[发明专利]基于用户、产品和广告相结合的人工智能推荐方法及系统

说明书

本发明提供一种基于用户、产品和广告相结合的人工智能推荐方法及系统，所述人工智能推荐方法包括以下步骤：步骤S1，获取用户个人信息；步骤S2，将产品基本信息和商家信息进行结合以产生并存储产品信息；步骤S3，结合所述个人信息数据库和所述产品使用信息数据库，通过余弦相似度实现对用户的初步产品推荐；步骤S4，将广告商信息和基本广告信息进行结合以产生并存储广告信息；步骤S5，根据每个商家在所述产品使用信息数据库中的信息，生成并发送对应其产品的第一产品报告；步骤S6，生成并发送对应广告商的第二产品报告。本发明能够实现用户对推荐产品的主动反馈，并有效地对用户、商家和广告商三者的需求进行了有机结合。

技术领域

本发明涉及一种智能推荐方法，尤其涉及一种基于用户、产品和广告相结合的人工智能推荐方法，并涉及采用了该基于用户、产品和广告相结合的人工智能推荐方法的人工智能推荐系统。

背景技术

已有人工智能平台推荐系统流程描述：一般根据产品相近度或根据用户购买记录，进行相关推荐，比如用户买了牙膏，系统会推荐牙刷；因为牙刷和牙膏属于相近产品。或根据用户相似度和根据用户购买记录，比如用户买了很多书籍，那么算法将用户归于爱读书，并对该用户推荐其他爱读书用户所购买的商品等。

这种现有的人工智能平台推荐系统存在以下不足：一、现有推荐系统流程不提供用户实时反馈的机会，比如系统向用户推荐了牙刷，但用户无法告诉系统他不喜欢推荐的牙刷，系统也因此失去一次对用户偏好再学习的机会；二、现有推荐系统的流程只是简单地合并了用户购买记录(俗称用户画像)等推荐的产品，而不主动学习所有信息之间的关系，画出更全面的用户画像，无法真正预计用户需求，比如一个用户在书籍平台上买了很多幼儿教育书和历史书，却没办法实现主动学习以进一步明确用户需求；三、现有推荐系统流程的结果只是点对点的推荐，没有层次，比如用户看了视频A，那么系统会推荐类似于视频A的视频，但系统没法向用户推荐说基于用户需求的别的视频，也无法调整其推荐顺序；四、现有推荐系统面对多方用户群体的时候，基本都是只对某单方的需求进行考虑和优化，比如市场平台只对消费者推荐产品，而不考虑商家或广告商的需求。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是需要提供一种能够实现用户对推荐产品的主动反馈，并结合将用户、商家和广告商三者需求的人工智能推荐方法，还进一步提供采用了该人工智能推荐方法的人工智能推荐系统。

对此，本发明提供一种基于用户、产品和广告相结合的人工智能推荐方法，包括以下步骤：

步骤S1，获取用户个人信息，并存储至个人信息数据库中；

步骤S2，获取商家信息和产品基本信息，通过机器学习模块对商家的产品基本信息进行学习，将所述产品基本信息和商家信息进行结合以产生产品信息，并将所述产品信息存储至产品使用信息数据库中；

步骤S3，结合所述个人信息数据库和所述产品使用信息数据库，通过余弦相似度实现对用户的初步产品推荐，记录并更新用户的反馈和平台活动结果；

步骤S4，获取广告商信息和基本广告信息，通过机器学习模块对所述基本广告信息进行学习，将所述广告商信息和基本广告信息进行结合以产生广告信息，并将所述广告信息存储至广告使用信息数据库中，将所述人信息数据库或所述产品使用信息数据库分别与广告使用信息数据库进行综合，通过余弦相似度实现对用户的初步广告产品推荐，记录并更新用户的反馈和平台活动结果；

步骤S5，根据每个商家在所述产品使用信息数据库中的信息，生成对应其产品的第一产品报告，并将所述第一产品报告发送给所述商家；

步骤S6，根据每个广告商的广告在所述广告使用信息数据库中的信息，生成对应广告商的第二产品报告，并将所述第二产品报告发送给所述广告商。

本发明的进一步改进在于，所述步骤S1包括以下子步骤：

步骤S101，获取用户的基本注册信息，包括用户的账号、密码、注册时间和注册地区；