[发明专利]企业用户的商品推荐方法和装置

权利要求书

1.一种企业用户的商品推荐方法，其特征在于，包括：

接收用户输入的采购需求，所述采购需求中包括采购企业所属行业和/或采购商品的应用场景；

将所述采购企业所属的行业和/或采购商品的应用场景，与综合商品池的知识图谱中的各商品的行业和/或应用场景进行匹配，得到第一候选商品；

根据所述采购企业采购商品的特征，从所述综合商品池中匹配，得到第二候选商品；所述采购商品的特征包括以下数据中的至少一个：采购商品的类目、采购商品的价格、采购商品的组合性以及采购商品的复购率；

根据所述知识图谱中的各商品的历史成交总额和各商品的历史复购率，得到第三候选商品；

根据所述第一候选商品、所述第二候选商品和所述第三候选商品得到推荐商品；

将所述推荐商品展示给用户；

从所述推荐商品中确定不属于所述采购企业对应的商品池中的第一商品，所述采购企业对应的商品池为所述综合商品池的子集；

将第二商品加入到所述采购企业对应的商品池，所述第二商品属于所述第一商品；

接收用户对所述采购企业对应的商品池中的商品的采购操作。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将第二商品加入到所述采购企业对应的商品池，包括：

显示所述第一商品的添加控件；

接收用户对所述第二商品的添加控件的第一操作；

根据所述第一操作将所述第二商品加入所述采购企业对应的商品池。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，还包括：

采集历史订单数据，所述历史订单数据中包括商品的标识、历史订单的采购企业所属的行业和/或历史订单的应用场景；

根据所述历史订单的采购企业所属的行业，确定所述历史订单中商品的行业；

根据所述历史订单中商品的行业，确定所述综合商品池中商品的行业；

根据所述历史订单中商品的应用场景，确定所述综合商品池中商品的应用场景；

根据所述综合商品池中商品的行业和应用场景构建所述知识图谱。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：

通过机器学习方法对所述综合商品池中商品的历史订单进行特征提取，得到各行业采购商品的特征和各企业采购商品的特征；

根据所述各行业采购商品的特征，更新所述知识图谱。

5.一种企业用户的商品推荐方法，其特征在于，包括：

当根据用户输入的采购商品的关键词在采购企业对应的商品池中搜索不到商品时或者搜索到的商品的数量小于预设值时，从所述采购商品的关键词中提取所述采购商品的属性信息；

将所述采购商品的属性信息，与综合商品池的知识图谱中的各商品的属性信息进行匹配，得到第一候选商品；

根据所述知识图谱中的各商品的历史成交总额和各商品的历史复购率，得到第二候选商品；

根据所述采购企业采购商品的特征，从所述综合商品池中匹配，得到第三候选商品；所述采购商品的特征包括以下数据中的至少一个：采购商品的类目、采购商品的价格、采购商品的组合性以及采购商品的复购率；

根据所述第一候选商品和所述第二候选商品，得到推荐商品；或者，根据所述第一候选商品和所述第三候选商品得到所述推荐商品；所述采购企业对应的商品池为所述综合商品池的子集；

将所述推荐商品展示给用户；

从所述推荐商品中确定不属于所述采购企业对应的商品池中的第一商品；

将第二商品加入到所述采购企业对应的商品池，所述第二商品属于所述第一商品；

接收用户对所述采购企业对应的商品池中的商品的采购操作。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述将第二商品加入到所述采购企业对应的商品池，包括：

显示所述第一商品的添加控件；

接收用户对所述第二商品的添加控件的第一操作；

根据所述第一操作将所述第二商品加入所述采购企业对应的商品池。