【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于计算机领域，尤其涉及一种基于网购数据的商品推荐方法和系统。
技术介绍
1、在电商平台中进行商品推荐，可以提高整个电商平台商品销售的有效转化率，增加商品销量。
2、现有的商品推荐，通过用户已经浏览、收藏和购买的记录，对用户进行聚类、打标签，推荐用户感兴趣的商品，可以帮助用户快速找到需要的商品；但是若涉及用户购买商品的基础为已有商品，且购买商品的使用者不是自己时，用户常常需要反复进行搜索以及与使用者沟通，甚至前往已有商品所在的使用场所进行比对，这样导致用户的体验感较差且使用者可能对下单的购买商品的满意度较差。
技术实现思路
1、本专利技术实施例的目的在于提供一种基于网购数据的商品推荐方法和系统，旨在解决上述
技术介绍
中提出的问题。
2、本专利技术实施例是这样实现的，第一方面，一种基于网购数据的商品推荐方法，所述方法包括以下步骤：
3、获取关于第一商品的检索呈现信息和第一用户的认证指令，根据检索呈现信息和第一用户的认证指令，生成数据获取请求；
4、根据数据获取请求获取交互用户中第二用户分享的参考数据，所述参考数据包括网购数据，所述交互用户包括第一用户和第二用户；
5、识别所述参考数据中与第一商品相配合的第二商品的第二型号；
6、根据第二型号确定第一商品的目标属性，所述目标属性至少包括工作适配属性；
7、筛选检索呈现信息中符合目标属性的第一分类信息；
8、获取第一用户对第一分类信息的
9、将所述选择分类信息进行推送。
10、作为第一方面的一个可选的技术方案，所述根据检索呈现信息和第一用户的认证指令，生成数据获取请求具体包括：
11、确定检索呈现信息对应的操作者，获取操作者的身份认证信息；
12、当确定身份认证信息符合第一用户的设定身份信息时，生成数据获取请求。
13、作为第一方面的再一个可选的技术方案，所述根据数据获取请求获取交互用户中第二用户分享的参考数据具体包括：
14、向第二用户的所在终端发送数据获取请求，所述数据获取请求用于请求第二用户提供关于第一商品的相关数据；
15、基于所在终端提示所述相关数据的类型，所述类型包括网购订单；
16、获取第二用户基于所在终端发送的参考数据。
17、作为第一方面另一个可选的技术方案，所述根据第二型号确定第一商品的目标属性具体包括：
18、根据第二型号确定第一商品和第二商品的功能配合项；
19、筛选与所述功能配合项对应的第二商品的第二功能参数；
20、确定与第二功能参数相适配的第一商品的第一功能参数。
21、第二方面，本申请结合第一方面的技术方案，考虑到第一商品的具体型号选择，在将所述选择分类信息进行推送之后，所述方法还包括：
22、确定交互用户中至少一个对所述选择分类信息的第二选择，得到第一商品的第一型号。
23、结合第二方面的技术方案，本申请还提出第三方面的技术方案，所述方法还包括：
24、根据第一型号和第二型号确定第一商品和第二商品之间的空间适配信息；
25、识别所述空间适配信息中第一商品和第二商品的组合尺寸，判断所述组合尺寸是否达到设定阈值；
26、若是，则定位第二商品的实际布置区域；
27、识别所述实际布置区域中第一商品和第二商品的预估容置空间；
28、根据所述组合尺寸和预估容置空间的关系确定所述第一型号是否作为第一商品的下单推荐型号。
29、作为第三方面可选的技术方案，所述根据所述组合尺寸和预估容置空间的关系确定所述第一型号是否作为第一商品的下单推荐型号具体包括：
30、当组合尺寸大于预估容置空间时，确定与第一型号之间仅存在尺寸差别的第三型号，将第三型号作为第一商品的下单推荐型号，所述第三型号的商品尺寸至少在一个空间维度上小于第一型号的商品尺寸；
31、当组合尺寸不大于预估容置空间时，直接将第一型号作为第一商品的下单推荐型号。
32、作为第三方面可选的技术方案，所述识别所述实际布置区域中第一商品和第二商品的预估容置空间具体包括：
33、获取实际布置区域的区域影像，识别所述区域影像中第二商品所在的局部空间；
34、根据区域影像构建所述局部空间的第一三维模型，根据第二商品的第一尺寸信息将所述第一三维模型参数化，生成第二三维模型；
35、识别第二三维模型中第二商品相对承载件的有效子区域，所述有效子区域包括空余子区域；
36、识别第二三维模型中第二商品对应占据的实体子区域；
37、标记第二三维模型中有效子区域和实体子区域共同占据的空间，得到第一商品和第二商品的预估容置空间。
