[发明专利]一种商场、社区、写字楼用户推荐服务的算法方法在审
申请号: | 202011080524.8 | 申请日: | 2020-10-10 |
公开(公告)号: | CN112256960A | 公开(公告)日: | 2021-01-22 |
发明(设计)人: | 陈继强 | 申请(专利权)人: | 成都一课量子科技有限公司 |
主分类号: | G06F16/9535 | 分类号: | G06F16/9535;G06F16/9538;G06Q30/06;G06Q50/10 |
代理公司: | 深圳至诚化育知识产权代理事务所(普通合伙) 44728 | 代理人: | 刘英 |
地址: | 610000 四川省成都市*** | 国省代码: | 四川;51 |
权利要求书: | 查看更多 | 说明书: | 查看更多 |
摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 商场 社区 写字楼 用户 推荐 服务 算法 方法 | ||
1.一种商场、社区、写字楼用户推荐服务的算法方法,其特征在于:方法步骤包括:
S1:收集用户车辆信息,调取对应车辆车牌号过往消费商品、办公、生活服务,运行S2;
S2:调取用户历史信息,调取用户历史消费商品、办公、生活服务,运行S3;
S3:将对应车辆车牌号过往消费商品、办公、生活服务中的关键词条与用户历史消费商品、办公、生活服务中的关键词条进行对比,将结果A输出到第一重复词条,将结果B输出到第一非重复词条,运行S4;
S4:收集用户进入商场时间,调取该对应时间段内主要消费商品、办公、生活服务,运行S5;
S5:将该对应时间段内主要消费商品、办公、生活服务中的关键词条与第一重复词条以及第一非重复词条进行对比,将结果C输出到第二重复词条,将结果D输出到第二非重复词条,运行S6;
S6:调取用户浏览商品记录,将用户浏览过的商品信息进行收集,运行S7;
S7:将商品信息的关键词条与第二重复词条以及第二非重复词条进行对比,将结果E输出到第三重复词条,将结果F输出到第三非重复词条,运行S8;
S8:将第三重复词条、第二重复词条以及第一重复词条按照顺序依次排列输出,得到推荐词条排序。
2.如权利要求1所述的一种商场、社区、写字楼用户推荐服务的算法方法,其特征在于:
步骤S3中所述的结果A包括输出对应车辆车牌号过往消费商品、办公、生活服务中的关键词条与用户历史消费商品、办公、生活服务中的关键词条之间的重复词条的算法;
步骤S3中所述的第一重复词条为对应车辆车牌号过往消费商品、办公、生活服务中的关键词条与用户历史消费商品、办公、生活服务中的关键词条之间的重复词条。
3.如权利要求1所述的一种商场、社区、写字楼用户推荐服务的算法方法,其特征在于:
步骤S3中所述的结果B包括输出对应车辆车牌号过往消费商品、办公、生活服务中的关键词条与用户历史消费商品、办公、生活服务中的关键词条之间的非重复词条的算法;
步骤S3中所述的第二重复词条为对应车辆车牌号过往消费商品、办公、生活服务中的关键词条与用户历史消费商品、办公、生活服务中的关键词条之间的非重复词条。
4.如权利要求1所述的一种商场、社区、写字楼用户推荐服务的算法方法,其特征在于:
步骤S5中所述的结果C包括输出该对应时间段内主要消费商品、办公、生活服务中的关键词条与第一重复词条之间的重复词条A,以及输出该对应时间段内主要消费商品、办公、生活服务中的关键词条与第一非重复词条之间的重复词条B的算法;
步骤S5中所述的第二重复词条为重复词条A与重复词条B的顺序排列。
5.如权利要求1所述的一种商场、社区、写字楼用户推荐服务的算法方法,其特征在于:
步骤S5中所述的结果D包括输出该对应时间段内主要消费商品、办公、生活服务中的关键词条与第一重复词条以及第一非重复词条之间的非重复词条的算法;
步骤S5中所述的第二非重复词条为该对应时间段内主要消费商品、办公、生活服务中的关键词条与第一重复词条以及第一非重复词条之间的非重复词条。
6.如权利要求1所述的一种商场、社区、写字楼用户推荐服务的算法方法,其特征在于:
步骤S7中所述的结果E包括输出商品信息的关键词条与第二重复词条之间的重复词条C,以及输出商品信息的关键词条与第二非重复词条之间的重复词条D的算法;
步骤S7中所述的第三重复词条为重复词条C与重复词条D的顺序排列。
7.如权利要求1所述的一种商场、社区、写字楼用户推荐服务的算法方法,其特征在于:
步骤S7中所述的结果F包括输出商品信息的关键词条与第二重复词条以及第二非重复词条之间的非重复词条的算法;
步骤S7中所述的第三非重复词条为输出商品信息的关键词条与第二重复词条以及第二非重复词条之间的非重复词条。
8.如权利要求1所述的一种商场、社区、写字楼用户推荐服务的算法方法,其特征在于:步骤S8中所述的推荐词条排序包括第三重复词条、第二重复词条、第一重复词条中的第一个词条、第二个词条进行排序输出。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于成都一课量子科技有限公司,未经成都一课量子科技有限公司许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服】
本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/202011080524.8/1.html,转载请声明来源钻瓜专利网。