[發(fā)明專利]智能手表的信息推薦方法及系統(tǒng)

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 201610099825.2
• 申請日: 2016-02-23
• 公開（公告）號: CN105787017A
• 公開（公告）日: 2016-07-20
• 發(fā)明（設計）人: 康志強
• 申請（專利權）人: 康志強
• 主分類號: G06F17/30
• 分類號: G06F17/30;G06Q30/02
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

技術領域

本發(fā)明涉及通信領域，尤其涉及一種智能手表的信息推薦方法及系統(tǒng)。

背景技術

智能手表為人們日常生活中常見物品，隨著智能手機的普及，智能手表也 進入到人們的生活中，智能手表由于體積小，所以其具有攜帶方便的優(yōu)點。現(xiàn) 有的智能手表無法實現(xiàn)信息的推薦，所以廣告效果差。

發(fā)明內容

本申請?zhí)峁┮环N智能手表的信息推薦方法。其解決現(xiàn)有技術的技術方案廣 告效果差的缺點。

一方面，提供一種智能手表的信息推薦方法，包括如下步驟：

獲取用戶的消費習慣；

檢測用戶的坐標；

依據(jù)用戶的消費習慣推薦與用戶消費習慣相似的坐標周圍的商家。

可選的，所述方法還包括：

獲取用戶的消費信息，將消費信息與推薦信息進行比對。

可選的，所述方法還包括：

獲取用戶的消費信息，依據(jù)該消費信息對推薦信息過濾。

第二方面，提供一種智能手表的信息推薦系統(tǒng)，所述系統(tǒng)包括：

獲取單元，用于獲取用戶的消費習慣；

定位單元，用于檢測用戶的坐標；

推薦單元，用于依據(jù)用戶的消費習慣推薦與用戶消費習慣相似的坐標周圍 的商家。

可選的，所述系統(tǒng)還包括：

比對單元，用于獲取用戶的消費信息，將消費信息與推薦信息進行比對。

可選的，所述系統(tǒng)還包括：

過濾單元，用于獲取用戶的消費信息，依據(jù)該消費信息對推薦信息過濾。

本發(fā)明提供的技術方案獲取用戶的消費習慣，檢測用戶的坐標，依據(jù)用戶 的消費習慣推薦與用戶消費習慣相似的坐標周圍的商家，所以其具有廣告效果 好的優(yōu)點。

附圖說明

為了更清楚地說明本發(fā)明實施例的技術方案，下面將對實施例描述中所需 要使用的附圖作簡單地介紹，顯而易見地，下面描述中的附圖是本發(fā)明的一些 實施例，對于本領域普通技術人員來講，在不付出創(chuàng)造性勞動的前提下，還可 以根據(jù)這些附圖獲得其他的附圖。

圖1為本發(fā)明第一較佳實施方式提供的一種智能手表的信息推薦方法的流 程圖；

圖2為本發(fā)明第二較佳實施方式提供的一種智能手表的信息推薦系統(tǒng)的結 構圖。

具體實施方式

下面將結合本發(fā)明實施例中的附圖，對本發(fā)明實施例中的技術方案進行清 楚、完整地描述，顯然，所描述的實施例是本發(fā)明一部分實施例，而不是全部 的實施例。基于本發(fā)明中的實施例，本領域普通技術人員在沒有作出創(chuàng)造性勞 動前提下所獲得的所有其他實施例，都屬于本發(fā)明保護的范圍。

請參考圖1，圖1是本發(fā)明第一較佳實施方式提出的一種智能手表的信息推 薦方法，該方法如圖1所示，包括如下步驟：

步驟S101、獲取用戶的消費習慣；

步驟S102、檢測用戶的坐標；

步驟S103、依據(jù)用戶的消費習慣推薦與用戶消費習慣相似的坐標周圍的商 家。

本發(fā)明提供的技術方案獲取用戶的消費習慣，檢測用戶的坐標，依據(jù)用戶 的消費習慣推薦與用戶消費習慣相似的坐標周圍的商家，所以其具有廣告效果 好的優(yōu)點。

可選的，上述方法在步驟S103之后還可以包括：

獲取用戶的消費信息，將消費信息與推薦信息進行比對。

可選的，上述方法在步驟S103之后還可以包括：

獲取用戶的消費信息，依據(jù)該消費信息對推薦信息過濾。

請參考圖2，圖2是本發(fā)明第二較佳實施方式提出的一種智能手表的信息推 薦系統(tǒng)，該系統(tǒng)包括：

獲取單元201，用于獲取用戶的消費習慣；

定位單元202，用于檢測用戶的坐標；

推薦單元203，用于依據(jù)用戶的消費習慣推薦與用戶消費習慣相似的坐標周 圍的商家。

本發(fā)明提供的技術方案獲取用戶的消費習慣，檢測用戶的坐標，依據(jù)用戶 的消費習慣推薦與用戶消費習慣相似的坐標周圍的商家，所以其具有廣告效果 好的優(yōu)點。

可選的，上述系統(tǒng)還可以包括：

比對單元204，用于獲取用戶的消費信息，將消費信息與推薦信息進行比對。

可選的，上述系統(tǒng)還可以包括：

過濾單元205，用于獲取用戶的消費信息，依據(jù)該消費信息對推薦信息過濾。