[发明专利]一种商品信息推送方法及系统

说明书

本发明公开了一种商品信息推送方法，包括：第一服务器获取各第一用户的参与分组请求；根据第一服务器的第一用户的参与分组请求，从第二服务器获取保存的各第一用户的行为数据；根据所述各第一用户的行为数据，对各第一用户进行分组，分组中各第一用户的特征还包括：各第一用户对应的第二用户对象人群特征值匹配，各第一用户对应的第二用户层级相当。第二服务器整理同一组内的各第一用户的历史交易信息中涉及的第一推荐商品。完成用户参与分组请求后，第一用户选择是否进入分组群，以及选择进入群的分类；进入分组群后分组状态对用户可见。通过这样的方法，可以实现推荐商品时，用户之间可以互相交流，更快了解商品，为购买者节约时间。

技术领域

本申请涉及网络技术领域，尤其涉及一种商品信息推送方法及系统。

背景技术

随着网络技术的发展，网络越来越多的介入了人们的生活中，选择网络购物的人越来越多，各种商品信息的推荐方式层出不穷，人们经常在购物商城看到不属于自己的购买能力的商品或者自己不感兴趣的商品出现，接收的到的商品推送的信息经常不准确，比如涉及到地域、商品信息投放主观选择的时候，推送的内容并不精确不客观。其次，推送的商品信息符合用户本身的时候，用户可能不确定商品质量好坏，就光看评论来说也是有一定的偏差，偏差来自于：假如a用户经常使用非常好质量的商品，那么他对一个价格稍低但是质量中等的商品的评价可能会很差，那么这个评价会影响适合买这个商品的群体。由此可见，现有的商品推送有一定的资源浪费。

发明内容

发明目的：本申请公开的商品信息推送方法及系统提供了一种可以解决上述问题的一种方案，针对用户的个人信息包含用户的身份特征以及兴趣爱好，结合用户的层级特征值，为用户提供一个更精准的商品信息推送。

技术方案：本申请用到的技术方案如下：

一种商品信息推送方法，包括：

第一服务器获取各第一用户的参与分组请求；

根据第一服务器的第一用户的参与分组请求，从第二服务器获取保存的各第一用户的行为数据；

根据所述各第一用户的行为数据，对各第一用户进行分组，分组中各第一用户的特征还包括：各第一用户对应的第二用户对象人群特征值匹配，各第一用户对应的第二用户层级相当；

第二服务器整理同一组内的各第一用户的历史交易信息中涉及的第一推荐商品；

完成用户参与分组请求后，第一用户选择是否进入分组群，以及选择进入群的分类；进入分组群后分组状态对用户可见；

信息推送时，包括：

第一服务器接收第一用户的商品请求；

第二服务器根据获取的用户的行为数据，选定用户感兴趣的第二推荐商品；

根据第一用户的商品请求，第二服务器检索第一推荐商品推荐给第一用户；

根据第一用户的商品请求，第二服务器检索第二推荐商品推荐给第一用户。

作为本发明的一种优选方案,所述第二服务器获取第一用户的行为数据包括：获取第一用户层级和/或第一用户的兴趣爱好和/或第一用户身份特征和/或第一用户的平均单价Ci和/或月平均成交笔数Bi和/或第一用户的平均月成交总额Ai。

作为本发明的一种优选方案,所述用户层级的评定还包括：

第二服务器获取第一用户居住地以及该地的物价水平、平均工资；

第二服务器获取第一用户的月平均收入；

计算第一用户的用户层级特征值。

作为本发明的一种优选方案,根据所述第一用户的行为数据对第一用户进行分组时，包括：