[发明专利]一种匹配消费者与销售顾问的方法、装置及存储介质

说明书

本发明公开了一种匹配消费者与销售顾问的方法、装置及存储介质，所述方法包括：获取各个消费者的行为历史记录，建立所述各个消费者的行为数据列表；获取各个销售顾问的行为历史记录，建立所述各个销售顾问的行为数据列表；接收用户的推荐请求，判断用户的类型；将与所述用户的相似度值大于预设阈值的销售顾问推荐给用户；将与所述用户的相似度大于预设阈值的消费者推荐给用户。本发明通过上述步骤，克服现有技术中存在的销售顾问因负责的商品排名过高而导致其他销售顾问无法得到推荐的问题，实现了“消费者”和“销售顾问”的精准和高效的匹配。

技术领域

本发明涉及大数据计算领域，尤其涉及一种匹配消费者与销售顾问的方法、装置及存储介质。

背景技术

互联网行业中，有各种各样的推荐功能。例如在“购物平台”购物时，当消费者查看某类商品后，会为消费者推荐该类型的其他产品。这类推荐将不同商家的商品和用户联系了起来，此推荐可以帮助消费者选择到想要的产品。电商平台将产品进行了分类，消费者浏览该类型产品时，会推荐同类型的其他产品。

现有技术中，电商平台无法为消费者智能匹配销售顾问，由销售顾问一对一为用户提供贴切的服务。

发明内容

本发明旨在至少在一定程度上解决相关记述中的技术问题之一。为此，本发明的一个目的是提供一种匹配消费者与销售顾问的方法、装置及存储介质，能够提高“消费者”和“销售顾问”的匹配效率和匹配准确度。

为实现上述目的，本发明提供一种匹配消费者与销售顾问的方法，所述方法包括：

获取各个消费者的行为历史记录，建立所述各个消费者的行为数据列表；

获取各个销售顾问的行为历史记录，建立所述各个销售顾问的行为数据列表；

接收用户的推荐请求，判断用户的类型；

若用户为消费者，则获取所述消费者的行为数据列表，将所述消费者的行为数据列表与所述各个销售顾问的行为数据进行比较，计算相似度，将与所述用户的相似度值大于预设阈值的销售顾问推荐给用户；

若用户为销售顾问，则获取所述销售顾问的行为数据列表，将所述销售顾问的行为数据列表与所述各个消费者的行为数据列表进行比较，计算相似度，将与所述用户的相似度大于预设阈值的消费者推荐给用户。

进一步地，

所述相似度的计算公式为：

其中ui为消费者的第i个行为特征，si为销售顾问的第i个行为特征，cosθ为相识度值，cosθ越大表示相识度越高。

进一步地所述建立所述各个消费者的行为数据列表包括：

建立所述各个消费者的行为数据列表，其中行表示消费者，列表示行为特征值，

查找获取各个消费者的行为历史数据，对行为特征进行赋值，若有这个行为则表示1,若没有这个行为则表示为o。

进一步地，

所述建立所述各个销售顾问的行为数据列表包括：

建立所述各个销售顾问的行为数据列表，其中行表示销售顾问，列表示行为特征值，

查找获取各个销售顾问的行为历史数据，对行为特征进行赋值，若有这个行为则表示1,若没有这个行为则表示为o。

进一步地，所述将与所述用户相的似度值大于预设阈值的销售顾问推荐给用户包括：

将各个所述销售顾问与所述用户的相似度值进行比较；

按照相似度的大小排序，将相识度最高的预设几个销售顾问做成推荐列表，并发送至用户终端进行显示。