[发明专利]一种O2O用户对POI下门店的偏好计算方法

权利要求书

1.一种O2O用户对POI下门店的偏好计算方法，其特征在于，包括以下步骤；

S1、获取平台上所有门店的信息；

S2、根据门店的信息，检索并获取用户进入门店的个人信息和用户与门店的交互信息；

S3、将用户与门店的交互信息输入系统的评分模块进行计算分析，并得出用户对门店的综合评分；

S4、根据门店的综合评分，对门店进行列表排序；

S5、根据用户个人信息与门店交互信息，生成用户与门店间的亲密指数；

S6、根据亲密指数，及时推荐商品和推送商品通知信息。

2.根据权利要求1所述的一种O2O用户对POI下门店的偏好计算方法，其特征在于，在S2中，用户的个人信息包括用户的昵称、性别和年龄；门店交互信息包括获取用户和门店交互的历史数据，等，按照权重进行综合评估，得出当前用户对该门店的综合评分。

3.根据权利要求2所述的一种O2O用户对POI下门店的偏好计算方法，其特征在于，用户和门店交互的历史数据包括用户对门店的加车次数、用户对门店的下单次数、用户对门店的好评率、用户对门店的差评率、用户对门店的补贴率、用户对门店的下单频率和用户对门店的客单价。

4.根据权利要求1所述的一种O2O用户对POI下门店的偏好计算方法，其特征在于，在S3中，评分模块时按照用户和门店交互的历史数据进行权重比例进行分析评估的。

5.根据权利要求1所述的一种O2O用户对POI下门店的偏好计算方法，其特征在于，在S4中，根据门店综合评分的分值，进行实现奖励惩罚制度，综合评分高的门店，平台优先推送门店信息，综合评分底的门店，平台处于下架处罚。

6.根据权利要求1所述的一种O2O用户对POI下门店的偏好计算方法，其特征在于，亲密指数是根据用户浏览门店的次数、用户对门店物品的加入购物车的种类和次数、用户对门店物品的购买次数和用户对门店的评分之间按照权重比例而生成的。