[发明专利]产品的推荐方法、装置、计算机设备和存储介质

权利要求书

1.一种产品的推荐方法，所述方法包括：

获取售后服务工单的工单信息；其中，所述工单信息包括待推荐用户的用户信息、作业人员信息和作业产品信息；

根据所述工单信息生成工单标签；其中，所述工单标签包括待推荐用户的用户特征标签、作业人员特征标签和作业产品特征标签；

根据所述用户特征标签与所述作业产品特征标签获取第一产品集；其中，所述第一产品集中包含利用所述用户特征标签和所述作业产品特征标签匹配的第一产品；

根据所述作业人员特征标签与所述作业产品特征标签获取第二产品集；其中，所述第二产品集中包含利用所述作业人员特征标签和所述作业产品特征标签匹配的第二产品；

根据所述第一产品集和所述第二产品集获取所述待推荐用户的目标推荐产品。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一产品集和所述第二产品集获取所述待推荐用户的目标推荐产品，包括：

根据所述第一产品集和所述第二产品集生成待推荐产品集；其中，所述待推荐产品集包含多个待推荐产品；

确定各所述待推荐产品在所述第一产品集出现的第一次数；

确定各所述待推荐产品在第二产品集出现的第二次数；

根据所述第一次数与所述第二次数的累加值确定各所述待推荐产品的权重；

根据各所述待推荐产品的权重从所述待推荐产品集中筛选出所述目标推荐产品。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述用户特征标签与所述作业产品特征标签获取第一产品集，包括：

根据所述作业产品标签获取第三产品集；

根据所述用户特征标签获取第四产品集；

利用枚举算法确定所述第四产品集中与所述第三产品集中产品相匹配的第一产品，由所述相匹配的第一产品生成所述第一产品集。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述工单标签还包括房屋地址特征标签，所述根据所述作业产品标签获取第三产品集，包括：

根据所述作业产品标签获取第五产品集；

根据所述作业产品标签和所述房屋地址特征标签获取第六产品集；

根据所述第五产品集和所述第六产品集获取第三产品集。

5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述工单标签还包括房屋地址特征标签，所述根据所述用户特征标签获取第四产品集，包括：

根据所述用户特征标签以及所述房屋地址特征标签获取所述待推荐用户所在居住地址的一定范围内的相似用户的历史售后维护信息；

根据所述历史售后维护信息获取所述相似用户已购买的历史产品；

根据所述历史产品生成第四产品集。

6.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据各所述待推荐产品的权重从所述待推荐产品集中筛选出所述目标推荐产品，包括：

基于各所述权重构建用户评分矩阵；其中，所述用户评分矩阵用于确定所述待推荐用户对各所述待推荐产品的第二预测评分；

基于各所述第二预测评分以及预先训练的神经网络模型获取所述待推荐用户对各所述待推荐产品的购买意向得分；

根据各所述购买意向得分确定所述目标推荐产品。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述基于各所述权重构建用户评分矩阵，包括：

基于协同过滤推荐算法构建所述待推荐用户与各所述待推荐产品的第一评分矩阵；

根据所述第一评分矩阵获取所述待推荐用户对各所述待推荐产品的第一预测评分；

将各所述第一预测评分乘以各所述待推荐产品的权重，得到第二预测评分；

根据各所述第二预测评分构建第二评分矩阵，将所述第二评分矩阵作为所述用户评分矩阵；和/或，

所述基于各所述第二预测评分以及预先训练的神经网络模型获取所述待推荐用户对各所述待推荐产品的购买意向得分，包括：

将所述待推荐用户、各所述待推荐产品以及各所述待推荐产品对应的第二预测评分作为特征值输入至预先训练的神经网络模型中，获取所述预先训练的神经网络模型输出的所述待推荐用户对各所述待推荐产品的购买意向得分。