基于用户价值的商品推荐方法、装置、设备及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术涉及数据处理技术领域，公开了一种基于用户价值的商品推荐方法、装置、设备及存储介质，所述方法包括：获取当前用户的消费属性；获取所述当前用户的消费数据，并获取与所述当前用户的消费属性相同的其他用户的消费数据；对所述当前用户的消费数据和所述其他用户的消费数据进行统计分析，得到所述当前用户的用户价值类型；根据所述用户价值类型向所述当前用户推荐目标商品。本发明专利技术提供的一种基于用户价值的商品推荐方法、装置、设备及存储介质，基于用户的消费属性，获取与其消费属性相同的其他用户的消费数据，确定其用户价值类型，能够在用户的消费数据较少的情况提高商品推荐的准确率，进而提高用户体验。进而提高用户体验。进而提高用户体验。

【技术实现步骤摘要】
基于用户价值的商品推荐方法、装置、设备及存储介质


[0001]本专利技术涉及数据处理
，特别是涉及一种基于用户价值的商品推荐方法、装置、设备及存储介质。

技术介绍

[0002]现有技术通常基于用户的价值分类为用户进行相应的商品推荐(例如基于游戏用户价值分类为该游戏用户进行相应的虚拟商品推荐)。但是，在对用户价值分类时，若用户的消费数据较少(即或者用户为新用户时)，则难以对该用户进行比较合理的用户价值分析，得到的用户价值分类结果不够准确，导致进行商品推荐的准确率不高，用户体验差。

