[发明专利]商品推荐方法、推荐系统及计算机装置

说明书

本发明提供了一种商品推荐方法、商品推荐系统、一种计算机装置及一种计算机可读存储介质，其中，所述商品推荐方法包括：获取用户的历史消费信息；根据历史消费信息，确定用户的购物偏好信息；获取用户的当前位置信息；根据当前位置信息，获取当前位置信息对应的当前商品信息；根据购物偏好信息和当前商品信息，推荐目标商品信息。本发明提供的商品推荐方法，通过用户的购物偏好信息和用户的当前位置信息，向用户进行商品推荐，扩大了对用户精准推送商品的范围，解决单一通过用户线上商城购买信息做精准推送的问题。

技术领域

本发明涉及互联网技术领域，具体而言，涉及一种商品推荐方法、一种商品推荐系统、一种计算机装置及一种计算机可读存储介质。

背景技术

目前，在相关技术中一般都是根据用户在网上商城消费习惯，在下次用户再进入商城时给用户推荐。而线下实体店多是有促销活动时向注册用户发送活动信息。以上网上商城存在的问题是单一根据用户的网上消费记录进行推荐，而没有用户在实体店的消费信息，因为向用户推送商品的范围较小，不够准确；而线下实体店的推送方式是促销信息，并没有根据每个用户的购物喜好进行推送，导致用户的购物体验不佳。

发明内容

本发明旨在至少解决现有技术或相关技术中存在的技术问题之一。

为此，本发明的第一方面提出一种商品推荐方法。

本发明的第二方面提出一种商品推荐系统。

本发明的第三方面提出一种计算机装置。

本发明的第四方面提出一种计算机可读存储介质。

有鉴于此，本发明的第一方面提供了一种商品推荐方法，包括：获取用户的历史消费信息；根据历史消费信息，确定用户的购物偏好信息；获取用户的当前位置信息；根据当前位置信息，获取当前位置信息对应的当前商品信息；根据购物偏好信息和当前商品信息，推荐目标商品信息。

本发明提供的商品推荐方法，通过用户的历史购物的消费信息，进行整合分析以得出用户的购物偏好信息，即用户的购物习惯，用户感兴趣的商品等信息，以实现用户的购物方向的预判，其中，历史消费信息是通过整合网上商城的历史购物记录或者实体商店的消费购物记录，进而得到的用户线上、线下的全部历史消费信息，以准确地获得用户的购物偏好信息，以实现给用户推荐商品的精准推送，扩大向用户进行推送商品的范围；进一步地，获取用户当前所处的位置信息，该位置信息可以为网上商城的网址信息或者是用户当前的网页信息，亦可以是用户当前所处的地理位置信息，根据用户当前位置信息，当用户当前位置信息为网上商城时，则将当前网络商城的商品信息与用户购物偏好信息进行匹配，推荐给用户其可能会购买的目标商品信息，使得用户可以快速地找到预购买商品的并进行购买，节约用户的采购时间，提升用户的购物体验；当用户的当前位置信息为地理位置坐标信息时，则获取当前地理位置信息附近的实体商店中的商品信息，并根据用户购物偏好信息，向用户推送目标商品信息。通过采用本发明提供的商品推荐方法，一方面，提升了用户的购物体验，增加用户的购物乐趣；一方面，可以增加线上网络商城和线下实体商店的客流量和营业额。

另外，本发明提供的上述技术方案中的商品推荐方法还可以具有如下附加技术特征：

在上述技术方案中，优选地，根据历史消费信息，确定用户的购物偏好信息的步骤，具体包括：分析历史消费信息中对应商品的购买频率，根据购买频率确定购物偏好信息。

在该技术方案中，通过对历史消费信息进行整理分析，计算历史消费信息中涉及的不同商品的购买频率，进而可以了解到用户的购物喜好，以及购物习惯，进而可以更准确地向用户推荐目标商品信息，促成商品交易，提升商城营业利润，同时，提升用户的购物体验。

在上述任一技术方案中，优选地，还包括：将购物偏好信息中对应商品按照购买频率由高至低进行排序；根据商品属性，将购物偏好信息中对应商品进行标签分类；根据排序、标签及当前商品信息，进行目标商品信息的推荐。