将所述喜好信息添加到商品的商品信息。
优选的,所述喜好信息收集模块包括:
点击行为信息收集子模块,用于收集买家针对文案信息和商品的点击行为信息;
喜好信息确定子模块,用于根据所述点击行为信息,确定买家的喜好信息。
本申请实施例还公开了一种文案信息的生成装置,包括:
位于服务器的信息参数接收模块,用于接收用户终端发送的商品信息和营销场景参数;
位于所述服务器的模型调用模块,用于调用预置的文案训练模型;
位于所述服务器的文案生成模块,用于将所述商品信息和营销场景参数,输入所述文案训练模型,生成文案信息;
位于所述服务器的文案信息发送模块,用于将所述文案信息发送至用户终端。
优选的,所述文案信息包括:文案文本信息和推荐理由信息。
本申请实施例还公开了一种文案信息的生成装置,包括:
位于用户终端的请求接收模块,用于接收用户提交的针对商品的文案信息生成请求;
位于所述用户终端的信息参数获取模块,用于依据所述文案信息生成请求,获取针对所述商品的商品信息和营销场景参数;
位于所述用户终端的文案信息生成模块,用于采用所述商品信息和营销场景参数,生成文案信息;
文案信息位于所述用户终端的展现模块,用于展现所述文案信息。
优选的,所述文案信息生成模块包括:
模型调用子模块,用于调用预置的文案训练模型;
文案信息生成子模块,用于将所述商品信息和营销场景参数,输入所述文案训练模型,生成文案信息。
本申请实施例还公开了一种装置,包括:
一个或多个处理器;和
其上存储有指令的一个或多个机器可读介质,当由所述一个或多个处理器执行时,使得所述装置执行如上所述的一个或多个的方法。
本申请实施例还公开了一个或多个机器可读介质,其上存储有指令,当由一个或多个处理器执行时,使得装置执行如上所述的一个或多个的方法。
本申请实施例包括以下优点:
在本申请实施例中,只需要向文案训练模型输入商品的商品信息和与商品对应的营销场景参数,即可得到营销文案,减少了商家编写文案的操作。并且文案训练模型是基于大量文案样本进行机器学习训练得到,因此可以生成更加专业的营销文案。
附图说明
图1是本申请的一种文案信息的生成方法实施例1的步骤流程图;
图2是本申请的一种文案信息的生成方法实施例2的步骤流程图;
图3是本申请的一种文案信息的生成方法实施例3的步骤流程图;
图4是本申请的一种文案信息的生成方法实施例4的步骤流程图;
图5是本申请的一种文案信息的生成方法实施例5的步骤流程图;
图6是本申请的一种文案信息的推荐方法实施例的步骤流程图;
图7是本申请实施例中一种对商品生成文案的操作界面的示意图;
图8是本申请实施例中一种对商品生成文案的操作界面的示意图;
图9是本申请实施例中一种对商品生成文案的操作界面的示意图;
图10是本申请的一种文案信息的生成装置实施例1的结构框图;
图11是本申请的一种文案信息的生成装置实施例2的结构框图;
图12是本申请的一种文案信息的生成装置实施例3的结构框图;
图13是本申请的一种文案信息的推荐装置实施例的结构框图。
具体实施方式
为使本申请的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂,下面结合附图和具体实施方式对本申请作进一步详细的说明。
参照图1,示出了本申请的一种文案信息的生成方法实施例1的步骤流程图,具体可以包括如下步骤:
步骤101,用户终端获取商品信息和营销场景参数;
在本申请实施例中,用户终端可以包括:安装了私域运营平台的手机、平板电脑、个人数字助理、计算机等设备。
对于在私域运营平台运营商铺的商家而言,商家可以在用户终端选择需要生成营销文案的商品和营销场景参数,用户终端可以根据用户选择的商品,获取相应商品信息。商品信息可以存储在用户终端的数据库中,也可以存储在服务器的数据库中。每一个需要生成营销文案的商品,都需要对应一个营销场景参数。
商品信息可以包括:描述商品属性的关键词(例如,品牌、型号、规格、重量、颜色、材料、用途、风格等),描述商品所针对的买家的关键词(例如,学生、男、潮流)。
营销场景参数是用来定义不来营销场景的参数,例如:新品上架、优惠促销、好货推荐、活动预告等。
步骤102,用户终端调用预置的文案训练模型;
在本申请实施例中,文案训练模式是基于预先收集的大量文案样本通过自然语言机器学习训练生成的。通过机器学习从文案样本中训练出一种模型,模型可以根据商品信息和营销场景参数,生成推荐文案。所采集的文案样本可以是由专职的文案写手,针对各种商品所编写的文案。
在本申请实施例中,文案训练模块可以设置在用户终端。
步骤103,用户终端将所述商品信息和营销场景参数,输入所述文案训练模型,生成文案信息。
在本申请实施例中,文案训练模型可以是(Neural Machine Translation,神经机器翻译)模型。在将商品信息和营销场景参数输入NMT模型后,NMT模型接入语料库进行学习,然后输出文案信息。语料库中包括有大量由淘宝达人编写的文案样本。
语料库中的平行语料是通过对于文案样本抽取关键词进行构建的。通常抽取关键词的方法是对文档TF-IDF(term frequency–inverse document frequency,词频-逆向文件频率)进行计算。
但是当文案样本的句子比较短时,直接进行TF-IDF的置信度不高。因此,本申请实施例中,对于文案在cate下进行计算。对于某一个商品的一条文案样本。我们将该条文案样本所属的商品的类目下所有文案样本作为一个cate级别的文档。由此可以计算出在cate级别的文档集合下,当前文案样本分词之后,各个词语TF1和IDF1。但由于这样是偏向于cate级别的,于是可以再次引入文案样本级别的TF2和IDF2,即把文案样本看做一个文档。于是变形的TF-IDF计算变为TF1*IDF1*TF2*IDF2。可以将一个文案样本中的各个词语中,TF-IDF排名靠前的词作为平行语料。
文案训练模型可以根据商品的商品信息和与商品对应的营销场景参数,生成文案信息。
在本申请实施例中,只需要向文案训练模型输入商品的商品信息和与商品对应的营销场景参数,即可得到营销文案,减少了商家编写文案的操作。并且文案训练模型是基于大量文案样本进行机器学习训练得到,因此可以生成更加专业的营销文案。
参照图2,示出了本申请的一种文案信息的生成方法实施例2的步骤流程图,具体可以包括如下步骤:
步骤201,用户终端确定商品的标签信息;
在安装了私域运营平台的用户终端中,用户终端可以确定商家的商铺中各个商品的标签信息。例如:标签信息可以包括:销量需提升的商品,销量最优的商品,同类商品组,待季节性特色商品等。
标签信息可以是由用户自行对商品配置,也可以是由用户终端对商品配置。
步骤202,用户终端获取所述商品的商品信息;
