[發明專利]一種商品推薦方法及系統、服務器及存儲介質

在審

• 申請號: 202010526248.7
• 申請日: 2020-06-11
• 公開（公告）號: CN111428143A
• 公開（公告）日: 2020-07-17
• 發明（設計）人: 王勇
• 申請（專利權）人: 北京每日優鮮電子商務有限公司
• 主分類號: G06F16/9535
• 分類號: G06F16/9535;G06Q30/06
• 代理公司: 北京中和立達知識產權代理事務所(普通合伙) 11756
• 代理人: 楊磊

本發明公開了一種商品推薦方法及系統、服務器及存儲介質，其包括：獲取用戶在過去第一設定時間段內購買的每一種商品的購買時間節點；根據購買時間節點獲取該種商品的購買頻率，若其購買頻率不低于設定閾值，則根據該種商品在過去第一設定時間段的購買時間節點預測用戶未來購買該種商品的預購時間節點，并在預購時間節點前的設定時間段內向該用戶發出該種商品的推薦信息。本發明通過采集用戶在過去第一設定時間段內該種商品的購買時間節點以獲取其購買頻率，對于較高購買頻率的商品則預測其預購時間節點，并根據預購時間節點針對該用戶和商品發出推薦信息，以便于用戶在需求購買該商品時收到推薦信息，其提高了推薦準確性和用戶的體驗。

技術領域

本發明涉及商品推介技術，尤其是涉及一種商品推薦方法及系統、服務器及存儲介質。

背景技術

目前，電商平臺一般均通過獲取用戶的檢索關鍵詞、瀏覽對象等方式，進行針對性的推薦，該方式對于普通商品來說，具備一定的效果，而對于瓜果、蔬菜、生鮮等商品，在實際應用中，由于每天或每隔幾天需要進行更換或調整，也即，每天或每隔幾天都需要進行不同商品的關鍵詞檢索或瀏覽，若采用上述推薦方式，則會導致前一天檢索或瀏覽并購買的商品在第二天又會被推薦，其降低了推薦的效果，也不利于提高用戶的體驗。

發明內容

本發明的目的在于克服上述技術不足，提出一種商品推薦方法及系統、服務器及存儲介質，解決現有技術中推薦效果差、用戶體驗性差的技術問題。

為達到上述技術目的，本發明的技術方案第一方面提供一種商品推薦方法，包括如下步驟：

獲取用戶在過去第一設定時間段內購買的每一種商品的購買時間節點；

根據過去第一設定時間段內該種商品的購買時間節點獲取該種商品的購買頻率，若其購買頻率不低于設定閾值，則按如下方式推薦：

根據該種商品在過去第一設定時間段的購買時間節點預測用戶未來購買該種商品的預購時間節點，并在預購時間節點前的設定時間段內向該用戶發出該種商品的推薦信息；其中，所述用戶未來購買該種商品的預購時間節點按如下公式預測：

是用戶未來購買該種商品的預購時間節點，是該用戶第次購買該種商品的購買時間節點，是該用戶第次購買該種商品的購買時間節點，為修正參數。

本發明第二方面還提供商品推薦系統，包括：

數據采集模塊，其用于獲取用戶在過去第一設定時間段內購買的每一種商品的購買時間節點；

推薦模塊，其用于根據過去第一設定時間段內該種商品的購買時間節點獲取該種商品的購買頻率，若其購買頻率不低于設定閾值，則按如下方式推薦：

根據該種商品在過去第一設定時間段的購買時間節點預測用戶未來購買該種商品的預購時間節點，并在預購時間節點前的設定時間段內向該用戶發出該種商品的推薦信息；其中，所述用戶未來購買該種商品的預購時間節點按如下公式預測：

是用戶未來購買該種商品的預購時間節點，是該用戶第次購買該種商品的購買時間節點，是該用戶第次購買該種商品的購買時間節點，為修正參數。

本發明第三方面還提供一種服務器，包括存儲器、處理器以及存儲在所述存儲器中并可在所述處理器上運行的計算機程序，所述處理器執行所述計算機程序時實現所述商品推薦方法的步驟。

本發明第四方面還提供一種計算機可讀存儲介質，所述計算機可讀存儲介質存儲有計算機程序，所述計算機程序被處理器執行時實現所述商品推薦方法的步驟。