38、第四方面，本申请还提出一种基于网购数据的商品推荐系统，所述系统包括：
39、检索信息获取模块，用于获取关于第一商品的检索呈现信息和第一用户的认证指令，根据检索呈现信息和第一用户的认证指令，生成数据获取请求；
40、参考数据获取模块，用于根据数据获取请求获取交互用户中第二用户分享的参考数据，所述参考数据包括网购数据，所述交互用户包括第一用户和第二用户；
41、型号识别模块，用于识别所述参考数据中与第一商品相配合的第二商品的第二型号；
42、属性确定模块，用于根据第二型号确定第一商品的目标属性，所述目标属性至少包括工作适配属性；
43、筛选模块，用于筛选检索呈现信息中符合目标属性的第一分类信息；
44、信息生成模块，用于获取第一用户对第一分类信息的第一选择，生成选择分类信息；
45、推送模块，用于将所述选择分类信息进行推送。
46、结合第四方面的技术方案，所述系统还包括型号推荐模块，所述型号推荐模块具体包括：
47、第一确定单元，用于确定交互用户中至少一个对所述选择分类信息的第二选择，得到第一商品的第一型号；
48、第二确定单元，用于根据第一型号和第二型号确定第一商品和第二商品之间的空间适配信息；
49、识别和判断单元，用于识别所述空间适配信息中第一商品和第二商品的组合尺寸，判断所述组合尺寸是否达到设定阈值；
50、条件定位单元，用于若组合尺寸达到设定阈值，则定位第二商品的实际布置区域；
51、空间识别单元，用于识别所述实际布置区域中第一商品和第二商品的预估容置空间；
52、下单确定单元，用于根据所述组合尺寸和预估容置空间的关系确定所述第一型号是否作为第一商品的下单推荐型号。
53、本专利技术实施例提供的一种基于网购数据的商品推荐方法和系统，通过不同用户之间关于参考数据的交互，实现了在非现场条件下，当第一用户存在购买检索需求时，能够主动结合第二用户的购买本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于网购数据的商品推荐方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的基于网购数据的商品推荐方法，其特征在于，在将所述选择分类信息进行推送之后，所述方法还包括：
3.根据权利要求1所述的基于网购数据的商品推荐方法，其特征在于，所述根据检索呈现信息和第一用户的认证指令，生成数据获取请求具体包括：
4.根据权利要求1所述的基于网购数据的商品推荐方法，其特征在于，所述根据数据获取请求获取交互用户中第二用户分享的参考数据具体包括：
5.根据权利要求1或3或4所述的基于网购数据的商品推荐方法，其特征在于，所述根据第二型号确定第一商品的目标属性具体包括：
6.根据权利要求2所述的基于网购数据的商品推荐方法，其特征在于，所述方法还包括：
7.根据权利要求6所述的基于网购数据的商品推荐方法，其特征在于，所述识别所述实际布置区域中第一商品和第二商品的预估容置空间具体包括：
8.根据权利要求6或7所述的基于网购数据的商品推荐方法，其特征在于，所述根据所述组合尺寸和预估容置空间的关系确定所述第一型号是
9.一种基于网购数据的商品推荐系统，其特征在于，所述系统包括：
10.根据权利要求9所述的基于网购数据的商品推荐系统，其特征在于，所述系统还包括型号推荐模块，所述型号推荐模块具体包括：
...【技术特征摘要】
1.一种基于网购数据的商品推荐方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的基于网购数据的商品推荐方法，其特征在于，在将所述选择分类信息进行推送之后，所述方法还包括：
3.根据权利要求1所述的基于网购数据的商品推荐方法，其特征在于，所述根据检索呈现信息和第一用户的认证指令，生成数据获取请求具体包括：
4.根据权利要求1所述的基于网购数据的商品推荐方法，其特征在于，所述根据数据获取请求获取交互用户中第二用户分享的参考数据具体包括：
5.根据权利要求1或3或4所述的基于网购数据的商品推荐方法，其特征在于，所述根据第二型号确定第一商品的目标属性具体包括：
...【专利技术属性】
技术研发人员：王大举，翟朝阳，刘运会，高翔，王海燕，王苑蕾，向哲焕，
申请(专利权)人：张家口微智网络科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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