在本申请实施例中,用户终端可以获取用户选择的商品的商品信息,也可以自行获取具有某种标签信息的商品的商品信息。
步骤203,用户终端根据商品的标签信息,确定针对所述商品的营销场景参数。
在本申请实施例中,用户终端可以根据商品的标签信息为商品分配营销场景参数,简化了用户选择营销场景参数的操作。例如,对标签信息为“商家上新的商品”的商品,分配营销场景参数“新品上架”。对标签信息为“用户销量需提升的商品”的商品,分配营销场景参数“优惠促销”。对标签信息为“销量最优的商品”的商品,分配营销场景参数“好货推荐”。
步骤204,用户终端调用预置的文案训练模型;
在本申请实施例中,文案训练模块可以设置在用户终端。
步骤205,用户终端将所述商品信息和营销场景参数,输入所述文案训练模型,生成文案信息。
文案训练模型可以根据商品的商品信息和与商品对应的营销场景参数,生成文案信息。
在本申请实施例中,所述文案信息可以包括:文案文本信息和推荐理由信息。文案文本信息是针对商品的文案文本,推荐理由是针对该文案文本信息的推荐理由。
为了能够个性化生成的文案,本申请实施例针对商品的不同属性生成不同的推荐理由。
在本申请实施例中,可以通过输入商品的属性关键词来对生成的文案进行控制。文本训练模型为采用注意力机制的NMT模型,在模型注意力机制部分加入商品的属性关键词。因此,能够在生成文案文本的时候关注到属性关键词。
例如,对于具有买家普适性的文案文本信息,对应的推荐理由信息可以为:“大众口味”,对于具有特定买家群体的文案文本信息,对应的推荐理由信息可以为“年轻宝妈最爱”。
在本申请实施例中,只需要向文案训练模型输入商品的商品信息和与商品对应的营销场景参数,即可得到营销文案,减少了商家编写文案的操作。并且文案训练模型是基于大量文案样本进行机器学习训练得到,因此可以生成更加专业的营销文案。
在本申请中实施例中,商品信息可以包括买家喜好信息。例如,买家的风格喜欢包括:文艺,复古,甜美,原素等等。
用户终端可以收集买家的喜好信息;然后将喜好信息添加到商品的商品信息。具体的,用户终端可以收集买家针对文案信息和商品的点击行为信息;根据所述点击行为信息,确定买家的喜好信息。
点击行为信息可以包括:点击商品和文案信息的次数、频率等信息。
由于商品信息中包括了买家喜好信息,因此生成的文案信息能更加符合买家的喜好。
参照图3,示出了本申请的一种文案信息的生成方法实施例3的步骤流程图,具体可以包括如下步骤:
步骤301,用户终端收集买家的消费信息;
在安装了私域运营平台的用户终端中,用户终端可以收集买家在私域运营平台的买家的消费信息,例如消费记录。
步骤302,用户终端选择与买家的消费信息匹配的商品作为目标商品;
用户终端可以对买家的消费信息进行分析,从而在商家的商铺中选择符合买家的商品作为目标商品。
步骤303,用户终端获取所述目标商品的商品信息和营销场景参数;
用户终端可以在确定目标商品后,告知商家选择相应的营销场景参数。也可以自行为目标商品分配营销场景参数。
步骤304,用户终端调用预置的文案训练模型;
在本申请实施例中,文案训练模块可以设置在用户终端。
步骤305,用户终端将所述商品信息和营销场景参数,输入所述文案训练模型,生成文案信息。
文案训练模型可以根据商品的商品信息和与商品对应的营销场景参数,生成文案信息。
在本申请实施例中,所述文案信息可以包括:文案文本信息和推荐理由信息。文案文本信息是针对商品的文案文本,推荐理由是针对该文案文本信息的推荐理由。
在本申请实施例中,只需要向文案训练模型输入商品的商品信息和与商品对应的营销场景参数,即可得到营销文案,减少了商家编写文案的操作。并且文案训练模型是基于大量文案样本进行机器学习训练得到,因此可以生成更加专业的营销文案。
在本申请中实施例中,商品信息可以包括买家的喜好信息。例如,买家的风格喜欢包括:文艺,复古,甜美,原素等等。
用户终端可以收集买家的喜好信息;然后将喜好信息添加到商品的商品信息。
具体的,用户终端可以收集买家针对文案信息和商品的点击行为信息;根据所述点击行为信息,确定买家的喜好信息。
参照图4,示出了本申请的一种文案信息的生成方法实施例4的步骤流程图,具体可以包括如下步骤:
步骤401,服务器接收用户终端发送的商品信息和营销场景参数;
在本申请实施例中,用户终端可以包括:安装了私域运营平台的手机、平板电脑、个人数字助理、计算机等设备。
用户终端与服务器通信,服务器提供有生成营销文案的接口供用户终端调用。
当在私域运营平台运营商铺的商家需要生成营销文案时,商家可以在用户终端选择需要生成营销文案的商品和营销场景参数,然后由用户终端将商品的商品信息和营销场景参数发送给服务器。
具体的,用户终端可以采用商品的商品信息和营销场景参数生成文案请求消息,然后将文案请求消息发送给服务器。
在本申请实施例中,用户终端也可以自行选择需要生成营销方案的商品。具体的,用户终端可以收集买家的消费信息,选择与买家的消费信息匹配的商品作为目标商品,然后获取目标商品的商品信息。
在本申请实施例中,商品可以由用户或用户终端配置标签信息。用户终端可以设根据商品的标签信息,确定针对该商品的营销场景参数。
在本申请中实施例中,商品信息可以包括买家的喜好信息。例如,买家的风格喜欢包括:文艺,复古,甜美,原素等等。
用户终端可以收集买家的喜好信息;然后将喜好信息添加到商品的商品信息。
具体的,用户终端可以收集买家针对文案信息和商品的点击行为信息;根据所述点击行为信息,确定买家的喜好信息。
步骤402,服务器调用预置的文案训练模型;
在本申请实施例中,文案训练模块可以设置在服务器。
步骤403,服务器将所述商品信息和营销场景参数,输入所述文案训练模型,生成文案信息;
文案训练模型可以根据商品的商品信息和与商品对应的营销场景参数,生成文案信息。
步骤404,服务器将所述文案信息发送至用户终端。
在本申请实施例中,所述文案信息可以包括:文案文本信息和推荐理由信息。文案文本信息是针对商品的文案文本,推荐理由是针对该文案文本信息的推荐理由。
在本申请实施例中,只需要向文案训练模型输入商品的商品信息和与商品对应的营销场景参数,即可得到营销文案,减少了商家编写文案的操作。并且文案训练模型是基于大量文案样本进行机器学习训练得到,因此可以生成更加专业的营销文案。
参照图5,示出了本申请的一种文案信息的生成方法实施例5的步骤流程图,具体可以包括如下步骤:
步骤501,用户终端接收用户提交的针对商品的文案信息生成请求;
步骤502,所述用户终端依据所述文案信息生成请求,获取针对所述商品的商品信息和营销场景参数;
步骤503,所述用户终端采用所述商品信息和营销场景参数,生成文案信息;
在本申请实施例中,所述步骤503可以包括:
