商品信息推送方法、装置以及系统与流程

本发明涉及数据服务技术领域，尤其是涉及一种商品信息推送方法、装置以及系统。

背景技术：

近年来，随着信息技术的快速发展，各种各样的购物平台不断涌现，电商大战如火如荼，网上购物以及网上支付成为了人们的新时尚。与此同时，慢慢地催生了一些根据用户的喜好而进行的商品信息的推送技术，可以为用户提供购物便利，促进用户的二次消费或者多次消费。

然而现有的信息推送方式，仍然只是针对单一的用户的消费偏好进行的推送，无法进行后续的平台用户扩展及延伸。

针对上述问题，目前还没有提出有效的解决方案。

技术实现要素：

有鉴于此，本发明的目的在于提供一种商品信息推送方法、装置以及系统，能够在用户进行购物时，自动向用户推送用户偏好的商品信息或者与用户消费偏好相似的用户的商品推送信息，有利于进一步促进消费，以及后续的平台用户扩展及延伸。

第一方面，本发明实施例提供了一种商品信息推送方法，包括：

获取多个用户的碎片化消费信息；

根据碎片化消费信息，得到每个用户的消费偏好；

根据每个消费偏好，分别生成商品推送信息；

将商品推送信息向多个消费偏好相似的用户进行推送。

结合第一方面，本发明实施例提供了第一方面的第一种可能的实施方式，其中，根据碎片化消费信息，得到每个用户的消费偏好，具体包括：

从碎片化消费信息中分别提取出每个用户的消费数据；消费数据包括：商品名称、消费时间以及商品数量；

根据消费时间以及商品数量计算商品的消费频率，得到每个用户的消费偏好。

结合第一方面，本发明实施例提供了第一方面的第二种可能的实施方式，其中，根据消费偏好，生成商品推送信息，具体包括：

将消费频率与预设频率阈值进行比对；

筛选出消费频率大于预设频率阈值的偏好商品；

根据偏好商品的链接信息，生成商品推送信息。

结合第一方面，本发明实施例提供了第一方面的第三种可能的实施方式，其中，根据消费偏好，生成推送信息，还包括：

以偏好商品的商品名称为关键词进行检索；

根据检索到的商品的链接信息，生成推送信息。

结合第一方面，本发明实施例提供了第一方面的第四种可能的实施方式，其中，将商品推送信息向多个消费偏好相似的用户进行推送，具体包括：

获取多个用户的消费偏好；

分别计算任意两个用户的消费偏好相似度；

当相似度达到预设的相似度阈值时，将两个用户的商品推送信息分别向对方进行推送。

结合第一方面，本发明实施例提供了第一方面的第五种可能的实施方式，其中，在将商品推送信息向多个消费偏好相似的用户进行推送之后，还包括：

向用户发送是否添加与用户消费偏好相似的用户为好友的提示信息；

接收用户所发送的确认添加信息，并将用户的购物记录与好友进行分享。

结合第一方面，本发明实施例提供了第一方面的第六种可能的实施方式，其中，还包括：

接收好友在分享的购物记录中的商品的购物信息；

根据购物信息以及用户的识别标识，向用户发送返利信息。

结合第一方面，本发明实施例提供了第一方面的第七种可能的实施方式，其中，还包括：

根据用户的返利信息，得到用户的ID财富值；

根据ID财富值，得到用户的会员等级；

根据会员等级，向用户推送不同折扣的商品信息。

第二方面，本发明实施例还提供了一种商品信息推送装置，包括：

信息获取单元，用于获取多个用户的碎片化消费信息；

信息处理单元，用于根据碎片化消费信息，得到每个用户的消费偏好；

信息生成单元，用于根据每个消费偏好，分别生成商品推送信息；

信息推送单元，用于将商品推送信息向多个消费偏好相似的用户进行推送。

第三方面，本发明实施例还提供了一种商品信息推送系统，包括：多个客户端以及服务器；

服务器上安装有如第二方面所述的商品信息推送装置。

本发明实施例提供的技术方案带来了以下有益效果：本发明实施例提供的商品信息推送方法中，首先获取多个用户的碎片化消费信息；根据碎片化消费信息，得到每个用户的消费偏好；根据每个消费偏好，分别生成商品推送信息；将商品推送信息向多个消费偏好相似的用户进行推送。这种商品信息推送方法能够在用户进行购物时，自动向用户推送用户偏好的商品信息或者与用户消费偏好相似的用户的商品推送信息，有利于进一步促进消费，以及后续的平台用户扩展及延伸。

本发明的其他特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点在说明书、权利要求书以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。

为使本发明的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附附图，作详细说明如下。

附图说明

为了更清楚地说明本发明具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施方式，对于本领域普通技术人员来讲，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。

图1为本发明实施例一提供的一种商品信息推送方法的流程图；

图2为本发明实施例一中步骤S12的详细流程图；

图3为本发明实施例一中步骤S13的详细流程图；

图4为本发明实施例一中步骤S14的详细流程图；

图5为本发明实施例二提供的另一种商品信息推送方法的流程图；

图6为本发明实施例三提供的一种商品信息推送装置的示意图。

具体实施方式

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

考虑到现有的信息推送方式，仍然只是针对单一的用户的消费偏好进行的推送，无法进行后续的平台用户扩展及延伸。基于此，本发明实施例提供的商品信息推送方法、装置以及系统，能够在用户进行购物时，自动向用户推送用户偏好的商品信息或者与用户消费偏好相似的用户的商品推送信息，有利于进一步促进消费，以及后续的平台用户扩展及延伸。

