团购商品推荐方法、装置、设备及存储介质与流程

1.本发明涉及计算机技术领域，尤其涉及一种团购商品推荐方法、装置、设备及存储介质。


背景技术：

2.目前，用户通过浏览网站或是在网站的搜索引擎上键入关键词进行所需商品的查询，从而确认在网站上所需商品的团购是否正在进行。现有的团购平台无法及时地获取用户的需求，并动态地根据用户需求推荐团购商品，因此团购往往不能达到预期效果。
3.上述内容仅用于辅助理解本发明的技术方案，并不代表承认上述内容是现有技术。


技术实现要素：

4.本发明的主要目的在于提供一种团购商品推荐方法、装置、设备及存储介质，旨在解决现有的团购平台无法及时地获取用户的需求，并动态地根据用户需求推荐团购商品的技术问题。
5.为实现上述目的，本发明提供了一种团购商品推荐方法，所述方法包括以下步骤：
6.在接收到目标终端发出的访问请求时，获取所述目标终端对应的当前位置、用户信息、购买记录以及浏览记录；
7.根据所述当前位置确定所述目标终端对应的社区；
8.根据所述用户信息、所述购买记录以及所述浏览记录构建所述目标终端对应的用户画像；
9.确定所述用户画像对应的若干商品类型；
10.基于所述社区和所述若干商品类型为所述目标终端推荐合适的团购商品。
11.可选地，所述根据所述当前位置确定所述目标终端对应的社区之前，所述方法还包括：
12.确定各商品的团购记录中各团购用户对应的位置信息；
13.读取初始社区划分网格，根据所述初始社区划分网格确定所述位置信息对应的初始社区；
14.基于所述团购记录以及对应的多个所述初始社区进行聚类，得到目标社区划分网格；
15.所述根据所述当前位置确定所述目标终端对应的社区，包括：
16.根据所述目标社区划分网格确定所述当前位置所在的社区网格；
17.基于所述社区网格确定所述目标终端对应的社区。
18.可选地，所述根据所述用户信息、所述购买记录以及所述浏览记录构建所述目标终端对应的用户画像，包括：
19.从所述用户信息、所述购买记录以及所述浏览记录中获取画像特征；
20.基于所述画像特征构建所述目标终端对应的用户画像。
21.可选地，所述基于所述社区和所述若干商品类型为所述目标终端推荐合适的团购商品，包括：
22.基于所述社区和所述若干商品类型对全部团购商品进行筛选，得到若干团购商品；
23.对所述若干团购商品进行排序，得到商品推荐顺序；
24.按照所述商品推荐顺序为所述目标终端推荐合适的团购商品。
25.可选地，所述对所述若干团购商品进行排序，得到商品推荐顺序，包括：
26.获取所述若干团购商品对应的图文描述信息、购买量以及好评率；
27.根据所述图文描述信息、所述购买量以及所述好评率确定各个所述团购商品对应的商品评分；
28.基于所述商品评分对所述若干团购商品进行排序，得到商品推荐顺序。
29.可选地，所述根据所述用户信息、所述购买记录以及所述浏览记录构建所述目标终端对应的用户画像之后，所述方法还包括：
30.基于所述社区以及所述用户画像向所述目标终端推送对应的已发布的生活圈内容。
31.可选地，所述基于所述社区以及所述用户画像向所述目标终端推送对应的已发布的生活圈内容，包括：
32.基于所述社区确定对应的若干卖家用户；
33.确定与所述用户画像对应的若干买家用户，其中，所述买家用户对应的目标用户画像与所述用户画像之间的相似度大于预设阈值；
34.获取所述若干卖家用户和所述的若干买家用户对应的已发布的生活圈内容，并向所述目标终端进行推送。
35.此外，为实现上述目的，本发明还提出一种团购商品推荐装置，所述团购商品推荐装置包括：
36.获取模块，用于在接收到目标终端发出的访问请求时，获取所述目标终端对应的当前位置、用户信息、购买记录以及浏览记录；
37.确定模块，用于根据所述当前位置确定所述目标终端对应的社区；
38.构建模块，用于根据所述用户信息、所述购买记录以及所述浏览记录构建所述目标终端对应的用户画像；
39.所述确定模块，还用于确定所述用户画像对应的若干商品类型；
40.推荐模块，用于基于所述社区和所述若干商品类型为所述目标终端推荐合适的团购商品。
41.此外，为实现上述目的，本发明还提出一种团购商品推荐设备，所述团购商品推荐设备包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的团购商品推荐程序，所述团购商品推荐程序配置为实现如上文所述的团购商品推荐方法。
