[发明专利]一种在茶叶零售APP中基于用户行为记录进行茶叶推荐的智能算法、系统及存储介质

权利要求书

1.一种在茶叶零售APP中基于用户行为记录进行茶叶推荐的智能算法，其特征在于，包括以下步骤：

S1建立茶叶属性数据库；

S2建立用户行为数据库；

S3根据用户行为分析每个用户对不同茶叶属性的偏好值，形成偏好分析数据；

S4根据每个用户的偏好分析数据，为每个用户提供对应的茶叶商品推荐。

2.根据权利要求1所述的在茶叶零售APP中基于用户行为记录进行茶叶推荐的智能算法，其特征在于，所述茶叶属性数据库的建立包括：

将专业选茶师、品茶师团队编写的茶叶属性分级、分类制度录入数据库中形成茶叶属性制度模板，所述茶叶属性制度模板包括：属性、可选属性值；

根据茶叶属性制度模板对每款茶叶进行分级、分类，分别录入每款茶叶的属性数据。

3.根据权利要求1所述的在茶叶零售APP中基于用户行为记录进行茶叶推荐的智能算法，其特征在于，所述用户行为数据库的建立包括：

收集茶叶零售APP中用户的行为数据；

将用户行为数据写入行为数据库中。

4.据权利要求3所述的在茶叶零售APP中基于用户行为记录进行茶叶推荐的智能算法，其特征在于，所述用户的行为数据收集方法包括：客户端APP中的数据埋点收集、服务器端的接口日志统计收集。

5.根据权利要求3所述的在茶叶零售APP中基于用户行为记录进行茶叶推荐的智能算法，其特征在于，将用户行为数据写入行为数据库中的方式包括：

1)即时写入：在用户行为发生后立即写入行为数据库；

2)定时写入：通过在服务器上部署定时任务，每日汇总行为数据，写入行为数据库。

6.根据权利要求1所述的在茶叶零售APP中基于用户行为记录进行茶叶推荐的智能算法，其特征在于，所述偏好分析数据的形成包括：以定时运行和即时修正的方式相结合，对用户行为数据进行分析，根据用户行为数据库中各类茶叶商品的浏览、收藏记录，对每个用户生成偏好分析数据，并根据用户的更多行为，更新偏好分析数据。

7.根据权利要求1所述的在茶叶零售APP中基于用户行为记录进行茶叶推荐的智能算法，其特征在于，所述步骤4中，在用户浏览APP、调用商品获取接口时，根据用户的偏好分析数据，返回与用户的个人偏好更为接近的茶叶商品，实现精准推送。

8.一种存储介质，所述存储介质上存储有程序代码，其特征在于，所述程序代码被处理器执行时，可实现如权利要求1-7中任一项所述的茶叶推荐的智能算法的步骤。

9.一种在茶叶零售APP中基于用户行为记录进行茶叶推荐的系统，其特征在于，包括存储器、处理器，所述存储器上存储有可在所述处理器上运行的程序代码，所述程序代码被所述处理器执行时，可实现如权利要求1-7中任一项所述的茶叶推荐的智能算法的步骤。