用于促销对象的推荐方法、系统、存储介质及电子设备技术方案

本发明专利技术公开了一种用于促销对象的推荐方法、系统、存储介质及电子设备，所述推荐方法包括：获取用户的历史流量数据，所述历史流量数据包括所述用户的历史浏览对象；获取用户的实时流量数据，所述实时流量数据包括所述用户的实时浏览对象；将所述历史浏览对象以及实时浏览对象进行组合，以得到用户感兴趣对象；获取促销活动列表，所述促销活动列表包括正在促销的促销对象；获取所述促销对象中的可推荐对象，并将所述可推荐对象推荐给所述用户。本发明专利技术技术方案可以准确有效的将正在促销的用户感兴趣的对象推荐给用户，提高了用户体验。

【技术实现步骤摘要】
用于促销对象的推荐方法、系统、存储介质及电子设备
本专利技术涉及计算机
，尤其涉及一种用于促销对象的推荐方法、系统、存储介质及电子设备。
技术介绍
随着电子商务的发展和普及，电商之间的竞争也逐渐加剧。为了吸引用户以提升产品的销量和利润，电商平台通常会根据用户的用户画像以及购物历史等信息，为用户推荐其可能感兴趣的产品。现有技术中，通常采用两种方式为用户做推荐。第一种方式为，基于预先编写的推荐算法，为不同的用户推荐不同的单品。但是现有的用户往往倾向于购买性价比高的产品，若所推荐的单品并不是具有优惠价格的产品，用户通常会转去其他电商平台购买或者继续等待。第二种方式为，基于电商平台正在开展的促销活动列表，根据用户画像以及购物历史，为不同的用户展示不同的促销活动。但是，所推荐的促销活动并不一定涉及用户所需要的产品，例如：用户想要购买手机，但是现有的促销活动只是关于非手机品类的产品的促销。这种情况下，用户也可能转去其他正在对手机做促销的电商平台购买。现有技术中的两种推荐方式不仅很难提高平台中产品的销量和利润，还会造成用户流失，给电商平台带来损失。如何为用户提供一种更准确有效的产品推荐方式是目前亟待解决的问题。
技术实现思路
本专利技术实施例要解决的技术问题是为了克服现有技术中不能准确有效的为用户推荐产品的缺陷，提供一种用于促销对象的推荐方法、系统、存储介质及电子设备。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：一种用于促销对象的推荐方法，所述推荐方法包括：获取用户的历史流量数据，所述历史流量数据包括所述用户的历史浏览对象；获取用户的实时流量数据，所述实时流量数据包括所述用户的实时浏览对象；将所述历史浏览对象以及实时浏览对象进行组合，以得到用户感兴趣对象；获取促销活动列表，所述促销活动列表包括正在促销的促销对象；获取所述促销对象中的可推荐对象，并将所述可推荐对象推荐给所述用户，所述可推荐对象包括与所述感兴趣对象的品类相同的第一可推荐对象和/或与所述感兴趣对象的品类相关的第二可推荐对象，所述品类相关是指所述第二可推荐对象与所述感兴趣对象配套使用。较佳地，所述获取用户的历史流量数据的步骤之后还包括：获取所述用户的历史购买对象；计算所述历史购买对象的最后购买时间以及复购周期，所述复购周期是相邻两次购买相同的所述历史购买对象的平均时间差；所述获取所述促销对象中的可推荐对象，并将所述可推荐对象推荐给所述用户的步骤具体包括：判断所述历史购买对象的品类是否与所述感兴趣对象的品类相同；若判断结果为是，则检测所述历史购买对象的最后购买时间与当前时间的时间差是否超过所述复购周期；若检测结果为是，则将所述第一可推荐对象推荐给所述用户。较佳地，所述获取所述促销对象中的可推荐对象，并将所述可推荐对象推荐给所述用户的步骤具体还包括：若判断结果为否，则将所述第一可推荐对象推荐给所述用户。较佳地，所述获取所述促销对象中的可推荐对象，并将所述可推荐对象推荐给所述用户的步骤具体还包括：若检测结果为否，则将所述第二可推荐对象推荐给所述用户。较佳地，所述第二可推荐对象为多个；所述将所述第二可推荐对象推荐给所述用户的步骤具体包括：计算多个所述第二可推荐对象分别相对于所述感兴趣对象的关联度，所述关联度＝同时购买所述第二可推荐对象以及所述感兴趣对象的用户数/购买感兴趣对象的用户数；将与所述感兴趣对象的关联度最高的所述第二可推荐对象推荐给所述用户。较佳地，所述获取所述促销对象中的可推荐对象，并将所述可推荐对象推荐给所述用户的步骤具体包括：将所述可推荐对象发送至所述用户预先绑定的终端。较佳地，所述终端包括移动终端和/或PC端。一种用于促销对象的推荐系统，所述推荐系统包括：历史流量数据获取模块，用于获取用户的历史流量数据，所述历史流量数据包括所述用户的历史浏览对象，实时流量数据获取模块，用于获取用户的实时流量数据，所述实时流量数据包括所述用户的实时浏览对象；组合模块，用于将所述历史浏览对象以及实时浏览对象进行组合，以得到用户感兴趣对象；促销活动获取模块，用于获取促销活动列表，所述促销活动列表包括正在促销的促销对象；推荐模块，用于获取所述促销对象中的可推荐对象，并将所述可推荐对象推荐给所述用户，所述可推荐对象包括与所述感兴趣对象的品类相同的第一可推荐对象和/或与所述感兴趣对象的品类相关的第二可推荐对象，所述品类相关是指所述第二可推荐对象与所述感兴趣对象配套使用。一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行计算机程序时实现所述的用于促销对象的推荐方法的步骤。一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现所述的用于促销对象的推荐方法的步骤。本专利技术实施例的积极进步效果在于：本专利技术实施例通过用户的历史流量数据以及实时流量数据得到用户感兴趣对象的集合，然后在促销列表中查询获取适合为用户推荐的可推荐对象，所述可推荐对象包括与所述感兴趣对象的品类相同的第一可推荐对象和/或与所述感兴趣对象的品类相关的第二可推荐对象。由此，可以准确有效的将正在促销的用户感兴趣的对象推荐给用户，提高了用户体验。进一步地，通过引入复购周期的概念来预估用户的购物规律，更加贴合用户的购物习惯和消费心理，从而可以更加准确的为用户推荐其可能感兴趣的产品，提高了用户下单的概率。附图说明图1为本专利技术实施例1的用于促销对象的推荐方法的流程图。图2为本专利技术实施例2的用于促销对象的推荐方法的流程图。图3是本专利技术实施例3的用于促销对象的推荐方法的流程图。图4是本专利技术实施例4的用于促销对象的推荐系统的结构框图。图5是本专利技术实施例5的用于促销对象的推荐系统的结构框图。图6是本专利技术实施例6的用于促销对象的推荐系统的结构框图。图7是本专利技术实施例7的实现用于促销对象的推荐方法的电子设备的结构示意图。具体实施方式下面通过实施例的方式进一步说明本专利技术，但并不因此将本专利技术限制在所述的实施例范围之中。实施例1一种用于促销对象的推荐方法，如图1所示，所述推荐方法可以包括如下步骤：步骤S1：获取用户的历史流量数据，所述历史流量数据包括所述用户的历史浏览对象；步骤S2：获取用户的实时流量数据，所述实时流量数据包括所述用户的实时浏览对象；步骤S3：将所述历史浏览对象以及实时浏览对象进行组合，以得到用户感兴趣对象；步骤S4：获取促销活动列表，所述促销活动列表包括正在促销的促销对象；步骤S5：获取所述促销对象中的可推荐对象，并将所述可推荐对象推荐给所述用户，所述可推荐对象包括与所述感兴趣对象的品类相同的第一可推荐对象和/或与所述感兴趣本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种用于促销对象的推荐方法，其特征在于：所述推荐方法包括：/n获取用户的历史流量数据，所述历史流量数据包括所述用户的历史浏览对象；/n获取用户的实时流量数据，所述实时流量数据包括所述用户的实时浏览对象；/n将所述历史浏览对象以及实时浏览对象进行组合，以得到用户感兴趣对象；/n获取促销活动列表，所述促销活动列表包括正在促销的促销对象；/n获取所述促销对象中的可推荐对象，并将所述可推荐对象推荐给所述用户，所述可推荐对象包括与所述感兴趣对象的品类相同的第一可推荐对象和/或与所述感兴趣对象的品类相关的第二可推荐对象，所述品类相关是指所述第二可推荐对象与所述感兴趣对象配套使用。/n

