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(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CN111681085A(43)申请公布日2020.09.18(21)申请号202010527695.4(22)申请日2020.06.10(71)申请人创新奇智(成都)科技有限公司地址610200四川省成都市双流区东升街道银河路三段166号香港城市大学成都研究院科研楼(二)四层2-400至2-409(72)发明人周鹏程(74)专利代理机构北京超凡宏宇专利代理事务所(特殊普通合伙)11463代理人唐正瑜(51)Int.Cl.G06Q30/06(2012.01)权利要求书2页说明书10页附图3页(54)发明名称商品推送方法、装置、服务器及可读存储介质(57)摘要本申请提供一种商品推送方法、装置、服务器及可读存储介质,涉及计算机数据处理技术领域。方法包括:接收用户终端发送的请求信息,请求信息为用户终端在扫描到指定图像时生成的信息,请求信息包括当前买家信息及当前卖家信息;根据当前卖家信息确定与当前卖家信息对应的目标商品集合,以及通过大数据组件及经过训练的特征处理模型确定与当前买家信息对应的购物特征向量,目标商品集合包括卖家实体店当前存在的商品的信息集合;从目标商品集合中确定与购物特征向量对应的商品为推送商品,用于推送至用户终端,能够改善为购买用户推荐商品的效率低的问题。CN111681085ACN111681085A权利要求书1/2页1.一种商品推送方法,其特征在于,应用于服务器,所述方法包括:接收用户终端发送的请求信息,所述请求信息为用户终端在扫描到指定图像时生成的信息,所述请求信息包括当前买家信息及当前卖家信息;根据所述当前卖家信息确定与所述当前卖家信息对应的目标商品集合,以及通过大数据组件及经过训练的特征处理模型确定与所述当前买家信息对应的购物特征向量,所述目标商品集合包括卖家实体店当前存在的商品的信息集合;从所述目标商品集合中确定与所述购物特征向量对应的商品为推送商品,用于推送至所述用户终端。2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,通过大数据组件及特征处理模型确定与所述当前买家信息对应的购物特征向量,包括:通过所述大数据组件获取在当前时刻之前的预设时段内的购物特征集合,所述购物特征集合与所述买家信息关联,包括在所述预设时段内的搜索记录、浏览记录、已购买的商品的商品信息中的至少一种;将所述购物特征集合输入经过所述特征处理模型,得到由所述特征处理模型输出的所述购物特征向量。3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,在通过大数据组件获取在当前时刻之前的预设时段内的购物特征集合之前,所述方法还包括:获取训练数据集合,所述训练数据集合包括多个分别与相应的商品对应的特征集合;通过所述训练数据集合训练预设特征处理模型,得到经过训练的所述特征处理模型。4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:将所述购物特征集合作为所述训练数据集合中的数据,并训练所述特征处理模型。5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,根据所述当前卖家信息确定与所述当前卖家信息对应的目标商品集合,包括:根据卖家信息与商品集合的对应关系,将与所述当前卖家信息对应的商品信息集合确定为所述目标商品集合。6.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:将所述推送商品的商品信息发送至所述用户终端,所述商品信息包括所述推送商品在所述卖家实体店的摆放位置信息。7.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述请求信息还包括用于搜索商品的关键词,所述方法还包括:当所述目标商品集合中存在与所述关键词对应的商品时,将与所述关键词对应的商品确定为推送商品。8.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述指定图像包括携带有所述当前买家信息的指定二维码。9.一种商品推送装置,其特征在于,应用于服务器,所述装置包括:接收单元,用于接收用户终端发送的请求信息,所述请求信息为用户终端在扫描到指定图像时生成的信息,所述请求信息包括当前买家信息及当前卖家信息;确定单元,用于根据所述当前卖家信息确定与所述当前卖家信息对应的目标商品集合,以及通过大数据组件及经过训练的特征处理模型确定与所述当前买家信息对应的购物2CN111681085A权利要求书2/2页特征向量,所述目标商品集合包括卖家实体店当前存在的商品的信息集合;推送单元,用于从所述目标商品集合中确定与所述购物特征向量对应的商品为推送商品,用于推送至所述用户终端。10.一种服务器,其特征在于,所述服务器包括相互耦合的存储器、处理器,所述存储器内存储计算机程序,当所述计算机程序被所述处理器执行时,使得所述服务器执行如权利要求1-8中任一项所述的方法。11.一种计算机可读存储介质,其特征在于,所述可读存储介质中存储有计算机程序,当所述计算机程序在计算机上运行时,使得所