[發明專利]一種基于云端的商場推薦系統及方法

在審

• 申請號: 201711402418.5
• 申請日: 2017-12-22
• 公開（公告）號: CN107967631A
• 公開（公告）日: 2018-04-27
• 發明（設計）人: 劉婷婷
• 申請（專利權）人: 上海斐訊數據通信技術有限公司
• 主分類號: G06Q30/02
• 分類號: G06Q30/02
• 代理公司: 杭州千克知識產權代理有限公司33246
• 代理人: 周希良,吳輝輝

技術領域

本發明涉及計算機領域，尤其涉及一種基于云端的商場推薦系統及方法。

背景技術

隨著社會的發展，人們對于各類商品有著更高的需求，因此每個城市的商場越來越多，越來越大；當前商場的種類繁多，商場的整體定位、規模、特色也不一樣，并且同一個品牌，同一種商品，不同的商場的折扣力度也不一樣，而不同的消費者的購物時間點，購物水平，購物需求也不一樣。用戶希望全方面的了解商場的位置、品牌、折扣等信息，以滿足用戶的購物需求。

當前的商場推薦，通常通過路線方式推薦，營業時間點方式推薦，商家的口碑推薦等方法。但是針對單個用戶，沒有充分考慮到多個不同地理位置的用戶共同去商場的場景下的路線推薦；對于用戶的消費水平和商場的商品價值沒有充分考慮到用戶的消費水平及商品價值隨著時間的波動情況；沒有充分考慮到商場的折扣力度；也不能智能的完善更新消費者用戶數據和商場的商品數據無法達到用戶優質的購物體驗。

例如公開號為CN105184612A的專利提供了一種路線推薦方法及用戶終端。該方法包括：向商場服務器發送路線信息獲取請求，所述路線信息獲取請求包括用戶終端的當前地理位置以及商家類型標識，以觸發所述商場服務器確定所述商家類型標識對應的各個商家位置，并且確定每一個所述商家位置與所述當前地理位置之間的路線；接收所述商場服務器發送的每一個所述商家位置與所述當前地理位置之間的路線；針對每一條所述路線，確定在所述用戶終端的平均速率下途經所述路線到達所述路線對應的商家的時間點；判斷所述時間點是否位于所述路線對應的商家的營業時間內，若是，則推薦所述路線。實施本發明實施例能夠推薦用戶到達時仍營業的商店的路線信息。但是，不能滿足多用戶共同去商場的路線推薦，且沒有對商場品牌、折扣、消費均值等因素進行分析。

發明內容

本發明的目的是針對現有技術的缺陷，提供一種基于云端的商場推薦系統及方法,可以為用戶推薦最適合的購物商場類型，同時滿足為多個用戶進行推薦。

為了實現以上目的，本發明采用以下技術方案：

一種基于云端的商場推薦系統，包括：

信息獲取保存模塊，用于獲取用戶信息和商場信息并將所述用戶信息和商場信息保存；

對比計算模塊，用于對比計算所述用戶信息和所述商場信息，得出各個商場的特征值；所述特征值包括最短時間值，消費水平匹配度，品牌匹配度，折扣度及風格匹配度；

商場分類模塊，用于根據各個商場的特征值通過第一預設算法計算得出的結果對商場進行分類；

選取計算模塊，用于分別選取各個類別的商場中一商場作為第一中心點，通過第二預設算法計算至少一個用戶與各第一中心點的契合值；

推薦模塊，用于根據計算得出的契合值將最契合用戶的商場類別對應的商場列表推薦給用戶。

進一步的，所述推薦模塊包括：

單用戶推薦子模塊，用于根據計算得出的契合值，將契合值最高的商場類別對應的商場列表推薦給單用戶；

多用戶推薦子模塊，用于根據計算得出的契合值，計算各契合值的方差，將計算得出契合值方差最小的商場類別對應的商場列表推薦給多用戶。

進一步的，所述對比計算模塊包括：

路線時間估算單元，用于根據用戶位置信息和商場位置信息估算用戶到各個商場的最短時間值；

品牌匹配度單元，用于根據用戶歷史購物品牌信息、設置購物品牌信息及品牌區域逗留時間長短計算各個商場與用戶的品牌匹配度；

消費水平匹配度單元，用于根據用戶的平均消費水平和各個商場的平均消費水平差值的絕對值得出各個商場與用戶的消費水平匹配度；

折扣度單元，用于根據商場中各個品牌的折扣計算各個商場的平均折扣得出各個商場的折扣度；

風格匹配度模塊，用于根據商場中品牌與用戶風格匹配的品牌數計算各個商場與用戶的風格匹配度。

進一步的，還包括：

標準化模塊，用于將所述最短時間值、消費水平匹配度、品牌匹配度、折扣度及風格匹配度各項特征值標準化為無單位向量。

標準化公式如下所示：

其中，x_if為第i個商場與用戶的特征f的特征值；

x_fmin為商場的最小特征值；

x_fmax為商場的最大特征值。

進一步的，所述商場分類模塊包括：

隨機選取單元，用于隨機選取第一預設數量的商場分為第二預設數量類別，根據第一預設算法計算所述商場信息中的除所述第一預設數量的商場之外的商場與第一預設數量的各個商場的相異度；