商品推荐方法、设备和介质技术

本发明专利技术涉及数据处理技术领域，特别涉及商品推荐方法、设备和介质。方法包括：获取用户位置信息；根据该位置信息，确定用户组织机构信息；根据该用户组织机构信息计算用户特征向量；将商品的特征向量与该用户特征向量比较；根据比较结果，推荐该商品。基于地理位置查询到用户所在的组织、工厂等信息，再根据组织、工厂的相关信息做类目归属，因相同类的组织、工厂商品(物料)需求是相似的，则根据此方法做相关的商品匹配并进行推荐的准确度高。关的商品匹配并进行推荐的准确度高。关的商品匹配并进行推荐的准确度高。

【技术实现步骤摘要】
商品推荐方法、设备和介质


[0001]本专利技术涉及数据处理
，特别涉及商品推荐方法、设备和介质。

技术介绍

[0002]新用户在使用电商系统时，电商系统没有用户的初始数据(例如用户的查看记录)，无法准确的根据用户习惯推荐商品，一般都是推荐销量高的商品，并不适合与所有用户，导致转化率低。电商系统如果实现推荐用户喜好的商品，对于提升用户体验和订单成交帮助巨大。现有技术中有根据区域相似性推荐商品的方案，前提设定是特定区域内所有用户的喜好是相似的，在实际消费品领域可能是适用的，例如，一个区域内用户都喜欢吃苹果，那对于新用户系统推荐苹果是合适的；但如果用户是工厂，那一个区域内工厂和工厂的业务不同，所需商品差异也非常大，则上述文献的推荐方案效果极差。

技术实现思路

[0003]本专利技术的目的在于提供商品推荐方法、设备和介质，解决现有商品推荐方法对企业和工厂的推荐准确度低的技术问题。
[0004]本专利技术的实施方式公开了一种商品推荐方法，用于电子设备，方法包括：
[0005]获取用户位置信息；<br/>[0006]本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种商品推荐方法，用于电子设备，其特征在于，所述方法包括：获取用户位置信息；根据所述位置信息，确定用户组织机构信息；根据所述用户组织机构信息计算用户特征向量；将商品的特征向量与所述用户特征向量比较；根据比较结果，推荐所述商品。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述商品的特征向量和所述用户特征向量包括行业分量、类目分量和商品分量。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述用户组织机构信息计算用户特征向量，还包括：根据所述用户组织机构信息确定行业信息、经营类目和所售商品；根据所述行业信息的物料需求与预定行业的物料需求的相似度，确定所述用户特征向量的所述行业分量的取值；根据所述经营类目与预定类目的相似度，确定所述用户特征向量的所述类目分量的取值；根据所述所售商品与预定商品的相似度，确定所述用户特征向量的所述商品分量的取值。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述商品的特征向量根据以下方法确定：根据所述商品适用的行业，确定所述商品的特征向...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘鑫，
申请(专利权)人：震坤行工业超市上海有限公司，
类型：发明
国别省市：