基于消费群体的商品推荐方法、系统及计算机存储介质技术方案

本发明专利技术公开一种基于消费群体的商品推荐方法、系统及计算机存储介质。该商品推荐方法包括：获取消费者的消费区域、个人信息以及购物天气信息；根据消费区域、个人信息以及购物天气信息确定消费者所属消费群体；根据不同消费群体的商品购买记录生成针对相应消费群体的商品推荐清单。本发明专利技术以消费群体来制定商品推荐清单，利于消费者获得感兴趣商品，提高消费者的购物体验以及商品销售企业的忠诚度，以及利于企业减轻存货压力，增加经营利润。

【技术实现步骤摘要】
基于消费群体的商品推荐方法、系统及计算机存储介质
本专利技术涉及信息处理
，尤其涉及一种于消费群体的商品推荐方法、系统及计算机存储介质。
技术介绍
随着移动互联网、大数据等信息技术的不断成熟，“无人化”正在成为一种新的零售趋势。目前，无人零售店、自动贩卖机以及智能商品柜等已经出现在城市街头。对于消费者来说，无需人工介入，极大地提高了购物速度以及购物体验。但是，对于商家来说，如何选择所售商品的品类，提高消费者重复购买机率，让所售商品的营销效益最大化，是商家所关心的一个重要问题。
技术实现思路
本专利技术提供一种基于消费群体的商品推荐方法、系统及计算机存储介质，用以为消费者推荐所需商品，提高消费者重复购买机率，让所售商品的营销效益最大化。为实现上述专利技术目的，本专利技术采用下述的技术方案：获取消费者的消费区域、个人信息以及购物天气信息；根据消费区域、个人信息以及购物天气信息确定消费者所属消费群体；根据不同消费群体的商品购买记录分别生成针对相应消费群体的商品推荐清单。优选的是，所述的商品推荐方法，其中，所述个人信息包括性别以及年龄信息，所述购物天气信息包括温度以及天气状况。优选的是，所述的商品推荐方法，其中，所述根据不同消费群体的商品购买记录分别生成针对相应消费群体的商品推荐清单，包括：根据一消费群体的商品购买记录，利用商品销量统计方法、协同过滤计算方法分别生成第一商品推荐清单和第二商品推荐清单；结合所述第一商品推荐清单和所述第二商品推荐清单生成针对所述消费群体最终的商品推荐清单。优选的是，所述的商品推荐方法，其中，利用商品销量统计方法生成第一商品推荐清单，包括：根据所述商品购买记录统计一销售周期内的商品的销量排名；根据所述商品的销量排名确定所述消费群体下一销售周期内的第一商品推荐清单。优选的是，所述的商品推荐方法，其中，所述利用商品销量统计方法生成第一商品推荐清单，还包括：当一消费群体的商品购买记录不存在或者商品购买记录的数量小于预设值时，根据同一区域所有消费者的商品购买记录生成针对该消费群体的第一商品推荐清单。优选的是，所述的商品推荐方法，其中，利用协同过滤计算方法生成第二商品推荐清单，包括：获取消费群体一销售周期内的商品购买记录，当某一商品购买记录为零时，根据该消费群体的相似消费群体的商品购买记录来确定该消费群体的商品购买记录；统计所述销售周期内的商品的销量排名，根据商品的销量排名确定下一销售周期内所述消费群体的第一商品推荐清单。优选的是，所述的商品推荐方法，其中，所述结合所述第一商品推荐清单和所述第二商品推荐清单生成针对所述消费群体最终的商品推荐清单，包括：根据商品排名先后分别为两个商品推荐清单中的商品设置分值；将两个商品推荐清单中商品的分值乘以预设权重值，得到商品的推荐值，并对两个商品推荐清单中商品的推荐值进行整合，根据所述推荐值的高低确定最终的商品推荐清单；其中，两个商品推荐清单的权重值和为1。较佳的是，所述的商品推荐方法，其中，所述将两个商品推荐清单中商品的分值乘以预设权重值，得到商品的推荐值，并对两个商品推荐清单中商品的推荐值进行整合，根据所述推荐值的高低确定最终的商品推荐清单，包括：所述权重值预设多组，并根据多组权重值分别生成多个商品推荐清单；根据权重选择综合指标从所述多个商品推荐清单中选择最终的商品推荐清单；其中，权重选择综合指标根据商品命中的准确率、毛利率以及平均客单价确定。较佳的是，所述的商品推荐方法，其中，所述根据所述推荐值的高低确定最终的商品推荐清单，还包括：当两个商品的推荐值相同时，根据所述第一商品推荐清单中的排名确定两个商品在最终的商品推荐清单中的排序；当所述两个商品不存在于所述第一商品推荐清单中时，根据所述第二商品推荐清单中的排名在最终的商品推荐清单中的排序。较佳的是，所述的商品推荐方法，其中，所述根据不同消费群体的商品购买记录分别生成针对相应消费群体的商品推荐清单，还包括：当一消费群体的商品购买记录不存在或者商品购买记录的数量小于预设值时，根据同一区域所有消费者的商品购买记录生成针对该消费群体的商品推荐清单。本专利技术亦提供了一种基于消费群体的商品推荐系统，包括存储器和处理器；其中，所述存储器中存储有可执行指令；当所述可执行指令被所述处理器执行时，用以实现前述的基于消费群体的商品推荐方法。较佳的是，所述的商品推荐系统，其中，所述商品推荐系统还包括摄像头，所述摄像头用于采集并识别消费者的个人信息。本专利技术还提供了一种计算机可读存储介质，其中，所述计算机可读存储介质存储有计算机可读程序，当所述计算机可读程序被所述处理器执行时，用以实现所述的基于消费群体的商品推荐方法。本专利技术所提供的基于消费群体的商品推荐方法、系统及计算机存储介质，以消费群体为中心思想来制定商品推荐清单，同时考虑到消费群体所在区域、个人信息以及天气信息等综合因素，对消费群体进行细分。而后根据消费群体的历史购买记录来为推荐适合该消费群体的商品。这样，一方面对于消费者而言，利于其获得感兴趣商品，提高消费者的购物体验；另一方面对于企业而言，消费者的购物体验提高，会对企业产生忠诚度，消费者感兴趣商品增加，购买次数也相对会提高，利于企业减轻存货压力，增加经营利润。附图说明图1为本专利技术实施例所提供的基于消费群体的商品推荐方法的流程图；图2为本专利技术实施例所提供的基于消费群体的商品推荐系统的原理框图。具体实施方式以下配合图式及本专利技术的较佳实施例，进一步阐述本专利技术为达成预定专利技术目的所采取的技术手段。如图1所示，本专利技术提供一种基于消费群体的商品推荐方法，该方法包括如下步骤：步骤101，获取消费者的消费区域、个人信息以及购物天气信息；在该步骤中，消费区域可以根据智能零售应用场景(无人零售店、自动贩卖机)所布局的位置进行设定。对于消费者的个人信息，可选的，包括消费者的性别以及年龄段等信息。具体地，个人信息的获取实现方式，可选的，在零售应用场景设置图像识别装置，例如摄像头。图像识别装置通过对采集的消费者的图像进行识别分析来辨别每位消费者的性别、年龄段等基本信息。购物天气信息包括当日温度以及天气状况。对于天气信息的获取根据气象局公布的当日天气为准。这里为了避免温度过于细分，优选的采用温度段的方式来表示当日的温度。对于天气状况可以包括阴晴雨雪等因素，也可以对因素进行简化，例如是否为雨天。当然还可以设置其他因素来表示天气状况，本专利技术中不做具体的限定。步骤102，根据消费区域、个人信息以及购物天气信息确定消费者所属消费群体。在该步骤中，根据获取的消费者的相关信息划分其所属消费群体。由于针对单个消费者个体的消费习惯影响因素繁杂，会导致推荐商品准确度下降且商品种类会过于繁杂，不利于企业的经营管理，因此，本专利技术的推荐方法并非根据单个消费者来定制，本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于消费群体的商品推荐方法，其特征在于，包括：/n获取消费者的消费区域、个人信息以及购物天气信息；/n根据消费区域、个人信息以及购物天气信息确定消费者所属消费群体；/n根据不同消费群体的商品购买记录分别生成针对相应消费群体的商品推荐清单。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于消费群体的商品推荐方法，其特征在于，包括：
获取消费者的消费区域、个人信息以及购物天气信息；
根据消费区域、个人信息以及购物天气信息确定消费者所属消费群体；
根据不同消费群体的商品购买记录分别生成针对相应消费群体的商品推荐清单。


