一种商品智能推荐方法、装置、介质及终端设备.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN112884547A(43)申请公布日2021.06.01(21)申请号202110147895.1G06K9/62(2006.01)(22)申请日2021.02.03(71)申请人绿瘦健康产业集团有限公司地址510000广东省广州市荔湾区花地大道路渔尾桥岭南节点园(72)发明人李穗燕梁家杰王洪菊赵艳超刘会河王志鹏吴东平徐智良柳玉欢(74)专利代理机构广州三环专利商标代理有限公司44202代理人郭浩辉颜希文(51)Int.Cl.G06Q30/06(2012.01)G06Q30/02(2012.01)G06N20/10(2019.01)权利要求书2页说明书4页附图2页(54)发明名称一种商品智能推荐方法、装置、介质及终端设备(57)摘要本发明公开了一种商品智能推荐方法，包括：获取目标客户的基本信息；通过机器学习算法对目标客户的个人属性进行购买力预测，得到目标客户购买属性；获取历史客户的订单信息，通过聚类算法对历史客户的订单信息进行聚类处理，对历史客户进行分类，得到多个历史客户类别；根据目标客户购买属性，确定与目标客户购买意向相似度最高的历史客户类别，作为推荐客户类别；将目标客户的N个历史购买订单分别与推荐客户类别中各个历史客户的N个历史购买订单进行相似度计算，将相似度最高的历史客户的历史订单推荐给目标客户；本技术方案实现利用海量的历史客户数据进行分析，快速、精准地为客户推荐商品信息。CN112884547ACN112884547A权利要求书1/2页1.一种商品智能推荐方法，其特征在于，包括：获取目标客户的基本信息，其中，所述基本信息包括目标客户的个人属性、历史购买数量N，N为自然数；通过机器学习算法对目标客户的个人属性进行购买力预测，得到目标客户购买属性；获取历史客户的订单信息，通过聚类算法对历史客户的订单信息进行聚类处理，对历史客户进行分类，得到多个历史客户类别；根据所述目标客户购买属性，确定与目标客户购买意向相似度最高的历史客户类别，作为推荐客户类别；将目标客户的N个历史购买订单分别与所述推荐客户类别中各个历史客户的N个历史购买订单进行相似度计算，将相似度最高的历史客户的历史订单推荐给目标客户。2.如权利要求1所述的商品智能推荐方法，其特征在于，在所述获取目标客户的基本信息之后，还包括：根据所述基本信息判断目标客户是否为预设无效类型客户，若是，则退出推荐。3.如权利要求1所述的商品智能推荐方法，其特征在于，所述机器学习算法为XGBoost算法。4.如权利要求1所述的商品智能推荐方法，其特征在于，所述聚类算法为K‑Median算法。5.一种商品智能推荐装置，其特征在于，包括：客户信息模块，用于获取目标客户的基本信息，其中，所述基本信息包括目标客户的个人属性、历史购买数量N，N为自然数；购买属性模块，用于通过机器学习算法对目标客户的个人属性进行购买力预测，得到目标客户购买属性；订单信息模块，用于获取历史客户的订单信息，通过聚类算法对历史客户的订单信息进行聚类处理，对历史客户进行分类，得到多个历史客户类别；客户类别模块，用于根据所述目标客户购买属性，确定与目标客户购买意向相似度最高的历史客户类别，作为推荐客户类别；订单推荐模块，用于将目标客户的N个历史购买订单分别与所述推荐客户类别中各个历史客户的N个历史购买订单进行相似度计算，将相似度最高的历史客户的历史订单推荐给目标客户。6.如权利要求5所述的商品智能推荐装置，其特征在于，所述客户信息模块还用于：在所述获取目标客户的基本信息之后，根据所述基本信息判断目标客户是否为预设无效类型客户，若是，则退出推荐。7.如权利要求5所述的商品智能推荐装置，其特征在于，所述机器学习算法为XGBoost算法。8.如权利要求5所述的商品智能推荐装置，其特征在于，所述聚类算法为K‑Median算法。9.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质包括存储的计算机程序；其中，所述计算机程序在运行时控制所述计算机可读存储介质所在的设备执行如权利要求1‑4中任一项所述的商品智能推荐方法。2CN112884547A权利要求书2/2页10.一种终端设备，其特征在于，包括处理器、存储器以及存储在所述存储器中且被配置为由所述处理器执行的计算机程序，所述处理器在执行所述计算机程序时实现如权利要求1‑4中任一项所述的商品智能推荐方法。3CN112884547A说明书1/4页一种商品智能推荐方法、装置、介质及终端设备技术领域[0001]本发明涉及大数据处理技术领域，尤其涉及一种商品智能推荐方法、装置、介质及终端设备。背景技术[0002]传统的在线购物模式中，顾问销售人员往往需要根据客户的个人需求为客户推荐相应的商品咨询或产品信息。但