[發明專利]一種基于區塊鏈技術的線下零售商品智能推薦方法及工具

在審

• 申請號: 202010835329.5
• 申請日: 2020-08-19
• 公開（公告）號: CN111985997A
• 公開（公告）日: 2020-11-24
• 發明（設計）人: 李雪;李銳;金長新
• 申請（專利權）人: 濟南浪潮高新科技投資發展有限公司
• 主分類號: G06Q30/06
• 分類號: G06Q30/06;G06F16/9535;G06F21/62;G06F21/64;G06Q40/04
• 代理公司: 濟南信達專利事務所有限公司 37100
• 代理人: 馮春連

1.一種基于區塊鏈技術的線下零售商品智能推薦方法，其特征在于,基于線下門店和消費者，其實現包括：

建立消費者個人信息，并采集消費者在線下門店的購買數據，

將采集的消費者購買數據以區塊的方式進行存儲，

消費者掃描線下門店的唯一標識并授權線下門店訪問以區塊方式存儲的個人購買數據，

基于內容/規則構建推薦算法模型，利用線下門店訪問的多個消費者的個人購買數據訓練該推薦算法模型，

在消費者到某線下門店進行商品購買時，訓練后的推薦算法模型根據該消費者的購買數據進行個性化推薦，

消費者根據個性化推薦結果進行選擇，選擇結果反饋至推薦算法模型，

推薦算法模型分析反饋信息，完成個性化推薦的優化。

2.根據權利要求1所述的一種基于區塊鏈技術的線下零售商品智能推薦方法，其特征在于，建立消費者個人信息，并采集消費者在多個線下門店的購買數據，所述購買數據包括門店名稱、商品類別、商品購買時間、支付金額。

3.根據權利要求2所述的一種基于區塊鏈技術的線下零售商品智能推薦方法，其特征在于，消費者在多個線下門店的購買數據按照購買時間進行排列，并以區塊的方式進行存儲。

4.根據權利要求1所述的一種基于區塊鏈技術的線下零售商品智能推薦方法，其特征在于，設置定時任務，來定時更新消費者的購買數據，并將更新后的消費者購買數據以區塊的方式進行存儲。

5.根據權利要求1所述的一種基于區塊鏈技術的線下零售商品智能推薦方法，其特征在于，訓練后的推薦算法模型對消費者進行個性化推薦時，還會向消費者推薦該線下門店的優惠商品。

6.一種基于區塊鏈技術的線下零售商品智能推薦工具，其特征在于，其包括：

信息建檔模塊，用于建立消費者個人信息，

信息采集模塊，用于采集消費者在線下門店的購買數據，并以區塊的方式進行存儲，

掃描授權模塊，用于掃描線下門店的唯一標識并將消費者的線下門店購買數據授權給線下門店進行訪問，

構建訓練模塊，用于基于內容/規則構建推薦算法模型，并利用線下門店訪問的多個消費者的個人購買數據訓練該推薦算法模型，在消費者到某線下門店進行商品購買時，訓練后的推薦算法模型根據該消費者的購買數據進行個性化推薦，

反饋模塊，在消費者根據個性化推薦結果進行選擇后，用于反饋消費者的選擇結果，

優化模塊，用于接收消費者的反饋信息并根據反饋信息優化推薦算法模型，使推薦算法模型的個性化推薦結果更符合消費者需求。

7.根據權利要求6所述的一種基于區塊鏈技術的線下零售商品智能推薦工具，其特征在于，所述信息采集模塊采集消費者在多個線下門店的購買數據，所述購買數據包括門店名稱、商品類別、商品購買時間、支付金額。

8.根據權利要求7所述的一種基于區塊鏈技術的線下零售商品智能推薦工具，其特征在于，所述信息采集模塊采集消費者在多個線下門店的購買數據，并按照購買時間進行排列，隨后以區塊的方式進行存儲。

9.根據權利要求6所述的一種基于區塊鏈技術的線下零售商品智能推薦工具，其特征在于，所述智能推薦工具還包括定時模塊，所述定時模塊用于定時更新消費者的購買數據，并將更新后的消費者購買數據以區塊的方式進行存儲。

10.根據權利要求6所述的一種基于區塊鏈技術的線下零售商品智能推薦工具，其特征在于，訓練后的推薦算法模型根據該消費者的購買數據進行個性化推薦，還會向消費者推薦該線下門店的優惠商品。