[发明专利]一种基于用户问答方式的智能推荐商品方法及系统

说明书

技术领域

本发明涉及一种计算机技术领域，具体而言，尤其涉及一种基于用户问答方式的智能推荐商品方法及系统。

背景技术

随着互联网的发展，人们越来越习惯通过购物网站购买商品，但是传统的网站大多基于品牌或种类进行划分，大量的商品同时展示给用户，造成体验差，用户只能被动筛选。加上专业性太强，趣味性不够。直接影响到了用户体验。

比如用户只是想要购买一款游戏性能优秀的手机。当打开某电商网站的手机购买首页。商品筛选区域包含有对品牌、价格、网络和屏幕尺寸等方面。并不能真正的满足用户的内心需求。

发明内容

本发明的目的在于针对现有的不足。提供一种基于用户问答方式的智能推荐商品方法及系统，首先从题库中抽取问题让用户回答，通过记录用户所选的答案，分析用户心理，排除不满足的商品，每进行一次答题后台服务器就进行匹配，直至筛选出满足用户心理预期的商品，帮助用户快速准确的选择称心如意的商品。

通过本发明。可以让用户在一种轻松、愉快的氛围中挑选出自己所喜爱的商品。大大节省了挑选商品的时间，提高了用户体验。

图 1 为本基于用户问答方式的智能推荐商品方法及系统的示意图。

为了能够更清楚地理解本发明的上述目的、特征和优点，下面结合附图和具体实施方式对本发明进行进一步的详细描述。

  在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本发明，但是，本发明还可以采用其他不同于在此描述的其他方式来实施，因此，本发明的保护范围并不受下面公开的具体实施例的限制。

  如图 1 所示，根据本发明的实施的一种基于用户问答方式的智能推荐商品方法，包括以下步骤 ：

建立问题及答案联系模块 10，用于将收集到了问题及对应的答案记录到数据库中。

记录并分析答案模块 20，用于对答案进行数据结构化和数据处理，获得处理结果。

筛选、匹配模块 30，用于对收集到的用户行为及心理特征进行分析和挖掘。并与后台数据库进行标签匹配。

  推荐显示模块 40，将匹配到的商品信息内容显示给用户；

 在该技术方案中，回答问题的流程从根问题出发，根问题是随机出现的，并且可以有多个。

  每次回答过的问题都被会标记，防止让用户回答相同的问题。

  直到发现直达问题或匹配程度到达一定程度或回答一定数量的问题，才会结束提问。

  每一个问题都会得到关联，一个问题可能会关联多个问题。

  一个答案可能会关联多个问题。

  可能会有多个问题或答案关联到一个问题。

  在录入数据库时，每个商品会关联一个或多个标签。

 在该技术方案中，每个商品的标签是动态的，并不是一成不变的。随着时间的迁移，标签的数量和内容会发生变化。需要人工和机器共同处理，经常更新同步商品标签及信息数据。满足用户最新的需求。

  问题的答案也会与标签进行关联，这样通过用户的回答，就可以匹配到商品，匹配到的标签数量越多。

  本发明提供的智能推荐商品系统，能够使用户更加快速，直观。

  在该技术方案中，每个商品的标签是动态的，并不是一成不变的。随着时间的迁移，标签的数量和内容会发生变化。需要人工和机器共同处理，经常更新同步商品标签及信息数据。满足用户最新的需求。

  关于模块30。是基于大量用户行为的数据分析和挖掘，数据源分为三种 ：一为大量用户的基础行为数据 ；二为本用户积累的行为数据、个人偏好、标签和兴趣订阅等。数据样本越大、用户个性数据越多，基于数据模型推理出来的推荐结果越准确、用户接受度和评价越高。三为通过多种第三方途径获取。

  基于用户行为数据分析和挖掘，可以找出很多有价值的信息，结合本用户本次提问的内容，适时推荐一些关联度高、精准的内容。

  需要特别说明的是，由于时间的推移，不断的会有新的商品问世(比如手机、汽车)，这就需要进行人工为商品设置标签、编辑问题进行更新工作。

  本系统可专门作用于针对性强的行业领域。需要导入相应的商品和关联的问题及答案。