所述用户终端调用预置的文案训练模型;所述用户终端将所述商品信息和营销场景参数,输入所述文案训练模型,生成文案信息。
文案信息步骤504,所述用户终端展现所述文案信息。
在本申请实施例中,所述文案信息可以包括:至少一个文案文本信息和针对每个文案文本信息的推荐理由信息。文案文本信息是针对商品的文案文本,推荐理由信息是针对该文案文本信息的推荐理由。
在本申请实施例中,只需要向文案训练模型输入商品的商品信息和与商品对应的营销场景参数,即可得到营销文案,减少了商家编写文案的操作。并且文案训练模型是基于大量文案样本进行机器学习训练得到,因此可以生成更加专业的营销文案。
参照图6,示出了本申请的一种文案信息的推荐方法实施例的步骤流程图,具体可以包括如下步骤:
步骤601,获取商品信息以及营销场景参数;
步骤602,基于所述商品信息以及营销场景参数,从文案信息库中确定至少一个文案信息;
步骤603,将所述至少一个文案信息,发送给用户,以便用户基于所述至少一个文案信息确定所需的目标文案信息。
在本申请实施例中,所述步骤601可以包括:
接收用户提交的商品信息以及营销场景参数;
或,获取***推荐的商品信息以及营销场景参数;
或,获取用户提交的商品信息,以及***针对所述商品信息推荐的营销场景参数;
或,获取***推荐的商品信息,以及用户针对所述商品信息提交的营销场景参数。
在本申请实施例中,所述方法还可以包括:
获取用户修改的商品信息和/或营销场景参数;
基于所述修改后的商品信息和/或营销场景参数,从所述文案信息库中重新确定至少一个文案信息,以便用户重新确定文案信息,直到用户选定所需的文案信息。
为了使本领域技术人员能够更好地理解本发明实施例,下面通过一个例子对本发明实施例加以说明:
参照图7所示为本申请实施例中一种对商品生成文案的操作界面的示意图。在安装了私域运营平台的设备中,商家可以进入如图7所示的选择商品的操作界面。
参照图8所示为本申请实施例中一种对商品生成文案的操作界面的示意图。当商家在图7所示的操作界面中选择好商品后,操作界面展现如图8中所示的文案推荐按钮。
参照图9所示为本申请实施例中一种对商品生成文案的操作界面的示意图。当用户点击文案推荐按钮后,用户终端展现如图9所示的文案推荐界面。
在文案推荐界面中,展现有商家选择的推荐商品,各个营销场景参数(新品上架、好货推荐、促销优惠、活动预告),以及在某种营销场景下的多个文案文本,以及针对文案文本的推荐理由。
如,在营销场景参数为促销优惠时,展现有三个文案文本。文案文本1:“#促销优惠#来自于原创设计师品牌的一款短袖t恤,采用了经典的圆领设计,简洁大方的同时又不失优雅大方的气质。欢迎下单,返单越多的代理,利润空间越大哦!”,推荐理由为“点击量高”。
文案文本2:“#促销优惠#来自于原创设计师品牌的一款短袖t恤,采用了经典的圆领设计,简洁大方的同时又不失优雅大方的气质。末班车快上!特价清仓,优惠你拿到了吗?”,推荐理由为“学生族最爱”。
文案文本3:“#促销优惠#来自于原创设计师品牌的一款短袖t恤,采用了经典的圆领设计,简洁大方的同时又不失优雅大方的气质,搭配上个性的横条图案,让整体造型更加丰富。老板让利啦,为回馈老用户,欢迎新用户,本店特别准备一大波商品进行促销优惠”推荐理由为“文风豪放”。
商家可以从这三种文案中选择其中一种进行发布。
需要说明的是,对于方法实施例,为了简单描述,故将其都表述为一系列的动作组合,但是本领域技术人员应该知悉,本申请实施例并不受所描述的动作顺序的限制,因为依据本申请实施例,某些步骤可以采用其他顺序或者同时进行。其次,本领域技术人员也应该知悉,说明书中所描述的实施例均属于优选实施例,所涉及的动作并不一定是本申请实施例所必须的。
参照图10,示出了本申请的一种文案信息的生成装置实施例1的结构框图,具体可以包括如下模块:
位于用户终端的信息参数获取模块1001,用于获取商品信息和营销场景参数;
位于所述用户终端的模型调用模块1002,用于调用预置的文案训练模型;
位于所述用户终端的文案生成模块1003,用于将所述商品信息和营销场景参数,输入所述文案训练模型,生成文案信息。
在本申请实施例中,所述文案信息可以包括:文案文本信息和推荐理由信息。
在本申请实施例的一种示例中,所述信息参数获取模块1001可以包括:
标签信息确定子模块,用于确定商品的标签信息;
营销场景参数确定子模块,用于根据商品的标签信息,确定针对所述商品的营销场景参数。
在本申请实施例的另一种示例中,所述信息参数获取模块1001可以包括:
买家消费信息收集子模块,用于收集买家的消费信息;
目标商品选择子模块,用于用户终端选择与买家的消费信息匹配的商品作为目标商品;
商品信息获取子模块,用于获取所述目标商品的商品信息。
在本申请实施例中,所述的装置还可以包括:
位于所述用户终端的喜好信息收集模块,用于收集买家的喜好信息;
位于所述用户终端的喜好信息添加模块,用于将所述喜好信息添加到商品的商品信息。
在本申请实施例中,所述喜好信息收集模块可以包括:
点击行为信息收集子模块,用于收集买家针对文案信息和商品的点击行为信息;
喜好信息确定子模块,用于根据所述点击行为信息,确定买家的喜好信息。
参照图11,示出了本申请的一种文案信息的生成装置实施例2的结构框图,具体可以包括如下模块:
位于服务器的信息参数接收模块1101,用于接收用户终端发送的商品信息和营销场景参数;
位于所述服务器的模型调用模块1102,用于调用预置的文案训练模型;
位于所述服务器的文案生成模块1103,用于将所述商品信息和营销场景参数,输入所述文案训练模型,生成文案信息;
位于所述服务器的文案信息发送模块1104,用于将所述文案信息发送至用户终端。
在本申请实施例中,所述文案信息可以包括:文案文本信息和推荐理由信息。
参照图12,示出了本申请的一种文案信息的生成装置实施例3的结构框图,具体可以包括如下模块:
位于用户终端的请求接收模块1201,用于接收用户提交的针对商品的文案信息生成请求;
位于所述用户终端的信息参数获取模块1202,用于依据所述文案信息生成请求,获取针对所述商品的商品信息和营销场景参数;
位于所述用户终端的文案信息生成模块1203,用于采用所述商品信息和营销场景参数,生成文案信息;
文案信息位于所述用户终端的展现模块1204,用于展现所述文案信息。
在本申请实施例中,所述文案信息生成模块1203可以包括:
模型调用子模块,用于调用预置的文案训练模型;
文案信息生成子模块,用于将所述商品信息和营销场景参数,输入所述文案训练模型,生成文案信息。
在本申请实施例中,所述文案信息包括:至少一个文案文本信息,所述的装置还可以包括:
位于所述用户终端的选择请求接收模块,用于接收用户针对文案文本信息的文案选择请求;
