[发明专利]自动售货机的商品推荐方法、系统及装置

说明书

本发明适用于商品推荐领域，提供了一种自动售货机的商品推荐方法、系统及装置，该方法包括：采集目标售货机的目标历史订单，目标历史订单携带有售货机标识信息、位置信息、属性信息、货品类型以及与货品类型相对应的销售时间；采集与位置信息、属性信息相对应的对照售货机的对照历史订单；通过预先训练好的模型对目标历史订单以及对照历史订单进行分析处理，得出推荐商品信息；将推荐商品信息推荐给与目标售货机相对应的运营商。本发明通过分析目标历史订单和对照历史订单，以准确查询最符合对应售货机的推荐商品信息，通过该推荐商品信息方便了运营商对相同属性售货机的商品推荐，提高了商品推荐效率，提高了用户体验。

技术领域

本发明属于商品推荐领域，尤其涉及一种自动售货机的商品推荐方法、系统及装置。

背景技术

现代社会，自动售货机已被广泛的普及开来。对消费者来说，自动售货机操作简单，使用便利；对商家来说，自动售货机节约了人工成本，因而，自动售货机又被称为24小时营业的微型超市。为了满足消费者的消费需求，现在大多数公共场合都设置有自动售货机。自动售货机使用过程中，当商品的数量较少或到达预设间隔时间进行补货时，需要采用商品推荐的方式，以使运行商对自动售货机进行补货，以满足用户的商品需求，由于，商品推荐的准确性和效率性将直接影响自动售货机的销售情况，使得运营商对自动售货机的商品推荐问题越来越重视。

现有的自动售货机的商品推荐均是通过接收某段时间内的订单情况，进行整合，并人为分析其销售的趋势，从而给售货机推出适用于该售货机的商品；而且，现有的技术无法获知本区域其他售货机的历史销售状况，进而导致推荐效率低下，无法精确推荐符合用户需求的商品，降低用户的使用体验，同时无法给运营商带来最大的经济效益。

发明内容

本发明实施例的目的在于提供一种自动售货机的商品推荐方法、系统及装置，旨在解决现有的自动售货机的商品推荐方法使用过程中，由于推荐效率低下，无法精确推荐符合用户需求商品导致的用户使用体验低的问题。

本发明实施例是这样实现的，一种自动售货机的商品推荐方法，包括：

采集目标售货机的目标历史订单，所述目标历史订单携带有售货机标识信息、位置信息、属性信息、货品类型以及与所述货品类型相对应的销售时间；

采集与所述位置信息、属性信息相对应的对照售货机的对照历史订单；

通过预先训练好的模型对所述目标历史订单以及对照历史订单进行分析处理，得出推荐商品信息；

将所述推荐商品信息推荐给与所述目标售货机相对应的运营商。

更进一步的，所述目标历史订单还携带有用户标识信息，所述采集与所述位置信息、属性信息相对应的对照售货机的对照历史订单，具体包括：

采集与所述用户标识信息相对应的用户历史订单；

将所述用户历史订单作为所述对照历史订单。

更进一步的，所述训练好的模型具体包括：

采集与所述目标历史订单以及对照历史订单的各个货品类型相对应的销售数量；

采集与所述目标历史订单以及对照历史订单的各个货品类型相对应的销售毛利；

根据所述数量以及所述毛利计算出各个货品类型的第一推荐权重；

获取符合预设权重条件的货品类型，并作为所述推荐商品信息。

更进一步的，所述训练好的模型具体还包括：

采集与所述目标历史订单以及对照历史订单的各个货品类型相对应的复购信息；

根据所述数量、所述毛利以及所述复购信息计算出各个货品类型的第二推荐权重；