TWI512653B - Information providing method and apparatus, method and apparatus for determining the degree of comprehensive relevance - Google Patents

Information providing method and apparatus, method and apparatus for determining the degree of comprehensive relevance Download PDF

Info

Publication number
TWI512653B
TWI512653B TW099140214A TW99140214A TWI512653B TW I512653 B TWI512653 B TW I512653B TW 099140214 A TW099140214 A TW 099140214A TW 99140214 A TW99140214 A TW 99140214A TW I512653 B TWI512653 B TW I512653B
Authority
TW
Taiwan
Prior art keywords
information
attribute
product information
product
degree
Prior art date
Application number
TW099140214A
Other languages
English (en)
Other versions
TW201211924A (en
Original Assignee
Alibaba Group Holding Ltd
Priority date (The priority date 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 date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Alibaba Group Holding Ltd filed Critical Alibaba Group Holding Ltd
Publication of TW201211924A publication Critical patent/TW201211924A/zh
Application granted granted Critical
Publication of TWI512653B publication Critical patent/TWI512653B/zh

Links

Classifications

    • 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
    • G06Q30/06—Buying, selling or leasing transactions
    • G06Q30/0601—Electronic shopping [e-shopping]
    • G06Q30/0631—Item recommendations

Landscapes

  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Accounting & Taxation (AREA)
  • Finance (AREA)
  • Development Economics (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
  • Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)

