[发明专利]信息推荐装置

权利要求书

1.一种基于电子商务平台的信息推荐装置，其特征在于，

所述信息推荐装置是向使用该电子商务平台进行购物的用户推荐与所述用户的喜好相匹配的商品列表的装置，

所述信息推荐装置具备：

显示单元，具有向所述用户提供导购指示并显示向所述用户推荐的商品列表的界面；

输入单元，由所述用户根据所述显示单元的所述界面上的所述导购指示而输入至少包括所述用户的姓名、居住地和行业的用户特征信息；

处理单元，根据所述用户特征信息以及预先存储的多种商品的商品特征信息，选择与所述用户匹配的所述商品列表；以及

输出单元，向所述显示单元输出所述商品列表。

2.根据权利要求1所述的信息推荐装置，其特征在于，

所述商品特征信息至少包括所述商品的价格、销售区域和行业。

3.根据权利要求1或者2所述的信息推荐装置，其特征在于，

还具备：

购买记录存储单元，存储所述用户在所述电子商务平台上的购买记录信息。

4.根据权利要求2所述的信息推荐装置，其特征在于，

所述处理单元具备：

消费指数计算单元，基于所述用户特征信息，计算消费指数；

价格指数计算单元，基于所述商品特征信息，计算价格指数；

用户特征矢量计算单元，基于所述消费指数以及所述用户特征信息，计算用户特征矢量；

商品特征矢量计算单元，基于所述价格指数以及所述商品特征信息，计算商品特征矢量；

匹配单元，基于所述用户特征矢量和所述商品特征矢量，计算所述用户与所述商品的匹配关联度；

推荐单元，根据所述匹配关联度，选择向所述用户推荐的商品列表。

5.根据权利要求3所述的信息推荐装置，其特征在于，

所述处理单元具备：

消费指数计算单元，基于所述用户特征信息以及所述购买记录信息，计算消费指数；

价格指数计算单元，基于所述商品特征信息，计算价格指数；

用户特征矢量计算单元，基于所述消费指数以及所述用户特征信息，计算用户特征矢量；

商品特征矢量计算单元，基于所述价格指数以及所述商品特征信息，计算商品特征矢量；

匹配单元，基于所述用户特征矢量和所述商品特征矢量，计算所述用户和所述商品的匹配关联度；

推荐单元，根据所述匹配关联度，选择向所述用户推荐的商品列表。

6.根据权利要求4所述的信息推荐装置，其特征在于，

所述消费指数计算单元包括：

国籍判断单元，根据所述用户的姓名，判断所述用户的国籍；

人均消费额计算单元，计算具有与所述用户相同的所述国籍、行业以及居住地的全部用户在所述电子商务平台上的人均消费额；

消费指数输出单元，输出对所述人均消费额进行归一化处理而得到的所述消费指数。

7.根据权利要求5所述的信息推荐装置，其特征在于，

所述消费指数计算单元包括：

国籍判断单元，根据所述用户的姓名，判断所述用户的国籍；

人均消费额计算单元，计算具有与所述用户相同的所述国籍、行业以及居住地的全部用户在所述电子商务平台上的人均消费额；

日均消费额计算单元，计算所述用户在所述电子商务平台上的日均消费额；

叠加单元，对所述人均消费额和所述日均消费额进行叠加；

消费指数输出单元，输出对叠加后的值进行归一化处理而得到的所述消费指数。

8.根据权利要求4或者5所述的信息推荐装置，其特征在于，

所述价格指数计算单元包括：

价格统计单元，统计所述多种商品的价格；

价格归一化单元，对价格进行归一化处理；

价格指数输出单元，输出经所述归一化处理后的作为所述价格指数的值。

9.根据权利要求8所述的信息推荐装置，其特征在于，

所述归一化处理使用最大最小值法或者平均数方差法。

10.根据权利要求4或者5所述的信息推荐装置，其特征在于，

在所述匹配单元中，所述用户特征矢量和所述商品特征矢量之间的关系通过训练而得到。

11.根据权利要求10所述的信息推荐装置，其特征在于，

所述训练为神经网络训练。