物品信息推荐方法、装置、电子设备和计算机可读介质与流程

1.本公开的实施例涉及计算机技术领域，具体涉及物品信息推荐方法、装置、电子设备和计算机可读介质。


背景技术：

2.随着网络购物平台的快速发展，人们的购物方式发生了巨大的变化，线下店铺随之受到了来自电商互联网的强大冲击。目前，线下店铺的进货方式通常是根据网络购物平台中销量较高的物品进行进货。
3.然而，当采用上述方式时，通常会存在以下技术问题：所上架的物品无法满足周边用户的购物需求，造成线下店铺的物品的周转效率不高。


技术实现要素：

4.本公开的内容部分用于以简要的形式介绍构思，这些构思将在后面的具体实施方式部分被详细描述。本公开的内容部分并不旨在标识要求保护的技术方案的关键特征或必要特征，也不旨在用于限制所要求的保护的技术方案的范围。
5.本公开的一些实施例提出了物品信息推荐方法、装置、电子设备和计算机可读介质，来解决以上背景技术部分提到的技术问题中的一项或多项。
6.第一方面，本公开的一些实施例提供了一种物品信息推荐方法，该方法包括：对于用户群中的每个用户，获取上述用户的备选行为信息，其中，上述备选行为信息包括备选物品信息组和至少一个中心地址经纬度；对预设的目标店铺地址经纬度和所获取的对应上述用户群的备选行为信息集中所包括的各个中心地址经纬度分别进行地址编码处理，得到编码店铺地址经纬度和编码中心地址经纬度集合；将预设的地址编码区域图中与上述编码店铺地址经纬度对应的地址编码区域确定为中心地址编码区域；从上述地址编码区域图中选择预定数目个与上述中心地址编码区域匹配的地址编码区域，得到地址编码区域组；基于上述地址编码区域组和上述编码中心地址经纬度集合，从上述备选行为信息集所包括的各个备选物品信息组中选择备选物品信息组作为推荐物品信息组，得到推荐物品信息组集。
7.可选地，上述基于上述地址编码区域组和上述编码中心地址经纬度集合，从上述备选行为信息集所包括的各个备选物品信息组中选择备选物品信息组作为推荐物品信息组，得到推荐物品信息组集，包括：从上述编码中心地址经纬度集合中选择与上述地址编码区域组匹配的编码中心地址经纬度作为备选编码中心地址经纬度，得到备选编码中心地址经纬度组；确定上述备选编码中心地址经纬度组中的每个备选编码中心地址经纬度对应的中心地址经纬度与上述店铺地址经纬度的距离，得到距离组；将上述距离组中小于等于预设阈值的距离确定为目标距离，得到目标距离组；将上述目标距离组中的每个目标距离对应的备选行为信息所包括的备选物品信息组确定为推荐物品信息组，得到推荐物品信息组集。
8.可选地，上述获取上述用户的备选行为信息，包括：获取上述用户的行为信息和下
单地址信息，得到行为信息和下单地址信息，其中，上述下单地址信息包括地址经纬度组和与上述地址经纬度组中每个地址经纬度对应的下单频次，上述行为信息包括至少一个物品标签名；从上述下单地址信息所包括的地址经纬度组中选择下单频次大于预定阈值的地址经纬度作为备选地址经纬度，得到备选地址经纬度组；基于上述备选地址经纬度组，生成至少一个中心地址经纬度；基于上述行为信息所包括的至少一个物品标签名和物品名称词向量列表，生成备选物品信息组。
9.可选地，上述基于上述备选地址经纬度组，生成至少一个中心地址经纬度，包括：对于上述备选地址经纬度组，执行如下处理步骤：从上述备选地址经纬度组中选取符合预设条件的至少一个备选地址经纬度；对上述至少一个备选地址经纬度进行融合处理以生成中心地址经纬度；基于上述备选地址经纬度组中所包括的未选取的各个地址经纬度和上述中心地址经纬度，生成备选距离组；对上述备选距离组中的每个备选距离对应的备选地址经纬度进行删除处理以对备选地址经纬度组进行更新；确定更新后的备选地址经纬度组是否为空；响应于确定更新后的备选地址经纬度组不为空，将更新后的备选地址经纬度组确定为备选地址经纬度组，再次执行上述处理步骤。
10.可选地，上述基于上述行为信息所包括的至少一个物品标签名和物品名称词向量列表，生成备选物品信息组，包括：对上述至少一个物品标签名中的每个物品标签名进行向量化处理以生成物品标签名向量，得到物品标签名向量组；对于上述物品标签名向量组中的每个物品标签名向量，执行如下步骤：确定上述物品标签名向量与上述物品名称词向量列表中的每个物品名称词向量的关联度，得到关联度集；将上述关联度集中大于等于预设关联度的关联度确定为备选关联度，得到备选关联度组；将上述备选关联度组中的每个备选关联度对应的物品名称词向量确定为备选物品名称词向量，得到备选物品名称词向量组；将上述备选物品名称词向量组中的每个备选物品名称词向量对应的物品名称确定为备选物品名称，得到备选物品名称组；获取与上述备选物品名称组中的每个备选物品名称匹配的物品信息作为备选物品信息，得到备选物品信息组。
11.可选地，在上述对预设的目标店铺地址经纬度和所获取的对应上述用户群的备选行为信息集中所包括的各个中心地址经纬度分别进行地址编码处理，得到编码店铺地址经纬度和编码中心地址经纬度集合之前，上述方法还包括：获取本地存储的店铺地址信息；对上述店铺地址信息进行经纬度转化处理，得到店铺地址经纬度作为目标店铺地址经纬度。
12.可选地，上述方法还包括：将上述推荐物品信息组集推送至与上述店铺地址经纬度关联的店铺的显示设备。
13.第二方面，本公开的一些实施例提供了一种物品信息推荐装置，装置包括：获取单元，被配置成对于用户群中的每个用户，获取上述用户的备选行为信息，其中，上述备选行为信息包括备选物品信息组和至少一个中心地址经纬度；编码单元，被配置成对预设的目标店铺地址经纬度和所获取的对应上述用户群的备选行为信息集中所包括的各个中心地址经纬度分别进行地址编码处理，得到编码店铺地址经纬度和编码中心地址经纬度集合；确定单元，被配置成将预设的地址编码区域图中与上述编码店铺地址经纬度对应的地址编码区域确定为中心地址编码区域；第一选择单元，被配置成从上述地址编码区域图中选择预定数目个与上述中心地址编码区域匹配的地址编码区域，得到地址编码区域组；第二选择单元，被配置成基于上述地址编码区域组和上述编码中心地址经纬度集合，从上述备选
