配套产品的推荐方法、系统、设备和存储介质技术方案

本发明专利技术公开了一种配套产品的推荐方法、系统、设备和存储介质，所述推荐方法包括：获取数据库中目标产品的购买记录数据；对所述购买记录数据进行分析，获取与所述目标产品合并购买的至少一种关联产品；分别从不同种类的所述关联产品中选取一个关联产品，形成与所述目标产品组合销售的配套产品；在接收到搜索所述目标产品的指令后，显示所述目标产品并推荐与所述目标产品组合销售的所述配套产品。本发明专利技术能够实现向用户直接展示与目标产品相关联的高性价比的配套产品，方便用户购买，提升了用户购物体验。

Recommended methods, systems, equipment and storage media for supporting products

【技术实现步骤摘要】
配套产品的推荐方法、系统、设备和存储介质
本专利技术涉及互联网
，特别涉及一种配套产品的推荐方法、系统、设备和存储介质。
技术介绍
随着互联网技术的快速发展，越来越多的人喜欢网上购物。但是，当用户在购物过程中遇到一些问题，如需要配置一套台式电脑时，一般需要对每一个配件分别进行搜索与选择，因此需要花费大量的时间来对比各个配件的性价比，造成时间浪费，不方便购买；且由于用户不知道如何搭配，从而造成用户不能准确地选取出性价比高的配件，用户体验较差。
技术实现思路
本专利技术要解决的技术问题是现有技术中当需要配置一套产品时，需要分别对每一个配件进行搜索，存在浪费时间、不方便购买、不能搭配出性价比高的配套产品，用户体验较差等缺陷，目的在于提供一种配套产品的推荐方法、系统、设备和存储介质。本专利技术是通过下述技术方案来解决上述技术问题：本专利技术提供一种配套产品的推荐方法，所述推荐方法包括：获取数据库中目标产品的购买记录数据；对所述购买记录数据进行分析，获取与所述目标产品合并购买的至少一种关联产品；分别从不同种类的所述关联产品中选取一个关联产品，形成与所述目标产品组合销售的配套产品；在接收到搜索所述目标产品的指令后，显示所述目标产品并推荐与所述目标产品组合销售的所述配套产品。较佳地，所述获取与所述目标产品合并购买的至少一种关联产品的步骤之后、所述分别从不同种类的所述关联产品中选取一个关联产品的步骤之前还包括：判断与所述目标产品合并购买的所述关联产品的购买量是否超过设定阈值，若是，则执行所述分别从不同种类的所述关联产品中选取一个关联产品的步骤。较佳地，所述对所述购买记录数据进行分析，获取与所述目标产品合并购买的至少一种关联产品的步骤包括：采用Apriori算法(一种关联规则算法)对所述购买记录数据进行分析，获取与所述目标产品合并购买的至少一种所述关联产品；所述形成与所述目标产品组合销售的配套产品的步骤之后包括：采用Apriori算法计算不同种类中的所述关联产品与所述目标产品的支持度、置信度和提升度；根据同一种类中的所述关联产品与所述目标产品的支持度、置信度和提升度对同一种类中的所述关联产品进行降序排序；所述分别从不同种类的所述关联产品中选取一个关联产品，形成与所述目标产品组合销售的配套产品的步骤包括：分别从同一种类的所述关联产品中选取排序最靠前的所述关联产品，形成与所述目标产品组合销售的配套产品。较佳地，所述根据同一种类中的所述关联产品与所述目标产品的支持度、置信度和提升度对同一种类中的所述关联产品进行排序的步骤包括：比较同一种类中的每个所述关联产品与所述目标产品的提升度的大小，提升度越大排序越靠前；当同一种类中的每个所述关联产品与所述目标产品的提升度的大小相同时，则比较根据同一种类中的每个所述关联产品与所述目标产品的置信度的大小，置信度越大排序越靠前；当同一种类中的每个所述关联产品与所述目标产品的提升度的大小和置信度的大小均相同时，则比较根据同一种类中的每个所述关联产品与所述目标产品的支持度的大小，支持度越大排序越靠前。