CN111507812A - 一种基于属性和标题的商品搭配推荐方法及装置 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于属性和标题的商品搭配推荐方法及装置,该方法通过获取一段时间内的用户订单信息获得获取商品间的搭配得分,并根据搭配得分的情况能够获得搭配得分较高的候选商品集,并且通过引入异质共现频率与异质共现逆频率来降低热门商品对商品间搭配的影响,从而获得较为准确的候选商品集;同时通过获取商品风格等属性的向量与商品标题的向量,并将两种类型的向量映射到向量空间中,学习两个商品间的搭配度,建立商品搭配模型,进而基于商品属性和标题更准确的获取商品间的搭配率;再根据用户购买或询问的商品信息,从该商品的候选商品集中能够匹配出搭配度最高的一个候选商品,该装置基于该方法,以精准推荐搭配商品为目的。
Description
技术领域
本发明涉及搭配推荐领域,特别是一种基于属性和标题的商品搭配推荐方法及装置。
背景技术
随着电子商务的发展,网上购物逐渐成为主流的购物方式。购物中,商家通常希望用户购买或关注某件商品后为其推荐搭配的商品,或者在用户咨询 “我买的这件T恤搭配什么样的裤子好了”等这样的问题时,能够快速且准确的给出答案,最终提高用户购物体验和促进商品销售。诸如此类的应用场景在服饰的购物中更为常见,由人来完成衣服的搭配组合配置虽然能解决以上问题但这无疑是一件费时且难度较大的工作,同时要求配置人员具有专业搭配知识。因此,如何自动的生成相对合理的商品搭配组合成为目前亟待解决的问题。
为了能自动辨别商品的搭配性,学术界和工业界已进行了大量的研究。早期的方法主要采用数据挖掘的方式,从用户历史购买序列中,自动挖掘频繁共现的商品对,但该方法不能解决冷启动问题,商家新上的商品是无法挖掘出搭配关系,同时由于商品的频繁共现不一定是搭配关系也有可能是重复购买的相似商品,因此最终挖掘出的商品对也存在大量的相似关系。
研究人员开始通过基于商品的图片信息的样式匹配模型。首先从购买序列中获得异质共现信息(dyadic co-occurrences)排除了商品的相似关系,然后从这些共现商品对的商品图片中学习样式。该方法基于Siamese CNN网络实现样式的匹配。由于从图片中学习样式匹配,对于新增的商品也能较好的识别搭配商品,解决了冷启动的问题,同时异质商品共现也有效的排除了相似关系。但是获取图片信息是非常耗时的工作,并且在大部分商品图片中除了囊括当前商品外还有许多背景商品,其售卖商品是上衣,但图可能包括了上衣,牛仔裤和皮包等多件商品,这样的图片无疑给模型带来大量的噪声。
为了克服依据商品图片判断搭配所带来的噪声问题,通过线上所售商品其标题包含商品的许多信息,例如“春秋2020新款ins复古高腰显瘦设计感开叉直筒牛仔裤女高腰九分裤”该标题中包含衣服的类型,款式,年份等信息,利用Siamese CNN网络从商品标题中提取特征,再将提取到的两个商品的特征映射到样式空间(stylespace),最终在该空间上实现搭配商品的匹配。同样地,还有技术也利用商品标题来提取特征,但与上述技术不同的是,该技术采用LSTM来提取特征实现了搭配匹配。将商品标题作为商品特征有效解决了图片中噪声的问题,获得比之前采用图片提取特征的模型更好的效果。但标题字数有限,单纯通过标题来获取商品的特征,会遗漏许多商品的重要信息。另一方面,训练这些模型需要大量专家标记的搭配数据集,这也是非常耗时的工作。
为了解决以上问题,我们构建了一个结合标题和商品属性知识图谱的模型用于商品样式匹配,并且我们提出一种自动构建商品搭配数据集的方法,通过该方法我们从历史订单中构建了搭配商品数据集,从而通过商品样式匹配模型计算用户购买商品与候选商品数据集中最搭配的一个商品。
发明内容
本发明的目的在于克服现有技术的不足,提供一种基于属性和标题的商品搭配推荐方法,其能够根据现有商品销售数据获取商品的候选搭配集,通过候选搭配集知识图谱训练空间向量模型,使训练后的模型能够选出候选搭配集中最适合的搭配商品,且能够有效实现新商品的冷启动。