42.此外，为实现上述目的，本发明还提出一种存储介质，所述存储介质上存储有团购商品推荐程序，所述团购商品推荐程序被处理器执行时实现如上文所述的团购商品推荐方法。
43.本发明通过在接收到目标终端发出的访问请求时，获取目标终端对应的当前位置、用户信息、购买记录以及浏览记录；根据当前位置确定目标终端对应的社区；根据用户信息、购买记录以及浏览记录构建目标终端对应的用户画像；确定用户画像对应的若干商品类型；基于社区和若干商品类型为目标终端推荐合适的团购商品。通过上述方式，确定目标终端对应的用户画像，基于用户画像对应的商品类型和目标终端所在社区推荐团购商品，实现了自动获取用户需求、根据用户需求推荐团购商品，提高了用户购物体验。
附图说明
44.图1是本发明实施例方案涉及的硬件运行环境的团购商品推荐设备的结构示意图；
45.图2为本发明团购商品推荐方法第一实施例的流程示意图；
46.图3为本发明团购商品推荐方法第二实施例的流程示意图；
47.图4为本发明团购商品推荐装置第一实施例的结构框图。
48.本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。
具体实施方式
49.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。
50.参照图1，图1为本发明实施例方案涉及的硬件运行环境的团购商品推荐设备结构示意图。
51.如图1所示，该团购商品推荐设备可以包括：处理器1001，例如中央处理器(central processing unit，cpu)，通信总线1002、用户接口1003，网络接口1004，存储器1005。其中，通信总线1002用于实现这些组件之间的连接通信。用户接口1003可以包括显示屏(display)、输入单元比如键盘(keyboard)，可选用户接口1003还可以包括标准的有线接口、无线接口。网络接口1004可选的可以包括标准的有线接口、无线接口(如无线保真(wireless-fidelity，wi-fi)接口)。存储器1005可以是高速的随机存取存储器(random access memory，ram)，也可以是稳定的非易失性存储器(non-volatile memory，nvm)，例如磁盘存储器。存储器1005可选的还可以是独立于前述处理器1001的存储装置。
52.本领域技术人员可以理解，图1中示出的结构并不构成对团购商品推荐设备的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。
53.如图1所示，作为一种存储介质的存储器1005中可以包括操作系统、网络通信模块、用户接口模块以及团购商品推荐程序。
54.在图1所示的团购商品推荐设备中，网络接口1004主要用于与网络服务器进行数据通信；用户接口1003主要用于与用户进行数据交互；本发明团购商品推荐设备中的处理器1001、存储器1005可以设置在团购商品推荐设备中，所述团购商品推荐设备通过处理器1001调用存储器1005中存储的团购商品推荐程序，并执行本发明实施例提供的团购商品推荐方法。
55.本发明实施例提供了一种团购商品推荐方法，参照图2，图2为本发明团购商品推荐方法第一实施例的流程示意图。
56.本实施例中，所述团购商品推荐方法包括以下步骤：
57.步骤s10：在接收到目标终端发出的访问请求时，获取所述目标终端对应的当前位置、用户信息、购买记录以及浏览记录。
58.可以理解的是，本实施例的执行主体为团购商品推荐设备，所述团购商品推荐设备可以为计算机、服务器等设备，还可以为其他具备相同或相似功能的设备，本实施例对此不加以限制。
59.需要说明的是，以执行主体为安装有团购平台的服务器为例进行说明，目标终端安装有对应的客户端，目标终端基于用户操作启动客户端时，向服务器发送访问请求，服务器根据接收到的访问请求向目标终端请求对应的位置信息，得到当前位置，并根据访问请求所携带的终端标识查询数据库，获取目标终端对应的用户信息、购买记录和浏览记录。在具体实现中，用户信息包括性别和年龄等，购买记录为一段时间内的多条购买记录，浏览记录为一段时间内的多条浏览记录。
60.在具体实现中，目标终端所启动的客户端包括首页、社区优选、社区拼团、本地生活圈、社区好店、个人中心等功能。本实施例中针对的是“社区拼团”功能，在目标终端启动客户端、在用户点击“社区拼团”按钮的操作下进入社区拼团页面时，服务器根据访问请求获取当前位置、用户信息、购买记录以及浏览记录，基于获取到的信息为用户推荐合适的团购商品。
