[发明专利]一种电商平台商品精准推荐系统及其方法

说明书

技术领域

本发明涉及计算机应用领域，尤其是涉及一种电商平台商品精准推荐系统及其方法。

背景技术

目前，电商平台都会根据顾客已关注和购买的商品来进行新的商品的推荐，而这些新推荐的商品基本上和顾客已经关注或是购买的商品同类，比方说，顾客关注购买了修身牛仔裤，电商平台继续推荐修身牛仔裤，事实上，顾客在网上如果要购买某种商品，即使没有电商平台推荐同类的商品，自己都会对同类商品进行广泛比较，这种类型的推荐方法无法深入挖掘顾客对其它商品的需求。

发明内容

为解决上述问题，本发明提出了一种根据已搜索的商品来精准推荐其它商品的系统及其方法。

本发明所采用的技术方案是一种电商平台商品精准推荐系统，该系统包括：

商品信息存储模块，用于针对每个商品所能满足的消费需求设置预设

标签进行分类存储；

商品信息分析模块，用于针对每一个用户，对每一个用户每一个搜索

行为中获得的商品信息进行分析；

用户信息分析模块，用于针对每一个用户，利用上述的分析结果来进行用户画像，利用这个画像来分析用户的其它消费需求，进而对用户的其它消费需求设置搜索标签；

商品信息组合分类模块，用于针对每一个用户，将用户搜索行为获得的搜索标签对比商品信息存储模块的预设标签，选出匹配商品并组成备选库；

商品推荐模块，用于针对每一个用户，提取备选库内的商品，在用户进行搜索行为时推荐给用户。

作为进一步的技术方案，所述商品信息存储模块还用于设定商品预设标签的推荐值，在商品信息组合分类模块进行组合匹配时根据预设标签的推荐值来排列，该推荐值采用商家竞价的方式来设定。

作为进一步地技术方案，所述搜索行为包括收藏、关注、购买或多次浏览点击。

本发明还提高了一种上述电商平台商品精准推荐系统的方法，包括以下步骤：

a.将电商平台上的商品根据其商品信息（所能满足的消费需求）设置预设标签（如R000001、R000002、R000003......）并存储起来；

b.在用户进行搜索行为时对用户所搜索的商品进行商品信息分析;

c.根据上述b得出的分析结果对用户进行画像，利用这个画像来分析用户的其它消费需求，进而对用户的其它消费需求设置搜索标签（如S000001、S000002、S000003......）；

d.将用户的搜索标签与存储好的商品预设标签进行匹配，组成备选库（如S000001对应R000001、S000002对应R000002）；

e.将备选库的商品通过弹窗的方式推荐给用户。

为优化步骤，在所述步骤e中，商品的排序按照标签预设的推荐值进行排序；

本发明与现有技术相比较，其具有以下有益效果：

本发明的电商平台商品精准推荐系统及其方法是在旧有流量的基础上深入发掘用户对其它商品的需求，可以有效地提高电商平台的整体销售额，而且不需要新的流量成本，经济效益是非常明显的。

附图说明

图1是本发明的系统框图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施方式，对本发明进行进一步详细说明，应当理解为，此处所描述的具体实施方式仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

如图1所示的一种电商平台商品精准推荐系统，该系统包括：

商品信息存储模块，用于针对每个商品所能满足的消费需求设置预设标签进行分类存储；

商品信息分析模块，用于针对每一个用户，对每一个用户每一个搜索行为中获得的商品信息进行分析；

用户信息分析模块，用于针对每一个用户，利用上述的分析结果来进行用户画像，利用这个画像来分析用户的其它消费需求，进而对用户的其它消费需求设置搜索标签；

商品信息组合分类模块，用于针对每一个用户，将用户搜索行为获得的搜索标签对比商品信息存储模块的预设标签，选出匹配商品并组成备选库；

商品推荐模块，用于针对每一个用户，提取备选库内的商品，在用户进行搜索行为时推荐给用户。

本发明还提供了一种上述电商平台商品精准推荐系统的方法，包括以下步骤：

a.将电商平台上的商品根据其商品所能满足的消费需求的信息设置预设标签并存储起来；

b.在用户进行搜索行为时对用户所搜索的商品信息进行分析；