[发明专利]基于用户信息的产品推荐方法、装置、设备及存储介质

说明书

本发明涉及数据分析技术，揭露了一种基于用户信息的产品推荐方法，包括：提取用户群体信息的用户关键词；对用户关键词进行相似词扩增，并构建用户关键词的关键词子集；获取产品信息，提取产品信息中的产品关键词；分别分析关键词子集中每一个子集与每一个产品信息对应的产品关键词的关联度，汇集关联度大于预设第一阈值的产品关键词对应的产品为待筛选产品；计算用户群体信息与待筛选产品中每一个产品的产品信息的匹配值，向用户群体信息对应的用户推荐匹配值大于第二阈值的产品。此外，本发明还涉及区块链技术，用户群体信息可存储于区块链的节点。本发明还提出一种基于用户信息的产品推荐装置、设备及介质。本发明可以提高产品推荐的多样性。

技术领域

本发明涉及数据分析技术领域，尤其涉及一种基于用户信息的产品推荐方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质。

背景技术

随着人们需求的多样化，产品供应商在市场上提供越来越多的产品，但为了给用户更好的消费者体验，提高产品的推广程度，需要从海量用户中筛选出与产品相符合的用户，以进行产品推荐。

现有的产品推荐技术多为基于单一的特征实现用户与产品的匹配，进而对用户进行产品推荐。例如，基于年龄属性向不同年龄段的用户推荐适用的产品。实际应用中，产品的特征对产品整体信息的覆盖度不够全面，及产品的特征无法涵盖产品所有的信息，导致仅依靠单一特征对用户进行产品推荐，会造成产品推荐时产品的多样性较低。

发明内容

本发明提供一种基于用户信息的产品推荐方法、装置及计算机可读存储介质，其主要目的在于解决进行产品推荐时产品的多样性较低的问题。

为实现上述目的，本发明提供的一种基于用户信息的产品推荐方法，包括：

获取用户群体信息，提取所述用户群体信息的用户关键词；

对所述用户关键词进行相似词扩增，并构建相似词扩增后的所述用户关键词的关键词子集；

获取多个产品的产品信息，提取所述产品信息中每一个产品信息的产品关键词；

利用预先构建的关系分析模型，分别分析所述关键词子集中每一个子集与每一个所述产品信息对应的产品关键词的关联度，汇集所述关联度大于预设第一阈值的产品关键词对应的产品为待筛选产品；

计算所述用户群体信息与所述待筛选产品中每一个产品的产品信息的匹配值，向所述用户群体信息对应的用户推荐所述待筛选产品中所述匹配值大于预设第二阈值的产品。

可选地，所述提取所述用户群体信息的用户关键词，包括：

对所述用户群体信息进行无义词删除，得到标准用户信息；

利用预设的词典对所述标准用户信息进行分词处理，得到用户分词；

从所述用户分词中逐个选取其中一个分词为目标分词，统计所述目标分词在所述用户群体信息中的位置信息，以及所述目标分词在所述用户分词中出现的频率；

根据所述位置信息与所述频率计算所述目标分词的关键值，汇集所述关键值大于预设关键阈值的目标分词为用户关键词。

可选地，所述对所述用户关键词进行相似词扩增，包括：

对所述用户关键词进行向量转换，得到每一个用户关键词对应的关键词向量；

从所述关键词向量中逐个选取其中一个词向量为目标向量；

分别计算所述目标向量与预设的标准词表中多个标准词对应的词向量之间的距离值；

选取所述标准词表中所述距离值小于预设距离阈值的标准词为所述目标向量对应的用户关键词的相似词，并将所述相似词与所述用户关键词进行汇集。

可选地，所述构建相似词扩增后的所述用户关键词的关键词子集，包括：