61.步骤s20：根据所述当前位置确定所述目标终端对应的社区。
62.应当理解的是，本实施例中设置有提前划分好的社区网络，在社区网络中确定当前位置对应的社区。
63.进一步地，所述步骤s20之前，所述方法还包括：确定各商品的团购记录中各团购用户对应的位置信息；读取初始社区划分网格，根据所述初始社区划分网格确定所述位置信息对应的初始社区；基于所述团购记录以及对应的多个所述初始社区进行聚类，得到目标社区划分网格；
64.所述步骤s20，包括：根据所述目标社区划分网格确定所述当前位置所在的社区网格；基于所述社区网格确定所述目标终端对应的社区。
65.需要说明的是，出于满足用户需求考虑，一部分商品可能仅在部分社区发售，未发售该商品的社区用户也存在商品购买需求。本实施例中基于团购记录中各用户所在的初始社区进行聚类，确定关联度大的多个初始社区，将关联度大于预设关联度阈值的多个初始社区划分至同一目标社区，从而得到调整后的目标社区划分网格。基于当前位置确定目标终端所在的社区，其中包括关联度大的多个初始社区。
66.步骤s30：根据所述用户信息、所述购买记录以及所述浏览记录构建所述目标终端对应的用户画像。
67.应当理解的是，从一段时间内的多条购买记录中提取各购买记录的多个商品关键词，从一段时间内的多条浏览记录中提取各浏览记录的多个商品关键词，对提取得到的多个商品关键词进行去重。可选地，从用户信息(性别和年龄)、商品关键词中提取特征向量；模型分类：将特征向量输入至预先训练好的模型中进行分类，确定对应的用户画像。在具体实现中，预先训练好的模型的分类结果对应于多个预先设置的特征画像，模型输出特征向量与各个特征画像之间的相似度，选取相似度大于预设相似度阈值的一个或多个特征画像作为目标终端对应的用户画像。
68.可选地，所述步骤s30，包括：从所述用户信息、所述购买记录以及所述浏览记录中获取画像特征；基于所述画像特征构建所述目标终端对应的用户画像。
69.需要说明的是，从购买记录和浏览记录中提取商品关键词，对提取得到的多个商品关键词进行去重，并根据各商品关键词出现次数为各商品关键词赋予对应的修正权重，生成用户信息和商品关键词对应的词向量，基于词向量和修正权重计算向量平均值，将向量平均值作为目标终端对应的画像数据。
70.步骤s40：确定所述用户画像对应的若干商品类型。
71.应当理解的是，可选地，服务器存储有各特征画像与各商品类型之间的对应关系，具体由用户根据实际情况设置对应表格，例如，“电竞青年”与“电子产品”对应。可选地，获取用户画像对应的画像数据，按照预设分类模型对画像数据进行分类，确定画像数据与各商品类型之间的相似度，选取相似度大于一定阈值的一个或多个商品类型作为用户画像对应的商品类型。
72.步骤s50：基于所述社区和所述若干商品类型为所述目标终端推荐合适的团购商品。
73.需要说明的是，从全部团购商品中选择与社区和若干商品类型匹配的团购商品进行推荐。
74.具体地，所述步骤s50，包括：基于所述社区和所述若干商品类型对全部团购商品进行筛选，得到若干团购商品；对所述若干团购商品进行排序，得到商品推荐顺序；按照所述商品推荐顺序为所述目标终端推荐合适的团购商品。
75.应当理解的是，本实施例中用户通过目标终端浏览主页时，服务器按照目标终端的布局信息确定展示个数，根据展示个数按照商品顺序推荐对应个数的团购商品，在用户滑动屏幕翻页时，服务器根据滑动指令确定更新个数，根据更新个数按照商品顺序推荐对应个数的团购商品。可选地，按照若干团购商品对应的拼团进度进行排序，例如，“只差一人”进度最多的团购商品排序在第一位。
76.进一步地，所述对所述若干团购商品进行排序，得到商品推荐顺序，包括：获取所述若干团购商品对应的图文描述信息、购买量以及好评率；根据所述图文描述信息、所述购买量以及所述好评率确定各个所述团购商品对应的商品评分；基于所述商品评分对所述若干团购商品进行排序，得到商品推荐顺序。
77.需要说明的是，提前划分有各购买等级对应的购买量区间和等级评分、各好评等级对应的好评率区间和等级评分。确定若干团购商品对应的购买量所在的购买量区间、对应的好评率所在的好评率区间，从而确定若干团购商品对应的购买等级和好评等级，根据购买等级和好评等级确定购买等级评分和好评等级评分。基于商家上传的图文描述信息从文字描述完整度、图片质量、文字与图片符合程度三个层面对团购商品进行评价，得到对应的图文评分。根据购买等级评分、好评等级评分、图文评分以及预设权重比确定各团购商品对应的商品评分，按照商品评分由高至低的顺序进行排序，得到商品推荐顺序。