本发明的目的通过以下技术方案来实现:
第一方面,一种基于属性和标题的商品搭配推荐方法,其步骤如下:
步骤S1,获取候选商品集中商品标题编码与商品属性编码的表示向量,并将两个向量映射到向量空间模型中,通过神经网络提取向量特征并训练学习商品间的搭配概率;
步骤S2,使用训练后的向量空间模型从候选商品集中挑选出最搭配的商品。
结合第一方面,所述步骤S1包括:
步骤S11,对商品标题进行编码并通过卷积操作获取商品标题向量;
步骤S12,将商品的多个属性向量化表示,得到商品属性矩阵
步骤S13,将商品的商品标题向量和商品属性向量映射到向量空间模型中,通过神经网络提取向量特征并训练学习商品间的搭配概率。
其中所述步骤S11包括:
,,其中是两个商品的标题在向量空间上的搭配得分,为参数矩阵,用于将数据映射到该矩阵的矩阵空间中,,则是两个商品的属性在向量空间上的搭配得分,同样为参数矩阵,用于将数据映射到该矩阵的矩阵空间中,;通过标题向量搭配得分和属性向量搭配得分计算所述搭配概率,得到
结合第一方面,所述候选商品集的获取包括通过一段时间内用户的订单数据来获得商品共现矩阵,通过所述商品共现矩阵获得商品的异质共现频率和异质共现逆频率,并根据商品的所述异质共现频率和异质共现逆频率获得商品间的搭配评分。
其中所述商品、的搭配评分为异质共现频率与异质共现逆频率的乘积即,其中为商品、的搭配的分值,并将所述搭配评分为前个商品作为候选商品集并且与所述候选商品集对应的商品查询集为,为第个候选商品,为可变参数,除个商品外的其他商品随机标记为不搭配商品,为第个查询商品。
所述步骤S2中所述最搭配的商品的获取如下:
第二方面,一种商品搭配推荐装置,所述装置包括:
候选商品集生成模块,用于生成与商品查询集对应的候选商品集,所述候选商品集不包括热门商品;
商品标题向量生成模块,用于将商品的标题进行编码并通过卷积操作获取商品标题向量;
商品属性向量生成模块,用于将商品的多个属性进行向量化表示,得到商品属性矩阵,再将商品属性矩阵拉平获得商品属性向量;
向量空间学习模块,用于将两个商品的商品标题向量和商品属性向量映射到向量空间模型中,从而获得两个商品的搭配概率,所述向量空间学习模块通过所述候选商品集进行参数更新;
商品在线搭配模块,用于根据两个商品的商品标题向量和商品属性向量的搭配概率为用户购买或咨询的商品匹配候选商品集中最搭配的候选商品。
上述装置主要通过运行本发明中的方法从而达到为用户推荐最为搭配的商品的目的。
本发明具有以下优点:
本发明能够通过获取一段时间内的用户订单信息获得获取商品间的搭配得分,并根据搭配得分的情况能够获得搭配得分较高的候选商品集,并且通过引入异质共现频率与异质共现逆频率来降低热门商品对商品间搭配的影响,从而获得较为准确的候选商品集;同时通过获取商品风格等属性的向量与商品标题的向量,并将两种类型的向量映射到向量空间中,学习两个商品间的搭配度,建立空间向量模型,并使用候选商品集训练该空间向量模型,进而基于商品属性和标题更准确的获取商品间的搭配率;再根据用户购买或询问的商品信息,从该商品的候选商品集中能够匹配出搭配度最高的一个候选商品,进而达到精准推荐搭配商品的目的;可见,本方案在基于用户数据生成的商品搭配关系上,进一步结合商品标题和商品属性来推荐搭配的商品,从而得到搭配度更高的推荐,其次使用候选商品集训练的空间向量模型能够预测新增商品的搭配商品,从而解决新商品冷启动的问题。
附图说明
图1 为本发明的流程图;
图2 为本发明商品标题编码模型的一个实施例;
图3为本发明的向量空间匹配模型架构图;
图4为本发明的装置结构示意图。
具体实施方式
为使发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚,下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
本实施例提供一种基于属性和标题的商品搭配推荐方法,如图1所示,包括步骤S1和步骤S2,具体内容如下:
