一种商品推荐方法及系统技术方案

本发明专利技术实施例提供一种商品推荐方法、系统、计算机设备及计算机可读存储介质，包括：获取用户信息以及所述用户对应的历史购买数据；预筛选所述用户对应的历史购买数据得到待推荐商品数据，并将所述待推荐商品数据放入第一待推荐商品池；对所述第一待推荐商品池中的待推荐商品数据协同过滤；将所述协同过滤后的待推荐商品数据执行第三方校验；将通过第三方校验的待推荐商品数据放入第二待推荐商品池；输出所述第二待推荐商品池中的待推荐商品数据。本发明专利技术实施例可以实现联性推荐，并且可以在小数据的基础上得到准确的推荐结果，成本低，推荐效果好。

A method and system of commodity recommendation

【技术实现步骤摘要】
一种商品推荐方法及系统
本专利技术涉及计算机
，尤其涉及一种商品推荐方法及系统。
技术介绍
通过分析用户在商城网站程序网站购买商品的行为数据，商城网站程序网站可以进行相关商品推荐，以提高商品的购买率。现有的商品推荐方法，一般是根据所选商品的类型、规格、品牌等进行简单查询排序，或利用大数据的协同过滤算法，利用历史用户及其他用户的购买记录找到关联产品并做推荐。上述两种方式，都有其不足之处。只根据商品的类型、规格、品牌等进行查询，基本上是同类商品的推荐，无法做到商品关联性，而基于大数据的推荐算法，则需要比较大的数据量及用户基数，这对于规模不大的平台而言，成本较高，推荐效果也不好。
技术实现思路
有鉴于此，本专利技术实施例提供了一种商品推荐方法、系统、计算机设备及计算机可读存储介质，用于解决现有的商品推荐方法，无法实现关联性推荐以及需要大量数据才能进行精准推荐的问题。本专利技术实施例是通过下述技术方案来解决上述技术问题：一种商品推荐方法，包括：获取用户信息以及所述用户对应的历史购买数据；本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种商品推荐方法，其特征在于，包括：/n获取用户信息以及所述用户对应的历史购买数据；/n预筛选所述用户对应的历史购买数据得到待推荐商品数据，并将所述待推荐商品数据放入第一待推荐商品池；/n对所述第一待推荐商品池中的待推荐商品数据协同过滤；/n将所述协同过滤后的待推荐商品数据执行第三方校验；/n将通过第三方校验的待推荐商品数据放入第二待推荐商品池；/n输出所述第二待推荐商品池中的待推荐商品数据。/n

【技术特征摘要】
1.一种商品推荐方法，其特征在于，包括：
获取用户信息以及所述用户对应的历史购买数据；
预筛选所述用户对应的历史购买数据得到待推荐商品数据，并将所述待推荐商品数据放入第一待推荐商品池；
对所述第一待推荐商品池中的待推荐商品数据协同过滤；
将所述协同过滤后的待推荐商品数据执行第三方校验；
将通过第三方校验的待推荐商品数据放入第二待推荐商品池；
输出所述第二待推荐商品池中的待推荐商品数据。


2.根据权利要求1所述的商品推荐方法，其特征在于，所述方法还包括：
对所述第二待推荐商品池中的待推荐商品数据执行多维度合规性检查；
所述输出所述第二待推荐商品池中的待推荐商品数据具体包括：
将通过多维度合规性检查的待推荐商品数据作为最终推荐结果输出。


3.根据权利要求1或2所述的商品推荐方法，其特征在于，所述预筛选所述用户对应的历史购买数据得到待推荐商品数据，并将所述待推荐商品数据放入第一待推荐商品池具体包括：
根据所述用户对应的历史购买数据，从预设商品池中获取相似产品数据；
获取所述用户的行为数据和商品关注度数据，根据所述用户的行为数据和商品关注度数据通过自定义字段对进行预筛选；
将预筛选后的数据作为待推荐商品数据放入到所述第一待推荐商品池。


4.根据权利要求3所述的商品推荐方法，其特征在于，所述根据所述用户对应的历史购买数据，从预设商品池中获取相似产品数据具体包括：
根据所述用户对应的历史购买数据，通过相似度判断算法从所述预设商品池中获取相似类型、规格、品牌的同类商品数据，以得到所述相似产品数据。


5.根据权利要求4所述的商品推荐方法，其特征在于，所述将所述协同过滤后的待推荐商品数据执行第三方校验具体包括：
将所述协同过滤后的待推荐商品数据发送至第三方推荐系统；
接收第三方推荐系统根据所述协同过滤后的待推荐商品数据返回的推荐结果，并按照满足预设校验条件的格式进行解析和渲染...

【专利技术属性】
技术研发人员：吴芳，
申请(专利权)人：广州翼云科技有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44