或者，所述根据同一种类中的所述关联产品与所述目标产品的支持度、置信度和提升度对同一种类中的所述关联产品进行排序的步骤包括：根据同一种类中的所述关联产品与所述目标产品的支持度、置信度和提升度建立关联度确定模型；根据所述关联度确定模型确定同一种类中的所述关联产品与所述目标产品的关联度；根据所述关联度对同一种类中的所述关联产品进行排序。较佳地，所述显示所述目标产品并推荐与所述目标产品组合销售的所述配套产品的步骤之后还包括：在接收到搜索目标关联产品的指令后，显示多个目标关联产品；判断所述配套产品中是否有与所述目标关联产品属于同一种类的关联产品，若有，则删除所述配套产品中与所述目标关联产品属于同一种类的关联产品，并在接收到选择一目标关联产品的指令后，将选择的目标关联产品添加至所述配套产品中形成新的配套产品。较佳地，所述推荐方法还包括：当所述数据库中已经存在与所述目标产品组合销售的历史配套产品时，则采用推荐的所述配套产品替换所述历史配套产品。本专利技术还提供一种配套产品的推荐系统，所述推荐系统包括数据获取模块、关联产品获取模块、配套产品获取模块和显示模块；所述数据获取模块用于获取数据库中目标产品的购买记录数据；所述关联产品获取模块用于对所述购买记录数据进行分析，获取与所述目标产品合并购买的至少一种关联产品；所述配套产品获取模块用于分别从不同种类的所述关联产品中选取一个关联产品，形成与所述目标产品组合销售的配套产品；所述显示模块用于在接收到搜索所述目标产品的指令后，显示所述目标产品并推荐与所述目标产品组合销售的所述配套产品。较佳地，所述推荐系统还包括第一判断模块；所述第一判断模块用于判断与所述目标产品合并购买的所述关联产品的购买量是否超过设定阈值，若是，则调用所述配套产品获取模块。较佳地，所述推荐系统还包括计算模块和排序模块；所述关联产品获取模块用于采用Apriori算法对所述购买记录数据进行分析，获取与所述目标产品合并购买的至少一种所述关联产品；所述计算模块用于采用Apriori算法计算不同种类中的所述关联产品与所述目标产品的支持度、置信度和提升度；所述排序模块用于根据同一种类中的所述关联产品与所述目标产品的支持度、置信度和提升度对同一种类中的所述关联产品进行降序排序；所述配套产品获取模块用于分别从同一种类的所述关联产品中选取排序最靠前的所述关联产品，形成与所述目标产品组合销售的配套产品。较佳地，所述排序模块包括第一排序单元、第二排序单元和第三排序单元；所述第一排序单元用于比较同一种类中的每个所述关联产品与所述目标产品的提升度的大小，提升度越大排序越靠前；所述第二排序单元用于当同一种类中的每个所述关联产品与所述目标产品的提升度的大小相同时，则比较根据同一种类中的每个所述关联产品与所述目标产品的置信度的大小，置信度越大排序越靠前；所述第三排序单元用于当同一种类中的每个所述关联产品与所述目标产品的提升度的大小和置信度的大小均相同时，则比较根据同一种类中的每个所述关联产品与所述目标产品的支持度的大小，支持度越大排序越靠前。或者，所述排序模块包括模型建立单元、关联度确定单元和第四排序单元；所述模型建立单元根据同一种类中的所述关联产品与所述目标产品的支持度、置信度和提升度建立关联度确定模型；所述关联度确定单元用于根据所述关联度确定模型确定同一种类中的所述关联产品与所述目标产品的关联度；所述第四排序单元用于根据所述关联度对同一种类中的所述关联产品进行排序。较佳地，所述推荐系统还包括第一指令接收模块、第二判断模块、删除模块、第二指令接收模块和添加模块；所述第一指令接收模块用本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种配套产品的推荐方法，其特征在于，所述推荐方法包括：/n获取数据库中目标产品的购买记录数据；/n对所述购买记录数据进行分析，获取与所述目标产品合并购买的至少一种关联产品；/n分别从不同种类的所述关联产品中选取一个关联产品，形成与所述目标产品组合销售的配套产品；/n在接收到搜索所述目标产品的指令后，显示所述目标产品并推荐与所述目标产品组合销售的所述配套产品。/n