位于所述用户终端的目标文案确定模块,用于依据所述文案选择请求,确定目标文案文本信息;
位于所述用户终端的文案发布模块,用于发布所述目标文案文本信息。
参照图13,示出了本申请的一种文案信息的推荐装置实施例的结构框图,具体可以包括如下模块:
信息参数获取模块1301,用于获取商品信息以及营销场景参数;
第一文案信息确定模块1302,用于基于所述商品信息以及营销场景参数,从文案信息库中确定至少一个文案信息;
文案信息发送模块1303,用于将所述至少一个文案信息,发送给用户,以便用户基于所述至少一个文案信息确定所需的目标文案信息。
在本申请实施例中,所述信息参数获取模块1301可以包括:
第一信息参数获取子模块,用于接收用户提交的商品信息以及营销场景参数;
或,
第二信息参数获取子模块,用于获取***推荐的商品信息以及营销场景参数;
或,
第三信息参数获取子模块,用于获取用户提交的商品信息,以及***针对所述商品信息推荐的营销场景参数;
或,
第四信息参数获取子模块,用于获取***推荐的商品信息,以及用户针对所述商品信息提交的营销场景参数。
在本申请实施例中,所述装置还可以包括:
修改信息参数获取模块,用于获取用户修改的商品信息和/或营销场景参数;
第二文案信息确定模块,用于基于所述修改后的商品信息和/或营销场景参数,从所述文案信息库中重新确定至少一个文案信息。
对于装置实施例而言,由于其与方法实施例基本相似,所以描述的比较简单,相关之处参见方法实施例的部分说明即可。
本申请实施例还提供了一种装置,包括:
一个或多个处理器;和
其上存储有指令的一个或多个机器可读介质,当由所述一个或多个处理器执行时,使得所述装置执行本申请实施例所述的方法。
本申请实施例还提供了一个或多个机器可读介质,其上存储有指令,当由一个或多个处理器执行时,使得装置执行本申请实施例所述的方法。
本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述,每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处,各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可。
本领域内的技术人员应明白,本申请实施例的实施例可提供为方法、装置、或计算机程序产品。因此,本申请实施例可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且,本申请实施例可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本申请实施例是参照根据本申请实施例的方法、终端设备(***)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理终端设备的处理器以产生一个机器,使得通过计算机或其他可编程数据处理终端设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理终端设备以特定方式工作的计算机可读存储器中,使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品,该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理终端设备上,使得在计算机或其他可编程终端设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理,从而在计算机或其他可编程终端设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
尽管已描述了本申请实施例的优选实施例,但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念,则可对这些实施例做出另外的变更和修改。所以,所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本申请实施例范围的所有变更和修改。
最后,还需要说明的是,在本文中,诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来,而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且,术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含,从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者终端设备不仅包括那些要素,而且还包括没有明确列出的其他要素,或者是还包括为这种过程、方法、物品或者终端设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下,由语句“包括一个……”限定的要素,并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者终端设备中还存在另外的相同要素。
以上对本申请所提供的一种文案信息的推荐方法、一种文案信息的推荐装置、一种文案信息的生成方法和一种文案信息的生成装置,进行了详细介绍,本文中应用了具体个例对本申请的原理及实施方式进行了阐述,以上实施例的说明只是用于帮助理解本申请的方法及其核心思想;同时,对于本领域的一般技术人员,依据本申请的思想,在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处,综上所述,本说明书内容不应理解为对本申请的限制。
Claims (28)
1.一种文案信息的推荐方法,其特征在于,包括:
获取商品信息以及营销场景参数;
基于所述商品信息以及营销场景参数,从文案信息库中确定至少一个文案信息;
将所述至少一个文案信息,发送给用户,以便用户基于所述至少一个文案信息确定所需的目标文案信息。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述获取商品信息以及营销场景参数的步骤包括:
接收用户提交的商品信息以及营销场景参数;
或,
获取***推荐的商品信息以及营销场景参数;
或,
获取用户提交的商品信息,以及***针对所述商品信息推荐的营销场景参数;
或,
获取***推荐的商品信息,以及用户针对所述商品信息提交的营销场景参数。
3.根据权利要求1或2所述的方法,其特征在于,还包括:
获取用户修改的商品信息和/或营销场景参数;
基于所述修改后的商品信息和/或营销场景参数,从所述文案信息库中重新确定至少一个文案信息。
