[发明专利]一种向用户推荐商品信息的方法

说明书

技术领域

本发明涉及互联网领域，尤其是一种向用户推荐商品信息的方法。

背景技术

电子商务是在全球各地广泛的商业贸易活动中，在因特网开放的网络环境下，基于浏览器/服务器应用方式，买卖双方不谋面地进行各种商贸活动，实现消费者的网上购物的一种商业运营模式。由于通过网络贩卖商品，不受地理位置的限制，并且能够较好地控制运营成本，如无需实体店面、人员需求也较少等，因此以较低的售价吸引着越来越多的用户。

随着电子商务的发展和成熟，网络购物平台也不断的推出各种人性化服务，例如：为了使用户能够更快捷的找到想要的商品，网络购物平台会收集和分析用户的网络行为，进而为用户推荐相关商品链接，使用户通过窗口链接，直观的获取商品信息。

目前有几种推荐商品信息的技术：

基于内容相似性的推荐技术，是根据用户以往的偏好或用户设置的喜好来推荐相似的产品。

基于用户协作的推荐技术，是先将相似用户归类，然后根据与其最相似用户以往的偏好来推荐相似的产品。

可见，现有技术不是根据用户当前或近期的网络行为来判断用户的喜好，这样推荐的商品难免会有偏差，不但会干扰用户选购商品，甚至会被用户误认为是垃圾广告，进而给用户带来不好的体验，也会给运营商和商家带来损失。

发明内容

本发明提供了一种向用户推荐商品信息的方法，用以解决现有技术不是根据用户当前或近期的网络行为来判断用户的喜好，推荐的商品会有所偏差的问题。

本发明的一种向用户推荐商品信息的方法，包括下列步骤：S1、获取单位时间段内用户浏览每一商品网页的网页信息以及用户浏览每一商品网页所用的时长；S2、根据所述的每一商品网页的网页信息得到每一商品网页的关键词，并建立每一关键词与所述用户浏览每一商品网页所用时长的对应关系；S3、将所述关键词聚合，并累加得到聚合关键词对应的时长信息，以及根据所述聚合关键词对应的时长信息对聚合关键词进行排序；S4、获取排序最前的聚合关键词，并搜索销售含有所述聚合关键词的商品的商家；S5、将所述商家及商品推荐给用户。

其中，S1中所述的单位时间段为预设的统计周期。

其中，S1中所述的每一商品网页的网页信息，至少包括下列之一：商品名称、商品描述、商品图片。

其中，S1中所述的获取用户浏览每一商品网页所用的时长是通过嵌入式网页代码获取用户打开商品网页和关闭商品网页的时间，再将二者相减。

其中，S3中所述的将关键词聚合具体是根据商品类别和关键词中相同的字符聚合。

其中，S4中还包括对搜索到的商家进行排序，具体的，至少取下列之二并加权排序：商家的信誉度、销售所述商品的数量、商家包退换、剩余所述商品的数量、所述商品的好评率。

其中，S5中所述的将商家及商品推荐给用户具体是在用户再次浏览商品网页时，在窗口中呈现商家及商品的链接。

本发明的向用户推荐商品信息的方法以用户浏览每一商品网页所用的时长为依据，在可设定的周期内统计用户的网络行为，并据此向用户推荐商品信息。因此，可以有效的将用户当前或近期的喜好与推荐的商品相匹配，给用户带来更优的网络购物体验。

附图说明

图1是本发明实施例的方法步骤流程图。

具体实施方式

为了避免现有推荐商品技术的缺陷，可以给用户带来更优的网络购物体验，本发明提供了一种向用户推荐商品信息的方法，参见图1所示，本方法的实施例包括下列步骤：

S101、获取单位时间段内用户浏览每一商品网页的网页信息以及用户浏览每一商品网页所用的时长。

S102、根据所述的每一商品网页的网页信息得到每一商品网页的关键词，并建立每一关键词与所述用户浏览每一商品网页所用时长的对应关系。

S103、将所述关键词聚合，并累加得到聚合关键词对应的时长信息，以及根据所述聚合关键词对应的时长信息对聚合关键词进行排序。

S104、获取排序最前的聚合关键词，并搜索销售含有所述聚合关键词的商品的商家。

S105、将所述商家及商品推荐给用户。

更为具体的，以下通过一个实际场景进一步详述。