【技术特征摘要】
1.一种配套产品的推荐方法，其特征在于，所述推荐方法包括：
获取数据库中目标产品的购买记录数据；
对所述购买记录数据进行分析，获取与所述目标产品合并购买的至少一种关联产品；
分别从不同种类的所述关联产品中选取一个关联产品，形成与所述目标产品组合销售的配套产品；
在接收到搜索所述目标产品的指令后，显示所述目标产品并推荐与所述目标产品组合销售的所述配套产品。


2.如权利要求1所述的配套产品的推荐方法，其特征在于，所述获取与所述目标产品合并购买的至少一种关联产品的步骤之后、所述分别从不同种类的所述关联产品中选取一个关联产品的步骤之前还包括：
判断与所述目标产品合并购买的所述关联产品的购买量是否超过设定阈值，若是，则执行所述分别从不同种类的所述关联产品中选取一个关联产品的步骤。


3.如权利要求1所述的配套产品的推荐方法，其特征在于，所述对所述购买记录数据进行分析，获取与所述目标产品合并购买的至少一种关联产品的步骤包括：
采用Apriori算法对所述购买记录数据进行分析，获取与所述目标产品合并购买的至少一种所述关联产品；
所述形成与所述目标产品组合销售的配套产品的步骤之后包括：
采用Apriori算法计算不同种类中的所述关联产品与所述目标产品的支持度、置信度和提升度；
根据同一种类中的所述关联产品与所述目标产品的支持度、置信度和提升度对同一种类中的所述关联产品进行降序排序；
所述分别从不同种类的所述关联产品中选取一个关联产品，形成与所述目标产品组合销售的配套产品的步骤包括：
分别从同一种类的所述关联产品中选取排序最靠前的所述关联产品，形成与所述目标产品组合销售的配套产品。


4.如权利要求3所述的配套产品的推荐方法，其特征在于，所述根据同一种类中的所述关联产品与所述目标产品的支持度、置信度和提升度对同一种类中的所述关联产品进行排序的步骤包括：
比较同一种类中的每个所述关联产品与所述目标产品的提升度的大小，提升度越大排序越靠前；
当同一种类中的每个所述关联产品与所述目标产品的提升度的大小相同时，则比较根据同一种类中的每个所述关联产品与所述目标产品的置信度的大小，置信度越大排序越靠前；
当同一种类中的每个所述关联产品与所述目标产品的提升度的大小和置信度的大小均相同时，则比较根据同一种类中的每个所述关联产品与所述目标产品的支持度的大小，支持度越大排序越靠前。


5.如权利要求3所述的配套产品的推荐方法，其特征在于，所述根据同一种类中的所述关联产品与所述目标产品的支持度、置信度和提升度对同一种类中的所述关联产品进行排序的步骤包括：
根据同一种类中的所述关联产品与所述目标产品的支持度、置信度和提升度建立关联度确定模型；
根据所述关联度确定模型确定同一种类中的所述关联产品与所述目标产品的关联度；
根据所述关联度对同一种类中的所述关联产品进行排序。


6.如权利要求1所述的配套产品的推荐方法，其特征在于，所述显示所述目标产品并推荐与所述目标产品组合销售的所述配套产品的步骤之后还包括：
在接收到搜索目标关联产品的指令后，显示多个目标关联产品；
判断所述配套产品中是否有与所述目标关联产品属于同一种类的关联产品，若有，则删除所述配套产品中与所述目标关联产品属于同一种类的关联产品，并在接收到选择一目标关联产品的指令后，将选择的目标关联产品添加至所述配套产品中形成新的配套产品。


7.如权利要求1所述的配套产品的推荐方法，其特征在于，所述推荐方法还包括：
当所述数据库中已经存在与所述目标产品组合销售的历史配套产品时，则采用推荐的所述配套产品替换所述历史配套产品。


8.一种配套产品的推荐系统，其特征在于，所述推荐系统包括数据获取模块、关联产品获取模块、配套产品获取模块和显示模块；
所述数据获取模块用于获取数据库中目标产品的购买记录数据；
所述关联产品获取...

【专利技术属性】
技术研发人员：孙华，
申请(专利权)人：北京京东尚科信息技术有限公司，北京京东世纪贸易有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11