4.一种文案信息的生成方法,其特征在于,包括:
用户终端获取商品信息和营销场景参数;
所述用户终端调用预置的文案训练模型;
所述用户终端将所述商品信息和营销场景参数,输入所述文案训练模型,生成文案信息。
5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述文案信息包括:
文案文本信息和推荐理由信息。
6.根据权利要求4或5所述的方法,其特征在于,所述用户终端获取营销场景参数的步骤包括:
所述用户终端确定商品的标签信息;
所述用户终端根据商品的标签信息,确定针对所述商品的营销场景参数。
7.根据权利要求4或5所述的方法,其特征在于,所述用户终端获取商品信息的步骤包括:
所述用户终端收集买家的消费信息;
所述用户终端选择与买家的消费信息匹配的商品作为目标商品;
所述用户终端获取所述目标商品的商品信息。
8.根据权利要求4或5所述的方法,其特征在于,还包括:
所述用户终端收集买家的喜好信息;
所述用户终端将所述喜好信息添加到商品的商品信息。
9.根据权利要求8所述的方法,其特征在于,所述用户终端收集买家的喜好信息的步骤包括:
所述用户终端收集买家针对文案信息和商品的点击行为信息;
所述用户终端根据所述点击行为信息,确定买家的喜好信息。
10.一种文案信息的生成方法,其特征在于,包括:
服务器接收用户终端发送的商品信息和营销场景参数;
所述服务器调用预置的文案训练模型;
所述服务器将所述商品信息和营销场景参数,输入所述文案训练模型,生成文案信息;
所述服务器将所述文案信息发送至所述用户终端。
11.根据权利要求10所述的方法,其特征在于,所述文案信息包括:文案文本信息和推荐理由信息。
12.一种文案信息的生成方法,其特征在于,包括:
用户终端接收用户提交的针对商品的文案信息生成请求;
所述用户终端依据所述文案信息生成请求,获取针对所述商品的商品信息和营销场景参数;
所述用户终端采用所述商品信息和营销场景参数,生成文案信息;文案信息
所述用户终端展现所述文案信息。
13.根据权利要求12所述的方法,其特征在于,所述用户终端采用所述商品信息和营销场景参数,生成文案信息的步骤包括:
所述用户终端调用预置的文案训练模型;
所述用户终端将所述商品信息和营销场景参数,输入所述文案训练模型,生成文案信息。
14.一种文案信息的推荐装置,其特征在于,包括:
信息参数获取模块,用于获取商品信息以及营销场景参数;
第一文案信息确定模块,用于基于所述商品信息以及营销场景参数,从文案信息库中确定至少一个文案信息;
文案信息发送模块,用于将所述至少一个文案信息,发送给用户,以便用户基于所述至少一个文案信息确定所需的目标文案信息。
15.根据权利要求14所述的装置,其特征在于,所述信息参数获取模块包括:
第一信息参数获取子模块,用于接收用户提交的商品信息以及营销场景参数;
或,
第二信息参数获取子模块,用于获取***推荐的商品信息以及营销场景参数;
或,
第三信息参数获取子模块,用于获取用户提交的商品信息,以及***针对所述商品信息推荐的营销场景参数;
或,
第四信息参数获取子模块,用于获取***推荐的商品信息,以及用户针对所述商品信息提交的营销场景参数。
16.根据权利要求14或15所述的装置,其特征在于,还包括:
修改信息参数获取模块,用于获取用户修改的商品信息和/或营销场景参数;
第二文案信息确定模块,用于基于所述修改后的商品信息和/或营销场景参数,从所述文案信息库中重新确定至少一个文案信息。
17.一种文案信息的生成装置,其特征在于,包括:
位于用户终端的信息参数获取模块,用于获取商品信息和营销场景参数;
位于所述用户终端的模型调用模块,用于调用预置的文案训练模型;
位于所述用户终端的文案生成模块,用于将所述商品信息和营销场景参数,输入所述文案训练模型,生成文案信息。
18.根据权利要求17所述的装置,其特征在于,所述文案信息包括:
文案文本信息和推荐理由信息。
19.根据权利要求17或18所述的装置,其特征在于,所述信息参数获取模块包括:
标签信息确定子模块,用于确定商品的标签信息;
营销场景参数确定子模块,用于根据商品的标签信息,确定针对所述商品的营销场景参数。
20.根据权利要求17或18所述的装置,其特征在于,所述信息参数获取模块包括:
买家消费信息收集子模块,用于收集买家的消费信息;
目标商品选择子模块,用于用户终端选择与买家的消费信息匹配的商品作为目标商品;
商品信息获取子模块,用于获取所述目标商品的商品信息。
21.根据权利要求17或18所述的装置,其特征在于,还包括:
位于所述用户终端的喜好信息收集模块,用于收集买家的喜好信息;
位于所述用户终端的喜好信息添加模块,用于将所述喜好信息添加到商品的商品信息。
22.根据权利要求21所述的装置,其特征在于,所述喜好信息收集模块包括:
点击行为信息收集子模块,用于收集买家针对文案信息和商品的点击行为信息;
喜好信息确定子模块,用于根据所述点击行为信息,确定买家的喜好信息。
23.一种文案信息的生成装置,其特征在于,包括:
位于服务器的信息参数接收模块,用于接收用户终端发送的商品信息和营销场景参数;
位于所述服务器的模型调用模块,用于调用预置的文案训练模型;
位于所述服务器的文案生成模块,用于将所述商品信息和营销场景参数,输入所述文案训练模型,生成文案信息;
位于所述服务器的文案信息发送模块,用于将所述文案信息发送至用户终端。
24.根据权利要求23所述的装置,其特征在于,所述文案信息包括:文案文本信息和推荐理由信息。
25.一种文案信息的生成装置,其特征在于,包括:
位于用户终端的请求接收模块,用于接收用户提交的针对商品的文案信息生成请求;
位于所述用户终端的信息参数获取模块,用于依据所述文案信息生成请求,获取针对所述商品的商品信息和营销场景参数;
位于所述用户终端的文案信息生成模块,用于采用所述商品信息和营销场景参数,生成文案信息;
文案信息位于所述用户终端的展现模块,用于展现所述文案信息。
26.根据权利要求25所述的装置,其特征在于,所述文案信息生成模块包括:
模型调用子模块,用于调用预置的文案训练模型;
文案信息生成子模块,用于将所述商品信息和营销场景参数,输入所述文案训练模型,生成文案信息。
27.一种装置,其特征在于,包括:
一个或多个处理器;和
其上存储有指令的一个或多个机器可读介质,当由所述一个或多个处理器执行时,使得所述装置执行如权利要求1-3和/或4-9和/或10-11和/或12-13所述的一个或多个的方法。
