基于用户画像的个性化商品推荐方法及系统与流程

技术特征：
1.基于用户画像的个性化商品推荐方法，其特征是，包括：获取目标用户线上注册的基本信息；获取目标用户线上和线下浏览数据；对目标用户注册基本信息、目标用户线上浏览数据和目标用户线下浏览数据均进行预处理；基于预处理后的目标用户注册基本信息、目标用户线上浏览数据和目标用户线下浏览数据，构建目标用户画像；基于目标用户与其他用户的线上交互记录，和目标用户与居住社区内其他用户的线下交互记录，构建目标用户的社交网络；构建目标用户的社交网络中除了目标用户以外的其他用户的用户画像；比较目标用户与所述社交网络中其他用户画像的相似度，确定所述目标用户的近邻用户；根据目标用户与所述近邻用户的浏览记录，采用协同过滤算法，为目标用户提供商品推荐结果。2.如权利要求1所述的基于用户画像的个性化商品推荐方法，其特征是，获取目标用户线上注册的基本信息；其中，线上注册的基本信息，包括：姓名、性别、年龄和/或职业；获取目标用户线上和线下浏览数据；其中，线上浏览数据，包括：商品浏览次数、商品浏览市场、商品是否添加购物车、商品是否购买、商品购买次数、商品购买频率；其中，线下浏览数据，包括：到店消费次数、到店消费频率、到店登记次数。3.如权利要求1所述的基于用户画像的个性化商品推荐方法，其特征是，对目标用户注册基本信息、目标用户线上浏览数据和目标用户线下浏览数据均进行预处理；具体包括：将非结构化数据转换为结构化数据；将非数值数据转换为数值数据。4.如权利要求1所述的基于用户画像的个性化商品推荐方法，其特征是，基于预处理后的目标用户注册基本信息、目标用户线上浏览数据和目标用户线下浏览数据，构建目标用户画像；其中，目标用户画像的构建过程为：将预处理后的目标用户注册基本信息进行编码处理，得到第一文本向量；将目标用户线上浏览数据进行编码处理，得到第二文本向量；将目标用户线下浏览数据进行编码处理，得到第三文本向量；将第一、第二和第三文本向量进行串联拼接，得到目标用户画像。5.如权利要求1所述的基于用户画像的个性化商品推荐方法，其特征是，基于目标用户与其他用户的线上交互记录，和目标用户与居住社区内其他用户的线下交互记录，构建目标用户的社交网络；其中，基于目标用户与其他用户的线上交互记录，包括：目标用户与社交软件好友的聊天次数以及聊天频率；目标用户与居住社区内其他用户的线下交互记录，包括：目标用户与所居住社区内其他用户的相同实体店相同时间点的购物次数。6.如权利要求1所述的基于用户画像的个性化商品推荐方法，其特征是，基于目标用户与其他用户的线上交互记录，和目标用户与居住社区内其他用户的线下交互记录，构建目标用户的社交网络；具体包括：将目标用户和其他所有用户均视为社交网络的节点；
将目标用户与其他每个用户之间的连接线视为社交网络的边；如果目标用户与线上其他用户存在交互记录，则表示二者之间存在边；如果目标用户与线上其他用户不存在交互记录，则表示二者之间不存在边；同样的，如果目标用户与居住社区内的其他用户存在相同时间点和相同地点的购物记录，则表示二者之间存在边；如果目标用户与居住社区内的其他用户不存在相同时间点和相同地点的购物记录，则表示二者之间不存在边；最后，将与目标用户存在连接边的用户节点保留，对不存在连接边的用户节点删除，得到目标用户的社交网络。7.如权利要求1所述的基于用户画像的个性化商品推荐方法，其特征是，根据目标用户与所述近邻用户的浏览记录，采用协同过滤算法，为目标用户提供商品推荐结果；具体包括：利用目标用户浏览记录中对商品的历史购买记录，和近邻用户对商品的历史购买记录，计算目标用户与近邻用户的距离；选择距离最近的用户，根据距离最近的用户对商品的浏览记录，将商品推荐给目标用户。8.基于用户画像的个性化商品推荐系统，其特征是，包括：获取模块，其被配置为：获取目标用户线上注册的基本信息；获取目标用户线上和线下浏览数据；对目标用户注册基本信息、目标用户线上浏览数据和目标用户线下浏览数据均进行预处理；第一用户画像构建模块，其被配置为：基于预处理后的目标用户注册基本信息、目标用户线上浏览数据和目标用户线下浏览数据，构建目标用户画像；社交网络构建模块，其被配置为：基于目标用户与其他用户的线上交互记录，和目标用户与居住社区内其他用户的线下交互记录，构建目标用户的社交网络；第二用户画像构建模块，其被配置为：构建目标用户的社交网络中除了目标用户以外的其他用户的用户画像；近邻用户确定模块，其被配置为：比较目标用户与所述社交网络中其他用户画像的相似度，确定所述目标用户的近邻用户；个性化推荐模块，其被配置为：根据目标用户与所述近邻用户的浏览记录，采用协同过滤算法，为目标用户提供商品推荐结果。9.一种电子设备，其特征是，包括：存储器，用于非暂时性存储计算机可读指令；以及处理器，用于运行所述计算机可读指令，其中，所述计算机可读指令被所述处理器运行时，执行上述权利要求1-7任一项所述的方法。10.一种存储介质，其特征是，非暂时性地存储计算机可读指令，其中，当所述非暂时性计算机可读指令由计算机执行时，执行权利要求1-7任一项所述方法的指令。

技术总结
本发明公开了基于用户画像的个性化商品推荐方法及系统，包括：对目标用户注册基本信息、目标用户线上浏览数据和目标用户线下浏览数据均进行预处理；基于预处理后的目标用户注册基本信息、目标用户线上浏览数据和目标用户线下浏览数据，构建目标用户画像；基于目标用户与其他用户的线上交互记录，和目标用户与居住社区内其他用户的线下交互记录，构建目标用户的社交网络；比较目标用户与所述社交网络中其他用户画像的相似度，确定所述目标用户的近邻用户；根据目标用户与所述近邻用户的浏览记录，采用协同过滤算法，为目标用户提供商品推荐结果。本发明使用线上平台与智慧社区线下的用户数据，为用户提供更贴近生活需求的商品推荐方案。荐方案。荐方案。


技术研发人员：张元杰 管洪清 徐亮 王伟 张大千 尹广楹 孙浩云
受保护的技术使用者：青岛文达通科技股份有限公司
技术研发日：2022.01.25
技术公布日：2022/5/17