一种购物推荐的方法、系统、装置及存储介质与流程

本申请涉及人工智能及智能推荐，尤其涉及一种购物推荐的方法、系统、装置及存储介质。

背景技术：

1、消费者(用户)在面临大量的信息或者物品时可能无法真正从中获得自己期望或有用的商品。与此同时，生产者的困扰在于如何让自己的商品呈现给更多用户，如何在海量的商品中脱颖而出。目前的购物推荐系统采用的算法是通过用户提交购买需求、结合用户位置、物品类型等来推荐商品,但是这种方法推荐的商品与客户的关联程度较低，无法做到精准定位客户的购买需求，进行智能推荐。

2、即现有技术中，目前的购物推荐系统推荐的商品与客户的关联程度较低，法做到精准定位客户的购买需求，进行智能推荐。

技术实现思路

1、为至少在一定程度上克服相关技术中目前的购物推荐系统推荐的商品与客户的关联程度较低，法做到精准定位客户的购买需求，进行智能推荐的问题，本申请提供一种购物推荐的方法、系统、装置及存储介质。

2、本申请的方案如下：

3、第一方面，本申请提供一种购物推荐的方法，所述方法包括：

4、获取用户相关数据信息；

5、利用所述用户相关数据信息，得到行为特征向量信息；

6、利用行为特征向量信息，构建引擎推荐模型；

7、利用所述引擎推荐模型，生成推荐信息，将所述推荐信息发送给相关用户。

8、进一步地，所述用户相关数据信息，包括：

9、用户基本属性信息和用户行为数据信息。

10、进一步地，所述利用所述用户相关数据信息，得到行为特征向量信息，包括:

11、利用所述相关数据信息，通过行为事件分析法提取用户行为数据信息的行为，得到行为特征向量信息。

12、进一步地，所述利用行为特征向量信息，构建引擎推荐模型，包括：

13、利用行为特征向量信息，通过协同过滤算法搜索用户感兴趣的内容信息，获取第一感兴趣区域合集；

14、利用行为特征向量信息，通过基于内容的推荐算法搜索用户感兴趣的内容信息，获取第二感兴趣区域合集；

15、利用所述第一感兴趣区域合集及第二感兴趣区域合集，基于后台设定规则进行组合处理，得到用户的感兴趣区域信息。

16、第二方面，本申请提供一种购物推荐的系统，所述系统包括：

17、获取模块，用于获取用户相关数据信息；

18、特征提取模块，用于利用所述用户相关数据信息，得到行为特征向量信息；

19、模型构建模块，用于利用行为特征向量信息，构建引擎推荐模型；

20、推荐模块，用于利用所述引擎推荐模型，生成推荐信息，将所述推荐信息发送给相关用户。

21、第三方面，本申请提供一种购物推荐的装置，所述装置包括：

22、存储器，其上存储有可执行程序；

23、处理器，用于执行所述存储器中的所述可执行程序，以实现上述中任一项所述方法的步骤。

24、第四方面，本申请提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机指令，所述计算机指令用于使计算机执行上述中任一项所述方法的步骤。

25、本申请提供的技术方案可以包括以下有益效果：

26、本申请通过获取用户相关数据信息；利用所述用户相关数据信息，得到行为特征向量信息；利用行为特征向量信息，构建引擎推荐模型；利用所述引擎推荐模型，生成推荐信息，将所述推荐信息发送给相关用户。通过利用所述引擎推荐模型，生成推荐信息，将所述推荐信息发送给相关用户，帮助实现精准定位客户的购买需求，进行智能推荐。

27、应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本申请。

技术特征：

1.一种购物推荐的方法，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，所述用户相关数据信息，包括：

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用所述用户相关数据信息，得到行为特征向量信息，包括:

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用行为特征向量信息，构建引擎推荐模型，包括：

5.一种购物推荐的系统，其特征在于，所述系统包括：

6.一种购物推荐的装置，其特征在于，所述装置包括：

7.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机指令，所述计算机指令用于使计算机执行权利要求1-4任一项所述方法的步骤。

技术总结
本申请涉及人工智能及智能推荐技术领域，尤其涉及一种购物推荐的方法、系统、装置及存储介质，包括：获取用户相关数据信息；利用所述用户相关数据信息，得到行为特征向量信息；利用行为特征向量信息，构建引擎推荐模型；利用所述引擎推荐模型，生成推荐信息，将所述推荐信息发送给相关用户。通过利用所述引擎推荐模型，生成推荐信息，将所述推荐信息发送给相关用户，帮助实现精准定位客户的购买需求，进行智能推荐。

技术研发人员：林毕成
受保护的技术使用者：上海中通吉网络技术有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/1/13