[发明专利]一种基于计算机的品牌推荐方法

权利要求书

1.一种推荐方法，包括：

通过计算设备获取品牌的第一相关信息以及用户的第二相关信息，其中，所述第一相关信息与所述第二相关信息具有对应关系；

通过计算设备获取设定时间段内每个品牌的商品销售数据，从所述商品销售数据中提取每个品牌的第一描述信息和用户群体的第二相关信息，根据每个品牌的第一描述信息和用户群体的第二相关信息更新该品牌的第一相关信息；

通过计算设备获取设定时间段内每个用户的消费数据，从所述消费数据中提取每个用户的第二描述信息和所消费商品的第一相关信息，根据每个用户的第二描述信息和所消费商品对应的第一相关信息更新该用户的第二相关信息；

根据更新后的用户的第二相关信息以及第二相关信息与第一相关信息的对应关系，向用户推荐相应的品牌；

所述第一相关信息是品牌档次，所述第二相关信息是消费层级，所述第一描述信息是商品销售均价，所述第二描述信息包括所购买商品的商品价格、频次和商品对应的品牌档次。

2.根据权利要求1所述的方法，其中所述通过计算设备获取品牌的第一相关信息以及用户的第二相关信息步骤包括：

通过计算设备获取品牌的历史销售数据，从所述历史销售数据中提取品牌的商品销售均价，根据所述品牌的商品销售均价对品牌进行初始分档，得到每个品牌的品牌档次；

通过计算设备获取用户的历史消费数据，从所述历史消费数据中提取用户的消费均价，根据所述用户的消费均价对用户进行初始分层，得到每个用户的消费层级。

3.根据权利要求2所述的方法，其中在所述通过计算设备获取品牌的历史销售数据，从所述历史销售数据中提取品牌的商品销售均价，根据所述品牌的商品销售均价对品牌进行初始分档，得到每个品牌的品牌档次步骤之前还包括：

统计每个品牌下的用户群体人数，将用户群体人数大于第一设定阈值的品牌作为品牌分档的对象。

4.根据权利要求2所述的方法，其中所述通过计算设备获取品牌的历史销售数据，从所述历史销售数据中提取品牌的商品销售均价，根据所述品牌的商品销售均价对品牌进行初始分档，得到每个品牌的品牌档次步骤包括：

从品牌的历史销售数据中提取计算每个品牌所售商品的均价，根据每个品牌所售商品的均价对该品牌进行打分，得到该品牌的第一档次得分；

对每个品牌的第一档次得分进行归一化处理，并根据预先设定的档次和得分的对应关系将所有品牌进行品牌分档，得到每个品牌的品牌档次；

根据每个品牌的品牌档次得到该品牌在各品牌档次的分布概率和品牌档次概率分布矩阵B_mx，b_ij为第i行第j列的元素，表示品牌i在品牌档次j的概率，1≤i≤m,1≤j≤x，m为品牌的数量，x为品牌档次的数量，i、j、m、x均为自然数。

5.根据权利要求2所述的方法，其中所述通过计算设备获取用户的历史消费数据，从所述历史消费数据中提取用户的消费均价，根据所述用户的消费均价对用户进行初始分层，得到每个用户的消费层级步骤包括：

从用户的历史消费数据中提取计算每个用户的消费均价，根据每个用户的消费均价对该用户进行打分，得到该用户的第一层级得分；

对每个用户的第一层级得分进行归一化处理，并根据预先设定层级和得分的对应关系将所有用户的消费层级进行分层，得到每个用户的消费层级；

根据每个用户的消费层级得到该用户在各消费层级的分布概率和用户消费层级概率分布矩阵U_nx，u_pq为第p行第q列的元素，表示用户p在消费层级q的概率，1≤p≤n,1≤q≤x，n为用户的数量，x为用户消费层级的数量，p、q、n、x均为自然数。

6.根据权利要求1所述的方法，其中所述品牌是指网上或网下的店铺或业务中的款项接收方。