[发明专利]基于大数据多标记的电子商务商品推荐方法

说明书

本发明公开了一种基于大数据多标记的电子商务商品推荐方法，所述推荐方法包括以下步骤：步骤S1：采集用户输入的商品的搜索关键字为第一关键字，采集用户历史所购买的各个商品的关键字为第二关键字；步骤S2：判断是否存在第二关键字与第一关键字为匹配关键字，如果存在第二关键字与第一关键字为匹配关键字，设最近一次的第二关键字所对应的商品为待匹配商品，用户输入第一关键字搜索出的商品为搜索商品，根据待匹配商品和搜索商品的售卖页面内容标记搜索商品；步骤S3：从标记的搜索商品中筛选出商品优先推荐给用户。

技术领域

本发明涉及大数据技术领域，具体为一种基于大数据多标记的电子商务商品推荐方法。

背景技术

随着互联网技术的发展，网上购物已经成为人们生活中一种重要的购物方式。网上购物能够实现在家逛商店，购买商品不受时间和地点的限制，能够获取较多的的商品信息，可以购买到当地没有的商品。为了提升用户的购物体验，现有技术中能够根据用户历史购买产品推荐相似的产品给用户，但是实际生活中，当用户已经购买了一个产品后需要的其实是其配套使用的产品，现有技术中缺少推荐与已购买产品配套使用的商品的技术。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于大数据多标记的电子商务商品推荐方法，以解决上述背景技术中提出的问题。

为了解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案：一种基于大数据多标记的电子商务商品推荐方法，所述推荐方法包括以下步骤：

步骤S1：采集用户输入的商品的搜索关键字为第一关键字，采集用户历史所购买的各个商品的关键字为第二关键字；

步骤S2：判断是否存在第二关键字与第一关键字为匹配关键字，

如果存在第二关键字与第一关键字为匹配关键字，设最近一次的第二关键字所对应的商品为待匹配商品，用户输入第一关键字搜索出的商品为搜索商品，根据待匹配商品和搜索商品的售卖页面内容标记搜索商品；

步骤S3：从标记的搜索商品中筛选出商品优先推荐给用户。

进一步的，所述步骤S2的匹配关键字包括：。

当输入的商品与用户历史所购买的某个商品的为配套使用时，第一关键字与用户历史购买的该商品所对应的第二关键字为匹配关键字。

进一步的，所述步骤S2中的根据待匹配商品和搜索商品的售卖页面内容标记搜索商品进一步包括：

步骤S21：如果待匹配商品的购买时间与当前时间之间的时间间隔时长小于等于间隔时长阈值，那么获取待匹配商品售卖页面的评论内容，如果待匹配商品售卖页面的某条评论内容包含评论图像，设该条评论内容为第一评论内容，

如果某条第一评论内容的评论图像中包含待匹配商品图像，判断该图像中是否存在与第一关键字相对应的物品，如果存在，采集该条第一评论内容的点赞数，当该点赞数大于等于第一点赞阈值时，第一评论内容中与第一关键字相对应的物品为可匹配商品；

获取第一评论内容中所有的可匹配商品，分别获取每个可匹配商品的属性特征，

获取用户输入第一关键字得到的搜索商品，如果某个搜索商品的属性特征与某个可匹配商品的属性特征的相似度大于等于第一相似度阈值，那么给该搜索商品添加第一标记；

步骤S22：分别采集每条搜索商品售卖页面的评论内容，如果搜索商品售卖页面的某条评论内容包含评论图像，那么该条评论内容为第二评论内容，

如果某条第二评论内容的评论图像中存在搜索商品，判断该图像中是否存在与第二关键字相对应的物品，如果存在，采集该条第二评论内容的点赞数，当该点赞数大于等于第二点赞阈值时，设该第二评论图像中与第二关键字相对应的物品为候选待匹配商品，