Description

資訊提供方法及裝置、綜合關聯度確定方法及裝置
本申請案關於資訊處理技術領域，尤其關於一種資訊提供方法及裝置、綜合關聯度確定方法及裝置。
電子商務網站為用戶提供了能夠在網上實現交易的商品的商品資訊，用戶利用電子商務網站的資金結算系統來購買商品，電子商務網站通過物流配送系統將用戶購買的商品配送給用戶，這極大提高了用戶購物的便利性。
當電子商務網站的用戶流覽該網站的商品時，電子商務網站一般會向用戶提供與流覽的商品具有強相關性的商品的列表，便於用戶在大量的商品中順利找到自己需要的商品，避免了用戶盲目和繁瑣的搜尋過程。
現有技術中，電子商務網站為用戶提供商品資訊的方法如圖1所示，其具體處理過程如下：步驟11，將電子商務網站中的每個用戶每次購買的商品的商品資訊劃分為一個商品事務，每個商品事務中包含一件或幾件商品的商品資訊，所有商品事務組成商品事務集合，其中商品資訊可以但不限於為商品的標識資訊；步驟12，將電子商務網站中任一被購買過的商品的商品資訊劃分為一個候選頻繁一項集，所有候選頻繁一項集組成候選頻繁一項集集合；步驟13，針對每個候選頻繁一項集，將包含該候選頻繁一項集的商品事務的個數與商品事務集合中包含的商品事務的個數的比值，確定為該候選頻繁一項集的相對支持度；步驟14，在候選頻繁一項集集合中，選擇出相對支持度不小於第一規定閾值的候選頻繁一項集，選擇出的候選頻繁一項集又可以稱為頻繁一項集，所有頻繁一項集組成頻繁一項集集合；步驟15，將頻繁一項集集合包含的所有頻繁一項集進行兩兩組合，形成多個候選頻繁二項集，所有候選頻繁二項集組成候選頻繁二項集集合；步驟16，針對每個候選頻繁二項集，將包含該候選頻繁二項集的商品事務的個數與商品事務集合中包含的商品事務的個數的比值，確定為該候選頻繁二項集的相對支持度；步驟17，在候選頻繁二項集集合中，選擇出相對支持度不小於第二規定閾值的候選頻繁二項集，選擇出的候選頻繁二項集又可以稱為頻繁二項集，所有頻繁二項集組成頻繁二項集集合；步驟18，針對每個頻繁二項集{A，B}，生成A和B的候選關聯規則(也可以稱為A→B，A為前件，B為後件)以及B和A的候選關聯規則(也可以稱為B→A，B為前件，A為後件)；步驟19，針對每個候選關聯規則，將對應頻繁二項集的相對支持度與前件的相對支持度的比值，確定為該候選關聯規則中前件和後件的可信度；步驟110，在所有候選關聯規則中，選擇出前件和後件的可信度不小於第三規定閾值的候選關聯規則，選擇出的候選關聯規則又可以稱為關聯規則，所有關聯規則組成關聯規則集合；步驟111，若用戶在電子商務網站中流覽商品資訊A，則在關聯規則集合中確定出所有以A為前件的關聯規則，確定出的所有關聯規則中的後件組成商品A的候選推薦列表；步驟112，按照對應的關聯規則的可信度由高到低的順序，將候選推薦列表中的各後件進行排序；步驟113，選擇候選推薦列表中的前N個後件，選擇出的N個後件組成商品資訊A的推薦列表；步驟114，將推薦列表提供給上述用戶。
由上可見，現有技術在向用戶提供關聯的商品資訊時，主要基於在購買用戶流覽的商品的交易中，其他商品被購買的概率來選擇提供的商品資訊，即基於商品資訊間的關聯來選擇提供的商品資訊，而某些商品雖然與用戶流覽的商品同時被購買的概率不大，但是與用戶流覽的商品的某些屬性相同(例如A和B同為文化用品)，則這些商品的商品資訊對用戶選擇需要的商品具有較大的參考作用，而現有技術會將這些商品資訊過濾掉，導致其為用戶提供的商品資訊不準確、不全面。
本申請案實施例提供一種資訊提供方法及裝置，用以解決現有的資訊提供方法為用戶提供的商品資訊不準確、不全面的問題。
本申請案實施例還提供一種綜合關聯度確定方法及裝置。
本申請案實施例技術方案如下：一種資訊提供方法，該方法包括步驟：獲得選擇的商品資訊後，確定與獲得的商品資訊關聯的各關聯商品資訊；針對確定出的每個關聯商品資訊，獲得該商品資訊和該關聯商品資訊之間的綜合關聯度，該綜合關聯度是根據該商品資訊和該關聯商品資訊之間的商品資訊關聯度和屬性資訊關聯度確定的；在確定出的各關聯商品資訊中，選擇出滿足預設條件的綜合關聯度對應的關聯商品資訊；並將選擇出的關聯商品資訊返回。
一種資訊提供裝置，包括：第一獲得單元，用於獲得選擇的商品資訊；確定單元，用於確定與第一獲得單元獲得的商品資訊關聯的各關聯商品資訊；第二獲得單元，用於針對確定單元確定出的每個關聯商品資訊，獲得該商品資訊和該關聯商品資訊之間的綜合關聯度，該綜合關聯度是綜合關聯度確定單元根據該商品資訊和該關聯商品資訊之間的商品資訊關聯度和屬性資訊關聯度確定的；選擇單元，用於在確定單元確定出的各關聯商品資訊中，選擇出滿足預設條件的綜合關聯度對應的關聯商品資訊；資訊返回單元，用於將選擇單元選擇出的關聯商品資訊返回。
一種綜合關聯度確定方法，該方法包括步驟：確定與商品資訊關聯的各關聯商品資訊；針對確定出的每個關聯商品資訊，分別執行：確定該商品資訊和該關聯商品資訊之間的商品資訊關聯度和屬性資訊關聯度；根據確定出的商品資訊關聯度和屬性資訊關聯度，確定該商品資訊和該關聯商品資訊之間的綜合關聯度。
一種綜合關聯度確定裝置，包括：第一確定單元，用於確定與商品資訊關聯的各關聯商品資訊；第二確定單元，用於針對第一確定單元確定出的每個關聯商品資訊，確定該商品資訊和該關聯商品資訊之間的商品資訊關聯度；第三確定單元，用於針對第一確定單元確定出的每個關聯商品資訊，確定該商品資訊和該關聯商品資訊之間的屬性資訊關聯度；第四確定單元，用於根據第二確定單元確定出的商品資訊關聯度和第三確定單元確定出的屬性資訊關聯度，確定該商品資訊和該關聯商品資訊之間的綜合關聯度。
本申請案實施例技術方案中，獲得選擇的商品資訊後，確定與獲得的商品資訊關聯的各關聯商品資訊，針對確定出的每個關聯商品資訊，獲得該商品資訊和該關聯商品資訊之間的綜合關聯度，其中該綜合關聯度是根據該商品資訊和該關聯商品資訊之間的商品資訊關聯度和屬性資訊關聯度確定的，在確定出的各關聯商品資訊中，選擇出滿足預設條件的綜合關聯度對應的關聯商品資訊，將選擇出的關聯商品資訊返回，由此可見，本申請案實施例不再基於商品資訊之間的可信度來選擇提供的商品資訊，而是根據商品資訊和各關聯商品資訊之間的綜合關聯度來選擇提供的商品資訊，其中綜合關聯度是由商品資訊關聯度和屬性資訊關聯度確定的，綜合關聯度不僅能夠體現商品資訊之間的關聯，也能夠體現商品資訊所屬屬性的屬性資訊之間的關聯，因此能夠有效地提高為用戶提供商品資訊的準確性和全面性，節省用戶購物時間，提高了商品資訊提供的效率。當然，本申請案實施例的任一方法和產品並不一定需要同時達到以上所述的優點。
下面結合各個附圖對本申請案實施例技術方案的主要實現原理、具體實施方式及其對應能夠達到的有益效果進行詳細地闡述。
實施例一
如圖2所示，為本申請案實施例一提供的資訊提供方法流程圖，其具體處理過程如下：步驟21，獲得選擇的商品資訊；本申請案實施例一中，獲得的商品資訊可以但不限於為用戶選擇的，用戶可以但不限於通過網頁(Web)流覽器流覽商品資訊，若用戶選擇了某商品資訊，則Web流覽器將該商品資訊發送給Web伺服器，例如用戶選擇流覽的商品資訊為A，則Web伺服器獲得的商品資訊為A。
步驟22，確定與獲得的商品資訊關聯的各關聯商品資訊；本申請案實施例一中，商品資訊可以但不限於為商品標識，預先劃分多個商品事務，可以按照現有技術的方法將每個用戶每次購買的商品的商品資訊劃分為一個商品事務，但是對於某些電子商務網站，尤其是用戶對用戶(C2C，Consumer to Consumer)網站或多商家的商家對商家(B2B，Business to Business)網站或者商家對用戶(B2C，Business to Consumer)網站來說，用戶每次購買可能只是購買一種商品，因此形成的商品事務中可能只包含一種商品的商品資訊，不能體現各商品的購買時間之間的關係。對此本申請案實施例一採用新的劃分商品事務的方式，將每個用戶在規定時間段內觸發用戶行為的商品的商品資訊劃分為一個商品事務。其中，用戶行為可以但不限於：用戶確認購買的行為，用戶將商品資訊添加進收藏夾的行為和用戶點擊流覽商品資訊的行為中的至少一種行為。此外，可以將規定時間段內，每個用戶觸發用戶行為的觸發次數達到規定數量的商品的商品資訊劃分為一個商品事務。例如，將每個用戶在規定時間段內購買次數達到2次的商品的商品資訊劃分為一個商品事務；也可以將規定時間段內每個用戶觸發用戶行為的商品的商品資訊按照觸發時間點由先到後的順序進行排序，將前規定數目個商品資訊劃分為一個商品事務，例如將每個用戶在規定時間段內收藏的所有商品的商品資訊按照收藏時間點由先到後的順序進行排序後，將前5個商品資訊劃分為一個商品事務。這樣即使用戶每次只能購買一種商品，劃分出的商品事務中也可能包含多個商品資訊，其中上述規定時間段可以進行設置，可以但不限於設置為一周、一個月、一個季度、半年、一年等，也就是說將用戶在每個季度中所購買、收藏或流覽的商品的商品資訊劃分為一個商品事務，例如，用戶a在第一季度中購買的商品為A、B、C、D，則對應的商品事務中包含A、B、C、D這四個商品資訊，若商品事務的存儲格式為<用戶標識，季度標識，商品標識>，則上述商品事務為<用戶a，季度1，A，B，C，D>。
