[发明专利]基于大数据的信息推荐方法、可读存储介质及计算机设备

权利要求书

1.一种基于大数据的信息推荐方法，其特征在于，包括：

响应于接收到目标用户的搜索信息，获取所述目标用户在设定时间段的购物记录；

根据所述购物记录中各价位等级的商品的购买时间顺序，构建所述目标用户的消费特征矩阵；

将所述消费特征矩阵输入预训练卷积神经网络模型，以得到所述目标用户的特征值；

获取与所述特征值相对应的消费群体，并根据所述消费群体的购物记录获取与所述搜索信息相对应的商品信息；以及

将所述商品信息推送给所述目标用户。

2.根据权利要求1所述的信息推荐方法，其特征在于，

所述的获取所述目标用户在设定时间段的购物记录，包括：

响应于所述目标用户在所述设定时间段的购物记录不满足预设条件，获取与所述目标用户亲密度大于预设值的关联用户；以及

根据所述关联用户在所述设定时间段的购物记录，得到所述目标用户在所述设定时间段的购物记录。

3.根据权利要求2所述的信息推荐方法，其特征在于，

所述的根据所述关联用户在所述设定时间段的购物记录，得到所述目标用户在所述设定时间段的购物记录，包括：

响应于所述关联用户的数量为多个，根据所述亲密度对各所述关联用户在所述设定时间段的购物记录进行加权融合，以得到所述目标用户在所述设定时间段的购物记录。

4.根据权利要求1所述的信息推荐方法，其特征在于，

所述的查询所述消费群体的购物记录中与所述搜索信息相对应的商品信息，包括：

根据所述搜索信息，得到目标商品所属的商品类型；

获取所述消费群体的购物记录中所述商品类型的商品对应的目标价位等级；

获取处于所述目标价位等级的目标商品的信息，并将该信息作为所述商品信息。

5.根据权利要求1所述的信息推荐方法，其特征在于，

所述信息推荐方法还包括：

响应于将所述商品信息推送给所述目标用户，获取所述目标用户对所述商品信息的点击量；以及

根据所述点击量对所述商品信息进行调整，并将调整后的所述商品信息推送给所述目标用户。

6.根据权利要求5所述的信息推荐方法，其特征在于，

所述的根据所述点击量对所述商品信息进行调整，包括：

响应于所述点击量小于预设点击量，根据所述目标用户在设定时间段的购物记录中价位等级的变化趋势调整所述商品信息。

7.根据权利要求1所述的信息推荐方法，其特征在于，

所述的根据所述点击量对所述商品信息进行调整，包括：

根据所述点击量获取所述目标用户的偏好；以及

根据所述偏好调整所述商品信息。

8.根据权利要求1所述的信息推荐方法，其特征在于，

所述信息推荐方法还包括：

获取与所述搜索信息相关的关联商品信息，并将所述关联商品信息推送给所述目标用户。

9.一种机器可读存储介质，其上存储有机器可执行程序，所述机器可执行程序被处理器执行时实现根据权利要求1至8任一项所述的信息推荐方法。

10.一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并在所述处理器上运行的机器可执行程序，并且所述处理器执行所述机器可执行程序时实现根据权利要求1至8任一项所述的信息推荐方法。