[发明专利]商品推荐方法、系统、计算机设备及存储介质

权利要求书

1.一种商品推荐方法，其特征在于，所述方法包括：

获取商品数据，并对所述商品数据进行数据清洗，得到数据集；

对所述数据集进行正态分布转化形成特征数据，并根据所述特征数据构建商品预测推荐模型；

获取用户需求，并将所述用户需求输入至所述商品预测推荐模型中；

通过所述商品预测推荐模型输出推荐商品信息。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述商品数据包括商品交易数据、商品反馈数据、商品类别数据；

所述获取商品数据，并对所述商品数据进行数据清洗，得到数据集，包括：

提取所述商品类别数据、所述商品反馈数据，并结合所述商品交易数据进行数据清洗，合成遍历各个行业内用户粒度的数据集。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述特征数据构建商品预测推荐模型，包括：

通过关联规则对所述特征数据进行初始化聚合，得到聚合后的数据；

将所述聚合后的数据通过分类算法进行验证，得到验证后的数据；

对所述验证后的数据进行迭代处理，并根据迭代处理后的数据构建所述商品预测推荐模型。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

从所述特征数据中查找高频项目组；

根据所述高频项目组生成所述关联规则。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述用户需求中包含有目标反馈数据；所述方法还包括：

提取所述用户需求中的所述目标反馈数据；

获取初始商品预测推荐模型，并提取所述初始商品预测推荐模型中的初始参数；

根据所述目标反馈数据调整所述初始参数，生成目标参数；

根据所述目标参数调整所述初始商品预测推荐模型，得到所述商品预测推荐模型。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过所述商品预测推荐模型输出推荐商品信息，包括：

从所述用户需求中提取出商品筛选条件；

通过所述商品预测推荐模型根据所述商品筛选条件输出推荐商品信息。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

根据所述推荐商品信息展示对应的商品；

获取对所述商品的修改指令，并提取所述修改指令中的商品标识；

根据所述商品标识查找目标商品，并输出与所述目标商品对应的推荐商品信息。

8.一种商品推荐系统，其特征在于，所述系统包括：

数据处理模块，用于获取商品数据，并对所述商品数据进行数据清洗，得到数据集；

模型构建模块，用于对所述数据集进行正态分布转化形成特征数据，并根据所述特征数据构建商品预测推荐模型；

信息处理模块，用于获取用户需求，并将所述用户需求输入至所述商品预测推荐模型中；

商品推荐模块，用于通过所述商品预测推荐模型输出推荐商品信息。

9.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至7中任一项所述方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7中任一项所述的方法的步骤。