若兩個商品資訊位於同一個商品事務中，則確定這兩個商品資訊相關聯。例如某個商品事務中包含了A和B，則A和B相關聯，即A為B的關聯商品資訊，B為A的關聯商品資訊。本申請案實施例一中，可以預先針對各個商品資訊確定相關聯的關聯商品資訊，那麼在獲得用戶選擇的商品資訊後，能夠直接確定該商品資訊的關聯商品資訊；也可以在獲得用戶選擇的商品資訊後，再針對獲得的商品資訊，確定與該商品資訊位於同一個商品事務的關聯商品資訊。
步驟23，針對確定出的每個關聯商品資訊，獲得該商品資訊和該關聯商品資訊之間的綜合關聯度，該綜合關聯度是根據該商品資訊和該關聯商品資訊之間的商品資訊關聯度和屬性資訊關聯度確定的；本申請案實施例一中，可以針對每個商品資訊，預先確定該商品資訊和各關聯商品資訊之間的綜合關聯度，後續在獲得用戶選擇的商品資訊後，直接確定該商品資訊和每個關聯商品資訊之間的綜合關聯度；也可以在獲得用戶選擇的商品資訊後，再確定該商品資訊和每個關聯商品資訊之間的綜合關聯度；還可以預先確定該商品資訊和各關聯商品資訊之間的商品資訊關聯度和屬性資訊關聯度，後續在獲得用戶選擇的商品資訊後，根據該商品資訊和每個關聯商品資訊之間的商品資訊關聯度和屬性資訊關聯度來確定綜合關聯度。
本申請案實施例一中，不再基於商品資訊之間的可信度來選擇提供的商品資訊，而是根據商品資訊和各關聯商品資訊之間的綜合關聯度來選擇提供的商品資訊，其中綜合關聯度是由商品資訊關聯度和屬性資訊關聯度確定的，因此綜合關聯度不僅能夠體現商品資訊之間的關聯，也能夠體現商品資訊所屬屬性的屬性資訊之間的關聯。某些商品雖然與用戶選擇的商品同時被購買、收藏或流覽的概率不大，但是與用戶選擇的商品在某些屬性上相同，例如，按照產地屬性來分，都為某產地的商品，也就是說某些商品資訊之間的關聯不是很高，但是該屬性的屬性資訊之間的關聯可能很高，這些商品資訊對用戶選擇需要的商品可能具有較大的參考作用，因此本申請案實施例一綜合考慮商品資訊關聯度和屬性資訊關聯度來選擇提供的商品資訊，提供的商品資訊相對于現有技術而言是準確、全面的。
步驟24，在確定出的各關聯商品資訊中，選擇出滿足預設條件的綜合關聯度對應的關聯商品資訊；其中上述預設條件為：綜合關聯度不小於規定閾值；或按照綜合關聯度由高到底的順序進行排序後的前規定數目個綜合關聯度。
在針對各關聯商品資訊確定出對應的綜合關聯度後，可以首先按照綜合關聯度由高到底的順序將各關聯商品資訊進行排序，將前N個關聯商品資訊選擇為滿足預設條件的關聯商品資訊，其中N為預設的規定數目，也可以在所有關聯商品資訊中，將綜合關聯度不小於規定閾值的關聯商品資訊選擇為滿足預設條件的關聯商品資訊。
步驟25，將選擇出的關聯商品資訊返回。
選擇出滿足預設條件的關聯商品資訊後，可以但不限於提供給選擇商品資訊的用戶，其中可以直接將選擇出的關聯商品資訊提供給用戶，也可以將選擇出的商品關聯資訊按照綜合關聯度由高到底的順序進行排序後提供給用戶。
本申請案實施例一可以但不限於將商品標識返回，還可以將商品標識和其他商品資訊(例如圖片資訊)對應返回。
下面重點介紹如何確定商品資訊和各關聯商品資訊之間的綜合關聯度。
為了提高用戶的流覽速度，較快的為用戶提供商品資訊，較佳地可以採用離線計算的方式計算綜合關聯度，Web伺服器在獲得用戶選擇的商品資訊後，可以在離線計算出的各綜合關聯度中，確定出用戶選擇的商品資訊與各關聯商品資訊的綜合關聯度，這樣就避免了線上計算綜合關聯度佔用較多線上系統資源，從而影響用戶流覽速度的問題。
商品資訊和關聯商品資訊之間的綜合關聯度是根據商品資訊和關聯商品資訊之間的商品資訊關聯度和屬性資訊關聯度確定的，要確定綜合關聯度，需要首先確定商品資訊關聯度和屬性資訊關聯度，其中，綜合關聯度可以是但不限於：商品資訊和關聯商品資訊之間的商品資訊關聯度和屬性資訊關聯度的乘積，或者商品資訊關聯度和屬性資訊關聯度之和，或商品資訊關聯度和屬性資訊關聯度的加權和值或者加權平均值等。例如，B為A的關聯商品資訊，A和B之間的商品資訊關聯度為SAB ，屬性資訊關聯度為TAB ，則A和B之間的綜合關聯度為PAB =SAB ×TAB ，或者PAB =SAB +TAB ，或者PAB =(SAB +TA )/2，或者PAB =a1×SAB +a2×TA ，其中a1、a2為加權係數，具體可根據商品資訊關聯度和屬性資訊關聯度的重要程度選取加權係數a1、a2的值。在以下的本申請案實施例中，以綜合關聯度為商品資訊和關聯商品資訊之間的商品資訊關聯度和屬性資訊關聯度的乘積為例進行說明。
下面分別介紹如何確定商品資訊關聯度和屬性資訊關聯度。
(一)確定商品資訊關聯度的方式可以但不限於為下述：首先確定商品資訊和關聯商品資訊之間的支援度，然後再確定商品資訊和關聯商品資訊之間的可靠度，將確定出的支援度和可靠度的乘積，確定為商品資訊和關聯商品資訊之間的商品資訊關聯度，例如B為A的關聯商品資訊，A和B之間的支援度為RAB ，可靠度為QAB ，則A和B之間的商品資訊關聯度為SAB =RAB ×QAB 。
其中商品資訊和關聯商品資訊之間的支援度可以為絕對支援度，也可以為相對支援度，設rAB 為商品資訊和關聯商品資訊之間的絕對支援度，則rAB 為同時包含該商品資訊和該關聯商品資訊的商品事務的個數Z1 ，設rAB '為商品資訊和關聯商品資訊之間的相對支援度，則rAB '為同時包含該商品資訊和該關聯商品資訊的商品事務的個數Z1 與所有商品事務個數Z2 的比值。
商品資訊和關聯商品資訊之間的可靠度QAB 是商品資訊和關聯商品資訊之間的可信度XAB 與該關聯商品資訊的相對支援度rB '的差值，其中商品資訊和關聯商品資訊之間的可信度XAB 為商品資訊和關聯商品資訊之間的絕對支援度rAB 與該商品資訊的絕對支援度rA 的比值，或者為商品資訊和關聯商品資訊之間的相對支援度rAB '與該商品資訊的相對支援度rA '的比值，商品資訊的絕對支援度rA 為包含該商品資訊的商品事務的個數，商品資訊的相對支援度rA '為包含該商品資訊的商品事務的個數與所有商品事務個數的比值，關聯商品資訊的絕對支援度rB 為包含該關聯商品資訊的商品事務的個數，關聯商品資訊的相對支援度rB '為包含該關聯商品資訊的商品事務的個數與所有商品事務個數的比值。
(二)確定屬性資訊關聯度的方式可以但不限於為下述：每個商品都有多個屬性，例如功效屬性、品牌屬性、產地屬性等，本申請案實施例提出，屬性資訊關聯度可以為多個屬性的屬性資訊的關聯度的乘積，首先在商品資訊和關聯商品資訊的所有屬性中，選擇至少一種屬性，然後針對選擇出的每種屬性，分別確定該商品資訊該屬性的屬性資訊和該關聯商品資訊該屬性的屬性資訊之間的支援度和可靠度，再將確定出的各支持度和各可靠度的乘積，確定為該商品資訊的屬性資訊和該關聯商品資訊的屬性資訊之間的商品資訊關聯度，例如B為A的關聯商品資訊，針對A和B的功效屬性，A和B的支持度為WAB1 ，可靠度為UAB1 ，針對A和B的品牌屬性，A和B的支持度為WAB2 ，可靠度為UAB2 ，針對A和B的產地屬性，A和B的支持度為WAB3 ，可靠度為UAB3 ，則A和B之間的屬性資訊關聯度為TAB =WAB1 ×UAB1 ×WAB2 ×UAB2 ×WAB3 ×UAB3 。
其中商品資訊的屬性資訊和關聯商品資訊的屬性資訊之間的支援度可以為絕對支援度，也可以為相對支援度，當商品資訊和關聯商品資訊之間的支援度為絕對支援度rAB 時，商品資訊的屬性資訊和關聯商品資訊的屬性資訊之間的支援度為絕對支援度wAB1 ；當商品資訊和關聯商品資訊之間的支援度為相對支援度rAB '時，商品資訊的屬性資訊和關聯商品資訊的屬性資訊之間的支援度為相對支援度wAB1 '。
與商品事務類似，本申請案實施例針對商品資訊的每個屬性，將每個商品事務包含的每個商品資訊轉換為對應的屬性資訊後形成屬性事務，若某個商品事務為<用戶a，季度1，A，B，C，D>，其中若按照功效歸類，A歸為1類，B歸為2類，C歸為3類，D歸為4類，則該商品事務轉換後的屬性事務為<用戶a，季度1，1類，2類，3類，4類>，若商品事務中的至少兩個商品資訊的屬性資訊相同，則轉換後的屬性事務中可以只保留兩個相同的屬性資訊，例如按照功效歸類，A歸為1類，B歸為1類，C歸為1類，D歸為2類，則該商品事務轉換後的屬性事務為<用戶a，季度1，1類，1類，1類，2類>。
商品資訊該屬性的屬性資訊和關聯商品資訊該屬性的屬性資訊之間的絕對支援度wAB1 為：同時包含該商品資訊該屬性的屬性資訊和該關聯商品資訊該屬性的屬性資訊的屬性事務的個數Z3 ；商品資訊該屬性的屬性資訊和關聯商品資訊該屬性的屬性資訊之間的相對支援度wAB1 '為：該商品資訊該屬性的屬性資訊和該關聯商品資訊該屬性的屬性資訊之間的絕對支援度wAB1 和所有屬性事務的個數Z4 的比值。
在確定絕對支援度時，若商品資訊該屬性的屬性資訊和關聯商品資訊該屬性的屬性資訊相同，包含該屬性資訊的屬性事務中必須包含兩個該屬性資訊，也就是說對應的商品事務中需要包含該屬性資訊對應的至少兩個不同的商品資訊。