78.在一种实现方式中，服务器对目标终端的购买记录进行分析，确定用户所购买商品的购买等级评分、好评等级评分以及图文评分，取多条购买记录对应的购买等级评分平均值、好评等级评分平均值以及图文评分平均值。将购买等级评分平均值与标准购买等级评分比对，确定目标终端对应的购买量关注度；将好评等级评分平均值与标准好评等级评
分比对，确定目标终端对应的好评率关注度；将图文评分平均值与标准图文评分比对，确定目标终端对应的图文描述关注度；对购买量关注度、好评率关注度和图文描述关注度进行归一化，确定目标终端对应的预设权重比。每隔一段时间对目标终端的预设权重比进行更新，从而推荐满足用户需求、满足用户购物习惯的团购商品。
79.本实施例通过在接收到目标终端发出的访问请求时，获取目标终端对应的当前位置、用户信息、购买记录以及浏览记录；根据当前位置确定目标终端对应的社区；根据用户信息、购买记录以及浏览记录构建目标终端对应的用户画像；确定用户画像对应的若干商品类型；基于社区和若干商品类型为目标终端推荐合适的团购商品。通过上述方式，确定目标终端对应的用户画像，基于用户画像对应的商品类型和目标终端所在社区推荐团购商品，实现了自动获取用户需求、根据用户需求推荐团购商品，提高了用户购物体验。
80.参考图3，图3为本发明团购商品推荐方法第二实施例的流程示意图。
81.基于上述第一实施例，本实施例团购商品推荐方法在所述步骤s30之后，还包括：
82.步骤s04：基于所述社区以及所述用户画像向所述目标终端推送对应的已发布的生活圈内容。
83.应当理解的是，本实施例中针对的是客户端所对应的“本地生活圈”功能，在目标终端启动客户端、在用户点击“本地生活圈”按钮的操作下进入生活圈页面时，服务器根据访问请求获取当前位置、用户信息、购买记录以及浏览记录，基于获取到的信息为用户推送合适的已发布的生活圈内容。
84.具体地，所述步骤s04，包括：基于所述社区确定对应的若干卖家用户；确定与所述用户画像对应的若干买家用户，其中，所述买家用户对应的目标用户画像与所述用户画像之间的相似度大于预设阈值；获取所述若干卖家用户和所述的若干买家用户对应的已发布的生活圈内容，并向所述目标终端进行推送。
85.需要说明的是，可选地，本实施例中用户画像为多个预先设置的特征画像中的一个，提前设置有多个特征画像之间的相似度，确定目标终端的用户画像与其他特征画像之间的相似度，选取相似度大于预设阈值的一个或多个特征画像(其中包括用户画像对应的特征画像)，从而确定对应的若干买家用户。可选地，本实施例中基于用户画像对应的画像数据与各买家用户对应的画像数据计算相似度，从中选取相似度大于预设阈值的若干买家用户。
86.可以理解的是，本实施例中向目标终端推送服务于对应社区的卖家、用户画像相似度大于预设阈值的买家所发布的生活圈内容，提高了商品推送信息的命中率，并且便于用户获取感兴趣商品的卖家描述信息和买家评价信息，提升了用户的团购体验。
87.本实施例通过在接收到目标终端发出的访问请求时，获取目标终端对应的当前位置、用户信息、购买记录以及浏览记录；根据当前位置确定目标终端对应的社区；根据用户信息、购买记录以及浏览记录构建目标终端对应的用户画像；基于社区以及用户画像向目标终端推送对应的已发布的生活圈内容。本实施例中除了提供商品推荐功能外，还根据用户需求向用户推荐卖家或买家发布的生活圈内容，便于用户了解需求商品的实际情况，提高了用户的团购体验。
88.此外，本发明实施例还提出一种存储介质，所述存储介质上存储有团购商品推荐程序，所述团购商品推荐程序被处理器执行时实现如上文所述的团购商品推荐方法。
89.由于本存储介质采用了上述所有实施例的全部技术方案，因此至少具有上述实施例的技术方案所带来的所有有益效果，在此不再一一赘述。
90.参照图4，图4为本发明团购商品推荐装置第一实施例的结构框图。
91.如图4所示，本发明实施例提出的团购商品推荐装置包括：
92.获取模块10，用于在接收到目标终端发出的访问请求时，获取所述目标终端对应的当前位置、用户信息、购买记录以及浏览记录。
93.确定模块20，用于根据所述当前位置确定所述目标终端对应的社区。
94.构建模块30，用于根据所述用户信息、所述购买记录以及所述浏览记录构建所述目标终端对应的用户画像。
95.所述确定模块20，还用于确定所述用户画像对应的若干商品类型。
