[发明专利]基于用户画像深层解析技术的喜好推荐方法

权利要求书

1.基于用户画像深层解析技术的喜好推荐方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：

通过大数据采集，获取用户信息以及用户所浏览的图像信息；

根据用户所浏览图像信息的次数和相似度对用户信息进行分类；

对所分类的用户信息推送相关联的产品信息供用户选择；

用户对推送的相关联的产品信息进行意向选择，并将选择好的产品移动至备选区域；

在备选区域内最终确定所要选择的产品。

2.根据权利要求1所述的基于用户画像深层解析技术的喜好推荐方法，其特征在于，根据用户所浏览图像信息的次数和相似度对用户信息进行分类具体为：

若用户所浏览的图像信息次数和时间没有达到预设要求，并且用户所浏览的图像信息之间没有相互关系，则判定该用户为无意向用户；

若用户所浏览的图像信息次数和时间达到了预设要求，并且用户所浏览的图像信息之间能找到相互关系，则判定该用户为潜在用户；

若用户所浏览的图像信息次数和时间都达到了预设要求，并且用户所浏览的图像信息之间为同类产品，则判定该用户为目标用户。

3.根据权利要求2所述的基于用户画像深层解析技术的喜好推荐方法，其特征在于，若用户判定为目标用户时对所浏览的产品信息进行追踪，寻找所浏览产品信息之间的相关联的信息，通过数据库向目标用户推送具有相关联信息的具体产品；

若目标用户选择时间超过预期时间，则自动询问目标用户所浏览产品之间的满意点和不满意点，从数据库内目标用户推送具体的产品。

4.根据权利要求2所述的基于用户画像深层解析技术的喜好推荐方法，其特征在于，对所分类的用户信息推送相关联的产品信息供用户选择具体为：

若判定该用户为无意向用户，则从数据库里向数据库内推送之前浏览产品信息的相关联产品；

若判定该用户为潜在用户，则从所浏览的图像信息之间找到相互关联产品的共同点，并从数据库里推送具有该特征的产品。

5.根据权利要求1所述的基于用户画像深层解析技术的喜好推荐方法，其特征在于，在备选区域内最终确定所要选择的产品具体为：

从所浏览产品信息里提炼共同的产品信息特征，并将该特征与备选区域里的产品相比较，并按照等级进行显示供客户选择。