商品資訊該屬性的屬性資訊和關聯商品資訊該屬性的屬性資訊之間的可靠度UAB 是商品資訊該屬性的屬性資訊和關聯商品資訊該屬性的屬性資訊之間的可信度YAB 與該關聯商品資訊該屬性的屬性資訊的相對支援度wB1 '的差值，其中可信度YAB 為商品資訊該屬性的屬性資訊和關聯商品資訊該屬性的屬性資訊之間的絕對支援度wAB1 與該商品資訊該屬性的屬性資訊的絕對支援度wA1 的比值，或者為商品資訊該屬性的屬性資訊和關聯商品資訊該屬性的屬性資訊之間的相對支援度wAB1 '與該商品資訊該屬性的屬性資訊的相對支援度wA1 '的比值。商品資訊該屬性的屬性資訊的絕對支援度wAB1 為包含商品資訊該屬性的屬性資訊的屬性事務的個數，商品資訊該屬性的屬性資訊的相對支援度wAB1 '為包含商品資訊該屬性的屬性資訊的屬性事務的個數與所有屬性事務個數的比值，關聯商品資訊該屬性的屬性資訊的絕對支援度為包含關聯商品資訊該屬性的屬性資訊的屬性事務的個數，關聯商品資訊該屬性的屬性資訊的相對支援度為包含關聯商品資訊該屬性的屬性資訊的屬性事務的個數與所有屬性事務個數的比值。
現有技術是基於可信度來選擇提供給用戶的商品資訊，如果用戶每隔固定時間段就會購買某一種商品，例如充值卡等，那麼用戶同時購買該商品和其他商品的可能性就非常大，即使該商品與此時用戶選擇流覽的商品不存在強關聯性(例如充值卡和蛋糕)，那麼按照現有技術的技術方案，還是可能將該商品的商品資訊提供給用戶，也就是說可信度作為選擇商品資訊時的判定條件具有弱關聯性的缺點，本申請案實施例提出，不管是商品資訊關聯度還是屬性資訊關聯度，均是根據支援度和可靠度確定的，而可靠度是可信度與關聯商品資訊的相對支援度的差值，也就是說將用戶同時購買該商品和其他商品的可能性大，而該商品與此時用戶選擇流覽的商品不存在強關聯性的情況進行了過濾，使得提供的商品資訊更加正確。此外，本申請案實施例不限於根據可靠度和支援度來確定商品資訊關聯度和屬性資訊關聯度，還可以根據其他的統計測度與支援度來確定商品資訊關聯度和屬性資訊關聯度，例如根據覆蓋度和支援度確定，或者根據提升度和支援度來確定，下面分別介紹商品資訊A和關聯商品資訊B之間的覆蓋度和提升度的確定方式。
商品資訊A和關聯商品資訊B之間的覆蓋度包含以下兩種確定方式：方式一、rAB /rB ，即商品資訊A和關聯商品資訊B之間的絕對支援度rAB ，除以關聯商品資訊B的絕對支援度rB ；方式二、rAB '/rB '，即商品資訊A和關聯商品資訊B之間的相對支援度rAB '，除以關聯商品資訊B的相對支援度rB '。
商品資訊A和關聯商品資訊B之間的提升度也包含以下兩種計算方式：方式一、rAB /rA /rB ，即商品資訊A和關聯商品資訊B之間的絕對支援度rAB ，除以商品資訊A的絕對支援度rA ，再除以關聯商品資訊B的絕對支援度rB ；方式二、rAB '/rB '/rB '，即商品資訊A和關聯商品資訊B之間的相對支援度rAB '，除以商品資訊A的相對支援度rA '，再除以關聯商品資訊B的相對支援度rB '。
若採用的統計測度由可靠度替換為覆蓋度，則根據商品資訊A和關聯商品資訊B之間的覆蓋度和支援度，確定商品資訊A和關聯商品資訊B之間的商品資訊關聯度，以及根據商品資訊A的屬性資訊和關聯商品資訊B的屬性資訊之間的覆蓋度和支援度，確定商品資訊A的屬性資訊和關聯商品資訊B的屬性資訊之間的屬性資訊關聯度。
若採用的統計測度由可靠度替換為提升度，則根據商品資訊A和關聯商品資訊B之間的提升度和支援度，確定商品資訊A和關聯商品資訊B之間的商品資訊關聯度，以及根據商品資訊A的屬性資訊和關聯商品資訊B的屬性資訊之間的提升度和支援度，確定商品資訊A的屬性資訊和關聯商品資訊B的屬性資訊之間的屬性資訊關聯度。
現有技術中，將相對支援度不小於第一規定閾值的候選頻繁一項集選擇為頻繁一項集，而且將相對支持度不小於第二規定閾值的候選頻繁二項集選擇為頻繁二項集，最後再基於可信度選擇關聯的商品資訊，也就是說，首先按照相對支持度進行多次篩選，然後再按照可信度進行篩選，這就可能將一些可信度較高，但是相對支持度不高的商品資訊過濾掉，導致了一些有較強相關性的商品資訊的丟失。針對該問題，本申請案實施例提出不再根據相對支援度或絕對支持度選擇頻繁一項集和頻繁二項集，即將每個被購買過的商品的商品資訊作為一個商品一項集，將一個商品事務中包含的兩個商品資訊作為一個商品二項集，而是在最後選擇提供的商品資訊時，根據支援度(絕對支援度或相對支持度)與可靠度的乘積來進行選擇，這就避免了一些有較強相關性的商品資訊的丟失的問題，使得提供的商品資訊更加全面。
由上述處理過程可知，本申請案實施例技術方案中，獲得選擇的商品資訊後，確定與獲得的商品資訊關聯的各關聯商品資訊，針對確定出的每個關聯商品資訊，獲得該商品資訊和該關聯商品資訊之間的綜合關聯度，其中，該綜合關聯度是根據該商品資訊和該關聯商品資訊之間的商品資訊關聯度和屬性資訊關聯度確定的，在確定出的各關聯商品資訊中，選擇出滿足預設條件的綜合關聯度對應的關聯商品資訊，將選擇出的關聯商品資訊返回。由此可見，本申請案實施例不再基於商品資訊之間的可信度來選擇提供的商品資訊，而是根據商品資訊和各關聯商品資訊之間的綜合關聯度來選擇提供的商品資訊。其中，綜合關聯度是由商品資訊關聯度和屬性資訊關聯度確定的，綜合關聯度不僅能夠體現商品資訊之間的關聯，也能夠體現商品資訊所屬屬性的屬性資訊之間的關聯，因此能夠有效地提高為用戶提供商品資訊的準確性和全面性，節省用戶購物時間，提高了商品資訊提供的效率。當然，本申請案實施例的任一方法和產品並不一定需要同時達到以上所述的優點。
下面給出更為具體的實施方式。
實施例二
如圖3所示，為本申請案實施例二中資訊提供方法具體實現方法流程圖，其具體處理過程如下：步驟31，將每個用戶在一個季度中所購買的商品的商品資訊劃分為一個商品事務；用戶所購買的商品的商品資訊以及購買時間資訊等都存儲在交易資料庫伺服器中，首先在交易資料庫伺服器中檢索出規定時間段內各用戶所購買的商品的商品資訊以及購買時間，其中該規定時間段是可以進行設置的，例如可以設置為目前為止一年，檢索出的商品資訊以及購買時間可以但不限於基於下述格式存儲在資料表中：<用戶標識，購買時間，商品標識>，該資料表稱為RE表，基於RE表，將每個用戶在一個季度中所購買的商品的商品資訊劃分為一個商品事務，商品事務可以但不限於基於下述格式存儲在資料表中：<用戶標識，季度標識，商品標識>，該資料表稱為TP表，其中商品標識為商品的商品資訊。
步驟32，將被購買過的任一商品的商品資訊劃分為一個商品一項集，針對每個商品一項集，計算包含該商品一項集的商品事務的個數，即該商品一項集的絕對支援度；每個商品一項集的絕對支援度可以但不限於基於下述格式存儲在資料表中：<商品標識，絕對支援度>，該資料表稱為OneIAS表。
步驟33，計算各商品一項集的相對支援度；每個商品一項集的相對支持度為絕對支援度與所有商品事務的個數的比值，每個商品一項集的相對支援度可以但不限於基於下述格式存儲在資料表中：<商品標識，相對支援度>，該資料表稱為OneIS表。
步驟34，將位於一個商品事務的兩個商品的商品資訊劃分為一個商品二項集；每個商品二項集可以但不限於基於下述格式存儲在資料表中：<商品標識A，商品標識B>，該資料表稱為TwoI表，其中，商品標識A為商品A的商品資訊，商品標識B為商品B的商品資訊。
步驟35，計算各商品二項集的絕對支援度；商品二項集的絕對支持度為包含該商品二項集的商品事務的個數，每個商品二項集的絕對支援度可以但不限於基於下述格式存儲在資料表中：<商品標識A，商品標識B，絕對支援度AB>，該資料表稱為TwoIAS表。
步驟36，針對每個商品二項集，計算該商品二項集對應的兩個商品關聯規則中前件和後件的可信度；任意一個商品二項集{A，B}均對應兩個商品關聯規則：A和B的商品關聯規則(A→B，A為前件，B為後件，B為A的關聯商品資訊)以及B和A的商品關聯規則(B→A，B為前件，A為後件，A為B的關聯商品資訊)。每個關聯規則中前件和後件的可信度為對應商品二項集的絕對支援度與前件絕對支持度的比值，例如A→B中A和B的可信度為商品二項集{A，B}的絕對支援度和A的絕對支援度的比值，B→A中B和A的可信度為商品二項集{A，B}的絕對支援度和B的絕對支援度的比值，商品二項集{A，B}對應的兩個可信度可以但不限於基於下述格式存儲在資料表中：<商品標識A，商品標識B，可信度AB，可信度BA>，該資料表稱為TwoIConf表，其中可信度AB為商品標識A和商品標識B的可信度，可信度BA為商品B和商品A的可信度。
步驟37，針對每個商品二項集，計算該商品二項集對應的兩個商品關聯規則中前件和後件的可靠度；每個關聯規則中前件和後件的可靠度為前件和後件的可信度與後件相對支持度的差值，例如A→B中A和B的可靠度為A和B的可信度和B的相對支持度的差值，B→A中B和A的可靠度為B和A的可信度和A的相對支援度的差值，商品二項集{A，B}對應的兩個可靠度可以但不限於基於下述格式存儲在資料表中：<商品標識A，商品標識B，可靠度AB，可靠度BA>，該資料表稱為TwoIRel表，其中可靠度AB為商品標識A和商品標識B的可靠度，可靠度BA為商品標識B和商品標識A的可靠度。
步驟38，生成商品關聯規則參數；通過檢索TwoIRel表和TwoIAS表，得到每個商品關聯規則和對應的絕對支援度和可靠度，商品關聯規則參數可以但不限於基於下述格式存儲在資料表中：<商品標識A，商品標識B，絕對支援度AB，絕對支持度BA，可靠度AB，可靠度BA>，該資料表稱為PAR表。
