[发明专利]一种基于大数据平台进行特征识别的广告智能推荐方法

说明书

本发明公开一种基于大数据平台进行特征识别的广告智能推荐方法，本发明通过获取用户账户内各外卖订单的详细信息，筛选用户账户中近一个月内购买的各外卖订单，提取各外卖订单的详细信息中对应的各食品属性，同时统计用户账户中近一个月内外卖订单内各种的各食品属性数目，分析各种的各食品属性数目比值，筛选各食品属性的最大数目比值，并统计用户账户中近一个月内各外卖订单的外卖金额，分析近一个月内外卖订单的平均外卖金额，同时综合计算用户对外卖的食品喜好度预估系数，对比分析外卖平台中符合推荐要求的各商家推荐的食品信息，并进行推送，从而确保平台能够精准地推荐符合用户喜好的食品，增加用户的满意度和体验感。

技术领域

本发明涉及平台广告推荐技术领域，涉及到一种基于大数据平台进行特征识别的广告智能推荐方法。

背景技术

随着互联网技术发展，以及现代人们生活节奏加快，外卖平台点餐、送餐已经成为现代人们的一种重要餐饮方式。随着平台中餐饮商户增加，用户从浏览到选择食品所需时间也随之增加，因此，如何快速准确地为用户推荐喜好食品成为一个急需解决的问题。

目前，现有的外卖平台食品广告推荐方法普遍存在一些不足之处，现有的外卖平台食品广告推荐技术只能根据用户账户的历史搜索记录推荐对应的食品，存在用户需要花费大量时间选择食品的问题，使得用户的心情烦躁，从而导致用户的订购欲望下降，降低外卖平台的营销效果，同时无法根据食品的多方面数据综合分析用户的喜好，导致无法精准地推荐符合用户喜好的食品，从而影响用户的满意度和体验感，造成外卖平台的用户人员流失，使得外卖平台的发展和进步受到影响，为了解决以上问题，现设计一种基于大数据平台进行特征识别的广告智能推荐方法。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于大数据平台进行特征识别的广告智能推荐方法，本发明通过获取用户账户内各外卖订单的详细信息，筛选用户账户中近一个月内购买的各外卖订单，提取用户账户中近一个月内各外卖订单的详细信息中对应的各食品属性，并统计用户账户中近一个月内外卖订单内各种的各食品属性数目，分析各种的各食品属性数目比值，筛选各食品属性的最大数目比值，同时统计用户账户中近一个月内各外卖订单的外卖金额，分析用户账户中近一个月内外卖订单的平均外卖金额，并综合计算用户对外卖的食品喜好度预估系数，同时对比分析外卖平台中符合推荐要求的各商家推荐的食品信息，并进行推送，解决了背景技术中存在的问题。

本发明的目的可以通过以下技术方案实现：

一种基于大数据平台进行特征识别的广告智能推荐方法，包括如下步骤：

S1、用户登录外卖平台，获取用户账户内各外卖订单的详细信息；

S2、筛选用户账户中近一个月内购买的各外卖订单，提取各外卖订单的详细信息中对应的各食品属性；

S3、统计用户账户中近一个月内外卖订单内各种的各食品属性数目，分析各种的各食品属性数目比值，筛选各食品属性的最大数目比值；

S4、统计用户账户中近一个月内各外卖订单的外卖金额，分析用户账户中近一个月内外卖订单的平均外卖金额，并综合计算用户对外卖的食品喜好度预估系数；

S5、对比分析外卖平台中符合推荐要求的各商家推荐的食品信息，并进行推送；

上述基于大数据平台进行特征识别的广告智能推荐方法使用了一种基于大数据平台进行特征识别的广告智能推荐系统，包括用户登录模块、数据获取模块、数据提取模块、食品属性提取模块、属性数目统计模块、属性数目分析模块、分析服务器、金额统计模块、金额分析模块、云管理平台、食品推送模块和存储数据库；

所述用户登录模块用于对外卖平台进行用户登录，通过用户将账户信息输入到外卖平台的的登录界面进行登录，将登录成功的用户账户信息发送至数据获取模块；