[发明专利]一种商品推荐方法及相关装置在审
| 申请号： | 201811287656.0 | 申请日： | 2018-10-31 |
| 公开（公告）号： | CN109242649A | 公开（公告）日： | 2019-01-18 |
| 发明（设计）人： | 范芳铭;何万涛;袁文科 | 申请（专利权）人： | 广州品唯软件有限公司 |
| 主分类号： | G06Q30/06 | 分类号： | G06Q30/06 |
| 代理公司： | 北京集佳知识产权代理有限公司 11227 | 代理人： | 罗满 |
| 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： | 目标商品 类别信息 目标类别 商品推荐 用户推荐 相似度 计算机可读存储介质 获取目标 配套商品 商品信息 相关装置 信息推荐 用户页面 预设 | ||
1.一种商品推荐方法，其特征在于，包括：
获取目标商品所属类别的目标类别信息；
确定与所述目标类别信息的相似度大于预设阈值的待推荐类别信息；
将与所述待推荐类别信息对应的商品信息中的目标商品信息推荐至与所述目标商品对应的用户页面。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定与所述目标类别信息的相似度大于预设阈值的待推荐类别信息之前，还包括：
提取预设个数的用户购买数据；其中，所述用户购买数据包括用户信息、与所述用户信息对应的类别信息和与所述类别信息对应购买次数；
利用所述用户购买数据确定出每两个类别信息之间的相似度。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述提取预设个数的用户购买数据，包括：
提取预设时间内有购买记录的所有用户的用户购买数据。
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述利用所述用户购买数据确定出每两个类别信息之间的相似度，包括：
利用皮尔逊相似算法对所述用户购买数据进行计算，得到每两个类别信息之间的相似度。
5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述利用所述用户购买数据确定出每两个类别信息之间的相似度，包括：
利用余弦向量相似度算法对所述用户购买数据进行计算，得到每两个类别信息之间的相似度。
6.一种商品推荐系统，其特征在于，包括：
获取模块，用于获取目标商品所属类别的目标类别信息；
确定模块，用于确定与所述目标类别信息的相似度大于预设阈值的待推荐类别信息；
推荐模块，用于将与所述待推荐类别信息对应的商品信息中的目标商品信息推荐至与所述目标商品对应的用户页面。
7.根据权利要求6所述的系统，其特征在于，还包括：
提取模块，用于提取预设个数的用户购买数据；其中，所述用户购买数据包括用户信息、与所述用户信息对应的类别信息和与所述类别信息对应购买次数；
相似度计算模块，用于利用所述用户购买数据确定出每两个类别信息之间的相似度。
8.根据权利要求7所述的系统，其特征在于，所述提取模块，具体用于提取预设时间内有购买记录的所有用户的用户购买数据。
9.一种商品推荐装置，其特征在于，包括：
存储器，用于存储计算机程序；
处理器，用于执行所述计算机程序时实现如权利要求1至5任一项所述商品推荐方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至5任一项所述商品推荐方法的步骤。
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