步驟39，針對商品的至少一個屬性，將每個商品事務中各商品資訊該屬性的屬性資訊劃分為一個屬性事務；屬性事務可以但不限於基於下述格式存儲在資料表中：<用戶標識，季度標識，屬性標識>，該資料表稱為TP1表，其中屬性標識為商品資訊所屬屬性的屬性資訊。
步驟310，將步驟32劃分的每個商品一項集中的各商品資訊該屬性的屬性資訊劃分為一個屬性一項集，計算包含該屬性一項集的屬性事務的個數，即該屬性一項集的絕對支持度；步驟311，計算各屬性一項集的相對支援度；每個屬性一項集的相對支持度為絕對支援度與所有屬性事務的個數的比值。
步驟312，將步驟34劃分的每個商品二項集中的各商品資訊該屬性的屬性資訊劃分為一個屬性二項集；步驟313，計算各屬性二項集的絕對支援度；屬性二項集的絕對支援度為包含該屬性二項集的屬性事務的個數。
步驟314，針對每個屬性二項集，計算該屬性二項集對應的兩個屬性關聯規則中前件和後件的可信度；任意一個屬性二項集{a，b}均對應兩個屬性關聯規則：a和b的屬性關聯規則(a→b，a為前件，b為後件，b為a的關聯屬性資訊)以及b和a的屬性關聯規則(b→a，b為前件，a為後件，a為b的關聯屬性資訊)。每個關聯規則中前件和後件的可信度為對應屬性二項集的絕對支持度與前件絕對支持度的比值，例如a→b中a和b的可信度為屬性二項集{a，b}的絕對支援度和屬性一項集{a}的絕對支援度的比值，b→a中b和a的可信度為屬性二項集{a，b}的絕對支援度和屬性一項集{b}的絕對支援度的比值，其中可信度ab為屬性標識a和屬性標識b的可信度，可信度ab為屬性標識b和屬性標識a的可信度。
步驟315，針對每個屬性二項集，計算該屬性二項集對應的兩個屬性關聯規則中前件和後件的可靠度；每個屬性關聯規則中前件和後件的可靠度為前件和後件的可信度與後件相對支持度的差值，例如a→b中a和b的可靠度為a和b的可信度與b的相對支持度的差值，b→a中b和a的可靠度為b和a的可信度與a的相對支援度的差值，其中可靠度ab為屬性標識b和屬性標識a的可靠度，可靠度ba為屬性標識b和屬性標識a的可靠度。
步驟316，生成商品關聯規則參數；屬性關聯規則參數可以但不限於基於下述格式存儲在資料表中：<屬性標識a，屬性標識b，絕對支援度ab，絕對支持度ba，可靠度ab，可靠度ba>，該資料表稱為CAR表，其中屬性標識a為商品資訊A對應的屬性資訊，屬性標識b為商品資訊B的屬性資訊，絕對支援度ab為屬性標識a和屬性標識b的絕對支援度，絕對支援度ba為屬性標識b和屬性標識a的絕對支援度，可靠度ab為屬性標識a和屬性標識b的可靠度，可靠度ba為屬性標識b和屬性標識a的可靠度。
步驟317，根據商品關聯規則參數和屬性關聯規則參數，生成綜合關聯規則參數；綜合關聯規則參數可以但不限於基於下述格式存儲在資料表中：<商品標識A，商品標識B，屬性標識a，屬性標識b，絕對支援度AB，絕對支持度BA，可靠度AB，可靠度BA，絕對支持度ab，絕對支持度ba，可靠度ab，可靠度ba>，該資料表稱為PArC表。
步驟318，基於PArC表，對任意一個商品二項集{A，B}對應的兩個商品關聯規則A→B和B→A，分別計算前件和後件之間的商品資訊關聯度和屬性資訊關聯度；其中，A→B中A和B的商品資訊關聯度為：絕對支持度AB×可靠度AB；B→A中B和A的商品資訊關聯度為絕對支援度BA×可靠度BA；A→B中A和B的屬性資訊關聯度為：絕對支持度ab×可靠度ab；A→B中A和B的屬性資訊關聯度為：絕對支持度ba×可靠度ba。
步驟319，對任意一個商品二項集{A，B}對應的兩個商品關聯規則A→B和B→A，根據計算出的商品資訊關聯度和屬性資訊關聯度，計算綜合關聯度；步驟320，獲得用戶選擇的商品資訊A；步驟321，確定出所有以A為前件的商品關聯規則的後件；步驟322，在步驟319計算出的綜合關聯度中，針對步驟321確定出的各後件，分別確定A和該後件的綜合關聯度；步驟323，將確定出的各後件按照綜合關聯度由高到低的順序進行排列，將前N個後件作為選擇的商品資訊返回，即提供給用戶。
實施例三
與上述實施例一相對應的，本申請案實施例三提供一種資訊提供裝置，如圖4所示，包括第一獲得單元41、確定單元42、第二獲得單元43、選擇單元44和資訊返回單元45，其中：第一獲得單元41，用於獲得選擇的商品資訊；確定單元42，用於確定與第一獲得單元41獲得的商品資訊關聯的各關聯商品資訊；第二獲得單元43，用於針對確定單元42確定出的每個關聯商品資訊，獲得該商品資訊和該關聯商品資訊之間的綜合關聯度，該綜合關聯度是綜合關聯度確定單元根據該商品資訊和該關聯商品資訊之間的商品資訊關聯度和屬性資訊關聯度確定的；選擇單元44，用於在確定單元42確定出的各關聯商品資訊中，選擇出滿足預設條件的綜合關聯度對應的關聯商品資訊；資訊返回單元45，用於將選擇單元44選擇出的關聯商品資訊返回。
較佳地，該確定單元42將與第一獲得單元41獲得的商品資訊位於同一商品事務的各關聯商品資訊，確定為與第一獲得單元獲得的商品資訊關聯的各關聯商品資訊，其中，將每個用戶在規定時間段內觸發用戶行為的商品的商品資訊劃分為一個商品事務。
更佳地，該用戶行為包括下述行為中的至少一種：確認購買的行為；添加進收藏夾的行為；點擊流覽的行為。
較佳地，綜合關聯度確定單元具體包括第一確定子單元、第二確定子單元和第三確定子單元，其中：第一確定子單元，用於確定該商品資訊和該關聯商品資訊之間的商品資訊關聯度；第二確定子單元，用於確定該商品資訊和該關聯商品資訊之間的屬性資訊關聯度；第三確定子單元，用於根據該第一確定子單元確定出的商品資訊關聯度和該第二確定子單元確定出的屬性資訊關聯度，確定該商品資訊和該關聯商品資訊之間的綜合關聯度。
更佳地，第一確定子單元具體包括第一確定模組、第二確定模組和第三確定模組，其中：第一確定模組，確定該商品資訊和該關聯商品資訊之間的支援度；第二確定模組，用於確定該商品資訊和該關聯商品資訊之間的可靠度；第三確定模組，用於將第一確定模組確定出的支援度和第二確定模組確定出的可靠度的乘積，確定為該商品資訊和該關聯商品資訊之間的商品資訊關聯度。
更佳地，該商品資訊和該關聯商品資訊之間的支援度為該商品資訊和該關聯商品資訊之間的絕對支援度或相對支援度。
更佳地，第二確定模組具體包括第一確定子模組和第二確定子模組，其中：第一確定子模組，用於確定該商品資訊和該關聯商品資訊之間的可信度；第二確定子模組，用於將第一確定子模組確定出的該可信度與該關聯商品資訊的相對支援度的差值，確定為該商品資訊和該關聯商品資訊的可靠度。
較佳地，第二確定子單元具體包括選擇模組、第四確定模組、第五確定模組和第六確定模組，其中：選擇模組，用於在商品資訊和關聯商品資訊的所有屬性中，選擇至少一種屬性；第四確定模組，用於針對選擇模組選擇出的每種屬性，確定該商品資訊該屬性的屬性資訊和該關聯商品資訊該屬性的屬性資訊之間的支援度；第五確定模組，用於針對選擇模組選擇出的每種屬性，確定該商品資訊該屬性的屬性資訊和該關聯商品資訊該屬性的屬性資訊之間的可靠度；第六確定模組，用於將第四確定模組確定出的各支援度和第五確定模組確定出的各可靠度的乘積，確定為該商品資訊的屬性資訊和該關聯商品資訊的屬性資訊之間的屬性資訊關聯度。
更佳地，該商品資訊該屬性的屬性資訊和該關聯商品資訊該屬性的屬性資訊之間的支援度為絕對支援度或相對支持度。
更佳地，該商品資訊該屬性的屬性資訊和該關聯商品資訊該屬性的屬性資訊之間的絕對支援度為：同時包含該商品資訊該屬性的屬性資訊和該關聯商品資訊該屬性的屬性資訊的屬性事務的個數；該商品資訊該屬性的屬性資訊和該關聯商品資訊該屬性的屬性資訊之間的相對支援度為：該商品資訊該屬性的屬性資訊和該關聯商品資訊該屬性的屬性資訊之間的絕對支援度和所有屬性事務的個數的比值，其中，將每個商品事務所包含的各商品資訊該屬性的屬性資訊劃分為一個屬性事務。
更佳地，第五確定模組具體包括第三確定子模組和第四確定子模組，其中：第三確定子模組，用於確定該商品資訊該屬性的屬性資訊和該關聯商品資訊該屬性的屬性資訊之間的可信度；第四確定子模組，用於將第三確定子模組確定出的可信度與該關聯商品資訊該屬性的屬性資訊的相對支援度的差值，確定為該商品資訊該屬性的屬性資訊和該關聯商品資訊該屬性的屬性資訊之間的可靠度。
較佳地，該預設條件為：綜合關聯度不小於規定閾值；或按照綜合關聯度由高到底的順序進行排序後的前規定數目個綜合關聯度。
較佳地，資訊返回單元45具體包括選擇子單元和資訊返回子單元，其中：排序子單元，用於將選擇單元44選擇出的商品關聯資訊按照綜合關聯度由高到底的順序進行排序；資訊返回子單元，用於將排序子單元排序後的關聯商品資訊返回。
實施例四
本申請案實施例四提供一種綜合關聯度確定方法，如圖5所示，其具體處理過程如下：步驟51，確定與商品資訊關聯的各關聯商品資訊；較佳地，確定與商品資訊關聯的各關聯商品資訊，具體包括下述步驟：將每個用戶在規定時間段內觸發用戶行為的商品的商品資訊劃分為一個商品事務；針對每個商品資訊，將與該商品資訊位於同一商品事務的各關聯商品資訊，確定為與該商品資訊關聯的各關聯商品資訊。
更佳地，該用戶行為包括下述行為中的至少一種：確認購買的行為；添加進收藏夾的行為；點擊流覽的行為。
