一种商场、社区、写字楼用户推荐服务的算法方法

技术领域

本发明属于商场推荐服务技术领域，具体为一种商场、社区、写字楼用户推荐服务的算法方法。

背景技术

推荐系统是利用电子商务网站向客户提供商品信息和建议，帮助用户决定应该购买什么产品，模拟销售人员帮助客户完成购买过程，个性化推荐是根据用户的兴趣特点和购买行为，向用户推荐用户感兴趣的信息和商品。

随着电子商务规模的不断扩大，商品个数和种类快速增长，顾客需要花费大量的时间才能找到自己想买的商品，这种浏览大量无关的信息和产品过程无疑会使淹没在信息过载问题中的消费者不断流失。

发明内容

本发明的目的在于：为了解决现实存在的技术问题，提供一种商场、社区、写字楼用户推荐服务的算法方法。

本发明采用的技术方案如下：

一种商场、社区、写字楼用户推荐服务的算法方法，方法步骤包括：

S1:收集用户车辆信息，调取对应车辆车牌号过往消费商品、办公、生活服务，运行S2；

S2:调取用户历史信息，调取用户历史消费商品、办公、生活服务，运行S3；

S3:将对应车辆车牌号过往消费商品、办公、生活服务中的关键词条与用户历史消费商品、办公、生活服务中的关键词条进行对比，将结果A输出到第一重复词条，将结果B输出到第一非重复词条，运行S4；

S4:收集用户进入商场时间，调取该对应时间段内主要消费商品、办公、生活服务，运行S5；

S5:将该对应时间段内主要消费商品、办公、生活服务中的关键词条与第一重复词条以及第一非重复词条进行对比，将结果C输出到第二重复词条，将结果D输出到第二非重复词条，运行S6；

S6:调取用户浏览商品记录，将用户浏览过的商品信息进行收集，运行S7；

S7:将商品信息的关键词条与第二重复词条以及第二非重复词条进行对比，将结果E输出到第三重复词条，将结果F输出到第三非重复词条，运行S8；

S8:将第三重复词条、第二重复词条以及第一重复词条按照顺序依次排列输出，得到推荐词条排序。

其中，步骤S3中所述的结果A包括输出对应车辆车牌号过往消费商品、办公、生活服务中的关键词条与用户历史消费商品、办公、生活服务中的关键词条之间的重复词条的算法；

步骤S3中所述的第一重复词条为对应车辆车牌号过往消费商品、办公、生活服务中的关键词条与用户历史消费商品、办公、生活服务中的关键词条之间的重复词条。

其中，步骤S3中所述的结果B包括输出对应车辆车牌号过往消费商品、办公、生活服务中的关键词条与用户历史消费商品、办公、生活服务中的关键词条之间的非重复词条的算法；

步骤S3中所述的第二重复词条为对应车辆车牌号过往消费商品、办公、生活服务中的关键词条与用户历史消费商品、办公、生活服务中的关键词条之间的非重复词条。

其中，步骤S5中所述的结果C包括输出该对应时间段内主要消费商品、办公、生活服务中的关键词条与第一重复词条之间的重复词条A，以及输出该对应时间段内主要消费商品、办公、生活服务中的关键词条与第一非重复词条之间的重复词条B的算法；

步骤S5中所述的第二重复词条为重复词条A与重复词条B的顺序排列。

其中，步骤S5中所述的结果D包括输出该对应时间段内主要消费商品、办公、生活服务中的关键词条与第一重复词条以及第一非重复词条之间的非重复词条的算法；

步骤S5中所述的第二非重复词条为该对应时间段内主要消费商品、办公、生活服务中的关键词条与第一重复词条以及第一非重复词条之间的非重复词条。

其中，步骤S7中所述的结果E包括输出商品信息的关键词条与第二重复词条之间的重复词条C，以及输出商品信息的关键词条与第二非重复词条之间的重复词条D的算法；

步骤S7中所述的第三重复词条为重复词条C与重复词条D的顺序排列。

其中，步骤S7中所述的结果F包括输出商品信息的关键词条与第二重复词条以及第二非重复词条之间的非重复词条的算法；

步骤S7中所述的第三非重复词条为输出商品信息的关键词条与第二重复词条以及第二非重复词条之间的非重复词条。

其中，步骤S8中所述的推荐词条排序为第三重复词条、第二重复词条、第一重复词条中的第一个词条、第二个词条进行排序输出。

综上所述，由于采用了上述技术方案，本发明的有益效果是：

1、本发明中，采用了重复词条综合算法，由于采用了用户车辆信息、用户历史信息、用户进入商场时间以及用户浏览商品记录中词条的综合收集，以及将各词条的多次循环对比输出，以便于将用户进入商场时的各特征进行综合排序输出。