行为信息集所包括的各个备选物品信息组中选择备选物品信息组作为推荐物品信息组，得到推荐物品信息组集。
14.可选地，第二选择单元被进一步配置成：从上述编码中心地址经纬度集合中选择与上述地址编码区域组匹配的编码中心地址经纬度作为备选编码中心地址经纬度，得到备选编码中心地址经纬度组；确定上述备选编码中心地址经纬度组中的每个备选编码中心地址经纬度对应的中心地址经纬度与上述店铺地址经纬度的距离，得到距离组；将上述距离组中小于等于预设阈值的距离确定为目标距离，得到目标距离组；将上述目标距离组中的每个目标距离对应的备选行为信息所包括的备选物品信息组确定为推荐物品信息组，得到推荐物品信息组集。
15.可选地，获取单元被进一步配置成：获取上述用户的行为信息和下单地址信息，得到行为信息和下单地址信息，其中，上述下单地址信息包括地址经纬度组和与上述地址经纬度组中每个地址经纬度对应的下单频次，上述行为信息包括至少一个物品标签名；从上述下单地址信息所包括的地址经纬度组中选择下单频次大于预定阈值的地址经纬度作为备选地址经纬度，得到备选地址经纬度组；基于上述备选地址经纬度组，生成至少一个中心地址经纬度；基于上述行为信息所包括的至少一个物品标签名和物品名称词向量列表，生成备选物品信息组。
16.可选地，获取单元被进一步配置成：对于上述备选地址经纬度组，执行如下处理步骤：从上述备选地址经纬度组中选取符合预设条件的至少一个备选地址经纬度；对上述至少一个备选地址经纬度进行融合处理以生成中心地址经纬度；基于上述备选地址经纬度组中所包括的未选取的各个地址经纬度和上述中心地址经纬度，生成备选距离组；对上述备选距离组中的每个备选距离对应的备选地址经纬度进行删除处理以对备选地址经纬度组进行更新；确定更新后的备选地址经纬度组是否为空；响应于确定更新后的备选地址经纬度组不为空，将更新后的备选地址经纬度组确定为备选地址经纬度组，再次执行上述处理步骤。
17.可选地，获取单元被进一步配置成：对上述至少一个物品标签名中的每个物品标签名进行向量化处理以生成物品标签名向量，得到物品标签名向量组；对于上述物品标签名向量组中的每个物品标签名向量，执行如下处理步骤：确定上述物品标签名向量与上述物品名称词向量列表中的每个物品名称词向量的关联度，得到关联度集；将上述关联度集中大于等于预设关联度的关联度确定为备选关联度，得到备选关联度组；将上述备选关联度组中的每个备选关联度对应的物品名称词向量确定为备选物品名称词向量，得到备选物品名称词向量组；将上述备选物品名称词向量组中的每个备选物品名称词向量对应的物品名称确定为备选物品名称，得到备选物品名称组。获取与上述备选物品名称组中的每个备选物品名称匹配的物品信息作为备选物品信息，得到备选物品信息组。
18.可选地，装置还包括：店铺地址信息获取单元和转化单元；店铺地址信息获取单元被配置成：获取本地存储的店铺地址信息；转化单元被配置成：对上述店铺地址信息进行经纬度转化处理，得到店铺地址经纬度作为目标店铺地址经纬度。
19.可选地，装置还包括：推送单元，被配置成将上述推荐物品信息组集推送至与上述店铺地址经纬度关联的店铺的显示设备。
20.第三方面，本公开的一些实施例提供了一种电子设备，包括：一个或多个处理器；
存储装置，其上存储有一个或多个程序，当一个或多个程序被一个或多个处理器执行，使得一个或多个处理器实现上述第一方面任一实现方式所描述的方法。
21.第四方面，本公开的一些实施例提供了一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，其中，程序被处理器执行时实现上述第一方面任一实现方式所描述的方法。
22.本公开的上述各个实施例具有如下有益效果：通过本公开的一些实施例的物品信息推荐方法，提高了线下店铺的物品的周转效率。具体来说，造成线下店铺的物品的周转效率不高的原因在于：所上架的物品无法满足周边用户的购物需求。基于此，本公开的一些实施例的物品信息推荐方法，首先，对于用户群中的每个用户，获取上述用户的备选行为信息。由此，可以为后续向店铺推荐物品信息提供数据支持。然后，对目标店铺地址经纬度和所获取的备选行为信息集中所包括的各个中心地址经纬度分别进行地址编码处理，得到编码店铺地址经纬度和编码中心地址经纬度集合。由此，便于后续选择与编码店铺地址经纬度对应的地址编码区域组。最后，基于上述地址编码区域组和上述编码中心地址经纬度集合，从上述备选行为信息集所包括的各个备选物品信息组中选择备选物品信息组作为推荐物品信息组，得到推荐物品信息组集。由此，可以从备选行为信息集中选择与店铺关联的周边用户的行为信息。从而，使得线下店铺可以根据推荐物品信息组进行进货，缓解了所上架的物品无法满足周边用户的购物需求的问题。进而，提高了线下店铺的物品的周转效率。
附图说明
23.结合附图并参考以下具体实施方式，本公开各实施例的上述和其他特征、优点及方面将变得更加明显。贯穿附图中，相同或相似的附图标记表示相同或相似的元素。应当理解附图是示意性的，元件和元素不一定按照比例绘制。
24.图1是本公开的一些实施例的物品信息推荐方法的一个应用场景的示意图；
25.图2
‑
图4是本公开的一些实施例的地址编码区域图；
26.图5是根据本公开的物品信息推荐方法的一些实施例的流程图；
27.图6是根据本公开的物品信息推荐方法的另一些实施例的流程图；
28.图7是根据本公开的物品信息推荐方法的又一些实施例的流程图；
29.图8是根据本公开的物品信息推荐装置的一些实施例的结构示意图；
30.图9是适于用来实现本公开的一些实施例的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