96.推荐模块40，用于基于所述社区和所述若干商品类型为所述目标终端推荐合适的团购商品。
97.应当理解的是，以上仅为举例说明，对本发明的技术方案并不构成任何限定，在具体应用中，本领域的技术人员可以根据需要进行设置，本发明对此不做限制。
98.本实施例通过在接收到目标终端发出的访问请求时，获取目标终端对应的当前位置、用户信息、购买记录以及浏览记录；根据当前位置确定目标终端对应的社区；根据用户信息、购买记录以及浏览记录构建目标终端对应的用户画像；确定用户画像对应的若干商品类型；基于社区和若干商品类型为目标终端推荐合适的团购商品。通过上述方式，确定目标终端对应的用户画像，基于用户画像对应的商品类型和目标终端所在社区推荐团购商品，实现了自动获取用户需求、根据用户需求推荐团购商品，提高了用户购物体验。
99.需要说明的是，以上所描述的工作流程仅仅是示意性的，并不对本发明的保护范围构成限定，在实际应用中，本领域的技术人员可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部来实现本实施例方案的目的，此处不做限制。
100.另外，未在本实施例中详尽描述的技术细节，可参见本发明任意实施例所提供的团购商品推荐方法，此处不再赘述。
101.在一实施例中，所述团购商品推荐装置还包括社区划分模块；
102.所述社区划分模块，用于确定各商品的团购记录中各团购用户对应的位置信息；读取初始社区划分网格，根据所述初始社区划分网格确定所述位置信息对应的初始社区；基于所述团购记录以及对应的多个所述初始社区进行聚类，得到目标社区划分网格；
103.所述确定模块20，还用于根据所述目标社区划分网格确定所述当前位置所在的社区网格；基于所述社区网格确定所述目标终端对应的社区。
104.在一实施例中，所述构建模块30，还用于从所述用户信息、所述购买记录以及所述浏览记录中获取画像特征；基于所述画像特征构建所述目标终端对应的用户画像。
105.在一实施例中，所述推荐模块40，还用于基于所述社区和所述若干商品类型对全部团购商品进行筛选，得到若干团购商品；对所述若干团购商品进行排序，得到商品推荐顺序；按照所述商品推荐顺序为所述目标终端推荐合适的团购商品。
106.在一实施例中，所述推荐模块40，还用于获取所述若干团购商品对应的图文描述信息、购买量以及好评率；根据所述图文描述信息、所述购买量以及所述好评率确定各个所述团购商品对应的商品评分；基于所述商品评分对所述若干团购商品进行排序，得到商品
推荐顺序。
107.在一实施例中，所述团购商品推荐装置还包括消息推送模块；
108.所述消息推送模块，用于基于所述社区以及所述用户画像向所述目标终端推送对应的已发布的生活圈内容。
109.在一实施例中，所述消息推送模块，还用于基于所述社区确定对应的若干卖家用户；确定与所述用户画像对应的若干买家用户，其中，所述买家用户对应的目标用户画像与所述用户画像之间的相似度大于预设阈值；获取所述若干卖家用户和所述的若干买家用户对应的已发布的生活圈内容，并向所述目标终端进行推送。
110.此外，需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者系统不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者系统所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个
……”
限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者系统中还存在另外的相同要素。
111.上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。
112.通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质(如只读存储器(read only memory，rom)/ram、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端设备(可以是手机，计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。
113.以上仅为本发明的优选实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。