商品推荐方法、装置、设备和存储介质制造方法及图纸

本申请公开了一种商品推荐方法、装置、设备和存储介质。一种商品推荐方法，包括：接收用户的客户端发送的登录信息；登录信息包括用户标识；根据所述用户标识查找对应的历史购买商品信息；如果能查到历史购买商品信息，则根据所述历史购买商品信息确定用户画像；其中，用户画像包括：用户标识和用户标签；根据所述用户画像确定对应的商品推荐列表；将所述商品推荐列表发送给所述用户的客户端。本申请实现了自动向用户推荐商品，提高了用户的购物体验度。

【技术实现步骤摘要】
商品推荐方法、装置、设备和存储介质
本申请涉及计算机
，具体而言，涉及一种商品推荐方法、装置、设备和存储介质。
技术介绍
随着互联网和电子商务的快速发展，网上购物已经成为了常态。网上的产品多种多样，成千上万，但是用户的手机屏幕显示有限，很难完全地向用户展示所有的商品。影响商品的销售效果。
技术实现思路
本申请的主要目的在于提供一种商品推荐方法、装置、设备和存储介质，以解决现有技术中由于手机无法展示所有商品影响用户购物的问题。为了实现上述目的，根据本申请的一个方面，提供了一种商品推荐方法，包括：接收用户的客户端发送的登录信息；登录信息包括用户标识；根据所述用户标识查找对应的历史购买商品信息；如果能查到历史购买商品信息，则根据所述历史购买商品信息确定用户画像；其中，用户画像包括：用户标识和用户标签；根据所述用户画像确定对应的商品推荐列表；将所述商品推荐列表发送给所述用户的客户端。在一种实施方式中，如果查不到历史购买商品信息，则根据用户的商品浏览信息确定用户画像；根据所述用户画像确定向所述用户的客户端发送商品推荐列表。在一种实施方式中，标签的生成，包括：根据每个用户的历史购买记录确定每个用户购买的商品集合；对于商品集合中的任意一个商品，采用向量转换模型进行处理得到对应的商品向量；根据每个商品向量计算每个用户的商品集合的平均向量；根据每个用户的商品集合的平均向量，基于预先训练的聚类模型对用户群体进行聚类计算得到多个不同的组；每组设置对应的标签；根据所述用户的平均向量和分组关系确定所述用户对应的标签。在一种实施方式中，还包括：确定每个标签对应的用户组；根据所述用户组中的每个用户的商品集合确定所述用户组的商品集合；在所述用户组的商品集合中，按照销量从高到低的顺序进行排序得到所述标签对应的商品推荐列表。在一种实施方式中，还包括，周期性的对所述用户画像进行更新。在一种实施方式中，周期性的对所述用户画像进行更新，包括：周期性地获取用户购买商品的纪录；以及统计每个用户的购买商品的集合；确定每个用户的购买商品的平均向量；根据所述每个用户的购买商品的平均向量，对所述用户的集合采用聚类算法进行计算得到多个不同的组；根据所述用户的购买商品的平均向量确定所述用户对应的组；以及标签。在一种实施方式中，根据用户的商品浏览信息确定用户画像，包括：确定用户浏览过的商品集合；查询所述商品集合中的每一个商品向量；根据所述商品集合中的每一个商品向量计算所述商品集合的向量均值；采用预先训练的聚类模型对所述向量均值进行计算得到所述商品集合对应的标签；根据所述标签确定所述用户的画像。为了实现上述目的，根据本申请的第二方面，提供了一种商品推荐装置；该装置包括：接收模块，用于接收用户的客户端发送的登录信息；登录信息包括用户标识；画像确定模块，用于根据所述用户标识查找对应的历史购买商品信息；如果能查到历史购买商品信息，则根据所述历史购买商品信息确定用户画像；其中，用户画像包括：用户标识和用户标签；商品列表确定模块，用于根据所述用户画像确定对应的商品推荐列表；发送模块，用于将所述商品推荐列表发送给所述用户的客户端。在一种实施方式中，画像确定模块还用于，如果查不到历史购买商品信息，则根据用户的商品浏览信息确定用户画像；商品列表确定模块还用于，根据所述用户画像确定向所述用户的客户端发送商品推荐列表。在一种实施方式中，画像确定模块还用于，根据每个用户的历史购买记录确定每个用户购买的商品集合；对于商品集合中的任意一个商品，采用向量转换模型进行处理得到对应的商品向量；根据每个商品向量计算每个用户的商品集合的平均向量；根据每个用户的商品集合的平均向量，基于预先训练的聚类模型对用户群体进行聚类计算得到多个不同的组；每组设置对应的标签；根据所述用户的平均向量和分组关系确定所述用户对应的标签。在一种实施方式中，商品列表确定模块还用于，确定每个标签对应的用户组；根据所述用户组中的每个用户的商品集合确定所述用户组的商品集合；在所述用户组的商品集合中，按照销量从高到低的顺序进行排序得到所述标签对应的商品推荐列表。在一种实施方式中，画像确定模块还用于，周期性的对所述用户画像进行更新。在一种实施方式中，画像确定模块还用于，周期性地获取用户购买商品的纪录；以及统计每个用户的购买商品的集合；确定每个用户的购买商品的平均向量；根据所述每个用户的购买商品的平均向量，对所述用户的集合采用聚类算法进行计算得到多个不同的组；根据所述用户的购买商品的平均向量确定所述用户对应的组；以及标签。在一种实施方式中，画像确定模块还用于，确定用户浏览过的商品集合；查询所述商品集合中的每一个商品向量；根据所述商品集合中的每一个商品向量计算所述商品集合的向量均值；采用预先训练的聚类模型对所述向量均值进行计算得到所述商品集合对应的标签；根据所述标签确定所述用户的画像。为了实现上述目的，根据本申请的第三方面，提供了一种商品推荐控制设备；包括至少一个处理器和至少一个存储器；所述存储器用于存储一个或多个程序指令；所述处理器，用于运行一个或多个程序指令，用以执行以下的步骤：接收用户的客户端发送的登录信息；登录信息包括用户标识；根据所述用户标识查找对应的历史购买商品信息；如果能查到历史购买商品信息，则根据所述历史购买商品信息确定用户画像；其中，用户画像包括：用户标识和用户标签；根据所述用户画像确定对应的商品推荐列表；将所述商品推荐列表发送给所述用户的客户端。在一种实施方式中，所述处理器还用于，如果查不到历史购买商品信息，则根据用户的商品浏览信息确定用户画像；根据所述用户画像确定向所述用户的客户端发送商品推荐列表。在一种实施方式中，所述处理器还用于，根据每个用户的历史购买记录确定每个用户购买的商品集合；对于商品集合中的任意一个商品，采用向量转换模型进行处理得到对应的商品向量；根据每个商品向量计算每个用户的商品集合的平均向量；根据每个用户的商品集合的平均向量，基于预先训练的聚类模型对用户群体进行聚类计算得到多个不同的组；每组设置对应的标签；根据所述用户的平均向量和分组关系确定所述用户对应的标签。在一种实施方式中，所述处理器还用于，确定每个标签对应的用户组；根据所述用户组中的每个用户的商品集合确定所述用户组的商品集合；在所述用户组的商品集合中，按照销量从高到低的顺序进行排序得到所述标签对应的商品推荐列表。在一种实施方式中，所述处理器还用于，周期性的对所述用户画像进行更本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种商品推荐方法，其特征在于，包括：/n接收用户的客户端发送的登录信息；登录信息包括用户标识；/n根据所述用户标识查找对应的历史购买商品信息；/n如果能查到历史购买商品信息，则根据所述历史购买商品信息确定用户画像；其中，用户画像包括：用户标识和用户标签；/n根据所述用户画像确定对应的商品推荐列表；/n将所述商品推荐列表发送给所述用户的客户端。/n