31.下面将参照附图更详细地描述本公开的实施例。虽然附图中显示了本公开的某些实施例，然而应当理解的是，本公开可以通过各种形式来实现，而且不应该被解释为限于这里阐述的实施例。相反，提供这些实施例是为了更加透彻和完整地理解本公开。应当理解的是，本公开的附图及实施例仅用于示例性作用，并非用于限制本公开的保护范围。
32.另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与有关发明相关的部分。在不冲突的情况下，本公开中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
33.需要注意，本公开中提及的“第一”、“第二”等概念仅用于对不同的装置、模块或单元进行区分，并非用于限定这些装置、模块或单元所执行的功能的顺序或者相互依存关系。
34.需要注意，本公开中提及的“一个”、“多个”的修饰是示意性而非限制性的，本领域
技术人员应当理解，除非在上下文另有明确指出，否则应该理解为“一个或多个”。
35.本公开实施方式中的多个装置之间所交互的消息或者信息的名称仅用于说明性的目的，而并不是用于对这些消息或信息的范围进行限制。
36.下面将参考附图并结合实施例来详细说明本公开。
37.图1是根据本公开一些实施例的物品信息推荐方法的一个应用场景的示意图。
38.在图1的应用场景中，首先，计算设备101可以对于用户群中的每个用户，获取上述用户的备选行为信息102。其中，上述备选行为信息102包括备选物品信息组和至少一个中心地址经纬度。这里，备选物品信息组中的备选物品信息可以是在预定时间段内用户在购物平台中所浏览、加购或购买的物品的相关信息。例如，用户a在预定时间段2020/12/15号
‑
2020/12/20号，浏览了xx手机。这里，中心地址经纬度可以是指在预定时间段内用户所使用的各个下单地址中下单频次大于预定阈值的下单地址的经纬度。接着，计算设备101可以对预设的目标店铺地址经纬度104和所获取的对应上述用户群的备选行为信息集103中所包括的各个中心地址经纬度分别进行地址编码处理，得到编码店铺地址经纬度105和编码中心地址经纬度集合106。这里，地址编码可以是指geohash编码。例如，中心地址经纬度可以是(aaa
°
，bb
°
)，对(aaa
°
，bb
°
)进行地址编码，得到编码中心地址经纬度“abcg”。例如，目标店铺地址经纬度104可以是(aaa
°
，bb.76
°
)，对(aaa
°
，bb.76
°
)进行地址编码，得到编码店铺地址经纬度“abcd”。然后，计算设备101可以将预设的地址编码区域图107(如图2所示)中与上述编码店铺地址经纬度105对应的地址编码区域确定为中心地址编码区域108(如图3所示)。例如，图3中的地址编码区域“abcd”表示中心地址编码区域108。其次，计算设备101可以从上述地址编码区域图107中选择预定数目个与上述中心地址编码区域108匹配的地址编码区域，得到地址编码区域组109(如图4所示)。这里，与上述中心地址编码区域108匹配的地址编码区域可以是指与中心地址编码区域108相邻的地址编码区域。例如，图4所示的各个地址编码区域“abce；abcf；abcg；abcm；abci；abcn；abck；abcj”表示与中心地址编码区域108相邻的地址编码区域。最后，计算设备101可以基于上述地址编码区域组109和上述编码中心地址经纬度集合106，从上述备选行为信息集103所包括的各个备选物品信息组中选择备选物品信息组作为推荐物品信息组，得到推荐物品信息组集110。
39.需要说明的是，上述计算设备101可以是硬件，也可以是软件。当计算设备为硬件时，可以实现成多个服务器或终端设备组成的分布式集群，也可以实现成单个服务器或单个终端设备。当计算设备体现为软件时，可以安装在上述所列举的硬件设备中。其可以实现成例如用来提供分布式服务的多个软件或软件模块，也可以实现成单个软件或软件模块。在此不做具体限定。
40.应该理解，图1中的计算设备的数目仅仅是示意性的。根据实现需要，可以具有任意数目的计算设备。
41.继续参考图5，示出了根据本公开的物品信息推荐方法的一些实施例的流程500。该物品信息推荐方法，包括以下步骤：
42.步骤501，对于用户群中的每个用户，获取上述用户的备选行为信息。
43.在一些实施例中，首先，物品信息推荐方法的执行主体(例如图1所示的计算设备101)可以对于用户群中的每个用户，通过有线连接或无线连接的方式从设备终端中获取上述用户的备选行为信息。其中，上述备选行为信息包括备选物品信息组和至少一个中心地
址经纬度。这里，备选物品信息组中的备选物品信息可以是在预定时间段内用户在购物平台中所浏览、加购或购买的物品的相关信息。这里，对预定时间段的设定不作限定。这里，中心地址经纬度可以是指在预定时间段内用户所使用的各个下单地址中下单频次大于预定阈值的下单地址的经纬度。这里，对预定阈值的设定不作限定。这里，在程序应用中，用户可以表征用户id。
44.作为示例，在预定时间段2020/12/15号
‑
2020/12/20号内，获取到的用户a的备选行为信息可以是：{[xx手机]；[xx电脑]；[xx耳机]}；(aaa
°
，bb
°
)。获取到的用户b的备选行为信息可以是：{[xx卫衣]；[xx电脑]；[xx运动鞋]}；{(aaa.01
°
，bb
°
)；(aaa
°
，bb.01
°
)}。获取到用户b的备选行为信息可以是：{[xx卫衣]；[xx运动鞋]}；(aaa
°
，ac
°
)。
[0045]
步骤502，对预设的目标店铺地址经纬度和所获取的对应上述用户群的备选行为信息集中所包括的各个中心地址经纬度分别进行地址编码处理，得到编码店铺地址经纬度和编码中心地址经纬度集合。
[0046]
