[发明专利]商品推荐方法、装置、存储介质及电子设备

说明书

本发明提供了一种商品推荐方法、装置、存储介质及电子设备，涉及商品推荐技术领域，所述方法包括：获取用户所搭建的模型的建模信息；基于所述建模信息，从已有的商品集合中获取与所述模型的关联度大于预设阈值的商品作为推荐商品；向所述用户展示所述推荐商品。本发明提供的技术方案，能够更加智能、全面地向用户推荐其感兴趣的商品，从而提高商品的购买转化率。

技术领域

本发明涉及商品推荐技术领域，特别地涉及一种商品推荐方法、装置、存储介质及电子设备。

背景技术

针对用户的线上购物，现有技术是通过用户的历史浏览记录来向用户推荐相关商品，即用户以往浏览了什么商品，系统就会自动推荐同类型的商品给该用户。现有技术能够在一定程度上获取用户的潜在消费欲望，然而，对于目前日益扩大的线上业务来说仍然是不够的，需要一种更加智能、全面的商品推荐技术来促使商品转化。

发明内容

针对上述现有技术中的问题，本申请提出了一种商品推荐方法、装置、存储介质及电子设备，能够更加智能、全面地向用户推荐其感兴趣的商品，从而提高商品的购买转化率。

为达到上述目的，本发明的技术方案是这样实现的：

第一方面，本发明实施例提供了一种商品推荐方法，所述方法包括：

获取用户所搭建的模型的建模信息；

基于所述建模信息，从已有的商品集合中获取与所述模型的关联度大于预设阈值的商品作为推荐商品；

向所述用户展示所述推荐商品。

在一些实施例中，所述获取用户所搭建的模型的建模信息，包括：

获取用户在预先为其分配的虚拟空间中所搭建的模型的建模信息。

在一些实施例中，在所述获取用户所搭建的模型的建模信息之前，所述方法还包括：

向用户发送授权提示信息；

接收用户基于所述授权提示信息反馈的授权确认信息；

所述获取用户所搭建的模型的建模信息，包括：

在接收到所述授权确认信息之后，获取用户所搭建的模型的建模信息。

在一些实施例中，所述基于所述建模信息，从已有的商品集合中获取与所述模型的关联度大于预设阈值的商品作为推荐商品，包括：

针对所述已有的商品集合中的每一个商品，执行以下操作，获得多个所述关联度：

获取该商品的商品参数信息；

计算所述建模信息与该商品的商品参数信息之间的相似度作为所述关联度；

从多个所述关联度中选取关联度大于所述预设阈值的商品作为所述推荐商品。

在一些实施例中，在所述基于所述建模信息，从已有的商品集合中获取与所述模型的关联度大于预设阈值的商品作为推荐商品之后，所述方法还包括：

获取所述用户的用户标识；

将所述用户的用户标识和与该用户标识对应的所述推荐商品存储至预设数据库中；

所述向所述用户展示所述推荐商品，包括：

当检测到所述用户打开预设页面时，基于所述用户的用户标识在所述预设数据库中查找与该用户标识对应的推荐商品；

向该用户展示与该用户标识对应的推荐商品。

在一些实施例中，所述将所述用户的用户标识和与该用户标识对应的所述推荐商品存储至预设数据库中，包括：

对所述推荐商品进行标记，获得标记后的商品；