【技术特征摘要】
1.一种商品推荐方法，其特征在于，包括：
接收用户的客户端发送的登录信息；登录信息包括用户标识；
根据所述用户标识查找对应的历史购买商品信息；
如果能查到历史购买商品信息，则根据所述历史购买商品信息确定用户画像；其中，用户画像包括：用户标识和用户标签；
根据所述用户画像确定对应的商品推荐列表；
将所述商品推荐列表发送给所述用户的客户端。


2.如权利要求1所述的商品推荐方法，其特征在于，
如果查不到历史购买商品信息，则根据用户的商品浏览信息确定用户画像；
根据所述用户画像确定向所述用户的客户端发送商品推荐列表。


3.如权利要求1所述的商品推荐方法，其特征在于，标签的生成，包括：
根据每个用户的历史购买记录确定每个用户购买的商品集合；
对于商品集合中的任意一个商品，采用向量转换模型进行处理得到对应的商品向量；
根据每个商品向量计算每个用户的商品集合的平均向量；
根据每个用户的商品集合的平均向量，基于预先训练的聚类模型对用户群体进行聚类计算得到多个不同的组；
每组设置对应的标签；
根据所述用户的平均向量和分组关系确定所述用户对应的标签。


4.如权利要求3所述的商品推荐方法，其特征在于，还包括：
确定每个标签对应的用户组；
根据所述用户组中的每个用户的商品集合确定所述用户组的商品集合；
在所述用户组的商品集合中，按照销量从高到低的顺序进行排序得到所述标签对应的商品推荐列表。


5.如权利要求1所述的商品推荐方法，其特征在于，还包括，周期性的对所述用户画像进行更新。


6.如权利要求1所述的商品推荐方法，其特征在于，周期性的对所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：马翼，王继云，朱战伟，
申请(专利权)人：叮当快药科技集团有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11