步驟52，針對確定出的每個關聯商品資訊，確定該商品資訊和該關聯商品資訊之間的商品資訊關聯度和屬性資訊關聯度；較佳地，確定該商品資訊和該關聯商品資訊之間的商品資訊關聯度，具體包括下述步驟：確定該商品資訊和該關聯商品資訊之間的支援度；確定該商品資訊和該關聯商品資訊之間的可靠度；將確定出的支援度和可靠度的乘積，確定為該商品資訊和該關聯商品資訊之間的商品資訊關聯度。
更佳地，該商品資訊和該關聯商品資訊之間的支援度為該商品資訊和該關聯商品資訊之間的絕對支援度或相對支援度。
較佳地，確定該商品資訊和該關聯商品資訊之間的可靠度，具體包括下述步驟：確定該商品資訊和該關聯商品資訊的之間可信度；將確定出的該可信度與該關聯商品資訊的相對支援度的差值，確定為該商品資訊和該關聯商品資訊的可靠度。
較佳地，確定該商品資訊和該關聯商品資訊之間的屬性資訊關聯度，具體包括下述步驟：在商品資訊和關聯商品資訊的所有屬性中，選擇至少一種屬性；針對選擇出的每種屬性，分別確定該商品資訊該屬性的屬性資訊和該關聯商品資訊該屬性的屬性資訊之間的支援度和可靠度；將確定出的各支援度和各可靠度的乘積，確定為該商品資訊的屬性資訊和該關聯商品資訊的屬性資訊之間的屬性資訊關聯度。
更佳地，該商品資訊該屬性的屬性資訊和該關聯商品資訊該屬性的屬性資訊之間的支援度為絕對支援度或相對支持度。
更佳地，確定該商品資訊該屬性的屬性資訊和該關聯商品資訊該屬性的屬性資訊之間的支援度，具體包括下述步驟：將每個商品事務所包含的各商品資訊該屬性的屬性資訊劃分為一個屬性事務；將同時包含該商品資訊該屬性的屬性資訊和該關聯商品資訊該屬性的屬性資訊的屬性事務的個數，確定為該商品資訊該屬性的屬性資訊和該關聯商品資訊該屬性的屬性資訊之間的絕對支援度為：以及將該商品資訊該屬性的屬性資訊和該關聯商品資訊該屬性的屬性資訊之間的絕對支援度和所有屬性事務的個數的比值，確定為該商品資訊該屬性的屬性資訊和該關聯商品資訊該屬性的屬性資訊之間的相對支援度。
較佳地，確定該商品資訊該屬性的屬性資訊和該關聯商品資訊該屬性的屬性資訊之間的可靠度，具體包括下述步驟：確定該商品資訊該屬性的屬性資訊和該關聯商品資訊該屬性的屬性資訊之間的可信度；將確定出的可信度與該關聯商品資訊該屬性的屬性資訊的相對支援度的差值，確定為該商品資訊該屬性的屬性資訊和該關聯商品資訊該屬性的屬性資訊之間的可靠度。
步驟53，根據確定出的商品資訊關聯度和屬性資訊關聯度，確定該商品資訊和該關聯商品資訊之間的綜合關聯度。
較佳地，將確定出的商品資訊關聯度和屬性資訊關聯度的乘積，確定為該商品資訊和該關聯商品資訊之間的綜合關聯度。
實施例五
與上述綜合關聯度確定方法對應地，本申請案實施例五提供一種綜合關聯度確定裝置，如圖6所示，包括第一確定單元61、第二確定單元62、第三確定單元63和第四確定單元64，其中：第一確定單元61，用於確定與商品資訊關聯的各關聯商品資訊；第二確定單元62，用於針對第一確定單元61確定出的每個關聯商品資訊，確定該商品資訊和該關聯商品資訊之間的商品資訊關聯度；第三確定單元63，用於針對第一確定單元61確定出的每個關聯商品資訊，確定該商品資訊和該關聯商品資訊之間的屬性資訊關聯度；第四確定單元64，用於根據第二確定單元62確定出的商品資訊關聯度和第三確定單元63確定出的屬性資訊關聯度，確定該商品資訊和該關聯商品資訊之間的綜合關聯度。
較佳地，第一確定單元61具體包括劃分子單元和第一確定子單元，其中：劃分子單元，用於將每個用戶在規定時間段內觸發用戶行為的商品的商品資訊劃分為一個商品事務；第一確定子單元，用於針對每個商品資訊，將與該商品資訊位於同一商品事務的各關聯商品資訊，確定為與該商品資訊關聯的各關聯商品資訊。
更佳地，該用戶行為包括下述行為中的至少一種：確認購買的行為；添加進收藏夾的行為；點擊流覽的行為。
較佳地，第四確定單元64將第二確定單元62確定出的商品資訊關聯度和第三確定單元63確定出的屬性資訊關聯度的乘積，確定為該商品資訊和該關聯商品資訊之間的綜合關聯度。
較佳地，第二確定單元62具體包括第二確定子單元、第三確定子單元和第四確定子單元，其中：第二確定子單元，用於確定該商品資訊和該關聯商品資訊之間的支援度；第三確定子單元，用於確定該商品資訊和該關聯商品資訊之間的可靠度；第四確定子單元，用於將第二確定子單元確定出的支援度和第三確定子單元確定出的可靠度的乘積，確定為該商品資訊和該關聯商品資訊之間的商品資訊關聯度。
更佳地，第二確定子單元確定出的支援度為該商品資訊和該關聯商品資訊之間的絕對支援度或相對支援度。
較佳地，第三確定子單元具體包括第一確定模組和第二確定模組，其中：第一確定模組，用於確定該商品資訊和該關聯商品資訊之間的可信度；第二確定模組，用於將第一確定模組確定出的該可信度與該關聯商品資訊的相對支援度的差值，確定為該商品資訊和該關聯商品資訊之間的可靠度。
較佳地，第三確定單元63具體包括選擇子單元、第五確定子單元、第六確定子單元和第七確定子單元，其中：選擇子單元，用於在商品資訊和關聯商品資訊的所有屬性中，選擇至少一種屬性；第五確定子單元，用於針對選擇子單元選擇出的每種屬性，確定該商品資訊該屬性的屬性資訊和該關聯商品資訊該屬性的屬性資訊之間的支援度；第六確定子單元，用於針對選擇子單元選擇出的每種屬性，確定該商品資訊該屬性的屬性資訊和該關聯商品資訊該屬性的屬性資訊之間的可靠度；第七確定子單元，用於將第五確定子單元確定出的各支援度和第六確定子單元確定出的各可靠度的乘積，確定為該商品資訊的屬性資訊和該關聯商品資訊的屬性資訊之間的屬性資訊關聯度。
更佳地，第五確定子單元確定出的支援度為絕對支持度或相對支持度。
更佳地，第五確定子單元具體包括劃分模組、第三確定模組和第四確定模組，其中：劃分模組，用於將每個商品事務所包含的各商品資訊該屬性的屬性資訊劃分為一個屬性事務；第三確定模組，用於將同時包含該商品資訊該屬性的屬性資訊和該關聯商品資訊該屬性的屬性資訊的屬性事務的個數，確定為該商品資訊該屬性的屬性資訊和該關聯商品資訊該屬性的屬性資訊之間的絕對支援度：第四確定模組，用於將該商品資訊該屬性的屬性資訊和該關聯商品質訊該屬性的屬性資訊之間的絕對支援度和所有屬性事務的個數的比值，確定為該商品資訊該屬性的屬性資訊和該關聯商品資訊該屬性的屬性資訊之間的相對支援度。
較佳地，第六確定子單元具體包括第五確定模組和第六確定模組，其中：第五確定模組，用於確定該商品資訊該屬性的屬性資訊和該關聯商品資訊該屬性的屬性資訊之間的可信度；第六確定模組，用於將第五確定模組確定出的可信度與該關聯商品資訊該屬性的屬性資訊的相對支援度的差值，確定為該商品資訊該屬性的屬性資訊和該關聯商品資訊該屬性的屬性資訊之間的可靠度。
本領域的技術人員應明白，本申請案的實施例可提供為方法、裝置(設備)、或電腦程式產品。因此，本申請案可採用完全硬體實施例、完全軟體實施例、或結合軟體和硬體方面的實施例的形式。而且，本申請案可採用在一個或多個其中包含有電腦可用程式碼的電腦可用存儲介質(包括但不限於磁盤記憶體、CD-ROM、光學記憶體等)上實施的電腦程式產品的形式。
本申請案是參照根據本申請案實施例的方法、裝置(設備)和電腦程式產品的流程圖和/或方框圖來描述的。應理解可由電腦程式指令實現流程圖和/或方框圖中的每一流程和/或方框、以及流程圖和/或方框圖中的流程和/或方框的結合。可提供這些電腦程式指令到通用電腦、專用電腦、嵌入式處理機或其他可編程資料處理設備的處理器以產生一個機器，使得通過電腦或其他可編程資料處理設備的處理器執行的指令產生用於實現在流程圖一個流程或多個流程和/或方框圖一個方框或多個方框中指定的功能的裝置。
這些電腦程式指令也可存儲在能引導電腦或其他可編程資料處理設備以特定方式工作的電腦可讀記憶體中，使得存儲在該電腦可讀記憶體中的指令產生包括指令裝置的製造品，該指令裝置實現在流程圖一個流程或多個流程和/或方框圖一個方框或多個方框中指定的功能。
這些電腦程式指令也可裝載到電腦或其他可編程資料處理設備上，使得在電腦或其他可編程設備上執行一系列操作步驟以產生電腦實現的處理，從而在電腦或其他可編程設備上執行的指令提供用於實現在流程圖一個流程或多個流程和/或方框圖一個方框或多個方框中指定的功能的步驟。
儘管已描述了本申請案的優選實施例，但本領域內的技術人員一旦得知了基本創造性概念，則可對這些實施例作出另外的變更和修改。所以，所附申請專利範圍意欲解釋為包括優選實施例以及落入本申請案範圍的所有變更和修改。顯然，本領域的技術人員可以對本申請案進行各種改動和變型而不脫離本申請案的精神和範圍。這樣，倘若本申請案的這些修改和變型屬於本申請案申請專利範圍及其等同技術的範圍之內，則本申請案也意圖包含這些改動和變型在內。
41．．．第一獲得單元
42．．．確定單元
43．．．第二獲得單元
44．．．選擇單元
45．．．資訊返回單元
61．．．第一確定單元
62．．．第二確定單元
63．．．第三確定單元
64．．．第四確定單元
圖1為現有技術中，資訊提供方法流程示意圖；
圖2為本申請案實施例一中，資訊提供方法流程示意圖；
圖3為本申請案實施例二中，資訊提供方法具體實現流程示意圖；
圖4為本申請案實施例三中，資訊提供裝置結構示意圖；
圖5為本申請案實施例四中，綜合關聯度確定方法流程示意圖；
圖6為本申請案電施例五中，綜合關聯度確定裝置結構示意圖。

