本技术涉及计算机，特别是涉及一种产品推荐方法、装置、电子设备及存储介质。
背景技术：
1、近年来，随着大数据的兴起，消费者行为分析的研究方兴未艾，数据库与数据挖掘、信息系统与信息管理、图像处理与计算机视觉、社会网络分析、电子商务等很多领域的学者加入消费者行为研究的队伍。同时，这一研究领域也受到了电子商务、社交网络等数字经济形态下的企业的高度关注，消费者行为分析被视为数字经济形态下企业了解其消费者并开展营销活动的有效手段之一。
2、消费者行为分析应用的一种常用场景为产品推荐，通过对用户(也即消费者)行为进行分析，从而确定用户感兴趣的产品，进而向用户进行产品推荐。现有技术中，在解决产品推荐问题时，为了构建用户与产品之间的关联，通常是借助大规模的知识图谱等数据进行复杂的分析，得到用户与产品之间的关联信息。但是，该种方式处理过程较为复杂，成本较高。
技术实现思路
1、鉴于上述问题，本技术实施例提出了一种产品推荐方法、装置、电子设备及存储介质，用以简化产品推荐的处理过程。
2、根据本技术的实施例的一个方面，提供了一种产品推荐方法，所述方法包括：
3、基于用户日志数据，获取产品需求对应的候选产品和候选用户；
4、获取所述产品需求与所述候选产品之间的相关度；
5、获取所述候选产品与所述候选用户之间的相关度；
6、基于所述产品需求与所述候选产品之间的相关度，以及所述候选产品与所述候选用户之间的相关度，获取所述候选用户与所述候选产品之间的潜在消费概率；
7、基于所述候选用户与所述候选产品之间的潜在消费概率进行产品推荐。
8、可选地，基于用户日志数据，获取产品需求对应的候选产品，包括：获取所述用户日志数据中每个产品的预设维度指标，基于所述预设维度指标对所述产品进行聚类；获取每个类对应的产品需求；针对每个产品需求，从所述产品需求对应的类包含的产品中，选取所述产品需求对应的候选产品。
9、可选地，所述预设维度指标包括价格、品牌和评价；所述从所述产品需求对应的类包含的产品中，选取所述产品需求对应的候选产品，包括：从所述产品需求对应的类包含的产品中，选取所述价格和所述品牌符合所述产品需求的目标产品；从所述目标产品中，选取所述评价满足第一预设条件的产品，作为所述产品需求对应的候选产品。
10、可选地，基于用户日志数据，获取产品需求对应的候选用户，包括：获取所述用户日志数据中每个用户对应的产品需求；针对每个产品需求，从所述产品需求对应的用户中，选取所述产品需求对应的候选用户。
11、可选地，所述从所述产品需求对应的用户中，选取所述产品需求对应的候选用户，包括：获取所述产品需求对应的用户对所述产品需求的消费意图程度；从所述产品需求对应的用户中，选取消费意图程度满足第二预设条件的用户，作为所述产品需求对应的候选用户。
12、可选地，所述获取所述产品需求与所述候选产品之间的相关度，包括：获取所述产品需求的特征，以及在设定排序方式下所述候选产品的特征；利用所述设定排序方式对应的第一排序模型，基于所述产品需求的特征和所述候选产品的特征，获取所述产品需求与所述候选产品之间的相关度。
13、可选地，所述获取所述候选产品与所述候选用户之间的相关度，包括：获取所述候选产品的产品受众画像以及所述候选用户的用户画像，所述产品受众画像和所述用户画像的维度相同；利用预设的第二排序模型，基于所述候选产品的产品受众画像以及所述候选用户的用户画像，获取所述候选产品与所述候选用户之间的相关度。
14、可选地，在获取所述候选产品与所述候选用户之间的相关度之后，还包括：获取所述候选产品与所述候选用户之间的相关度对应的相关度矩阵；基于所述相关度矩阵，利用矩阵分解方式对所述候选产品与所述候选用户之间的相关度进行修正。
15、可选地，所述基于所述产品需求与所述候选产品之间的相关度，以及所述候选产品与所述候选用户之间的相关度，获取所述候选用户与所述候选产品之间的潜在消费概率，包括：针对每对候选产品与候选用户，对所述候选产品与所述产品需求之间的相关度，以及所述候选产品与所述候选用户之间的相关度进行综合计算，得到所述候选用户与所述候选产品之间的潜在消费概率。
16、可选地，所述基于所述候选用户与所述候选产品之间的潜在消费概率进行产品推荐，包括：基于所述候选用户与所述候选产品之间的潜在消费概率，按照所述潜在消费概率降序的顺序生成推荐排序列表；根据所述推荐排序列表向所述候选用户进行产品推荐。
17、根据本技术的实施例的另一方面，提供了一种产品推荐装置，所述装置包括：
18、第一获取模块，用于基于用户日志数据，获取产品需求对应的候选产品和候选用户；
19、第二获取模块，用于获取所述产品需求与所述候选产品之间的相关度；
20、第三获取模块，用于获取所述候选产品与所述候选用户之间的相关度；
21、第四获取模块，用于基于所述产品需求与所述候选产品之间的相关度，以及所述候选产品与所述候选用户之间的相关度，获取所述候选用户与所述候选产品之间的潜在消费概率；
22、推荐模块，用于基于所述候选用户与所述候选产品之间的潜在消费概率进行产品推荐。
23、可选地，所述第一获取模块包括：聚类单元，用于获取所述用户日志数据中每个产品的预设维度指标，基于所述预设维度指标对所述产品进行聚类；第一选取单元，用于获取每个类对应的产品需求；针对每个产品需求，从所述产品需求对应的类包含的产品中，选取所述产品需求对应的候选产品。
24、可选地，所述预设维度指标包括价格、品牌和评价；所述第一选取单元，具体用于从所述产品需求对应的类包含的产品中，选取所述价格和所述品牌符合所述产品需求的目标产品；从所述目标产品中，选取所述评价满足第一预设条件的产品，作为所述产品需求对应的候选产品。