在一些实施例中，上述执行主体可以对目标店铺地址经纬度和所获取的对应上述用户群的备选行为信息集中所包括的各个中心地址经纬度分别进行地址编码处理，得到编码店铺地址经纬度和编码中心地址经纬度集合。这里，地址编码可以是指geohash编码。这里，目标店铺地址经纬度可以是店铺所在地址的经纬度，可以是存储在本地服务器上的任一店铺的地址的经纬度。这里，所获取的备选行为信息集是指获取到的用户群中的每个用户的备选行为信息所组成的备选行为信息集。
[0047]
作为示例，目标店铺地址经纬度可以是(aaa
°
，bb.76
°
)，对(aaa
°
，bb.76
°
)进行地址编码，得到编码店铺地址经纬度“abcd”。所获取的备选行为信息集中所包括的各个中心地址经纬度可以是{(aaa
°
，bb
°
)；(aaa.01
°
，bb
°
)；(aaa
°
，bb.01
°
)；(aaa
°
，ac
°
)}。对(aaa
°
，bb
°
)进行地址编码，得到编码中心地址经纬度“abcf”。对(aaa.01
°
，bb
°
)进行地址编码，得到编码中心地址经纬度“abce”。对(aaa
°
，bb.01
°
)进行地址编码，得到编码中心地址经纬度“abcd”。对(aaa
°
，ac
°
)进行地址编码，得到编码中心地址经纬度“abci”。得到编码店铺地址经纬度“abcd”和编码中心地址经纬度集合“abcf；abce；abcd；abci”。
[0048]
步骤503，将预设的地址编码区域图中与上述编码店铺地址经纬度对应的地址编码区域确定为中心地址编码区域。
[0049]
在一些实施例中，上述执行主体可以将地址编码区域图(如图2所示)中与上述编码店铺地址经纬度对应的地址编码区域确定为中心地址编码区域。这里，可以将地址编码区域图中与上述编码店铺地址经纬度相同的地址编码区域确定为中心地址编码区域。
[0050]
步骤504，从上述地址编码区域图中选择预定数目个与上述中心地址编码区域匹配的地址编码区域，得到地址编码区域组。
[0051]
在一些实施例中，上述执行主体可以从上述地址编码区域图中选择预定数目个与上述中心地址编码区域匹配的地址编码区域，得到地址编码区域组。实践中，可以从上述地址编码区域图中选择与上述中心地址编码区域相连接或相邻的地址编码区域，得到地址编码区域组(如图4所示)。
[0052]
步骤505，基于上述地址编码区域组和上述编码中心地址经纬度集合，从上述备选行为信息集所包括的各个备选物品信息组中选择备选物品信息组作为推荐物品信息组，得到推荐物品信息组集。
[0053]
在一些实施例中，上述执行主体可以从编码中心地址经纬度集合中选择与上述地址编码区域组中任一地址编码区域相同的编码中心地址经纬度作为备选编码中心地址经纬度，得到备选编码中心地址经纬度组。可以将上述备选编码中心地址经纬度组中的每个备选编码中心地址经纬度对应的备选行为信息确定为推荐行为信息，得到推荐行为信息集。可以将推荐行为信息集中的每个推荐行为信息包括的备选物品信息组确定为推荐物品信息组，得到推荐物品信息组集。
[0054]
作为示例，上述编码中心地址经纬度集合可以是“abcf；abce；abcd；abci”。首先，可以从编码中心地址经纬度集合“abcf；abce；abcd；abci”中选择与上述地址编码区域组(如图4所示)任一地址编码区域相同的编码中心地址经纬度作为备选编码中心地址经纬度，得到备选编码中心地址经纬度组“abcf；abce；abcd；abci”。然后，可以将上述备选编码中心地址经纬度组“abcf；abce；abcd；abci”中的每个备选编码中心地址经纬度对应的备选行为信息确定为推荐行为信息，得到推荐行为信息集：{([xx手机]；[xx电脑]；[xx耳机])；(aaa
°
，bb
°
)}；{([xx卫衣]；[xx电脑]；[xx运动鞋])；[(aaa.01
°
，bb
°
)；(aaa
°
，bb.01
°
)]}；{([xx卫衣]；[xx运动鞋])；(aaa
°
，ac
°
)}。最后，可以将推荐行为信息集中的每个推荐行为信息包括的备选物品信息组确定为推荐物品信息组，得到推荐物品信息组集：{[xx手机]；[xx电脑]；[xx耳机]；[xx电脑]；[xx运动鞋]；[xx卫衣]；[xx运动鞋]}。
[0055]
本公开的上述各个实施例具有如下有益效果：通过本公开的一些实施例的物品信息推荐方法，提高了线下店铺的物品的周转效率。具体来说，造成线下店铺的物品的周转效率不高的原因在于：所上架的物品无法满足周边用户的购物需求。基于此，本公开的一些实施例的物品信息推荐方法，首先，对于用户群中的每个用户，获取上述用户的备选行为信息。由此，可以为后续向店铺推荐物品信息提供数据支持。然后，对目标店铺地址经纬度和所获取的备选行为信息集中所包括的各个中心地址经纬度分别进行地址编码处理，得到编码店铺地址经纬度和编码中心地址经纬度集合。由此，便于后续选择与编码店铺地址经纬度对应的地址编码区域组。最后，基于上述地址编码区域组和上述编码中心地址经纬度集合，从上述备选行为信息集所包括的各个备选物品信息组中选择备选物品信息组作为推荐物品信息组，得到推荐物品信息组集。由此，可以从备选行为信息集中选择与店铺关联的周边用户的行为信息。从而，使得线下店铺可以根据推荐物品信息组进行进货，缓解了所上架的物品无法满足周边用户的购物需求的问题。进而，提高了线下店铺的物品的周转效率。
[0056]
进一步参考图6，示出了根据本公开的物品信息推荐方法的另一些实施例的流程图。该物品信息推荐方法，包括以下步骤：
[0057]
步骤601，对于用户群中的每个用户，获取上述用户的备选行为信息。
[0058]
步骤602，对预设的目标店铺地址经纬度和所获取的对应上述用户群的备选行为信息集中所包括的各个中心地址经纬度分别进行地址编码处理，得到编码店铺地址经纬度和编码中心地址经纬度集合。
[0059]