步骤S1,构建搭配匹配模型以获取商品件的搭配概率;首先对候选商品集中商品的标题进行编码进而从标题文字中获得商品的标题表示向量即标题向量,再对商品的属性进行编码进而从商品的知识图谱中获得商品的属性表示向量即属性向量,最后分别将两个向量映射到向量空间中,在该空间中,通过神经网络提取向量特征训练学习两个商品之间是否搭配,并获取两个商品间的搭配概率;其中商品的标题包括诸如商品的名字、类型、对应穿着季节、上市时间等信息,商品的属性则包括风格、色彩、原料、样式、规格等。
具体而言,步骤1包括:
步骤S11,对商品标题进行编码并通过商品标题编码模型的卷积操作获取商品标题向量;其中商品标题编码模型如图2所示,包括获得词组矩阵、第一次宽卷积、第一次K-max池化、第二次宽卷积、第二次K-max池化和全连接,具体步骤如下:
步骤S111,获得词组矩阵,将商品标题按词划分并作为编码输入,获得矩阵,其中是标题的词长度,每个均来自于词典V,,其中词典V根据商铺商品信息构建而成;如图2所示,当商品标题为“2020春夏时尚显瘦牛仔短裙”时,此时、。
步骤S112,第一次宽卷积,将矩阵S作为输入矩阵进行宽卷积操作,获得矩阵,其中,其中为卷积核的尺寸参数;卷积的目的在于抽取特征,这里我们采用一维卷积来抽取标题句子中词的特征,一维卷积是基于两个向量。是尺寸为的卷积核,而向量则是长度为的输入序列,此时有;实际上此处有两种卷积类型,窄卷积和宽卷积,其中窄卷积需要且的取值范围从到,最终输出;相反宽卷积则不需要,的取值范围从到,最终输出序列;由于宽卷积对句子中所有的词一视同仁,每个词都计算相同的次数,从而有效的保证了商品标题中每个词对商品标题向量的最终影响,因此这里选择了宽卷积操作。
步骤S113,第一次K-max池化,对矩阵C作为输出矩阵进行K-max池化,获得矩阵,其中,为超参数;与卷积层一样,此处池化层每次对输入数据的一个固定形状窗口或池化窗口中的元素计算输出,不同于卷积层里计算输入和卷积核的互相关性,池化层直接计算池化窗口内元素的最大值或者平均值,该运算也分别叫做最大池化或平均池化,K-max池化是最大池化的一种特殊形式,最大池化是选择向量最大值,而K-max池化则选择向量的个最大的值。
上述的超参数是在开始学习过程之前设置值的参数,而不是通过训练得到的参数数据。通常情况下,需要对超参数进行优化,给学习机选择一组最优超参数,以提高学习的性能和效果,在本实施例中,超参数随着模型的不断优化,也处于不断优化的状态中。
步骤S12,商品的标题虽然包括了许多商品的基本信息,但由于字数有限也存在许多信息的缺失,因此进一步引入商品的属性信息,以期待进一步完善的获取商品的各方面信息,从而使得商品间的搭配概率计算更为准确;为此我们用表示商品的某一属性向量,将商品的多个属性向量化表示并拼接得到商品属性矩阵,其中表示商品属性特征的总数,,为超参数,再将商品属性矩阵拉平获得商品属性向量;
步骤S13,将商品的商品标题向量和商品属性向量映射到向量空间模型中,通过神经网络提取向量特征并训练学习商品的搭配概率,其中采用孪生卷积网络的结构来提取商品的标题特征,空间模型网络结构如图3所示,其具体步骤如下:
,,其中是两个商品的标题在向量空间上的搭配得分,为参数矩阵,用于将数据映射到该矩阵的矩阵空间中,,则是两个商品的属性在向量空间上的搭配得分,同样为参数矩阵,用于将数据映射到该矩阵的矩阵空间中,;通过标题向量搭配得分和属性向量搭配得分计算所述搭配概率,得到,其中,为偏置项。
通过采用从用户订单中匹配的候选商品集对空间向量模型进行训练,从而使空间向量模型能够更好的预测新增商品的搭配商品,从而解决新商品冷启动的问题。
步骤S1、S2中候选商品集的获取具体过程如下:
候选商品集的获取包括通过店铺一段时间内用户的订单数据来获得商品共现矩阵,通过所述商品共现矩阵获得商品的异质共现频率和异质共现逆频率,并根据商品的所述异质共现频率和异质共现逆频率获得商品间的搭配评分。
在用户的订单数据中包含许多二元共现商品对,我们期望从这些二元共现商品对中选择出较为合理的搭配商品对,因此我们通过用户的订单数据情况来获取二元商品共现矩阵。
