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申请/专利权人：广州商研网络科技有限公司
摘要：本申请实施例提供一种商品推荐模型训练及应用方法、电子设备，所述方法包括：根据商品库中所有商品对应的用户商品交互数据构成的数据序列，确定数据序列中每相邻两个商品的商品类别对；基于商品类别对确定任一商品的关联商品，其中，所述关联商品包括所述任一商品的互补商品；基于所述任一商品与对应的关联商品的商品信息构建样本数据集；使用样本数据集训练预设模型直至所述预设模型满足预设条件，得到商品推荐模型；利用商品推荐模型确定目标商品的互补商品作为推荐商品，目标商品包括购物车和\或商品结算页面中的商品。本申请能够实现对用户具有购买意愿的当前商品的互补商品的快速精准推荐。
主权项：1.一种商品推荐模型训练方法，其特征在于，所述方法包括：根据预设商品库中所有商品对应的用户商品交互数据构成的数据序列，确定所述数据序列中每相邻两个商品的商品类别对；基于所述商品类别对确定所述预设商品库中任一商品的关联商品，其中，所述关联商品包括所述任一商品的相关商品，所述相关商品包括所述任一商品的互补商品；基于所述任一商品与对应的所述关联商品的商品信息，构建样本数据集；使用所述样本数据集训练预设模型，直至所述预设模型满足预设条件，得到商品推荐模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 广州商研网络科技有限公司 商品推荐模型训练及应用方法、电子设备
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