步骤603，将预设的地址编码区域图中与上述编码店铺地址经纬度对应的地址编码区域确定为中心地址编码区域。
[0060]
步骤604，从上述地址编码区域图中选择预定数目个与上述中心地址编码区域匹配的地址编码区域，得到地址编码区域组。
[0061]
在一些实施例中，步骤601
‑
604的具体实现及所带来的技术效果可以参考图5对应
的那些实施例中的步骤501
‑
504，在此不再赘述。
[0062]
步骤605，从上述编码中心地址经纬度集合中选择与上述地址编码区域组匹配的编码中心地址经纬度作为备选编码中心地址经纬度，得到备选编码中心地址经纬度组。
[0063]
在一些实施例中，物品信息推荐方法的执行主体(例如图1所示的计算设备101)可以从上述编码中心地址经纬度集合中选择与上述地址编码区域组中任一地址编码区域相同的编码中心地址经纬度作为备选编码中心地址经纬度，得到备选编码中心地址经纬度组。
[0064]
作为示例，上述编码中心地址经纬度集合可以是“abcf；abce；abcd；abci”。可以从编码中心地址经纬度集合“abcf；abce；abcd；abci”中选择与上述地址编码区域组(如图4所示)任一地址编码区域相同的编码中心地址经纬度作为备选编码中心地址经纬度，得到备选编码中心地址经纬度组“abcf；abce；abcd；abci”。
[0065]
步骤606，确定上述备选编码中心地址经纬度组中的每个备选编码中心地址经纬度对应的中心地址经纬度与上述店铺地址经纬度的距离，得到距离组。
[0066]
在一些实施例中，上述执行主体可以确定上述备选编码中心地址经纬度组中的每个备选编码中心地址经纬度对应的中心地址经纬度与上述店铺地址经纬度的距离，得到距离组。
[0067]
步骤607，将上述距离组中小于等于预设阈值的距离确定为目标距离，得到目标距离组。
[0068]
在一些实施例中，上述执行主体可以将上述距离组中小于等于预设阈值的距离确定为目标距离，得到目标距离组。这里，对预设阈值的设定，不作限定。
[0069]
步骤608，将上述目标距离组中的每个目标距离对应的备选行为信息所包括的备选物品信息组确定为推荐物品信息组，得到推荐物品信息组集。
[0070]
在一些实施例中，上述执行主体可以将上述目标距离组中的每个目标距离对应的备选行为信息所包括的备选物品信息组确定为推荐物品信息组，得到推荐物品信息组集。
[0071]
步骤609，将上述推荐物品信息组集推送至与上述店铺地址经纬度关联的店铺的显示设备。
[0072]
在一些实施例中，上述执行主体可以将上述推荐物品信息组集推送至与上述店铺地址经纬度关联的店铺的显示设备。
[0073]
从图6可以看出，与图5对应的一些实施例的描述相比，图6对应的一些实施例中的流程600可以选择出店铺周边预设距离内的用户的备选行为信息。由此，可以根据店铺周边用户的备选行为信息进行进货，解决了所进的物品无法满足周边用户的购物需求的问题。进而，提高了线下店铺的物品的周转效率。
[0074]
进一步参考图7，示出了根据本公开的物品信息推荐方法的又一些实施例。该物品信息推荐方法，包括以下步骤：
[0075]
步骤701，对于用户群中的每个用户，获取用户的行为信息和下单地址信息，得到行为信息和下单地址信息。
[0076]
在一些实施例中，对于用户群中的每个用户，上述执行主体可以获取用户的行为信息和下单地址信息，得到行为信息和下单地址信息。其中，上述下单地址信息包括地址经纬度组和与上述地址经纬度组中每个地址经纬度对应的下单频次，上述行为信息包括至少
一个物品标签名这里，行为信息可以是指在预定时间段内用户在购物平台中所浏览、加购或购买的物品的相关信息。这里，下单地址信息可以是指在预定时间段内用户所使用的下单地址信息。这里，地址经纬度可以是指用户所下单的地址的经纬度。这里，物品标签名可以是指在预定时间段内用户所浏览、加购或购买的物品的类型名称和/或物品名称。
[0077]
作为示例，在预定时间段2020/12/15号
‑
2020/12/20号内，获取到用户a的行为信息可以是“xx口红；xx眼影；xx唇釉”。获取到用户a的下单地址信息可以是“{地址经纬度：(aaa.01
°
，bb
°
)；下单频次：10次；{地址经纬度：(aaa
°
，bb.01
°
)；下单频次：8次}；{地址经纬度：(aaa
°
，bb.02
°
)；下单频次：4次}”。
[0078]
步骤702，从上述下单地址信息所包括的地址经纬度组中选择下单频次大于预定阈值的地址经纬度作为备选地址经纬度，得到备选地址经纬度组。
[0079]
在一些实施例中，上述执行主体可以从上述下单地址信息所包括的地址经纬度组中选择下单频次大于预定阈值的地址经纬度作为备选地址经纬度，得到备选地址经纬度组。这里，对预定阈值的设定不作限制。
[0080]
作为示例，可以从上述下单地址信息所包括的地址经纬度组{地址经纬度：(aaa.01
°
，bb
°
)；下单频次：10次；{地址经纬度：(aaa
°
，bb.01
°
)；下单频次：8次}；{地址经纬度：(aaa
°
，bb.02
°
)；下单频次：4次}中选择下单频次大于预定阈值“5”的地址经纬度作为备选地址经纬度，得到备选地址经纬度组：{地址经纬度：(aaa.01
°
，bb
°
)；{地址经纬度：(aaa
°
，bb.01
°
)}。
[0081]
步骤703，基于上述备选地址经纬度组，生成至少一个中心地址经纬度。
[0082]
在一些实施例中，上述执行主体可以对于上述备选地址经纬度组，执行如下处理步骤：
[0083]
第一步，从上述备选地址经纬度组中选取符合预设条件的至少一个备选地址经纬度。这里，预设条件可以是“备选地址经纬度组中下单频次最高的备选地址经纬度”。
[0084]
作为示例，可以从上述备选地址经纬度组中选取符合预设条件“备选地址经纬度组中下单频次最高的备选地址经纬度”的备选地址经纬度“(aaa.01