28.一个或多个机器可读介质,其上存储有指令,当由一个或多个处理器执行时,使得装置执行如权利要求1-3和/或4-9和/或10-11和/或12-13所述的一个或多个的方法。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201710922979.1A CN109597973A (zh) | 2017-09-30 | 2017-09-30 | 一种文案信息的推荐、生成方法和装置 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201710922979.1A CN109597973A (zh) | 2017-09-30 | 2017-09-30 | 一种文案信息的推荐、生成方法和装置 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN109597973A true CN109597973A (zh) | 2019-04-09 |
Family
ID=65956333
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201710922979.1A Pending CN109597973A (zh) | 2017-09-30 | 2017-09-30 | 一种文案信息的推荐、生成方法和装置 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN109597973A (zh) |
Cited By (15)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN110490665A (zh) * | 2019-08-23 | 2019-11-22 | 深圳市福尔科技有限公司 | 一种采用店铺公告更新进行店铺推广的方法 |
CN111046138A (zh) * | 2019-11-15 | 2020-04-21 | 北京三快在线科技有限公司 | 推荐理由生成方法、装置、电子设备及存储介质 |
CN111242741A (zh) * | 2020-01-15 | 2020-06-05 | 新石器慧通(北京)科技有限公司 | 一种基于场景的商品文案生成方法、***及无人零售车 |
CN111311351A (zh) * | 2020-01-15 | 2020-06-19 | 上海风秩科技有限公司 | 文案推荐方法、装置、计算机设备和可读存储介质 |
CN111311385A (zh) * | 2020-05-15 | 2020-06-19 | 成都晓多科技有限公司 | 一种基于商品卖点的商品推荐话术生成方法及*** |
CN111325607A (zh) * | 2020-02-26 | 2020-06-23 | 上海携程商务有限公司 | 营销页面的搭建方法、***、设备及介质 |
CN111681086A (zh) * | 2020-06-16 | 2020-09-18 | 上海风秩科技有限公司 | 商品推荐方法、装置、计算机设备和可读存储介质 |
CN111915339A (zh) * | 2019-05-09 | 2020-11-10 | 阿里巴巴集团控股有限公司 | 数据的处理方法、装置及设备 |
CN112131848A (zh) * | 2019-06-25 | 2020-12-25 | 北京沃东天骏信息技术有限公司 | 文案信息生成方法及装置、存储介质、电子设备 |
CN112749984A (zh) * | 2019-10-31 | 2021-05-04 | 腾讯科技(深圳)有限公司 | 推广信息的处理方法、装置、计算机可读介质及电子设备 |
CN113159870A (zh) * | 2021-05-21 | 2021-07-23 | 口碑(上海)信息技术有限公司 | 推送信息的展示方法、装置及计算机设备 |
CN113254633A (zh) * | 2021-05-10 | 2021-08-13 | 中国民生银行股份有限公司 | 消息文案生成方法和装置 |
CN113269569A (zh) * | 2021-06-10 | 2021-08-17 | 杭州米橙科技有限公司 | 一种基于推广营销的客户定向管理*** |
CN113553838A (zh) * | 2021-08-03 | 2021-10-26 | 稿定(厦门)科技有限公司 | 一种商品文案生成方法及装置 |
CN113837820A (zh) * | 2020-06-23 | 2021-12-24 | 阿里巴巴集团控股有限公司 | 数据处理方法、装置及设备 |
Citations (10)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN103440242A (zh) * | 2013-06-26 | 2013-12-11 | 北京亿赞普网络技术有限公司 | 一种基于用户搜索行为的个性化推荐方法和*** |
CN103678335A (zh) * | 2012-09-05 | 2014-03-26 | 阿里巴巴集团控股有限公司 | 商品标识标签的方法、装置及商品导航的方法 |
CN103778548A (zh) * | 2012-10-19 | 2014-05-07 | 阿里巴巴集团控股有限公司 | 商品信息与关键词匹配方法、商品信息投放方法及装置 |
CN103914484A (zh) * | 2013-01-07 | 2014-07-09 | 阿里巴巴集团控股有限公司 | 一种页面内容的生成方法及装置 |
US20140365868A1 (en) * | 2013-06-06 | 2014-12-11 | Tencent Technology (Shenzhen) Company Limited | Method, server, browser, and system for recommending text information |
US20150025995A1 (en) * | 2013-07-19 | 2015-01-22 | Ebay Inc. | Generating recommendations based on transaction data |
US20150127482A1 (en) * | 2013-11-07 | 2015-05-07 | Institute For Information Industry | Merchandise Recommendation System, Method and Non-Transitory Computer Readable Storage Medium of the Same for Multiple Users |
