[发明专利]一种商品推荐方法和相关设备

说明书

本发明公开了一种商品推荐方法和相关设备，方法包括:获取用户历史记录；根据用户历史记录，计算每一个商品对应的权重值；当检测客户端发送的页面显示指令时，根据所述页面显示指令，确定筛选信息；根据所述筛选信息和所述权重值，对所述商品信息进行筛选，得到显示商品；根据所述页面显示指令和所述显示商品，生成显示页面并反馈至所述客户端。本发明通过用户历史记录，确定用户的喜好，从而提高商品推荐的个性化。

技术领域

本发明涉及信息处理技术领域，特别涉及一种商品推荐方法和相关设备。

背景技术

如今，随着互联网的普及，用户购买商品的需求越来越多元化，推荐机制在商品的宣传方面也越来越重要。传统的推荐系统无法准确地判断用户的个人喜好，只能根据商品的热度销量进行排序推荐。然而，每个用户的偏好和需求都是不同的，为了满足用户和平台的需求，提供一种个性化推荐商品的方法十分重要。

目前的主要方法是通过人工手动添加一些热门推荐商品，比如近期购买人数最多的、浏览次数最多的、转发收藏最多的等等。尽管这种方法可以提高页面的转化率，但它存在两个缺陷：

1.用户的喜好因人而异，无法用大众喜好的商品规则来为其他用户推荐，因此无法满足用户的个性化需求，转化率也会受到一定的影响。

2.大部分用户推荐的商品都是相同的，无法做到真正的个性化。这也会影响平台的口碑和用户的满意度。

发明内容

本发明要解决的技术问题在于商品推荐的个性化不足，针对现有技术的不足，提供一种商品推荐方法和相关设备。

为了解决上述技术问题，本发明所采用的技术方案如下：

一种商品推荐方法，所述方法包括：

获取用户历史记录；

根据用户历史记录，计算每一个商品对应的权重值；

当检测客户端发送的页面显示指令时，根据所述页面显示指令，确定筛选信息；

根据所述筛选信息和所述权重值，对所述商品信息进行筛选，得到显示商品；

根据所述页面显示指令和所述显示商品，生成显示页面并反馈至所述客户端。

所述商品推荐方法，其中，所述用户使用记录包括下单记录、收藏记录和/或购买记录。

所述商品推荐方法，其中，所述根据所述页面显示指令，确定筛选信息包括：

当所述页面显示指令为商品详情显示指令时，根据所述商品详情显示指令对应的商品信息，生成筛选信息；

当所述页面显示指令为订单物流显示指令时，根据用户订单、用户收藏夹和/或用户购物车，生成筛选信息；

当所述页面显示指定为商品凑单指令时，根据所述商品凑单指令对应商品信息，生成筛选信息。

所述商品推荐方法，其中，所述根据所述商品详情显示指令对应的商品信息，生成筛选信息包括：

根据所述商品详情显示指令对应的商品信息，确定筛选类型和初选价格；

根据所述权重值，确定每一个商品信息对应的类型价格幅度；

根据所述类型价格幅度和所述初选价格，生成筛选价格。

所述商品推荐方法，其中，所述根据用户订单、用户收藏夹和/或用户购物车，生成筛选信息包括：

对用户订单、用户收藏和/或用户购物车中的商品信息进行去重，得到若干个兴趣商品，并将所述兴趣商品作为筛选信息。

所述商品推荐方法，其中，所述根据所述筛选信息和所述权重值，对所述商品信息进行筛选，得到显示商品包括：