°
，bb
°
)”。
[0085]
第二步，对上述至少一个备选地址经纬度进行融合处理以生成中心地址经纬度。这里，融合处理可以是指将上述至少一个备选地址经纬度中各个备选地址经纬度的经度和与纬度和分别与上述至少一个备选地址经纬度所包括的备选地址经纬度的数量相除。
[0086]
第三步，基于上述备选地址经纬度组中所包括的未选取的各个地址经纬度和上述中心地址经纬度，生成备选距离组。
[0087]
实践中，上述第三步可以包括以下子步骤：
[0088]
第一子步骤，确定上述备选下单地址信息中所包括未选取的各个地址经纬度与上述中心地址经纬度的距离，得到距离集。
[0089]
作为示例，可以确定备选地址经纬度(aaa
°
，bb.01
°
)与上述中心地址经纬度(aaa.01
°
，bb
°
)”的距离为“x米”。
[0090]
第二子步骤，将上述距离集中小于等于预设距离的距离确定为备选距离，得到备选距离组。这里，对预设距离的设定不作限定。
[0091]
作为示例，可以将上述距离集“x米”中小于等于预设距离“xx米”的距离“x米”确定为备选距离。
[0092]
第四步，对上述备选距离组中的每个备选距离对应的备选地址经纬度进行删除处理以对备选地址经纬度组进行更新。
[0093]
作为示例，对备选距离“x米”对应的备选地址经纬度(aaa
°
，bb.01
°
)进行删除处理以对备选地址经纬度组进行更新。
[0094]
第五步，确定更新后的备选地址经纬度组是否为空。
[0095]
第六步，响应于确定更新后的备选地址经纬度组不为空，将更新后的备选地址经纬度组确定为备选地址经纬度组，再次执行上述处理步骤。
[0096]
步骤704，基于上述行为信息所包括的至少一个物品标签名和物品名称词向量列表，生成备选物品信息组。
[0097]
在一些实施例中，上述执行主体可以通过以下步骤生成备选物品信息组：
[0098]
第一步，对上述至少一个物品标签名中的每个物品标签名进行向量化处理以生成物品标签名向量，得到物品标签名向量组。这里，向量化处理可以是指独热编码处理。
[0099]
第二步，对于上述物品标签名向量组中的每个物品标签名向量，执行如下处理步骤：
[0100]
第一子步骤，确定上述物品标签名向量与上述物品名称词向量列表中的每个物品名称词向量的关联度，得到关联度集。实践中，可以采用曼哈顿距离公式或欧式距离公式确定上述物品标签名向量与上述物品名称词向量列表中的每个物品名称词向量的关联度，得到关联度集。这里，物品名称词向量列表可以是预先存储在本地服务器中的各个物品名称的词向量列表。
[0101]
第二子步骤，将上述关联度集中大于等于预设关联度的关联度确定为备选关联度，得到备选关联度组。这里，对预设关联度的设定不作限制。
[0102]
第三子步骤，将上述备选关联度组中的每个备选关联度对应的物品名称词向量确定为备选物品名称词向量，得到备选物品名称词向量组。
[0103]
第四子步骤，将上述备选物品名称词向量组中的每个备选物品名称词向量对应的物品名称确定为备选物品名称，得到备选物品名称组。
[0104]
第五子步骤，获取与上述备选物品名称组中的每个备选物品名称匹配的物品信息作为备选物品信息，得到备选物品信息组。实践中，可以从本地服务器中获取与上述备选物品名称组中的每个备选物品名称匹配的物品信息作为备选物品信息，得到备选物品信息组。
[0105]
步骤705，获取本地存储的店铺地址信息。
[0106]
在一些实施例中，上述执行主体可以获取本地存储的店铺地址信息。这里，本地存储的店铺地址信息可以是店铺提交的店铺地址信息。
[0107]
步骤706，对上述店铺地址信息进行经纬度转化处理，得到店铺地址经纬度作为目标店铺地址经纬度。
[0108]
在一些实施例中，上述执行主体可以对上述店铺地址信息进行经纬度转化处理，得到店铺地址经纬度作为目标店铺地址经纬度。这里，经纬度转化处理可以是指通过经纬度地址解析接口对店铺地址信息进行转化。这里，经纬度地址解析接口用于对店铺地址信息进行转化。
[0109]
步骤707，对预设的目标店铺地址经纬度和所获取的对应上述用户群的备选行为
信息集中所包括的各个中心地址经纬度分别进行地址编码处理，得到编码店铺地址经纬度和编码中心地址经纬度集合。
[0110]
步骤708，将预设的地址编码区域图中与上述编码店铺地址经纬度对应的地址编码区域确定为中心地址编码区域。
[0111]
步骤709，从上述地址编码区域图中选择预定数目个与上述中心地址编码区域匹配的地址编码区域，得到地址编码区域组。
[0112]
步骤710，基于上述地址编码区域组和上述编码中心地址经纬度集合，从上述备选行为信息集所包括的各个备选物品信息组中选择备选物品信息组作为推荐物品信息组，得到推荐物品信息组集。
[0113]
在一些实施例中，步骤707
‑
710的具体实现及所带来的技术效果可以参考图5对应的那些实施例中的步骤502
‑
505，在此不再赘述。
[0114]
从图7可以看出，与图5对应的一些实施例的描述相比，图7对应的一些实施例中的流程700利用店铺的地址信息以获取到店铺周边的用户的行为信息。再通过地址编码、经纬度频次聚类和用户潜在的物品挖掘等方法对店铺进货物品的宽度跟广度进行了拓展，解决了所进的物品无法满足周边用户的购物需求的问题。进而，提高了线下店铺的物品的周转效率。
[0115]
进一步参考图8，作为对上述各图所示方法的实现，本公开提供了一种物品信息推荐装置的一些实施例，这些装置实施例与图5所示的那些方法实施例相对应，该装置具体可以应用于各种电子设备中。
[0116]
