[发明专利]一种基于wifi的商业推荐方法

权利要求书

1.一种基于wifi的商业推荐方法，其特征在于，包括如下步骤：

S1，获取本地商户的商业信息，本地商户的商业信息包括商业的位置、商业的文本数据和商业的图片，商业的文本数据包括商业的消费等级和消费者对商业的评价；

S2，对商业的文本数据进行向量化处理；提取商业的图片的特征值；将向量化处理之后的文本数据以及图片的特征值均输入到全连接神经网络中，获得商业的特征向量；

S3，用户进入到本地，并在本地打开移动终端的wifi时，获取用户移动终端的wifi日志信息，对wifi日志信息进行向量化处理，将向量化处理之后的wifi日志信息输入到卷积神经网络模型，获取用户的特征向量；

S4，从用户的特征向量中提取与商业的特征向量相对应的用户的特征向量，将提取出来的与商业的特征向量相对应的特征向量以及商业的特征向量输入到余弦相似度算法中，获得商业与用户的相似性；

S5，将商业与用户的相似性大于设定值的商业，记为备选商业；

S6，将备选商业推荐给用户；

或者，计算用户在本地的实时具体位置与备选商业之间的距离，将距离相适配的备选商业推荐给用户；

或者，将与当前时间相适配的备选商业推荐给用户。

2.如权利要求1所述的基于wifi的商业推荐方法，其特征在于，所述商业推荐方法还包括在步骤S6之后的修正备选商业，修改备选商业的具体步骤如下：

若步骤S6推荐给用户的备选商业，用户反馈不满意，则删除该备选商业。

3.如权利要求1所述的基于wifi的商业推荐方法，其特征在于：步骤S1中的获取本地的商业信息是通过scrapy爬虫框架定时抓取本地的商业信息。

4.如权利要求1所述的基于wifi的商业推荐方法，其特征在于：步骤S1中商业的图片包括商业所有者拍摄的商业的图片和消费者拍摄的商业的图片。

5.如权利要求1或2或3所述的基于wifi的商业推荐方法，其特征在于，步骤S2中提取商业的图片的特征值的具体步骤如下：

若同一个商业的图片只有一张，则将该图片输入到VGG16卷积神经网络中，提取商业的图片的特征值；

若同一个商业的图片数量大于一张，则将同一个商业的所有图片输入到maxpooling算法中，提取商业的图片的公共特征值，则步骤S2中的商业的图片的特征值为该公共特征值。

6.如权利要求1所述的基于wifi的商业推荐方法，其特征在于，步骤S3中的wifi日志信息包括长期的wifi日志信息和短期的wifi日志信息，长期的wifi日志信息为用户进入到本地之前的第一时间段内的wifi日志信息，短期的wifi日志信息为用户进入到本地之前的第二时间段内的wifi日志信息，第二时间段小于第一时间段；则步骤S3中的对wifi日志信息进行向量化处理的具体步骤：将长期的wifi日志信息和短期的wifi日志信息分别乘以各自对应的系数，再对乘以系数之后的长期的wifi日志信息和短期的wifi日志信息进行求和，获得求和之后的wifi日志信息，将求和之后的wifi日志信息进行向量化处理。

7.如权利要求1所述的基于wifi的商业推荐方法，其特征在于：步骤S3中，输入到卷积神经网络模型中的向量化处理之后的wifi日志信息为删除重复数据之后的wifi日志信息。