[发明专利]服务商品推荐方法、装置、计算机设备和存储介质

说明书

本申请涉及一种服务商品推荐方法、装置、计算机设备和存储介质。该方法包括：获取服务用户对应的用户数据，用户数据携带商品标签；基于预设业务策略对用户数据进行数据计算，得到待推荐服务商品集合，待推荐服务商品集合包括至少一个待推荐服务商品，待推荐服务商品用来服务商品标签对应的商品；发送待推荐服务商品集合至服务用户对应的用户设备，以使用户设备展示待推荐服务商品集合中的各待推荐服务商品。采用本方法能够提升推荐效果。

技术领域

本申请涉及计算机技术领域，特别是涉及一种服务商品推荐方法、装置、计算机设备和存储介质。

背景技术

通过分析用户在商城网站程序网站购买商品的行为数据，商城网站程序网站可以进行相关商品推荐，以提高商品的购买率。然而，现有的推荐方法是根据用户行为数据或用户购买记录进行推荐，可能推荐出与用户购买过相同种类的商品，例如，用户购买过或者浏览过空调，可能会再次推荐各种类型或各种品牌的空调给该用户，但是由于该用户已经购买过空调了，可能再也不需要空调。在家电推荐应用领域中，因此这种推荐方式并不能够满足用户的实际需求，导致推荐效果不佳。

发明内容

基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种服务商品推荐方法、装置、计算机设备和存储介质，在家电推荐领域中，能够根据用户行为数据中的商品标签，准确地推荐出与商品标签匹配的服务商品，服务商品是用来服务商品标签对应的商品的，能够满足用户的实际需求，提升推荐效果。

一种服务商品推荐方法，该方法包括：

获取服务用户对应的用户数据，用户数据携带商品标签；

基于预设业务策略对用户数据进行数据计算，得到待推荐服务商品集合，待推荐服务商品集合包括至少一个待推荐服务商品，待推荐服务商品用来服务商品标签对应的商品；

发送待推荐服务商品集合至服务用户对应的用户设备，以使用户设备展示待推荐服务商品集合中的各待推荐服务商品。

在其中一个实施例中，用户数据包括商品订单数据、用户行为数据和用户地域数据，商品订单数据携带商品标签，用户行为数据携带用户标签，用户地域数据携带用户地域标签，预设业务策略包括热销商品策略、推荐周期策略以及地域策略，基于预设业务策略对用户数据进行数据计算，得到待推荐服务商品集合，包括：根据商品订单数据和热销商品策略确定商品标签对应的热销服务商品推荐集合，根据用户行为数据和推荐周期策略确定用户标签对应的第一服务商品推荐集合，根据用户地域数据和地域策略确定地域标签对应的第二服务商品推荐集合，根据预设权重分配比对热销服务商品推荐集合、第一服务商品推荐集合和第二服务商品推荐集合计算得到待推荐服务商品集合。

在其中一个实施例中，根据商品订单数据和热销商品策略确定商品标签对应的热销服务商品推荐集合，包括：根据商品标签从候选服务商品集合中查找匹配的至少一个候选服务商品，根据各候选服务商品对应的关注度筛选得到热销服务商品，组成热销服务商品推荐集合。

在其中一个实施例中，根据用户行为数据和推荐周期策略确定用户标签对应的第一服务商品推荐集合，包括：获取推荐周期策略对应的推荐周期，获取用户行为数据中的用户使用时间，根据推荐周期和用户使用时间从候选服务商品集合中筛选得到关联的第一服务商品推荐集合。

在其中一个实施例中，根据用户地域数据和所述地域策略确定所述地域标签对应的第二服务商品推荐集合，包括：获取候选服务商品集合中各候选服务商品对应的服务地域，根据用户地域数据和各服务地域筛选得到第二服务商品推荐集合。

在其中一个实施例中，根据预设权重分配比对热销服务商品推荐集合、第一服务商品推荐集合和第二服务商品推荐集合计算得到待推荐服务商品集合，包括：根据预设权重分配比确定第一权重比、第二权重比和第三权重比，根据热销服务商品推荐集合对应的第一权重比、第一服务商品推荐集合对应的第二权重比和第二服务商品推荐集合对应的第三权重比进行排序计算，得到待推荐服务商品集合。