[发明专利]数据库建立方法和数据推荐方法及装置、设备和存储介质

权利要求书

1.一种数据库建立方法，其特征在于，包括：

从数据源获取用户历史数据和商品历史数据；

根据用户历史数据和商品历史数据，按照预设用户维度提取用户特征，以形成用户的用户特征向量，所述用户特征向量中包括至少一个商品特征；

根据用户历史数据和商品历史数据，按照预设商品维度提取商品特征，以形成商品的初级商品特征向量，所述初级商品特征向量中包括至少一个用户特征；

根据预设商品关联规则，将各所述初级商品特征向量进行合并，以形成次级商品特征向量；

存储所述用户特征向量、初级商品特征向量和次级商品特征向量，作为数据库中的推荐数据集合；

根据在线推荐需求和所述数据库中的所述用户特征向量、初级商品特征向量和次级商品特征向量产生推荐数据；

接收管理员输入更新的商品关联规则，根据针对所述推荐数据的在线响应数据，基于更新的商品关联规则，更新所述数据库中所述用户特征向量、初级商品特征向量和次级商品特征向量的特征值。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：

所述用户历史数据包括用户动态行为数据和用户静态属性数据；

其中，所述用户动态行为数据包括商品浏览行为、导航定位行为、搜索引擎搜索行为、搜索结果点击行为和浏览网页行为中的至少一种；所述用户静态属性数据包括姓名、性别、住址、身高、体重和学历中的至少一种；

所述商品历史数据包括商品订单数据和商品库存数据。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据预设商品关联规则，将各所述初级商品特征向量进行合并，以形成次级商品特征向量包括：

根据预设商品关联规则中设定的至少一个核心特征，将各初级商品特征向量中核心特征的特征值相似度达到设定条件的各初级商品特征向量进行合并，以形成次级商品特征向量。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述核心特征包括：商品自身属性、商品销量数据、商品库存数据或商品销售关联度。

5.根据权利要求1-4任一所述的方法，其特征在于，所述商品关联规则包括下述至少一种：

以设定商品特征作为分类依据的同类商品合并规则；

以具有关联行为的商品特征作为商品关联规则，其中，所述关联行为包括购买行为或使用行为。

6.一种数据推荐方法，其特征在于，包括：

获取在线推荐需求；所述在线推荐需求为在线订单生成需求；

从所述在线推荐需求中获取在线数据以及推荐规则；其中，所述在线数据包括至少一个用户特征和/或至少一个商品特征；所述在线数据中的至少一个用户特征为在线获取的准备生成订单用户的用户特征；所述在线数据中的至少一个商品特征为在线获取的待生成订单商品的商品特征；

采用所述推荐规则，根据至少一个用户特征在数据库中查找匹配的至少一个用户特征向量；其中，所述用户特征向量中包括至少一个商品特征；

根据所述至少一个商品特征在数据库中查找匹配的至少一个商品特征向量；其中，所述商品特征向量中包括至少一个用户特征；

按照在线订单的订单类型，从查找到的所述用户特征向量中提取待匹配用户特征，从查找到的商品特征向量中提取待匹配商品特征；

将所述待匹配用户特征与待匹配商品特征进行相似度匹配；

筛选获得相似度结果达到设定条件的商品特征向量；

从筛选后的商品特征向量中提取推荐数据。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，从所述在线推荐需求中获取在线数据以及推荐规则包括：

从所述在线推荐需求中获取在线数据；

根据所述在线推荐需求查找对应的推荐规则。

8.根据权利要求6所述的方法，其特征在于：

所述在线订单的订单类型为衣物，则所述待匹配用户特征包括身高或体重，所述待匹配商品特征包括尺码；或

所述在线订单的订单类型为电子设备，则所述待匹配用户特征包括年龄或电子设备喜好倾向，所述待匹配商品特征包括性能属性或兴趣标签。