[發明專利]商品推薦方法、裝置、計算機設備和存儲介質

在審

• 申請號: 202011106651.0
• 申請日: 2020-10-16
• 公開（公告）號: CN112288464A
• 公開（公告）日: 2021-01-29
• 發明（設計）人: 何豫疆
• 申請（專利權）人: 杭州貝嘟科技有限公司
• 主分類號: G06Q30/02
• 分類號: G06Q30/02
• 代理公司: 杭州華進聯浙知識產權代理有限公司 33250
• 代理人: 金無量

1.一種商品推薦方法，其特征在于，包括：

獲取用戶信息；

基于所述用戶信息獲取用戶歷史數據，所述用戶歷史數據包括商品瀏覽記錄；

獲取區域商品銷售數據；

基于所述用戶歷史數據以及區域商品銷售數據，進行商品推薦。

2.根據權利要求1所述的商品推薦方法，其特征在于，所述獲取用戶信息包括：

獲取用戶身份標識以及用戶設備標識。

3.根據權利要求2所述的商品推薦方法，其特征在于，所述基于所述用戶信息獲取用戶歷史數據還包括：

基于所述用戶身份標識確定用戶狀態；

若所述用戶狀態為第一狀態，則基于所述用戶設備標識獲取所述用戶歷史數據；

若所述用戶狀態為第二狀態，則基于所述用戶身份標識獲取所述用戶歷史數據。

4.根據權利要求1所述的商品推薦方法，其特征在于，所述基于所述用戶信息獲取用戶歷史數據包括：

獲取預設時間段內，所述用戶信息對應用戶的商品瀏覽記錄，將所述商品瀏覽記錄作為用戶歷史數據。

5.根據權利要求4所述的商品推薦方法，其特征在于，所述基于所述用戶歷史數據以及區域商品銷售數據，進行商品推薦包括：

根據所述商品瀏覽記錄，獲取第一商品集合；

根據所述區域商品銷售數據，獲取第二商品集合；

獲取所述第一商品集合以及第二商品集合的商品交集；

基于商品的被瀏覽時長以及銷售數量對所述商品交集中的商品進行排序，基于排序從高到低選取預設數量的推薦商品子類；

基于所述商品的被瀏覽時長以及銷售數量對所述推薦商品子類中的商品進行排序，基于排序從高到低選取預設數量的推薦商品，將所述推薦商品子類以及推薦商品推薦給用戶。

6.根據權利要求4所述的商品推薦方法，其特征在于，所述獲取用戶歷史數據還包括：

獲取用戶的歷史消費記錄。

7.根據權利要求6所述的商品推薦方法，其特征在于，所述基于所述用戶歷史數據以及區域商品銷售數據，進行商品推薦還包括：

根據所述商品瀏覽記錄，獲取第一商品集合；

根據所述區域商品銷售數據，獲取第二商品集合；

獲取所述第一商品集合以及第二商品集合的商品交集；

基于商品的被瀏覽時長以及銷售數量對所述商品交集中的商品進行排序，基于排序從高到低選取預設數量的推薦商品子類；

基于所述歷史消費記錄獲取價格區間；

基于商品的被瀏覽時長以及銷售數量對所述推薦商品子類中的商品進行排序，基于排序從高到低選取商品價格在所述價格區間內的預設數量的推薦商品，將所述推薦商品子類以及推薦商品推薦給用戶。

8.一種商品推薦裝置，其特征在于，包括：

信息獲取模塊，用于獲取用戶信息；

數據獲取模塊，用于基于所述用戶信息獲取用戶歷史數據，所述用戶歷史數據包括商品瀏覽記錄；

銷售情況獲取模塊，用于獲取區域商品銷售數據；

推薦模塊，用于基于所述用戶歷史數據以及區域商品銷售數據，進行商品推薦。

9.一種計算機設備，包括存儲器、處理器以及存儲在所述存儲器上并可在所述處理器上運行的計算機程序，其特征在于，所述處理器執行所述計算機程序時實現如權利要求1至7中任一項所述的商品推薦方法。

10.一種計算機可讀存儲介質，其上存儲有計算機程序，其特征在于，該程序被處理器執行時實現如權利要求1至7中任一項所述的商品推薦方法。