如图8所示，一些实施例的物品信息推荐装置800包括：获取单元801、编码单元802、确定单元803、第一选择单元804和第二选择单元805。其中，获取单元801被配置成对于用户群中的每个用户，获取上述用户的备选行为信息，其中，上述备选行为信息包括备选物品信息组和至少一个中心地址经纬度；编码单元802被配置成对预设的目标店铺地址经纬度和所获取的对应上述用户群的备选行为信息集中所包括的各个中心地址经纬度分别进行地址编码处理，得到编码店铺地址经纬度和编码中心地址经纬度集合；确定单元803被配置成将预设的地址编码区域图中与上述编码店铺地址经纬度对应的地址编码区域确定为中心地址编码区域；第一选择单元804被配置成从上述地址编码区域图中选择预定数目个与上述中心地址编码区域匹配的地址编码区域，得到地址编码区域组；第二选择单元805被配置成基于上述地址编码区域组和上述编码中心地址经纬度集合，从上述备选行为信息集所包括的各个备选物品信息组中选择备选物品信息组作为推荐物品信息组，得到推荐物品信息组集。
[0117]
可选地，第二选择单元805被进一步配置成：从上述编码中心地址经纬度集合中选择与上述地址编码区域组匹配的编码中心地址经纬度作为备选编码中心地址经纬度，得到备选编码中心地址经纬度组；确定上述备选编码中心地址经纬度组中的每个备选编码中心地址经纬度对应的中心地址经纬度与上述店铺地址经纬度的距离，得到距离组；将上述距离组中小于等于预设阈值的距离确定为目标距离，得到目标距离组；将上述目标距离组中的每个目标距离对应的备选行为信息所包括的备选物品信息组确定为推荐物品信息组，得到推荐物品信息组集。
[0118]
可选地，获取单元801被进一步配置成：获取上述用户的行为信息和下单地址信
息，得到行为信息和下单地址信息，其中，上述下单地址信息包括地址经纬度组和与上述地址经纬度组中每个地址经纬度对应的下单频次，上述行为信息包括至少一个物品标签名；从上述下单地址信息所包括的地址经纬度组中选择下单频次大于预定阈值的地址经纬度作为备选地址经纬度，得到备选地址经纬度组；基于上述备选地址经纬度组，生成至少一个中心地址经纬度；基于上述行为信息所包括的至少一个物品标签名和物品名称词向量列表，生成备选物品信息组。
[0119]
可选地，获取单元801被进一步配置成：对于上述备选地址经纬度组，执行如下处理步骤：从上述备选地址经纬度组中选取符合预设条件的至少一个备选地址经纬度；对上述至少一个备选地址经纬度进行融合处理以生成中心地址经纬度；基于上述备选地址经纬度组中所包括的未选取的各个地址经纬度和上述中心地址经纬度，生成备选距离组；对上述备选距离组中的每个备选距离对应的备选地址经纬度进行删除处理以对备选地址经纬度组进行更新；确定更新后的备选地址经纬度组是否为空；响应于确定更新后的备选地址经纬度组不为空，将更新后的备选地址经纬度组确定为备选地址经纬度组，再次执行上述处理步骤。
[0120]
可选地，获取单元801被进一步配置成：对上述至少一个物品标签名中的每个物品标签名进行向量化处理以生成物品标签名向量，得到物品标签名向量组；对于上述物品标签名向量组中的每个物品标签名向量，执行如下处理步骤：确定上述物品标签名向量与上述物品名称词向量列表中的每个物品名称词向量的关联度，得到关联度集；将上述关联度集中大于等于预设关联度的关联度确定为备选关联度，得到备选关联度组；将上述备选关联度组中的每个备选关联度对应的物品名称词向量确定为备选物品名称词向量，得到备选物品名称词向量组；将上述备选物品名称词向量组中的每个备选物品名称词向量对应的物品名称确定为备选物品名称，得到备选物品名称组。获取与上述备选物品名称组中的每个备选物品名称匹配的物品信息作为备选物品信息，得到备选物品信息组。
[0121]
可选地，装置800还包括：店铺地址信息获取单元和转化单元；店铺地址信息获取单元被配置成：获取本地存储的店铺地址信息；转化单元被配置成：对上述店铺地址信息进行经纬度转化处理，得到店铺地址经纬度作为目标店铺地址经纬度。
[0122]
可选地，装置800还包括：推送单元，被配置成将上述推荐物品信息组集推送至与上述店铺地址经纬度关联的店铺的显示设备。
[0123]
可以理解的是，该装置800中记载的诸单元与参考图5描述的方法中的各个步骤相对应。由此，上文针对方法描述的操作、特征以及产生的有益效果同样适用于装置800及其中包含的单元，在此不再赘述。
[0124]
下面参考图9，其示出了适于用来实现本公开的一些实施例的电子设备(例如图1中的计算设备101)900的结构示意图。本公开的一些实施例中的电子设备可以包括但不限于诸如移动电话、笔记本电脑、数字广播接收器、pda(个人数字助理)、pad(平板电脑)、pmp(便携式多媒体播放器)、车载终端(例如车载导航终端)等等的移动终端以及诸如数字tv、台式计算机等等的固定终端。图6示出的电子设备仅仅是一个示例，不应对本公开的实施例的功能和使用范围带来任何限制。
[0125]
如图9所示，电子设备900可以包括处理装置(例如中央处理器、图形处理器等)901，其可以根据存储在只读存储器(rom)902中的程序或者从存储装置908加载到随机访问
存储器(ram)903中的程序而执行各种适当的动作和处理。在ram 903中，还存储有电子设备900操作所需的各种程序和数据。处理装置901、rom902以及ram903通过总线904彼此相连。输入/输出(i/o)接口905也连接至总线904。
[0126]
通常，以下装置可以连接至i/o接口905：包括例如触摸屏、触摸板、键盘、鼠标、摄像头、麦克风、加速度计、陀螺仪等的输入装置906；包括例如液晶显示器(lcd)、扬声器、振动器等的输出装置907；包括例如磁带、硬盘等的存储装置908；以及通信装置909。通信装置909可以允许电子设备900与其他设备进行无线或有线通信以交换数据。虽然图9示出了具有各种装置的电子设备900，但是应理解的是，并不要求实施或具备所有示出的装置。可以替代地实施或具备更多或更少的装置。图9中示出的每个方框可以代表一个装置，也可以根据需要代表多个装置。
[0127]
