[发明专利]商品推荐方法、设备和介质

说明书

本发明涉及数据处理技术领域，特别涉及商品推荐方法、设备和介质。方法包括：获取用户位置信息；根据该位置信息，确定用户组织机构信息；根据该用户组织机构信息计算用户特征向量；将商品的特征向量与该用户特征向量比较；根据比较结果，推荐该商品。基于地理位置查询到用户所在的组织、工厂等信息，再根据组织、工厂的相关信息做类目归属，因相同类的组织、工厂商品(物料)需求是相似的，则根据此方法做相关的商品匹配并进行推荐的准确度高。

技术领域

本发明涉及数据处理技术领域，特别涉及商品推荐方法、设备和介质。

背景技术

新用户在使用电商系统时，电商系统没有用户的初始数据(例如用户的查看记录)，无法准确的根据用户习惯推荐商品，一般都是推荐销量高的商品，并不适合与所有用户，导致转化率低。电商系统如果实现推荐用户喜好的商品，对于提升用户体验和订单成交帮助巨大。现有技术中有根据区域相似性推荐商品的方案，前提设定是特定区域内所有用户的喜好是相似的，在实际消费品领域可能是适用的，例如，一个区域内用户都喜欢吃苹果，那对于新用户系统推荐苹果是合适的；但如果用户是工厂，那一个区域内工厂和工厂的业务不同，所需商品差异也非常大，则上述文献的推荐方案效果极差。

发明内容

本发明的目的在于提供商品推荐方法、设备和介质，解决现有商品推荐方法对企业和工厂的推荐准确度低的技术问题。

本发明的实施方式公开了一种商品推荐方法，用于电子设备，方法包括：

获取用户位置信息；

根据该位置信息，确定用户组织机构信息；

根据该用户组织机构信息计算用户特征向量；

将商品的特征向量与该用户特征向量比较；

根据比较结果，推荐该商品。

可选地，商品的特征向量和用户特征向量包括行业分量、类目分量和商品分量。

可选地，根据用户组织机构信息计算用户特征向量，还包括：

根据该用户组织机构信息确定行业信息、经营类目和所售商品；

根据该行业信息的物料需求与预定行业的物料需求的相似度，确定用户特征向量的行业分量的取值；

根据该经营类目与预定类目的相似度，确定用户特征向量的类目分量的取值；

根据该所售商品与预定商品的相似度，确定用户特征向量的商品分量的取值。

可选地，商品的特征向量根据以下方法确定：

根据商品适用的行业，确定商品的特征向量的行业分量的取值；

根据商品适用的类目，确定商品的特征向量的类目分量的取值；

根据商品与预定商品的关联度，确定商品的特征向量的商品分量的取值。

可选地，将商品的特征向量与用户特征向量比较，包括：

计算商品的特征向量与用户特征向量的余弦相似性。

可选地，根据比较结果，推荐商品，还包括：

基于商品的特征向量与用户特征向量的相似性，对该商品进行排序。

本发明的实施方式公开了一种计算机设备，该设备包括存储有计算机可执行指令的存储器和处理器，当该指令被该处理器执行时，使得该设备实施根据本发明的实施方式的任一商品推荐方法。

本发明的实施方式公开了一种计算机存储介质，在该计算机存储介质上存储有指令，当该指令在计算机上运行时，使得该计算机执行根据本发明的实施方式的任一商品推荐方法。