一种基于区块链技术的线下零售商品智能推荐方法及工具技术

本发明专利技术公开一种基于区块链技术的线下零售商品智能推荐方法及工具，涉及区块链技术领域，其实现包括：建立消费者个人信息，并采集消费者在线下门店的购买数据；将采集的消费者购买数据以区块的方式进行存储；消费者扫描线下门店的唯一标识并授权线下门店访问个人购买数据；构建并利用线下门店访问的个人购买数据训练推荐算法模型；在消费者到某线下门店进行商品购买时，训练后的推荐算法模型根据该消费者的购买数据进行个性化推荐；消费者根据个性化推荐结果进行选择，选择结果反馈至推荐算法模型；推荐算法模型分析反馈信息，完成个性化推荐的优化。本发明专利技术可以向消费者推荐更加符合需求的商品信息。

【技术实现步骤摘要】
一种基于区块链技术的线下零售商品智能推荐方法及工具
本专利技术涉及区块链
，具体的说是一种基于区块链技术的线下零售商品智能推荐方法及工具。
技术介绍
AI步入发展的中后期，在工业企业方面，人工智能已应用到诸如园区安防、工业质检、智能零售等多个方面。数据是人工智能的基石，而数据多掌握在各大企业手中，其数据之间关联甚少，通常一个应用的诞生智能应用单一的数据，在推荐算法等应用中单一且效果参差不齐。区块链技术的诞生则起到了关联数据的作用，区块链技术创建了一个开放和分散的数据库，记录双方的交易，无需第三方认证，在一定程度上保证了数据的隐私，在医疗、交通等多个领域得到了广泛的应用。在新零售领域，智能推荐算法逐渐成为企业的刚需，线下企业何时能够像线上购物一样可以做到智能推荐，真正的障碍是如何获取足够多且高质量的消费者数据来支持智能AI推荐模型的构建。线下商店依赖多种设备获取消费者的行为数据，但是局限于获取渠道等问题，信息有限，并不足以支撑智能推荐应用的运作，与消费者的需求相差甚远。而区块链可以提供安全的数据共享，可以为消费者创建数据库，记录双方本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于区块链技术的线下零售商品智能推荐方法，其特征在于,基于线下门店和消费者，其实现包括：/n建立消费者个人信息，并采集消费者在线下门店的购买数据，/n将采集的消费者购买数据以区块的方式进行存储，/n消费者扫描线下门店的唯一标识并授权线下门店访问以区块方式存储的个人购买数据，/n基于内容/规则构建推荐算法模型，利用线下门店访问的多个消费者的个人购买数据训练该推荐算法模型，/n在消费者到某线下门店进行商品购买时，训练后的推荐算法模型根据该消费者的购买数据进行个性化推荐，/n消费者根据个性化推荐结果进行选择，选择结果反馈至推荐算法模型，/n推荐算法模型分析反馈信息，完成个性化推荐的优化。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于区块链技术的线下零售商品智能推荐方法，其特征在于,基于线下门店和消费者，其实现包括：
建立消费者个人信息，并采集消费者在线下门店的购买数据，
将采集的消费者购买数据以区块的方式进行存储，
消费者扫描线下门店的唯一标识并授权线下门店访问以区块方式存储的个人购买数据，
基于内容/规则构建推荐算法模型，利用线下门店访问的多个消费者的个人购买数据训练该推荐算法模型，
在消费者到某线下门店进行商品购买时，训练后的推荐算法模型根据该消费者的购买数据进行个性化推荐，
消费者根据个性化推荐结果进行选择，选择结果反馈至推荐算法模型，
推荐算法模型分析反馈信息，完成个性化推荐的优化。


2.根据权利要求1所述的一种基于区块链技术的线下零售商品智能推荐方法，其特征在于，建立消费者个人信息，并采集消费者在多个线下门店的购买数据，所述购买数据包括门店名称、商品类别、商品购买时间、支付金额。


3.根据权利要求2所述的一种基于区块链技术的线下零售商品智能推荐方法，其特征在于，消费者在多个线下门店的购买数据按照购买时间进行排列，并以区块的方式进行存储。


4.根据权利要求1所述的一种基于区块链技术的线下零售商品智能推荐方法，其特征在于，设置定时任务，来定时更新消费者的购买数据，并将更新后的消费者购买数据以区块的方式进行存储。


5.根据权利要求1所述的一种基于区块链技术的线下零售商品智能推荐方法，其特征在于，训练后的推荐算法模型对消费者进行个性化推荐时，还会向消费者推荐该线下门店的优惠商品。


6.一种基于区块链技术的线下零售商品智能推荐工具，其特征在于，其包括...

【专利技术属性】
技术研发人员：李雪，李锐，金长新，
申请(专利权)人：济南浪潮高新科技投资发展有限公司，
类型：发明
国别省市：山东;37