[发明专利]基于用户画像的推荐方法、装置、计算机设备和存储介质

权利要求书

1.一种基于用户画像的推荐方法，其特征在于，包括：

获取用户行为数据；

解析所述用户行为数据，获得用户特征向量；

基于所述用户特征向量，构建用户画像；

从所述用户画像中提取出按预设规则排列的前若干个产品，获得若干个预选产品；

获取产品分类数据；

将所述产品分类数据关联各所述预选产品，获取所述产品分类数据中与各所述预选产品对应的产品分类；

根据所述产品分类推送产品消息。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述用户特征向量，构建用户画像的步骤包括：

基于所述用户特征向量，采用TF-IDF算法构建所述用户画像。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述用户特征向量，采用TF-IDF算法构建所述用户画像的步骤包括：

基于所述用户特征向量，获取用户购买的各类产品的权重；

基于用户购买的各类产品的权重，采用TF-IDF算法构建所述用户画像。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述从所述用户画像中提取出按预设规则排列的前若干个产品，获得若干个预选产品的步骤包括：

基于所述用户画像中的各类产品的权重，按权重由大至小的排序从所述用户画像中提取出前若干个产品，获得若干个所述预选产品。

5.根据权利要求1-4任一项中所述的方法，其特征在于，所述根据所述产品分类推送产品消息的步骤包括：

根据从所述产品分类数据中获取的所述产品分类，生成产品推送列表；

推送所述产品推送列表。

6.根据权利要求1-4任一项中所述的方法，其特征在于，所述获取用户行为数据包括用户注册数据、用户评论数据、用户点击数据和用户地理位置数据。

7.一种基于用户画像的推荐装置，其特征在于，包括：

用户行为获取模块，用于获取用户行为数据；

用户特征向量获取模块，用于解析所述用户行为数据，获得用户特征向量；

用户画像构建模块，用于基于所述用户特征向量，构建用户画像；

预选产品提取模块，用于从所述用户画像中提取出按预设规则排列的前若干个产品，获得若干个预选产品；

产品分类数据获取模块，用于获取产品分类数据；

产品分类获取模块，用于将所述产品分类数据关联各所述预选产品，获取所述产品分类数据中与各所述预选产品对应的产品分类；

产品消息推送模块，用于根据所述产品分类推送产品消息。

8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述用户画像构建模块还用于基于所述用户特征向量，采用TF-IDF算法构建所述用户画像。

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6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6中任一项所述的方法的步骤。