[发明专利]大宗商品供应信息推荐方法、装置和计算机设备

权利要求书

1.一种大宗商品供应信息推荐方法，所述方法包括：

获取大宗商品供应信息推荐请求，所述大宗商品供应信息推荐请求携带目标大宗商品标识信息和用户标识信息；

根据所述目标大宗商品标识信息和所述用户标识信息，于预设交易平台数据库中分别获取大宗商品供应信息集以及用户历史交易记录，所述大宗商品供应信息集包括大宗商品供应数量和大宗商品单价；

对所述用户历史交易记录进行分析，得到大宗商品需求量预测值以及用户交易偏好，所述用户交易偏好包括数量优先的交易偏好以及单价优先的交易偏好；

当所述用户交易偏好为数量优先的交易偏好时，则筛选出所述大宗商品供应数量与所述大宗商品需求量预测值的差值满足第一预设范围的初始大宗商品供应信息集、并根据所述大宗商品单价对所述初始大宗商品供应信息集进行排序，生成第一目标大宗商品供应集，当判断所述第一目标大宗商品供应集的供应质量数据为第三方机构认证的数据时，推送所述第一目标大宗商品供应集；

当所述用户交易偏好为单价优先的交易偏好时，则按照所述大宗商品单价对所述大宗商品供应信息集进行排序，得到初始大宗商品供应集、并从所述初始大宗商品供应集筛选出所述大宗商品需求量预测值与所述大宗商品数量的差值满足第二预设范围的大宗商品供应集，生成第二目标大宗商品供应集，当判断所述第二目标大宗商品供应集的供应质量数据为第三方机构认证的数据时，推送所述第二目标大宗商品供应集。

2.根据权利要求1所述的大宗商品供应信息推荐方法，其特征在于，对所述用户历史交易记录进行分析，得到大宗商品需求量预测值包括：

提取所述用户历史交易记录中的历次购买所述目标大宗商品的交易数据；

基于所述历次购买所述目标大宗商品的交易数据，获取所述目标大宗商品的平均交易数量、并提取预设时间段内所述目标大宗商品的交易数量；

采用加权移动平均法，对所述平均交易数量以及所述预设时间段内所述目标大宗商品的交易数量进行分析，得到大宗商品需求量预测值。

3.根据权利要求1所述的大宗商品供应信息推荐方法，其特征在于，对所述用户历史交易记录进行分析，得到用户交易偏好包括：

提取所述用户历史交易记录中的大宗商品信息，所述大宗商品信息包括已交易的目标大宗商品标识以及对应的大宗商品交易单价；

根据所述已交易的目标大宗商品标识，于第三方数据平台获取对应的市场均价；

若超过预设比例的已交易大宗商品的市场均价低于大宗商品交易单价，则确定用户交易偏好为数量优先的交易偏好；

若超过预设比例的交易大宗商品的市场均价高于大宗商品交易单价，则确定用户交易偏好为价格优先的交易偏好。

4.根据权利要求1所述的大宗商品供应信息推荐方法，其特征在于，还包括：

若根据所述用户标识信息未获取到历史交易记录时，则获取存量用户的属性数据、并根据所述用户标识信息，获取目标用户的属性数据；

基于所述存量用户的属性数据以及所述目标用户的属性数据，计算所述目标用户与所述存量用户之间的相似度，得到与所述目标用户的相似度最高的相似存量用户；

获取所述相似存量用户的历史交易记录；

对所述相似存量用户的历史交易记录进行分析，得到大宗商品需求量预测值以及用户交易偏好。

5.根据权利要求1所述的大宗商品供应信息推荐方法，其特征在于，所述基于所述存量用户的属性数据以及所述目标用户的属性数据，计算所述目标用户与所述存量用户之间的相似度，得到与所述目标用户的相似度最高的相似存量用户包括：

基于所述存量用户的属性数据以及所述目标用户的属性数据，分别构建存量用户属性向量以及目标用户属性向量；

采用欧几里得距离算法，得到所述存量用户属性向量以及所述目标用户属性向量的欧氏距离；

基于所述欧氏距离，筛选出与所述目标用户的相似度最高的相似存量用户。