Claims (11)

  1. 一種資訊提供方法，其特徵在於，包括：獲得選擇的商品資訊後，確定與獲得的商品資訊關聯的各關聯商品資訊；針對確定出的每個關聯商品資訊，獲得該商品資訊和該關聯商品資訊之間的綜合關聯度，該綜合關聯度是根據該商品資訊和該關聯商品資訊之間的商品資訊關聯度和屬性資訊關聯度而確定的；在確定出的各關聯商品資訊中，選擇出滿足預設條件的綜合關聯度對應的關聯商品資訊；及將選擇出的關聯商品資訊返回；其中，根據該商品資訊和該關聯商品資訊之間的商品資訊關聯度和屬性資訊關聯度確定綜合關聯度，具體包括：確定該商品資訊和該關聯商品資訊之間的商品資訊關聯度和屬性資訊關聯度；及將確定出的商品資訊關聯度和屬性資訊關聯度的乘積，確定為該商品資訊和該關聯商品資訊之間的綜合關聯度；其中，確定該商品資訊和該關聯商品資訊之間的商品資訊關聯度，具體包括：確定該商品資訊和該關聯商品資訊之間的支援度；確定該商品資訊和該關聯商品資訊之間的可靠 度；及將確定出的支援度和可靠度的乘積，確定為該商品資訊和該關聯商品資訊之間的商品資訊關聯度；其中，確定該商品資訊和該關聯商品資訊之間的可靠度，具體包括：確定該商品資訊和該關聯商品資訊之間的可信度；及將確定出的該可信度與該關聯商品資訊的相對支援度的差值，確定為該商品資訊和該關聯商品資訊之間的可靠度。
  2. 如申請專利範圍第1項所述的資訊提供方法，其中，確定與獲得的商品資訊關聯的各關聯商品資訊，具體包括：將與獲得的商品資訊位於同一商品事務的各關聯商品資訊，確定為與獲得的商品資訊關聯的各關聯商品資訊，其中，將每個用戶在規定時間段內觸發用戶行為的商品的商品資訊劃分為一個商品事務。
  3. 如申請專利範圍第1項所述的資訊提供方法，其中，該商品資訊和該關聯商品資訊之間的支援度為該商品資訊和該關聯商品資訊之間的絕對支援度或相對支援度。
  4. 如申請專利範圍第1項所述的資訊提供方法，其中，確定該商品資訊和該關聯商品資訊之間的屬性資訊關聯度，具體包括：在商品資訊和關聯商品資訊的所有屬性中，選擇至少 一種屬性；針對選擇出的每種屬性，分別確定該商品資訊該屬性的屬性資訊和該關聯商品資訊該屬性的屬性資訊之間的支援度和可靠度；及將確定出的各支援度和各可靠度的乘積，確定為該商品資訊的屬性資訊和該關聯商品資訊的屬性資訊之間的屬性資訊關聯度。
  5. 如申請專利範圍第4項所述的資訊提供方法，其中，該商品資訊該屬性的屬性資訊和該關聯商品資訊該屬性的屬性資訊之間的絕對支援度為：同時包含該商品資訊該屬性的屬性資訊和該關聯商品資訊該屬性的屬性資訊的屬性事務的個數；及該商品資訊該屬性的屬性資訊和該關聯商品資訊該屬性的屬性資訊之間的相對支援度為：該商品資訊該屬性的屬性資訊和該關聯商品資訊該屬性的屬性資訊之間的絕對支援度和所有屬性事務的個數的比值，其中，將每個商品事務所包含的各商品資訊該屬性的屬性資訊劃分為一個屬性事務。
  6. 如申請專利範圍第4項所述的資訊提供方法，其中，確定該商品資訊該屬性的屬性資訊和該關聯商品資訊該屬性的屬性資訊之間的可靠度，具體包括：確定該商品資訊該屬性的屬性資訊和該關聯商品資訊該屬性的屬性資訊之間的可信度；及將確定出的可信度與該關聯商品資訊該屬性的屬性資 訊的相對支援度的差值，確定為該商品資訊該屬性的屬性資訊和該關聯商品資訊該屬性的屬性資訊之間的可靠度。
  7. 一種資訊提供裝置，其特徵在於，包括：第一獲得單元，用於獲得選擇的商品資訊；確定單元，用於確定與第一獲得單元獲得的商品資訊關聯的各關聯商品資訊；第二獲得單元，用於針對確定單元確定出的每個關聯商品資訊，獲得該商品資訊和該關聯商品資訊之間的綜合關聯度，該綜合關聯度是綜合關聯度確定單元根據該商品資訊和該關聯商品資訊之間的商品資訊關聯度和屬性資訊關聯度而確定的；選擇單元，用於在確定單元確定出的各關聯商品資訊中，選擇出滿足預設條件的綜合關聯度對應的關聯商品資訊；及資訊返回單元，用於將選擇單元選擇出的關聯商品資訊返回；其中，綜合關聯度確定單元具體包括：第一確定子單元，用於確定該商品資訊和該關聯商品資訊之間的商品資訊關聯度；其中，該商品資訊關聯度為：該商品資訊和該關聯商品資訊之間的支援度與該商品資訊和該關聯商品資訊之間的可靠度的乘積；其中，該商品資訊和該關聯商品資訊之間的可靠度為：該商品資訊和該關聯商品資訊之間的可信度與該關聯商品資訊的相對支援度的差值；第二確定子單元，用於確定該商品資訊和該關聯商品 資訊之間的屬性資訊關聯度；及第三確定子單元，用於將第一確定子單元確定出的商品資訊關聯度和第二確定子單元確定出的屬性資訊關聯度的乘積，確定為該商品資訊和該關聯商品資訊之間的綜合關聯度。
  8. 如申請專利範圍第7項所述的資訊提供裝置，其中，第二確定子單元具體包括：選擇模組，用於在商品資訊和關聯商品資訊的所有屬性中，選擇至少一種屬性；第四確定模組，用於針對選擇模組選擇出的屬性，確定該商品資訊該屬性的屬性資訊和該關聯商品資訊該屬性的屬性資訊之間的支援度；第五確定模組，用於針對選擇模組選擇出的屬性，確定該商品資訊該屬性的屬性資訊和該關聯商品資訊該屬性的屬性資訊之間的可靠度；及第六確定模組，用於將第四確定模組確定出的各支援度和第五確定模組確定出的各可靠度的乘積，確定為該商品資訊的屬性資訊和該關聯商品資訊的屬性資訊之間的屬性資訊關聯度。
  9. 一種綜合關聯度確定方法，其特徵在於，包括：確定與商品資訊關聯的各關聯商品資訊；針對確定出的每個關聯商品資訊，分別執行：確定該商品資訊和該關聯商品資訊之間的商品資訊關聯度和屬性資訊關聯度；及 根據確定出的商品資訊關聯度和屬性資訊關聯度，確定該商品資訊和該關聯商品資訊之間的綜合關聯度；其中，根據確定出的商品資訊關聯度和屬性資訊關聯度確定綜合關聯度，具體包括：確定該商品資訊和該關聯商品資訊之間的商品資訊關聯度和屬性資訊關聯度；及將確定出的商品資訊關聯度和屬性資訊關聯度的乘積，確定為該商品資訊和該關聯商品資訊之間的綜合關聯度；其中，確定該商品資訊和該關聯商品資訊之間的商品資訊關聯度，具體包括：確定該商品資訊和該關聯商品資訊之間的支援度；確定該商品資訊和該關聯商品資訊之間的可靠度；及將確定出的支援度和可靠度的乘積，確定為該商品資訊和該關聯商品資訊之間的商品資訊關聯度；其中，確定該商品資訊和該關聯商品資訊之間的可靠度，具體包括：確定該商品資訊和該關聯商品資訊之間的可信度；及將確定出的該可信度與該關聯商品資訊的相對支援度的差值，確定為該商品資訊和該關聯商品資訊之間的 可靠度。
  10. 如申請專利範圍第9項所述的綜合關聯度確定方法，其中，確定與商品資訊關聯的各關聯商品資訊，具體包括：將每個用戶在規定時間段內觸發用戶行為的商品的商品資訊劃分為一個商品事務；及針對每個商品資訊，將與該商品資訊位於同一商品事務的各關聯商品資訊，確定為與該商品資訊關聯的各關聯商品資訊。
  11. 一種綜合關聯度確定裝置，其特徵在於，包括：第一確定單元，用於確定與商品資訊關聯的各關聯商品資訊；第二確定單元，用於針對第一確定單元確定出的每個關聯商品資訊，確定該商品資訊和該關聯商品資訊之間的商品資訊關聯度；其中，該商品資訊關聯度為：該商品資訊和該關聯商品資訊之間的支援度與該商品資訊和該關聯商品資訊之間的可靠度的乘積；其中，該商品資訊和該關聯商品資訊之間的可靠度為：該商品資訊和該關聯商品資訊之間的可信度與該關聯商品資訊的相對支援度的差值；第三確定單元，用於針對第一確定單元確定出的每個關聯商品資訊，確定該商品資訊和該關聯商品資訊之間的屬性資訊關聯度；及第四確定單元，用於根據第二確定單元確定出的商品資訊關聯度和第三確定單元確定出的屬性資訊關聯度，確 定該商品資訊和該關聯商品資訊之間的綜合關聯度。
TW099140214A 2010-09-15 2010-11-22 Information providing method and apparatus, method and apparatus for determining the degree of comprehensive relevance TWI512653B (zh)