CN105450586A (zh) * | 2014-07-24 | 2016-03-30 | 阿里巴巴集团控股有限公司 | 信息推送方法、***、服务器及客户端 |
WO2016199212A1 (ja) * | 2015-06-09 | 2016-12-15 | 株式会社日立製作所 | 販売促進情報展開システム及び販売促進情報展開方法 |
CN106326386A (zh) * | 2016-08-16 | 2017-01-11 | 百度在线网络技术(北京)有限公司 | 搜索结果的展示方法和装置 |
-
2017
- 2017-09-30 CN CN201710922979.1A patent/CN109597973A/zh active Pending
Patent Citations (10)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN103678335A (zh) * | 2012-09-05 | 2014-03-26 | 阿里巴巴集团控股有限公司 | 商品标识标签的方法、装置及商品导航的方法 |
CN103778548A (zh) * | 2012-10-19 | 2014-05-07 | 阿里巴巴集团控股有限公司 | 商品信息与关键词匹配方法、商品信息投放方法及装置 |
CN103914484A (zh) * | 2013-01-07 | 2014-07-09 | 阿里巴巴集团控股有限公司 | 一种页面内容的生成方法及装置 |
US20140365868A1 (en) * | 2013-06-06 | 2014-12-11 | Tencent Technology (Shenzhen) Company Limited | Method, server, browser, and system for recommending text information |
CN103440242A (zh) * | 2013-06-26 | 2013-12-11 | 北京亿赞普网络技术有限公司 | 一种基于用户搜索行为的个性化推荐方法和*** |
US20150025995A1 (en) * | 2013-07-19 | 2015-01-22 | Ebay Inc. | Generating recommendations based on transaction data |
US20150127482A1 (en) * | 2013-11-07 | 2015-05-07 | Institute For Information Industry | Merchandise Recommendation System, Method and Non-Transitory Computer Readable Storage Medium of the Same for Multiple Users |
CN105450586A (zh) * | 2014-07-24 | 2016-03-30 | 阿里巴巴集团控股有限公司 | 信息推送方法、***、服务器及客户端 |
WO2016199212A1 (ja) * | 2015-06-09 | 2016-12-15 | 株式会社日立製作所 | 販売促進情報展開システム及び販売促進情報展開方法 |
CN106326386A (zh) * | 2016-08-16 | 2017-01-11 | 百度在线网络技术(北京)有限公司 | 搜索结果的展示方法和装置 |
Non-Patent Citations (1)
Title |
---|
张瑾: "应用写作 第3版", 西安交通大学出版社 * |
Cited By (23)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN111915339A (zh) * | 2019-05-09 | 2020-11-10 | 阿里巴巴集团控股有限公司 | 数据的处理方法、装置及设备 |
CN112131848A (zh) * | 2019-06-25 | 2020-12-25 | 北京沃东天骏信息技术有限公司 | 文案信息生成方法及装置、存储介质、电子设备 |
CN110490665B (zh) * | 2019-08-23 | 2023-12-05 | 深圳市福尔科技有限公司 | 一种采用店铺公告更新进行店铺推广的方法 |
CN110490665A (zh) * | 2019-08-23 | 2019-11-22 | 深圳市福尔科技有限公司 | 一种采用店铺公告更新进行店铺推广的方法 |
CN112749984A (zh) * | 2019-10-31 | 2021-05-04 | 腾讯科技(深圳)有限公司 | 推广信息的处理方法、装置、计算机可读介质及电子设备 |
CN111046138B (zh) * | 2019-11-15 | 2023-06-27 | 北京三快在线科技有限公司 | 推荐理由生成方法、装置、电子设备及存储介质 |
CN111046138A (zh) * | 2019-11-15 | 2020-04-21 | 北京三快在线科技有限公司 | 推荐理由生成方法、装置、电子设备及存储介质 |
CN111242741A (zh) * | 2020-01-15 | 2020-06-05 | 新石器慧通(北京)科技有限公司 | 一种基于场景的商品文案生成方法、***及无人零售车 |
CN111311351A (zh) * | 2020-01-15 | 2020-06-19 | 上海风秩科技有限公司 | 文案推荐方法、装置、计算机设备和可读存储介质 |
CN111311351B (zh) * | 2020-01-15 | 2023-09-01 | 上海风秩科技有限公司 | 文案推荐方法、装置、计算机设备和可读存储介质 |
CN111242741B (zh) * | 2020-01-15 | 2023-08-04 | 新石器慧通(北京)科技有限公司 | 一种基于场景的商品文案生成方法、***及无人零售车 |
CN111325607A (zh) * | 2020-02-26 | 2020-06-23 | 上海携程商务有限公司 | 营销页面的搭建方法、***、设备及介质 |
CN111311385B (zh) * | 2020-05-15 | 2020-08-04 | 成都晓多科技有限公司 | 一种基于商品卖点的商品推荐话术生成方法及*** |
CN111311385A (zh) * | 2020-05-15 | 2020-06-19 | 成都晓多科技有限公司 | 一种基于商品卖点的商品推荐话术生成方法及*** |