25、可选地，所述第一获取模块包括：需求获取单元，用于获取所述用户日志数据中每个用户对应的产品需求；第二选取单元，用于针对每个产品需求，从所述产品需求对应的用户中，选取所述产品需求对应的候选用户。
26、可选地，所述第二选取单元，具体用于获取所述产品需求对应的用户对所述产品需求的消费意图程度；从所述产品需求对应的用户中，选取消费意图程度满足第二预设条件的用户，作为所述产品需求对应的候选用户。
27、可选地，所述第二获取模块包括：特征获取单元，用于获取所述产品需求的特征，以及在设定排序方式下所述候选产品的特征；第一相关度获取单元，用于利用所述设定排序方式对应的第一排序模型，基于所述产品需求的特征和所述候选产品的特征，获取所述产品需求与所述候选产品之间的相关度。
28、可选地，所述第三获取模块包括：画像获取单元，用于获取所述候选产品的产品受众画像以及所述候选用户的用户画像，所述产品受众画像和所述用户画像的维度相同；第二相关度获取单元，用于利用预设的第二排序模型，基于所述候选产品的产品受众画像以及所述候选用户的用户画像，获取所述候选产品与所述候选用户之间的相关度。
29、可选地，所述装置还包括：修正模块，用于获取所述候选产品与所述候选用户之间的相关度对应的相关度矩阵；基于所述相关度矩阵，利用矩阵分解方式对所述候选产品与所述候选用户之间的相关度进行修正。
30、可选地，所述第四获取模块包括：计算单元，用于针对每对候选产品与候选用户，对所述候选产品与所述产品需求之间的相关度，以及所述候选产品与所述候选用户之间的相关度进行综合计算，得到所述候选用户与所述候选产品之间的潜在消费概率。
31、可选地，所述推荐模块包括：生成单元，用于基于所述候选用户与所述候选产品之间的潜在消费概率，按照所述潜在消费概率降序的顺序生成推荐排序列表；推荐单元，用于根据所述推荐排序列表向所述候选用户进行产品推荐。
32、根据本技术的实施例的另一方面，提供了一种电子设备，包括：一个或多个处理器；和其上存储有指令的一个或多个计算机可读存储介质；当所述指令由所述一个或多个处理器执行时，使得所述处理器执行如上任一项所述的产品推荐方法。
33、根据本技术的实施例的另一方面，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，当所述计算机程序被处理器执行时，使得所述处理器执行如上任一项所述的产品推荐方法。
34、本技术实施例中，通过对用户日志数据进行分析，能够获取产品需求对应的候选产品和候选用户，并进一步获取所述产品需求与所述候选产品之间的相关度，以及所述候选产品与所述候选用户之间的相关度，进而能够基于所述产品需求与所述候选产品之间的相关度，以及所述候选产品与所述候选用户之间的相关度，获取所述候选用户与所述候选产品之间的潜在消费概率，因此在产品推荐时能够基于所述候选用户与所述候选产品之间的潜在消费概率进行产品推荐。本技术实施例中，无需借助大规模的知识图谱等数据进行复杂的分析，通过分析产品需求与候选产品之间的相关度，以及候选产品与候选用户之间的相关度，进而分析得到候选产品与候选用户之间的潜在消费概率，因此处理过程更加简便，处理效率更高；并且基于产品需求与候选产品以及候选产品与候选用户两个方面的相关度进行分析，相比于仅基于候选产品与候选用户一方面的相关度进行分析而言，分析过程更加全面，因此分析结果的准确度更高。
1.一种产品推荐方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于用户日志数据，获取产品需求对应的候选产品，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述预设维度指标包括价格、品牌和评价；所述从所述产品需求对应的类包含的产品中，选取所述产品需求对应的候选产品，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于用户日志数据，获取产品需求对应的候选用户，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述从所述产品需求对应的用户中，选取所述产品需求对应的候选用户，包括：
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取所述产品需求与所述候选产品之间的相关度，包括：
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取所述候选产品与所述候选用户之间的相关度，包括：
8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在获取所述候选产品与所述候选用户之间的相关度之后，还包括：
9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述产品需求与所述候选产品之间的相关度，以及所述候选产品与所述候选用户之间的相关度，获取所述候选用户与所述候选产品之间的潜在消费概率，包括：
10.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述候选用户与所述候选产品之间的潜在消费概率进行产品推荐，包括：
11.一种产品推荐装置，其特征在于，所述装置包括：
12.一种电子设备，其特征在于，包括：
13.一种计算机可读存储介质，其特征在于，其上存储有计算机程序，当所述计算机程序被处理器执行时，使得所述处理器执行如权利要求1至10任一项所述的产品推荐方法。