【技术特征摘要】
1.一种用于促销对象的推荐方法，其特征在于：所述推荐方法包括：
获取用户的历史流量数据，所述历史流量数据包括所述用户的历史浏览对象；
获取用户的实时流量数据，所述实时流量数据包括所述用户的实时浏览对象；
将所述历史浏览对象以及实时浏览对象进行组合，以得到用户感兴趣对象；
获取促销活动列表，所述促销活动列表包括正在促销的促销对象；
获取所述促销对象中的可推荐对象，并将所述可推荐对象推荐给所述用户，所述可推荐对象包括与所述感兴趣对象的品类相同的第一可推荐对象和/或与所述感兴趣对象的品类相关的第二可推荐对象，所述品类相关是指所述第二可推荐对象与所述感兴趣对象配套使用。


2.如权利要求1所述的用于促销对象的推荐方法，其特征在于，所述获取用户的历史流量数据的步骤之后还包括：
获取所述用户的历史购买对象；
计算所述历史购买对象的最后购买时间以及复购周期，所述复购周期是相邻两次购买相同的所述历史购买对象的平均时间差；
所述获取所述促销对象中的可推荐对象，并将所述可推荐对象推荐给所述用户的步骤具体包括：
判断所述历史购买对象的品类是否与所述感兴趣对象的品类相同；
若判断结果为是，则检测所述历史购买对象的最后购买时间与当前时间的时间差是否超过所述复购周期；
若检测结果为是，则将所述第一可推荐对象推荐给所述用户。


3.如权利要求2所述的用于促销对象的推荐方法，其特征在于，所述获取所述促销对象中的可推荐对象，并将所述可推荐对象推荐给所述用户的步骤具体还包括：
若判断结果为否，则将所述第一可推荐对象推荐给所述用户。


4.如权利要求2所述的用于促销对象的推荐方法，其特征在于，所述获取所述促销对象中的可推荐对象，并将所述可推荐对象推荐给所述用户的步骤具体还包括：
若检测结果为否，则将所述第二可推荐对象推荐给所述用户。


5.如权利要求4所述的用于促销对象的推荐方法，其特征在于，所述第二可...

【专利技术属性】
技术研发人员：夏继光，
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