2、本发明中，采用了多次对比结果的排序输出，由于采用了第一重复词条。第二重复词条以及第三重复词条中第一位词条、第二位词条的重新排序，以及第一非重复词条以及第二非重复词条的循环对比，实现了各词条的综合对比，以便于推荐适合的商品与服务。

附图说明

图1示出了本发明实施例的算法方法流程图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

在本发明的描述中，需要说明的是，术语“中心”、“上”、“下”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制；术语“第一”、“第二”、“第三”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性；此外，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言，可以具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。

实施例一，参照图1，一种商场、社区、写字楼用户推荐服务的算法方法，方法步骤包括：

S1:收集用户车辆信息，调取对应车辆车牌号过往消费商品、办公、生活服务，调取历史停车场进出时间，停车时长和停车轨迹等数据，分析判断出用户的相关出行行为习惯，运行S2；

S2:调取用户历史信息，调取用户历史消费商品、办公、生活服务，根据性别，年龄等用户信息匹配出当下同行为习惯同年龄同教育程度等相似人群喜欢的商品和服务运行S3；

S3:将对应车辆车牌号过往消费商品、办公、生活服务中的关键词条与用户历史消费商品、办公、生活服务中的关键词条进行对比，将结果A输出到第一重复词条，将结果B输出到第一非重复词条，运行S4；

S4:收集用户进入商场时间，调取该对应时间段内主要消费商品、办公、生活服务，尤其是时令和节气的元素对应的服务类型，运行S5；

S5:将该对应时间段内主要消费商品、办公、生活服务中的关键词条与第一重复词条以及第一非重复词条进行对比，将结果C输出到第二重复词条，将结果D输出到第二非重复词条，运行S6；

S6:调取用户浏览商品记录，将用户浏览过的商品信息进行收集，运行S7；

S7:将商品信息的关键词条与第二重复词条以及第二非重复词条进行对比，将结果E输出到第三重复词条，将结果F输出到第三非重复词条，运行S8；

S8:将第三重复词条、第二重复词条以及第一重复词条按照顺序依次排列输出，得到推荐词条排序。

实施例二，参照图1，步骤S3中的结果A包括输出对应车辆车牌号过往消费商品、办公、生活服务中的关键词条与用户历史消费商品、办公、生活服务中的关键词条之间的重复词条的算法；

步骤S3中的第一重复词条为对应车辆车牌号过往消费商品、办公、生活服务中的关键词条与用户历史消费商品、办公、生活服务中的关键词条之间的重复词条，其中第一重复词条中词条数量为两条；

步骤S3中的结果B包括输出对应车辆车牌号过往消费商品、办公、生活服务中的关键词条与用户历史消费商品、办公、生活服务中的关键词条之间的非重复词条的算法；

步骤S3中的第二重复词条为对应车辆车牌号过往消费商品、办公、生活服务中的关键词条与用户历史消费商品、办公、生活服务中的关键词条之间的非重复词条；

步骤S5中的结果C包括输出该对应时间段内主要消费商品、办公、生活服务中的关键词条与第一重复词条之间的重复词条A，以及输出该对应时间段内主要消费商品、办公、生活服务中的关键词条与第一非重复词条之间的重复词条B 的算法；

步骤S5中的第二重复词条为重复词条A与重复词条B的顺序排列，其中重复词条A与重复词条B中词条数量均分别为一条；

步骤S5中的结果D包括输出该对应时间段内主要消费商品、办公、生活服务中的关键词条与第一重复词条以及第一非重复词条之间的非重复词条的算法；

步骤S5中的第二非重复词条为该对应时间段内主要消费商品、办公、生活服务中的关键词条与第一重复词条以及第一非重复词条之间的非重复词条；

步骤S7中的结果E包括输出商品信息的关键词条与第二重复词条之间的重复词条C，以及输出商品信息的关键词条与第二非重复词条之间的重复词条D的算法；

步骤S7中的第三重复词条为重复词条C与重复词条D的顺序排列，其中重复词条C与重复词条D中词条数量均分别为一条；

步骤S7中的结果F包括输出商品信息的关键词条与第二重复词条以及第二非重复词条之间的非重复词条的算法；

步骤S7中的第三非重复词条为输出商品信息的关键词条与第二重复词条以及第二非重复词条之间的非重复词条；

步骤S8中的推荐词条排序为第三重复词条、第二重复词条、第一重复词条中的第一个词条、第二个词条进行排序输出，其中重复的词条仅第一次输出时有效。

以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。