[发明专利]推荐方法及装置在审
| 申请号： | 201611082610.6 | 申请日： | 2016-11-30 |
| 公开（公告）号： | CN106779923A | 公开（公告）日： | 2017-05-31 |
| 发明（设计）人： | 陈文峰 | 申请（专利权）人： | 广州市万表科技股份有限公司 |
| 主分类号： | G06Q30/06 | 分类号： | G06Q30/06;G06Q30/02 |
| 代理公司： | 广州一锐专利代理有限公司44369 | 代理人： | 李新梅 |
| 地址： | 510000 广东省广*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | |||
| 搜索关键词： | 推荐 方法 装置 | ||
1.一种推荐方法，其特征在于，包括以下步骤：
获取用户信息，所述用户信息包括浏览信息和购买信息；
提取所述用户信息中的商品元素信息和行程元素信息；
将所述商品元素信息和行程元素信息通过预先训练的BP神经网络的处理形成用户评分；
计算所述用户评分与用户评分库里的评分值的相似度；
获取与所述用户评分相似度较高的评分值对应的门店信息；
将所述门店信息进行推荐。
2.根据权利要求1所述的推荐方法，其特征在于，所述预先训练的BP神经网络是以用户信息为输入、用户评分为输出的BP神经网络。
3.根据权利要求2所述的推荐方法，其特征在于，所述用户评分库是将用户信息中的商品元素信息和行程元素信息通过预先训练的BP神经网络的处理形成的用户评分库。
4.根据权利要求3所述的推荐方法，其特征在于，所述商品元素信息为手表相关信息。
5.根据权利要求4所述的推荐方法，其特征在于，所述门店信息为手表门店信息，包括门店地址信息、手表品牌信息及手表价格信息。
6.一种推荐装置，其特征在于，包括：
第一获取模块，用于获取用户信息，所述用户信息包括浏览信息和购买信息；
提取模块，用于提取所述用户信息中的商品元素信息和行程元素信息；
形成模块，用于将所述商品元素信息和行程元素信息通过预先训练的BP神经网络的处理形成用户评分；
计算模块，用于计算所述用户评分与用户评分库里的评分值的相似度；
第二获取模块，用于获取与所述用户评分相似度较高的评分值对应的门店信息；
推荐模块，用于将所述门店信息进行推荐。
7.根据权利要求6所述的推荐装置，其特征在于，所述预先训练的BP神经网络是以用户信息为输入、用户评分为输出的BP神经网络。
8.根据权利要求7所述的推荐装置，其特征在于，所述用户评分库是将用户信息中的商品元素信息和行程元素信息通过预先训练的BP神经网络的处理形成的用户评分库。
9.根据权利要求8所述的推荐装置，其特征在于，所述商品元素信息为手表相关信息。
10.根据权利要求9所述的推荐装置，其特征在于，所述门店信息为手表门店信息，包括门店地址信息、手表品牌信息及手表价格信息。
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