技术实现思路

[0003]本专利技术实施例所要解决的技术问题是：提供一种基于用户价值的商品推荐方法、装置、设备及存储介质，提高商品推荐的准确率，进而提高用户体验。
[0004]为了解决上述技术问题，第一方面，本专利技术实施例提供一种基于用户价值的商品推荐方法，所述商品推荐方法包括：
[0005]获取当前用户的消费属性；
[0006]获取所述当前用户的消费数据，并获取与所述当前用户的消费属性相同的其他用户的消费数据；
[0007]对所述当前用户的消费数据和所述其他用户的消费数据进行统计分析，得到所述当前用户的用户价值类型；
[0008]根据所述用户价值类型向所述当前用户推荐目标商品。
[0009]作为一个优选方案，所述获取当前用户的消费属性，包括：
[0010]获取当前用户的用户画像；
[0011]根据所述用户画像，并基于预设的用户画像与消费属性的映射关系，确定所述用户的消费属性。
[0012]作为一个优选方案，所述目标商品为虚拟商品，则，所述获取当前用户的消费属性，包括：
[0013]获取所述当前用户的游戏时长数据和对商城各种虚拟商品的浏览数据；
[0014]根据所述游戏时长数据和所述浏览数据，确定当前用户的消费属性。
[0015]作为一个优选方案，所述对所述当前用户的消费数据和所述其他用户的消费数据进行统计分析，得到所述当前用户的用户价值类型，包括：
[0016]基于RFM模型，对所述当前用户的消费数据和所述其他用户的消费数据进行价值分析，得到每一种消费数据的数据价值度；
[0017]对每一种消费数据的数据价值度进行统计分析，得到所述当前用户的用户价值类型。
[0018]作为一个优选方案，所述对所述当前用户的消费数据和所述其他用户的消费数据
进行统计分析，得到所述当前用户的用户价值类型，包括：
[0019]基于RFM模型，对所述当前用户的消费数据进行价值分析，得到所述当前用户的每一种消费数据的数据价值度；
[0020]基于RFM模型，对所述其他用户的消费数据进行价值分析，得到每一种消费数据的标准数据价值度；
[0021]将所述当前用户的每一种消费数据的数据价值度与每一种消费数据的标准数据价值度进行比较，并将比较结果为小于所述标准数据价值度的消费数据的数据价值度判定为非异常的数据价值度；
[0022]对每一种消费数据的为非异常的数据价值度进行统计分析，得到所述当前用户的用户价值类型。
[0023]作为一个优选方案，所述根据所述用户价值类型向所述当前用户推荐目标商品，包括：
[0024]根据所述用户价值类型，并基于预设的用户价值类型与推荐商品的映射关系，获取对应的待推荐商品；
[0025]选取所有的待推荐商品中的前N个商品作为目标商品；N为整数且大于等于1；
[0026]向所述当前用户推荐所述目标商品。
[0027]为了解决上述技术问题，第二方面，本专利技术实施例提供一种基于用户价值的商品推荐装置，所述商品推荐装置包括：
[0028]第一获取模块，用于获取当前用户的消费属性；
[0029]第二获取模块，用于获取所述当前用户的消费数据，并获取与所述当前用户的消费属性相同的其他用户的消费数据；
[0030]统计分析模块，用于对所述当前用户的消费数据和所述其他用户的消费数据进行统计分析，得到所述当前用户的用户价值类型；
[0031]商品推荐模块，用于根据所述用户价值类型向所述当前用户推荐目标商品。
[0032]作为一个优选方案，所述商品推荐模块具体包括：
[0033]待推荐商品获取单元，用于根据所述用户价值类型，并基于预设的用户价值类型与推荐商品的映射关系，获取对应的待推荐商品；
[0034]目标商品选取单元，用于选取所有的待推荐商品中的前N个商品作为目标商品；N为整数且大于等于1；
[0035]目标商品推荐单元，用于向所述当前用户推荐所述目标商品。
[0036]为了解决上述技术问题，第三方面，本专利技术实施例提供一种基于用户价值的商品推荐设备，所述商品推荐设备包括：
[0037]存储器，用于存储计算机程序；
[0038]处理器，用于执行所述计算机程序；
[0039]其中，所述处理器执行所述计算机程序时实现如第一方面任一项所述的基于用户价值的商品推荐方法。
[0040]为了解决上述技术问题，第四方面，本专利技术实施例提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被执行时实现如第一方面任一项所述的基于用户价值的商品推荐方法。
[0041]与现有技术相比，本专利技术实施例提供的一种基于用户价值的商品推荐方法、装置、设备及存储介质，其有益效果在于：基于用户的消费属性，获取该用户的消费数据以及与其消费属性相同的其他用户的消费数据，再对两者的消费数据进行统计分析，从而确定该用户的用户价值类型，并根据该用户的用户价值类型进行商品推荐，综合了需要进行商品推荐的用户以及与其消费属性相同的其他用户的消费数据对其进行用户价值类型分类，能够在用户的消费数据较少的情况提高商品推荐的准确率，进而提高用户体验。
附图说明
[0042]为了更清楚地说明本专利技术实施例的技术特征，下面将对本专利技术实施例中所需要使用的附图做简单地介绍，显而易见地，下面所描述的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域技术人员来说，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0043]图1是本专利技术提供的一种基于用户价值的商品推荐方法的一个优选实施例的流程示意图；
[0044]图2是本专利技术提供的一种基于用户价值的商品推荐装置的一个优选实施例的结构示意图；
[0045]图3是本专利技术提供的一种基于用户价值的商品推荐设备的一个优选实施例的结构示意图。
具体实施方式
[0046]为了对本专利技术的技术特征、目的、效果有更加清楚的理解，下面结合附图和实施例，对本专利技术的具体实施方式作进一步详细描述。以下实施例仅用于说明本专利技术，但是不用来限制本专利技术的保护范围。基于本专利技术的实施例，本领域技术人员在没有付出创造性劳动的前提下所获得的其他实施例，都应属于本专利技术的保护范围。
[0047]在本专利技术的描述中，应当理解的是，本文中的编号本身，例如“第一”本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于用户价值的商品推荐方法，其特征在于，包括：获取当前用户的消费属性；获取所述当前用户的消费数据，并获取与所述当前用户的消费属性相同的其他用户的消费数据；对所述当前用户的消费数据和所述其他用户的消费数据进行统计分析，得到所述当前用户的用户价值类型；根据所述用户价值类型向所述当前用户推荐目标商品。2.根据权利要求1所述的基于用户价值的商品推荐方法，其特征在于，所述获取当前用户的消费属性，包括：获取当前用户的用户画像；根据所述用户画像，并基于预设的用户画像与消费属性的映射关系，确定所述用户的消费属性。3.根据权利要求1所述的基于用户价值的商品推荐方法，其特征在于，所述目标商品为虚拟商品，则，所述获取当前用户的消费属性，包括：获取所述当前用户的游戏时长数据和对商城各种虚拟商品的浏览数据；根据所述游戏时长数据和所述浏览数据，确定当前用户的消费属性。4.根据权利要求1所述的基于用户价值的商品推荐方法，其特征在于，所述对所述当前用户的消费数据和所述其他用户的消费数据进行统计分析，得到所述当前用户的用户价值类型，包括：基于RFM模型，对所述当前用户的消费数据和所述其他用户的消费数据进行价值分析，得到每一种消费数据的数据价值度；对每一种消费数据的数据价值度进行统计分析，得到所述当前用户的用户价值类型。5.根据权利要求1所述的基于用户价值的商品推荐方法，其特征在于，所述对所述当前用户的消费数据和所述其他用户的消费数据进行统计分析，得到所述当前用户的用户价值类型，包括：基于RFM模型，对所述当前用户的消费数据进行价值分析，得到所述当前用户的每一种消费数据的数据价值度；基于RFM模型，对所述其他用户的消费数据进行价值分析，得到每一种消费数据的标准数据价值度；将所述当前用户的每一种消费数据的数据价值度与每一种消费数据的标准数据价值度进行比较，并将比较结果为小于所述标准数...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘舟，徐键滨，吴梓辉，徐雅，雷紫娟，
申请(专利权)人：广州三七极创网络科技有限公司，
类型：发明
国别省市：