特别地，根据本公开的一些实施例，上文参考流程图描述的过程可以被实现为计算机软件程序。例如，本公开的一些实施例包括一种计算机程序产品，其包括承载在计算机可读介质上的计算机程序，该计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的程序代码。在这样的一些实施例中，该计算机程序可以通过通信装置909从网络上被下载和安装，或者从存储装置908被安装，或者从rom902被安装。在该计算机程序被处理装置901执行时，执行本公开的一些实施例的方法中限定的上述功能。
[0128]
需要说明的是，本公开的一些实施例中记载的计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质或者是上述两者的任意组合。计算机可读存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子可以包括但不限于：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器(ram)、只读存储器(rom)、可擦式可编程只读存储器(eprom或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(cd
‑
rom)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本公开的一些实施例中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。而在本公开的一些实施例中，计算机可读信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读信号介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于：电线、光缆、rf(射频)等等，或者上述的任意合适的组合。
[0129]
在一些实施方式中，客户端、服务器可以利用诸如http(hypertext transfer protocol，超文本传输协议)之类的任何当前已知或未来研发的网络协议进行通信，并且可以与任意形式或介质的数字数据通信(例如，通信网络)互连。通信网络的示例包括局域网(“lan”)，广域网(“wan”)，网际网(例如，互联网)以及端对端网络(例如，ad hoc端对端网络)，以及任何当前已知或未来研发的网络。
[0130]
上述计算机可读介质可以是上述电子设备中所包含的；也可以是单独存在，而未装配入该电子设备中。上述计算机可读介质承载有一个或者多个程序，当上述一个或者多个程序被该电子设备执行时，使得该电子设备：对于用户群中的每个用户，获取上述用户的
备选行为信息，其中，上述备选行为信息包括备选物品信息组和至少一个中心地址经纬度；对预设的目标店铺地址经纬度和所获取的对应上述用户群的备选行为信息集中所包括的各个中心地址经纬度分别进行地址编码处理，得到编码店铺地址经纬度和编码中心地址经纬度集合；将预设的地址编码区域图中与上述编码店铺地址经纬度对应的地址编码区域确定为中心地址编码区域；从上述地址编码区域图中选择预定数目个与上述中心地址编码区域匹配的地址编码区域，得到地址编码区域组；基于上述地址编码区域组和上述编码中心地址经纬度集合，从上述备选行为信息集所包括的各个备选物品信息组中选择备选物品信息组作为推荐物品信息组，得到推荐物品信息组集。
[0131]
可以以一种或多种程序设计语言或其组合来编写用于执行本公开的一些实施例的操作的计算机程序代码，上述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如java、smalltalk、c ，还包括常规的过程式程序设计语言—诸如“c”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中，远程计算机可以通过任意种类的网络——包括局域网(lan)或广域网(wan)——连接到用户计算机，或者，可以连接到外部计算机(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。
[0132]
附图中的流程图和框图，图示了按照本公开各种实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分，该模块、程序段、或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。
[0133]
描述于本公开的一些实施例中的单元可以通过软件的方式实现，也可以通过硬件的方式来实现。所描述的单元也可以设置在处理器中，例如，可以描述为：一种处理器包括获取单元、编码单元、确定单元、第一选择单元和第二选择单元。其中，这些单元的名称在某种情况下并不构成对该单元本身的限定，例如，确定单元还可以被描述为“将预设的地址编码区域图中与上述编码店铺地址经纬度对应的地址编码区域确定为中心地址编码区域的单元”。
[0134]
本文中以上描述的功能可以至少部分地由一个或多个硬件逻辑部件来执行。例如，非限制性地，可以使用的示范类型的硬件逻辑部件包括：现场可编程门阵列(fpga)、专用集成电路(asic)、专用标准产品(assp)、片上系统(soc)、复杂可编程逻辑设备(cpld)等等。
[0135]
以上描述仅为本公开的一些较佳实施例以及对所运用技术原理的说明。本领域技术人员应当理解，本公开的实施例中所涉及的发明范围，并不限于上述技术特征的特定组合而成的技术方案，同时也应涵盖在不脱离上述发明构思的情况下，由上述技术特征或其等同特征进行任意组合而形成的其它技术方案。例如上述特征与本公开的实施例中公开的
(但不限于)具有类似功能的技术特征进行互相替换而形成的技术方案。