基于用户画像深层解析技术的喜好推荐方法与流程

1.本发明涉及画像解析技术领域，具体是基于用户画像深层解析技术的喜好推荐方法。


背景技术：

2.随着互联网和移动通信技术的快速发展，互联网视频直播可以将电子商务商品等内容现场发布到互联网上，利用互联网的直观、快速，表现形式好、内容丰富、交互性强、地域不受限制、受众可划分等特点，加强电子商务商品的互动效果。
3.目前，在网上购买相关产品时，后台数据库一般没有根据用户浏览的产品图像信息对产品进行分类，因此不能及时、准确的向用户推送相关的产品，从而给用户带来了不便。


技术实现要素：

4.本发明的目的在于提供基于用户画像深层解析技术的喜好推荐方法，以解决上述背景技术中提出的问题。
5.为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：
6.基于用户画像深层解析技术的喜好推荐方法，该方法包括以下步骤：
7.通过大数据采集，获取用户信息以及用户所浏览的图像信息；
8.根据用户所浏览图像信息的次数和相似度对用户信息进行分类；
9.对所分类的用户信息推送相关联的产品信息供用户选择；
10.用户对推送的相关联的产品信息进行意向选择，并将选择好的产品移动至备选区域；在备选区域内最终确定所要选择的产品。
11.作为本发明进一步的方案：根据用户所浏览图像信息的次数和相似度对用户信息进行分类具体为：
12.若用户所浏览的图像信息次数和时间没有达到预设要求，并且用户所浏览的图像信息之间没有相互关系，则判定该用户为无意向用户；
13.若用户所浏览的图像信息次数和时间达到了预设要求，并且用户所浏览的图像信息之间能找到相互关系，则判定该用户为潜在用户；
14.若用户所浏览的图像信息次数和时间都达到了预设要求，并且用户所浏览的图像信息之间为同类产品，则判定该用户为目标用户。
15.作为本发明进一步的方案：若用户判定为目标用户时对所浏览的产品信息进行追踪，寻找所浏览产品信息之间的相关联的信息，通过数据库向目标用户推送具有相关联信息的具体产品；
16.若目标用户选择时间超过预期时间，则自动询问目标用户所浏览产品之间的满意点和不满意点，从数据库内目标用户推送具体的产品。
17.作为本发明进一步的方案：对所分类的用户信息推送相关联的产品信息供用户选
择具体为：
18.若判定该用户为无意向用户，则从数据库里向数据库内推送之前浏览产品信息的相关联产品；
19.若判定该用户为潜在用户，则从所浏览的图像信息之间找到相互关联产品的共同点，并从数据库里推送具有该特征的产品。
20.作为本发明进一步的方案：在备选区域内最终确定所要选择的产品具体为：
21.从所浏览产品信息里提炼共同的产品信息特征，并将该特征与备选区域里的产品相比较，并按照等级进行显示供客户选择。
22.与现有技术相比，本发明的有益效果是：本发明根据对用户所浏览的产品信息对用户进行分类，针对不同分类的用户信息对用户推送相关的产品，从而能让用户及时找到相对应的产品，因此本发明通过用户对浏览的图像信息能及时、准确的找到用户喜好的产品。
23.说明
24.图1为基于用户画像深层解析技术的喜好推荐方法示意图。
具体实施方式
25.下面将结合本发明实施例，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
26.请参阅图1，本发明实施例中，基于用户画像深层解析技术的喜好推荐方法，该方法包括以下步骤：
27.通过大数据采集，获取用户信息以及用户所浏览的图像信息；
28.根据用户所浏览图像信息的次数和相似度对用户信息进行分类；
29.对所分类的用户信息推送相关联的产品信息供用户选择；
30.用户对推送的相关联的产品信息进行意向选择，并将选择好的产品移动至备选区域；在备选区域内最终确定所要选择的产品。
31.根据用户所浏览图像信息的次数和相似度对用户信息进行分类具体为：
32.若用户所浏览的图像信息次数和时间没有达到预设要求，并且用户所浏览的图像信息之间没有相互关系，则判定该用户为无意向用户；
33.若用户所浏览的图像信息次数和时间达到了预设要求，并且用户所浏览的图像信息之间能找到相互关系，则判定该用户为潜在用户；
34.若用户所浏览的图像信息次数和时间都达到了预设要求，并且用户所浏览的图像信息之间为同类产品，则判定该用户为目标用户。
35.若用户判定为目标用户时对所浏览的产品信息进行追踪，寻找所浏览产品信息之间的相关联的信息，通过数据库向目标用户推送具有相关联信息的具体产品；
36.若目标用户选择时间超过预期时间，则自动询问目标用户所浏览产品之间的满意点和不满意点，从数据库内目标用户推送具体的产品。
37.对所分类的用户信息推送相关联的产品信息供用户选择具体为：
38.若判定该用户为无意向用户，则从数据库里向数据库内推送之前浏览产品信息的相关联产品；
39.若判定该用户为潜在用户，则从所浏览的图像信息之间找到相互关联产品的共同点，并从数据库里推送具有该特征的产品。
40.在备选区域内最终确定所要选择的产品具体为：
41.从所浏览产品信息里提炼共同的产品信息特征，并将该特征与备选区域里的产品相比较，并按照等级进行显示供客户选择。
42.本发明在使用时，通过大数据采集，获取用户信息以及用户所浏览的图像信息；
43.根据用户所浏览图像信息的次数和相似度对用户信息进行分类；
44.根据用户所浏览图像信息的次数和相似度对用户信息进行分类具体为：
45.若用户所浏览的图像信息次数和时间没有达到预设要求，并且用户所浏览的图像信息之间没有相互关系，则判定该用户为无意向用户；
46.若用户所浏览的图像信息次数和时间达到了预设要求，并且用户所浏览的图像信息之间能找到相互关系，则判定该用户为潜在用户；
47.若用户所浏览的图像信息次数和时间都达到了预设要求，并且用户所浏览的图像信息之间为同类产品，则判定该用户为目标用户。
48.若用户判定为目标用户时对所浏览的产品信息进行追踪，寻找所浏览产品信息之间的相关联的信息，通过数据库向目标用户推送具有相关联信息的具体产品；
49.若目标用户选择时间超过预期时间，则自动询问目标用户所浏览产品之间的满意点和不满意点，从数据库内目标用户推送具体的产品。
50.对所分类的用户信息推送相关联的产品信息供用户选择；
51.对所分类的用户信息推送相关联的产品信息供用户选择具体为：
52.若判定该用户为无意向用户，则从数据库里向数据库内推送之前浏览产品信息的相关联产品；
53.若判定该用户为潜在用户，则从所浏览的图像信息之间找到相互关联产品的共同点，并从数据库里推送具有该特征的产品。
54.用户对推送的相关联的产品信息进行意向选择，并将选择好的产品移动至备选区域；
55.在备选区域内最终确定所要选择的产品。
56.在备选区域内最终确定所要选择的产品具体为：
57.从所浏览产品信息里提炼共同的产品信息特征，并将该特征与备选区域里的产品相比较，并按照等级进行显示供客户选择。
58.虽然本说明书按照实施方式加以描述，但并非每个实施方式仅包含一个独立的技术方案，说明书的这种叙述方式仅仅是为清楚起见，本领域技术人员应当将说明书作为一个整体，各实施例中的技术方案也可以经适当组合，形成本领域技术人员可以理解的其他实施方式。
59.故以上所述仅为本技术的较佳实施例，并非用来限定本技术的实施范围；即凡依本技术的权利要求范围所做的各种等同变换，均为本技术权利要求的保护范围。