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN2010102855608A CN102402757A (zh) 2010-09-15 2010-09-15 信息提供方法及装置、综合关联度确定方法及装置

Publications (2)

Publication Number Publication Date
TW201211924A TW201211924A (en) 2012-03-16
TWI512653B true TWI512653B (zh) 2015-12-11

Family

ID=45807621

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
TW099140214A TWI512653B (zh) 2010-09-15 2010-11-22 Information providing method and apparatus, method and apparatus for determining the degree of comprehensive relevance

Country Status (6)

Country Link
US (1) US20120066087A1 (zh)
EP (1) EP2617001A4 (zh)
JP (1) JP5766290B2 (zh)
CN (1) CN102402757A (zh)
TW (1) TWI512653B (zh)
WO (1) WO2012036736A1 (zh)

Families Citing this family (22)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US9524522B2 (en) 2012-08-31 2016-12-20 Accenture Global Services Limited Hybrid recommendation system
CN103839172B (zh) * 2012-11-23 2017-12-29 阿里巴巴集团控股有限公司 商品推荐方法及***
CN103700005B (zh) * 2013-12-17 2016-08-31 南京信息工程大学 一种基于自适应多最小支持度的关联规则推荐方法
TWI626609B (zh) * 2014-01-16 2018-06-11 Chunghwa Telecom Co Ltd Production method and system for personal product and expense purchase combination
JP6244274B2 (ja) * 2014-07-01 2017-12-06 株式会社日立製作所 相関ルール分析装置および相関ルール分析方法
JP6604586B2 (ja) * 2014-08-26 2019-11-13 アスクル株式会社 電子商取引装置、電子商取引方法および電子商取引プログラム
CN104598521B (zh) * 2014-12-12 2017-03-15 北京京东尚科信息技术有限公司 处理用户行为数据的方法和装置
JP6728972B2 (ja) * 2016-05-23 2020-07-22 富士ゼロックス株式会社 プログラム、商品推薦システム及び商品推薦方法
CN107632989B (zh) * 2016-07-19 2021-04-13 阿里巴巴集团控股有限公司 一种商品对象选取、模型确定及使用热度确定方法与装置
CN107730336A (zh) * 2016-08-12 2018-02-23 苏宁云商集团股份有限公司 一种在线交易中的商品推送方法及装置
TWI634441B (zh) 2016-11-29 2018-09-01 財團法人工業技術研究院 關聯法則之擴充方法、應用其之裝置及電腦可讀取媒體
JP2018097628A (ja) * 2016-12-14 2018-06-21 ジオマーケティング株式会社 店舗相関図表示装置および店舗相関図表示システム
US11238358B2 (en) * 2017-12-18 2022-02-01 Microsoft Technology Licensing, Llc Predicting site visit based on intervention
CN110097386B (zh) * 2018-01-30 2024-06-18 北京京东尚科信息技术有限公司 用于数据处理的方法及装置
CN109767098A (zh) * 2018-12-28 2019-05-17 广东益萃网络科技有限公司 产品属性的处理方法、装置、计算机设备、及存储介质
CN110232590B (zh) * 2019-05-22 2023-07-11 中国平安财产保险股份有限公司 一种方案的生成方法及设备
KR102340724B1 (ko) * 2019-10-24 2021-12-17 엔에이치엔애드 (주) 사용자 단말기들에 웹 페이지들을 제공하는 네트워크 서버 및 방법
CN111401983A (zh) * 2020-02-21 2020-07-10 北京九州云动科技有限公司 搜索列表个性化平台引导方法和装置
CN113837819A (zh) * 2020-06-08 2021-12-24 阿里巴巴集团控股有限公司 信息处理设备、方法、装置及电子设备
CN111523042B (zh) * 2020-07-03 2020-10-23 南京梦饷网络科技有限公司 用于推荐商品的方法、电子设备和存储介质
CN113946755A (zh) * 2021-10-29 2022-01-18 平安科技（深圳）有限公司 基于关联规则的信息推送方法、装置、设备及存储介质
CN116562961A (zh) * 2023-04-19 2023-08-08 上海聚灵兽科技有限公司 一种电商应用商品推荐方法及装置

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2000030010A1 (en) * 1998-11-16 2000-05-25 Smarterkids.Com Computer-implemented educational product recommendation system
US20020019763A1 (en) * 1998-09-18 2002-02-14 Linden Gregory D. Use of product viewing histories of users to identify related products
TW200951859A (en) * 2008-03-03 2009-12-16 Yahoo Inc Method and apparatus for social network marketing with consumer referral
TW201015475A (en) * 2008-10-02 2010-04-16 Yahoo Inc System and methodology for recommending purchases for a shopping intent
CN101828167A (zh) * 2007-10-04 2010-09-08 讯恩科技公司 推荐产生***、设备和方法

Family Cites Families (12)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2002318966A (ja) * 2001-04-18 2002-10-31 Fujitsu Ltd 商品管理方法、商品推薦方法及びその方法をコンピュータに実行させるプログラム
JP2002366838A (ja) * 2001-06-06 2002-12-20 Toshiba Corp リコメンデーション方法及びサーバ・システム並びにプログラム
US20060195391A1 (en) * 2005-02-28 2006-08-31 Stanelle Evan J Modeling loss in a term structured financial portfolio
US20070073717A1 (en) * 2005-09-14 2007-03-29 Jorey Ramer Mobile comparison shopping
US20080270398A1 (en) * 2007-04-30 2008-10-30 Landau Matthew J Product affinity engine and method
JP4951404B2 (ja) * 2007-05-08 2012-06-13 楽天株式会社 商品レコメンド・システム
JP4929048B2 (ja) * 2007-05-21 2012-05-09 株式会社日立製作所 コンテンツ配信サービスシステム
US20090043640A1 (en) * 2007-08-07 2009-02-12 Neil Sutton Information portal website for widely-distributed complex commodities
US20090271289A1 (en) * 2007-11-20 2009-10-29 Theresa Klinger System and method for propagating endorsements
JP4886749B2 (ja) * 2008-09-22 2012-02-29 ヤフー株式会社 推薦商品選択装置、推薦商品選択プログラムおよび商品検索装置
US8244564B2 (en) * 2009-03-31 2012-08-14 Richrelevance, Inc. Multi-strategy generation of product recommendations
US20120185481A1 (en) * 2009-09-21 2012-07-19 Telefonaktiebolaget Lm Ericsson (Publ) Method and Apparatus for Executing a Recommendation

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20020019763A1 (en) * 1998-09-18 2002-02-14 Linden Gregory D. Use of product viewing histories of users to identify related products
WO2000030010A1 (en) * 1998-11-16 2000-05-25 Smarterkids.Com Computer-implemented educational product recommendation system
CN101828167A (zh) * 2007-10-04 2010-09-08 讯恩科技公司 推荐产生***、设备和方法
TW200951859A (en) * 2008-03-03 2009-12-16 Yahoo Inc Method and apparatus for social network marketing with consumer referral
TW201015475A (en) * 2008-10-02 2010-04-16 Yahoo Inc System and methodology for recommending purchases for a shopping intent

Also Published As

Publication number Publication date
TW201211924A (en) 2012-03-16
US20120066087A1 (en) 2012-03-15
JP5766290B2 (ja) 2015-08-19
JP2013537339A (ja) 2013-09-30
WO2012036736A1 (en) 2012-03-22
EP2617001A1 (en) 2013-07-24
EP2617001A4 (en) 2016-05-04
CN102402757A (zh) 2012-04-04

Similar Documents

Publication Publication Date Title
TWI512653B (zh) Information providing method and apparatus, method and apparatus for determining the degree of comprehensive relevance
JP6356744B2 (ja) ウェブサイト横断情報を表示する方法およびシステム
US10354309B2 (en) Methods and systems for selecting an optimized scoring function for use in ranking item listings presented in search results
JP6134444B2 (ja) 情報を推薦するための方法およびシステム
JP5965911B2 (ja) オンライン取引プラットフォームに基づくデータ処理
KR101852581B1 (ko) 이미지 평가 기법
US9342791B2 (en) Systems and methods for trend aware self-correcting entity relationship extraction
CN110020128B (zh) 一种搜索结果排序方法及装置
US8515980B2 (en) Method and system for ranking search results based on categories
US9519702B2 (en) System and method for mining category aspect information
US20220253874A1 (en) Product evaluation system and method of use
CN108509466A (zh) 一种信息推荐方法和装置
US10140339B2 (en) Methods and systems for simulating a search to generate an optimized scoring function
CN103914492A (zh) 查询词融合方法、商品信息发布方法和搜索方法及***
CN103246980A (zh) 信息输出方法及服务器
WO2017114198A1 (zh) 一种数据处理方法和装置
US9852458B2 (en) Building containers of uncategorized items
US9552425B2 (en) System and method for determining query aspects at appropriate category levels
CN109446402B (zh) 一种搜索方法及装置
US8315917B2 (en) Catalog generation based on divergent listings
KR20150144916A (ko) 소비자 프로파일링을 통한 맞춤형 쇼핑정보 제공 시스템 및 방법
CN104331823B (zh) 确定发布信息中关键词保留价格的方法及装置
JP6664580B2 (ja) 算出装置、算出方法および算出プログラム
CN112579896A (zh) 一种信息推荐方法、装置、电子设备及存储介质
TW201220234A (en) Data processing based on online transaction platform