[发明专利]一种基于区块链技术的线下零售商品智能推荐方法及工具

权利要求书

1.一种基于区块链技术的线下零售商品智能推荐方法，其特征在于,基于线下门店和消费者，其实现包括：

建立消费者个人信息，并采集消费者在线下门店的购买数据，

将采集的消费者购买数据以区块的方式进行存储，

消费者扫描线下门店的唯一标识并授权线下门店访问以区块方式存储的个人购买数据，

基于内容/规则构建推荐算法模型，利用线下门店访问的多个消费者的个人购买数据训练该推荐算法模型，

在消费者到某线下门店进行商品购买时，训练后的推荐算法模型根据该消费者的购买数据进行个性化推荐，

消费者根据个性化推荐结果进行选择，选择结果反馈至推荐算法模型，

推荐算法模型分析反馈信息，完成个性化推荐的优化。

2.根据权利要求1所述的一种基于区块链技术的线下零售商品智能推荐方法，其特征在于，建立消费者个人信息，并采集消费者在多个线下门店的购买数据，所述购买数据包括门店名称、商品类别、商品购买时间、支付金额。

3.根据权利要求2所述的一种基于区块链技术的线下零售商品智能推荐方法，其特征在于，消费者在多个线下门店的购买数据按照购买时间进行排列，并以区块的方式进行存储。

4.根据权利要求1所述的一种基于区块链技术的线下零售商品智能推荐方法，其特征在于，设置定时任务，来定时更新消费者的购买数据，并将更新后的消费者购买数据以区块的方式进行存储。

5.根据权利要求1所述的一种基于区块链技术的线下零售商品智能推荐方法，其特征在于，训练后的推荐算法模型对消费者进行个性化推荐时，还会向消费者推荐该线下门店的优惠商品。

6.一种基于区块链技术的线下零售商品智能推荐工具，其特征在于，其包括：

信息建档模块，用于建立消费者个人信息，

信息采集模块，用于采集消费者在线下门店的购买数据，并以区块的方式进行存储，

扫描授权模块，用于扫描线下门店的唯一标识并将消费者的线下门店购买数据授权给线下门店进行访问，

构建训练模块，用于基于内容/规则构建推荐算法模型，并利用线下门店访问的多个消费者的个人购买数据训练该推荐算法模型，在消费者到某线下门店进行商品购买时，训练后的推荐算法模型根据该消费者的购买数据进行个性化推荐，

反馈模块，在消费者根据个性化推荐结果进行选择后，用于反馈消费者的选择结果，

优化模块，用于接收消费者的反馈信息并根据反馈信息优化推荐算法模型，使推荐算法模型的个性化推荐结果更符合消费者需求。

7.根据权利要求6所述的一种基于区块链技术的线下零售商品智能推荐工具，其特征在于，所述信息采集模块采集消费者在多个线下门店的购买数据，所述购买数据包括门店名称、商品类别、商品购买时间、支付金额。

8.根据权利要求7所述的一种基于区块链技术的线下零售商品智能推荐工具，其特征在于，所述信息采集模块采集消费者在多个线下门店的购买数据，并按照购买时间进行排列，随后以区块的方式进行存储。

9.根据权利要求6所述的一种基于区块链技术的线下零售商品智能推荐工具，其特征在于，所述智能推荐工具还包括定时模块，所述定时模块用于定时更新消费者的购买数据，并将更新后的消费者购买数据以区块的方式进行存储。

10.根据权利要求6所述的一种基于区块链技术的线下零售商品智能推荐工具，其特征在于，训练后的推荐算法模型根据该消费者的购买数据进行个性化推荐，还会向消费者推荐该线下门店的优惠商品。