[发明专利]一种推荐商品的方法及装置

说明书

技术领域

本发明涉及电子商务技术领域，特别涉及一种推荐商品的方法及装置。

背景技术

随着互联网电子商务技术的日益发展和成熟，与传统的实体店购物相比，消费者网上购物的比重越来越高。

由于网络商品种类繁多且特点相近，为了提高订货效率，零售商定期在网络订货平台上选购商品时，通常会根据自身以往的商品收藏信息或商品订购信息等进行商品订购。

当零售商有扩充商品种类、引进新商品等意愿时，往往需要花费较多时间去找寻合适的商品和对比商品信息，但是，网络订货平台不能为不同零售商自动推送与其自身特性相关的个性化商品信息。

发明内容

本发明提供了一种推荐商品的方法及装置，能够自动定期推荐个性化商品信息。

为了达到上述目的，本发明是通过如下技术方案实现的：

一方面，本发明提供了一种推荐商品的方法，预先设置定时器的自启动时间间隔，设置至少一种商品推荐算法，获取商品收藏表，还包括：

在达到与所述定时器的自启动时间间隔相对应的时间时，获取所述商品推荐算法；

逐个计算所述商品推荐算法，并分别获得与所述商品推荐算法相对应的第一商品推荐信息；

在所述商品推荐算法全部计算完成之后，将所述第一商品推荐信息进行汇总并去重，获得去重后的第二商品推荐信息；

利用所述第二商品推荐信息，更新所述商品收藏表，以使用户根据更新后的所述商品收藏表所显示的内容选购商品。

进一步地，

所述商品推荐算法，包括：偏好商品推荐算法、新商品推荐算法、在育商品推荐算法、区域畅销商品推荐算法和需求未满足商品推荐算法中的任意一种或多种；

所述偏好商品推荐算法，包括：根据用户前三个月内的商品订单信息，将订购次数不小于6次的商品所对应的信息，按照商品的价格降序排列；

所述新商品推荐算法，包括：将入网销售时间不超过6个月的商品所对应的信息，按照商品的入网时间降序排列；

所述在育商品推荐算法，包括：将当前的重点培育商品所对应的信息，按照商品的重要程度由重及轻顺序排列；

所述区域畅销商品推荐算法，包括：根据前一个月内的全部商品订单信息，将用户尚未订购过的区域畅销商品所对应的信息，按照商品的订购次数降序排列；

所述需求未满足商品推荐算法，包括：根据用户前三个月内的未成功订购的商品所对应的信息，按照商品的价格降序排列。

进一步地，

在所述将所述第一商品推荐信息进行汇总并去重之前，进一步包括：预先设置所述商品推荐算法的重要程度；

所述将所述第一商品推荐信息进行汇总并去重，包括：根据所述商品推荐算法的重要程度，按照由重及轻的顺序，将与所述商品推荐算法相对应的所述第一商品推荐信息进行汇合，并移除与重要程度相对较轻的所述商品推荐算法所对应的重复信息。

进一步地，

在所述利用所述第二商品推荐信息，更新所述商品收藏表之前，进一步包括：预先清空所述商品收藏表中各商品的排序号和与所述商品推荐算法相对应的标识，获得清空后的商品收藏表；

所述利用所述第二商品推荐信息，更新所述商品收藏表，包括：利用所述第二商品推荐信息，更新所述清空后的商品收藏表。

进一步地，所述定时器的自启动时间间隔包括：每天、每周、每月和其他人为定义时间间隔中的任意一种。

另一方面，本发明提供了一种推荐商品的装置，包括：

第一设置单元，用于设置定时器的自启动时间间隔，设置至少一种商品推荐算法，以及向第二获取单元输出所述定时器的自启动时间间隔的信息和所述商品推荐算法的信息；

第一获取单元，用于获取商品收藏表，以及向第三处理单元输出所述商品收藏表的信息；

所述第二获取单元，用于接收由所述第一设置单元输出的所述定时器的自启动时间间隔的信息和所述商品推荐算法的信息，在达到与所述定时器的自启动时间间隔相对应的时间时，获取所述商品推荐算法，以及向第一处理单元输出所述商品推荐算法的信息；

所述第一处理单元，用于在接收到由所述第二获取单元输出的所述商品推荐算法的信息之后，逐个计算所述商品推荐算法，并分别获得与所述商品推荐算法相对应的第一商品推荐信息，以及向第二处理单元输出所述商品推荐算法全部计算完成的信号和所述第一商品推荐信息的信息；