在一实施例中,获取用户购买商品信息,如下表中包括多个用户及其购买的商品情况信息。
由于每个商品均属于某一类商品,进而将用户所购买的商品进行唯一分类,获得商品类目表如下。
根据用户商品购买信息以及其中各商品的类别情况,生成二元商品共现矩阵,其中通过用户商品购买信息产生对应的共现关系,并通过商品类别信息去掉同类商品的共现关系,使最终的搭配评分更加准确。
异质共现频率为通过计算两个商品、的共现次数和与商品共现的商品的次数之和的比值,从而获得商品与商品的异质共现频率,其中,是指商品的共现次数,而是指与商品共现的商品的次数之和,异质共现频率主要表征当前商品与商品共现的频率,该值越大说明两个商品越容易共现。
异质共现逆频率为通过计算商品总数和与商品共现的商品总数的比值,即异质共现逆频率为,其中是商品总数,而表示与商品共现的商品总数;在实际情况中,往往会有一些热门商品会被不补分用户所购买,那么热门商品会影响商品共现关系的准确性,从而造成其与其他商品搭配的假象,进而影响最终的搭配评分,因此我们需要根据异质共现逆频率的结果来判断商品是否是一个热门商品,若其为热门商品,则不考虑其与其他的商品的共现关系。
获得异质共现频率与异质共现逆频率并排除不准确的共现关系后,商品、的搭配评分为异质共现频率与异质共现逆频率的乘积即,其中为商品、的搭配的分值,并将所述搭配评分为前个商品作为候选商品集并且与所述候选商品集对应的商品查询集为,其中为第个候选商品,为可变参数,除个商品外的其他商品随机标记为不搭配商品,为第个查询商品。
本发明的装置实施例如图4所示,该装置包括:
候选商品集生成模块,用于生成与商品查询集对应的候选商品集,所述候选商品集不包括热门商品;
商品标题向量生成模块,用于将商品的标题进行编码并通过卷积操作获取商品标题向量;
商品属性向量生成模块,用于将商品的多个属性进行向量化表示,得到商品属性矩阵,再将商品属性矩阵拉平获得商品属性向量;
向量空间学习模块,用于将两个商品的商品标题向量和商品属性向量映射到向量空间模型中,从而获得两个商品的搭配概率,该模块使用候选商品集进行参数更新;
商品在线搭配模块,用于根据两个商品的商品标题向量和商品属性向量的搭配概率为用户购买或咨询的商品匹配候选商品集中最搭配的候选商品。
上述装置主要通过运行本发明中的方法从而达到为用户推荐最为搭配的商品的目的。
Claims (10)
1.一种基于属性和标题的商品搭配推荐方法,其特征在于,其步骤如下:
步骤S1,获取候选商品集中商品标题编码与商品属性编码的表示向量,并将两个向量映射到向量空间模型中,通过神经网络提取向量特征并训练学习商品间的搭配概率;
步骤S2,使用训练后的向量空间模型从候选商品集中挑选出最搭配的商品。
5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述候选商品集的获取包括通过一段时间内用户的订单数据来获得商品共现矩阵,通过所述商品共现矩阵获得商品的异质共现频率和异质共现逆频率,并根据商品的所述异质共现频率和异质共现逆频率获得商品间的搭配评分。
10.一种商品搭配推荐装置,其特征在于,所述装置包括:
候选商品集生成模块,用于生成与商品查询集对应的候选商品集,所述候选商品集不包括热门商品;
商品标题向量生成模块,用于将商品的标题进行编码并通过卷积操作获取商品标题向量;
商品属性向量生成模块,用于将商品的多个属性进行向量化表示,得到商品属性矩阵,再将商品属性矩阵拉平获得商品属性向量;
向量空间学习模块,用于将两个商品的商品标题向量和商品属性向量映射到向量空间模型中,从而获得两个商品的搭配概率,所述向量空间学习模块通过所述候选商品集进行参数更新;
商品在线搭配模块,用于根据两个商品的商品标题向量和商品属性向量的搭配概率为用户购买或咨询的商品匹配候选商品集中最搭配的候选商品。
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