2.如权利要求1所述的商品推荐方法，其特征在于，所述个人信息包括性别以及年龄信息，所述购物天气信息包括温度以及天气状况。


3.如权利要求1所述的商品推荐方法，其特征在于，所述根据不同消费群体的商品购买记录分别生成针对相应消费群体的商品推荐清单，包括：
根据一消费群体的商品购买记录，利用商品销量统计方法、协同过滤计算方法分别生成第一商品推荐清单和第二商品推荐清单；
结合所述第一商品推荐清单和所述第二商品推荐清单生成针对所述消费群体最终的商品推荐清单。


4.如权利要求3所述的商品推荐方法，其特征在于，利用商品销量统计方法生成第一商品推荐清单，包括：
根据所述商品购买记录统计一销售周期内的商品的销量排名；
根据所述商品的销量排名确定所述消费群体下一销售周期内的第一商品推荐清单。


5.如权利要求4所述的商品推荐方法，其特征在于，所述利用商品销量统计方法生成第一商品推荐清单，还包括：
当一消费群体的商品购买记录不存在或者商品购买记录的数量小于预设值时，根据同一区域所有消费者的商品购买记录生成针对该消费群体的第一商品推荐清单。


6.如权利要求3所述的商品推荐方法，其特征在于，利用协同过滤计算方法生成第二商品推荐清单，包括：
获取消费群体一销售周期内的商品购买记录，当某一商品购买记录为零时，根据该消费群体的相似消费群体的商品购买记录来确定该消费群体的商品购买记录；
统计所述销售周期内的商品的销量排名，根据商品的销量排名确定下一销售周期内所述消费群体的第一商品推荐清单。


7.如权利要求3所述的商品推荐方法，其特征在...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘士弘，王智，
申请(专利权)人：治略资讯整合股份有限公司，
类型：发明
国别省市：中国台湾;71