[发明专利]智能推荐方法及系统

说明书

技术领域

本发明涉及大数据技术，更为具体地，涉及基于大数据的智能推荐技术。

背景技术

在现有的针对用户的智能推荐系统中，基本都是根据用户的历史记录，推荐相似条目给用户。若用户历史记录空白，则推荐其他用户热搜条目或参照相似用户向当前用户进行推荐。同时，现有的针对用户的智能推荐系统在推荐时，需要用户输入大量筛选信息，对用户输入依赖性较强。

总的来说，在存在用户历史记录时，常用的推荐模式参照历史记录进行，有一定的滞后性，导致推荐范围较小，不能满足用户当下的需求；当用户未提供较多信息与需求或用户的历史记录空白时，常用的推荐模式参照其他用户热门搜索进行推荐，但因每一个用户都有其独特性，这样的推荐方式精确性较低，准确推荐符合用户习惯、意愿、消费能力有着一定的困难。

发明内容

有鉴于此，本发明提供智能推荐方法，其包括：a)建立大数据库，所述大数据库包括交通数据、酒店数据、餐饮数据、社交数据;b)建立用户消费数据库，所述用户消费数据库包括用户历史消费记录；c)针对任一类消费，在所述用户历史消费记录中存在该类消费的历史消费记录的情况下，基于该历史消费记录与所述大数据库向用户提供推荐项；d）针对任一类消费，在所述用户历史消费记录中不存在该类消费的历史消费记录的情况下，基于该用户的其他历史消费记录确定该用户的消费能力，然后基于所述大数据库向用户提供推荐项。

可选地，该智能推荐方法还包括在步骤c之前，如接收到用户输入的查询项，则依据该查询项确定该任一类消费的消费类型；如在步骤c之前，没有用户输入，则依据大数据库中用户社交数据的最近数据确定该任一类消费的消费类型。

可选地，该智能推荐方法中，该社交数据指的是从用户与社交应用的交互而获得的数据，所述社交应用指能让用户进行社交活动的应用。

可选地，该智能推荐方法中，该应用包括微信、微博、博客、推特、搜索引擎中的一种或多种。

可选地，该智能推荐方法中，所述交通数据是与航班时刻、航班类型、航空公司、铁路时刻、火车类型、火车座位与卧铺有关的数据，所述酒店数据是与酒店名称、酒店位置、酒店级别、酒店入住率、酒店特色服务、酒店相关交通有关的数据，所述餐饮数据是与餐馆位置、餐馆类型、餐馆评价、餐馆菜系、餐馆特色有关的数据。

根据本发明的又一方面，还提供智能推荐系统，其包括：大数据库，其包括交通数据、酒店数据、餐饮数据、社交数据;用户消费数据库，其包括用户历史消费记录；推荐模块，其以能够从所述大数据库及用户消费数据库获得数据的方式与所述大数据库与所述用户消费数据库关联，并且所述推荐模块设置成：a)针对任一类消费，在所述用户历史消费记录中存在该类消费的历史消费记录的情况下，基于该历史消费记录与所述大数据库向用户提供推荐项；以及b）针对任一类消费，在所述用户历史消费记录中不存在该类消费的历史消费记录的情况下，基于该用户的其他历史消费记录确定该用户的消费能力，然后基于所述大数据库向用户提供推荐项。

可选地，该智能推荐系统还包括：交互模块，用于用户输入查询项；以及所述推荐模块设置成在接收到来自所述交互模块的查询项时，依据该查询项确定该任一类消费的消费类型，以及在没有接收到来自所述交互模块的查询项的情况下，依据大数据库中用户社交数据的最近数据确定该任一类消费的消费类型。

附图说明

图1是根据本发明示例的智能推荐方法的流程图。

图2是根据本发明示例的向用户推荐酒店的流程示意。

图3是根据本发明示例的智能推荐系统的结构框图。

图4是图3所示的智能推荐系统的一种应用场景的结构示意图。

具体实施方式

现在参照附图描述本发明的示意性示例。相同的附图标号表示相同的元件。下文描述的各实施例有助于本领域技术人员透彻理解本发明，且意在示例而非限制。除非另有限定，文中使用的术语（包括科学、技术和行业术语）具有与本发明所属领域的技术人员普遍理解的含义相同的含义。此外，流程图中各步骤的顺序仅是示例，实际应用中，该顺序是可调整的。

图1是根据本发明示例的智能推荐方法的流程图。如图所示，该方法包括步骤100，建立大数据库，该大数据库包括交通数据、酒店数据、餐饮数据、社交数据。