CN111681086A (zh) * | 2020-06-16 | 2020-09-18 | 上海风秩科技有限公司 | 商品推荐方法、装置、计算机设备和可读存储介质 |
CN113837820A (zh) * | 2020-06-23 | 2021-12-24 | 阿里巴巴集团控股有限公司 | 数据处理方法、装置及设备 |
CN113254633A (zh) * | 2021-05-10 | 2021-08-13 | 中国民生银行股份有限公司 | 消息文案生成方法和装置 |
CN113254633B (zh) * | 2021-05-10 | 2024-05-03 | 中国民生银行股份有限公司 | 消息文案生成方法和装置 |
CN113159870A (zh) * | 2021-05-21 | 2021-07-23 | 口碑(上海)信息技术有限公司 | 推送信息的展示方法、装置及计算机设备 |
CN113159870B (zh) * | 2021-05-21 | 2024-04-30 | 口碑(上海)信息技术有限公司 | 推送信息的展示方法、装置及计算机设备 |
CN113269569A (zh) * | 2021-06-10 | 2021-08-17 | 杭州米橙科技有限公司 | 一种基于推广营销的客户定向管理*** |
CN113269569B (zh) * | 2021-06-10 | 2022-02-25 | 杭州米橙科技有限公司 | 一种基于推广营销的客户定向管理*** |
CN113553838A (zh) * | 2021-08-03 | 2021-10-26 | 稿定(厦门)科技有限公司 | 一种商品文案生成方法及装置 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN109597973A (zh) | 一种文案信息的推荐、生成方法和装置 | |
US10373230B2 (en) | Computer-implemented method for recommendation system input management | |
US11023545B2 (en) | Method and device for displaying recommended contents | |
US10409821B2 (en) | Search result ranking using machine learning | |
US20170091319A1 (en) | Bayesian visual interactive search | |
US8589429B1 (en) | System and method for providing query recommendations based on search activity of a user base | |
US11321761B2 (en) | Computer-implemented method for recommendation system input management | |
US9727906B1 (en) | Generating item clusters based on aggregated search history data | |
US9183510B1 (en) | Method and system for personalized recommendation of lifestyle items | |
US20100205052A1 (en) | Self-uploaded indexing and data clustering method and apparatus | |
CA2854342A1 (en) | Shopper helper | |
CN112672188B (zh) | 一种主播推荐方法、设备及存储介质 | |
Semerádová et al. | Website quality and shopping behavior: Quantitative and qualitative evidence | |
CN116894711A (zh) | 商品推荐理由生成方法及其装置、电子设备 | |
CN114862516A (zh) | 文案推荐方法、存储介质及程序产品 | |
US8738459B2 (en) | Product recommendation | |
US20080103936A1 (en) | Automated decision assistant | |
US20210103971A1 (en) | Dynamic display of product features related to customer relevant preferences | |
US11488223B1 (en) | Modification of user interface based on dynamically-ranked product attributes | |
CN112488854A (zh) | 服务经理个性化推荐方法和相关设备 | |
CN110781399A (zh) | 一种跨平台的信息推送方法和装置 | |
CN108073702A (zh) | 木材产品推荐方法、装置及计算机可读存储介质 | |
US10380669B2 (en) | Product browsing system and method | |
CN114429384A (zh) | 基于电商平台的产品智能推荐方法及*** | |
US20160148095A1 (en) | Electronic calculating apparatus, method thereof and non-transitory machine-readable medium thereof for sensing context and recommending information |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
RJ01 | Rejection of invention patent application after publication | ||
RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |
Application publication date: 20190409 |