[发明专利]一种线下店铺推荐方法、装置、系统及存储介质

权利要求书

1.一种线下店铺推荐方法，其特征在于，包括：

获取线下商城消费者的历史消费记录和消费者在商城游走的高噪时空帧频数据；

根据所述历史消费记录，利用协同过滤算法得到第一推荐集合；

融合所述高噪时空帧频数据形成消费者游走轨迹；

根据所述消费者游走轨迹，计算消费者在店铺间的转移概率矩阵；

根据所述转移概率矩阵和消费者当前位置得到第二推荐集合；所述消费者当前位置由所述消费者游走轨迹得到；

将所述第一推荐集合和所述第二推荐集合合并，并结合预设距离半径计算得到最终推荐集合。

2.根据权利要求1所述的线下店铺推荐方法，其特征在于，所述根据所述历史消费记录，利用协同过滤算法得到第一推荐集合，包括：

根据所述历史消费记录构建消费者店铺评分矩阵；

利用所述消费者店铺评分矩阵得到相似消费者；

根据所述相似消费者确定感兴趣店铺；

将所述感兴趣店铺进行降序排序，得到目标店铺集合；

取所述目标店铺集合中设定排名的感兴趣店铺作为所述第一推荐集合。

3.根据权利要求2所述的线下店铺推荐方法，其特征在于，所述根据所述历史消费记录构建消费者店铺评分矩阵，包括：

依据所述历史消费记录获取消费者对应的消费店铺信息；

针对所述消费店铺信息确定对应的店铺类型信息；

根据所述消费店铺信息和所述店铺类型信息构建所述消费者店铺评分矩阵。

4.根据权利要求1所述的线下店铺推荐方法，其特征在于，所述根据所述消费者游走轨迹，计算消费者在店铺间的转移概率矩阵包括：

对所述消费者游走轨迹进行聚类，确定消费者对应类别；

根据所述消费者对应类别确定对应类别的店铺间的转移概率矩阵。

5.根据权利要求4所述的线下店铺推荐方法，其特征在于，所述对所述消费者游走轨迹进行聚类，确定消费者对应类别包括：

在所述消费者游走轨迹中确定可作为聚类中心的轨迹集合；

在所述轨迹集合中随机选取设定数目条轨迹作为初始聚类中心；

计算所述轨迹集合中的非聚类中心轨迹与所述初始聚类中心的距离；

根据所述距离对所述非聚类中心轨迹进行类别划分；

对各类别进行聚类中心更新，得到消费者对应类别。

6.一种线下店铺推荐装置，其特征在于，包括：

数据获取模块，用于获取线下商城消费者的历史消费记录和消费者在商城游走的高噪时空帧频数据；

第一推荐集合确定模块，用于根据所述历史消费记录，利用协同过滤算法得到第一推荐集合；

游走轨迹融合模块，用于融合所述高噪时空帧频数据形成消费者游走轨迹；

转移概率矩阵计算模块，用于根据所述消费者游走轨迹，计算消费者在店铺间的转移概率矩阵；

第二推荐集合确定模块，用于根据所述转移概率矩阵和消费者当前位置得到第二推荐集合；所述消费者当前位置由所述消费者游走轨迹得到；

最终推荐集合计算模块，用于将所述第一推荐集合和所述第二推荐集合合并，并结合预设距离半径计算得到最终推荐集合。

7.根据权利要求6所述的线下店铺推荐装置，其特征在于，所述第一推荐集合确定模块，包括：

评分矩阵构建单元，用于根据所述历史消费记录构建消费者店铺评分矩阵；

相似消费者确定单元，用于利用所述消费者店铺评分矩阵得到相似消费者；

感兴趣店铺确定单元，用于根据所述相似消费者确定感兴趣店铺；

目标店铺集合确定单元，用于将所述感兴趣店铺进行降序排序，得到目标店铺集合；

确定单元，用于取所述目标店铺集合中设定排名的感兴趣店铺作为所述第一推荐集合。

8.根据权利要求6所述的线下店铺推荐装置，其特征在于，所述转移概率矩阵计算模块包括：

聚类单元，用于对所述消费者游走轨迹进行聚类，确定消费者对应类别；

概率矩阵确定单元，用于根据所述消费者对应类别确定对应类别的店铺间的转移概率矩阵。