实施例一：

本发明实施例提供了一种商品信息推送方法，如图1所示，该商品信息推送方法包括以下步骤：

S11：获取多个用户的碎片化消费信息。

在具体实现的时候，该信息推送方法在服务器端被执行，首先获取多个用户的碎片化消费信息，该碎片化消费信息包括用户通过不同的软件进行的支付信息，比如：支付宝、微信支付、翼支付、财付通等等。并且，该碎片化消费信息中携带有用户的识别标识，比如账号、ID等。

具体的，服务器采集用户应用的各个支付软件的账单信息，账单信息中包括每一笔出账记录以及入账记录，其中，出账记录包括购买商品的消费记录以及向别人进行转账的转账记录，这里的商品包括实体商品，也包括虚拟商品。入账记录包括别人向用户转账的转账记录等。

在采集到用户的账单信息后，根据该账单信息，提取出用户的支付信息。比如，从账单信息中的出账记录中提取出购买商品的信息，将转账记录或者入账记录自动筛除掉，得到用户购买商品时进行支付的支付信息，也就是用户的碎片化消费信息。

S12：根据碎片化消费信息，得到每个用户的消费偏好。具体的参见图2所示，得到每个用户的消费偏好的过程包括以下几个步骤：

S121：从碎片化消费信息中分别提取出每个用户的消费数据；消费数据包括：商品名称、消费时间以及商品数量。

一般来说，用户的碎片化消费信息，即支付信息中包括商品信息、付款信息、创建时间、收货地址、交易号以及商户订单号等，比如，用户消费了一个手机膜，那么支付信息可能是：商品信息：XXiPhone7钢化膜苹果7plus玻璃全屏全覆盖3D曲面4.7，付款信息：XX银行(XXXX)，创建时间：X年X月X日X时X分X秒，收货地址：X市X路X号等。服务器会根据这些支付信息，自动提取消费数据，比如，根据上述支付信息记录的消费数据为：物品名称：XXiPhone7钢化膜苹果7plus玻璃全屏全覆盖3D曲面4.7，消费时间：X年X月X日X时X分X秒，物品数量：1件。

S122：根据消费时间以及商品数量计算商品的消费频率，得到每个用户的消费偏好。

在具体实现的时候，服务器会根据同一物品的消费时间以及消费数量，计算出该物品的消费频率，比如，用户在三个月的时间内购买了同一款面膜三十片，那么该物品的消费频率为每月十件。

或者，可以分配给消费时间一个权重A，物品数量一个权重B，将消费频率定义为y；

通过公式y＝B*物品数量/A*消费时间，计算得到该物品的消费频率。其中，权重A、B可以根据用户的不同情况进行具体的设定。然后把多种物品的消费频率由高到低进行排序，排在前3位的消费频率所对应的物品作为用户的消费偏好。

S13：根据每个消费偏好，分别生成商品推送信息。

具体的推送信息的生成过程如图3所示：

S131：将消费频率与预设频率阈值进行比对。

S132：筛选出消费频率大于预设频率阈值的偏好商品。

S133：根据偏好商品的链接信息，生成推送信息。

在具体实现的时候，服务器预先设置有频率阈值，通过将上述计算出的多种商品的消费频率与预设频率阈值的比对，筛选出消费频率大于预设频率阈值的偏好商品，每一个偏好商品都对应有自己的属性信息，其中，包括偏好商品的链接信息，根据该链接信息，生成推送信息。

此外，还可以进一步根据以下步骤再生成推送信息。

S134：以偏好商品的商品名称为关键词进行检索。

S135：根据检索到的商品的链接信息，生成推送信息。

具体的，以上述偏好商品的商品名称为关键词进行进一步检索，比如，以XX面膜为关键词进行检索，根据排在前三位的商品的链接信息，生成推送信息。

S14：将商品推送信息向多个消费偏好相似的用户进行推送。

具体的商品信息推送过程如图4所示，包括以下几个步骤：

S141：获取多个用户的消费偏好。

S142：分别计算任意两个用户的消费偏好相似度。

S143：当相似度达到预设的相似度阈值时，将两个用户的商品推送信息分别向对方进行推送。

在具体实现的时候，服务器预先设置有用户消费偏好的相似度阈值，在获取多个用户的消费偏好后，根据消费偏好，计算出任意两个用户之间的消费偏好相似度值，当该相似度值达到预设的相似度阈值时，就将这两个用户的商品推送信息推送给对方。当然，根据每个用户的消费偏好生成的商品推送信息也会推送给该用户，相当于消费偏好相似度为百分之百的情况。

本发明实施例提供的商品信息推送方法中，首先获取多个用户的碎片化消费信息；根据碎片化消费信息，得到每个用户的消费偏好；根据每个消费偏好，分别生成商品推送信息；将商品推送信息向多个消费偏好相似的用户进行推送。通过这种推送方法能够在用户进行购物时，自动向用户推送用户偏好的商品信息或者与用户消费偏好相似的用户的商品推送信息，有利于进一步促进消费，以及后续的平台用户扩展及延伸。

实施例二：

本发明实施例还提供了一种商品信息推送方法，如图5所示，该方法除了包括同实施例一中步骤S11-S14相同的步骤S201-S204外，还包括以下几个步骤：

S205：向用户发送是否添加与用户消费偏好相似的用户为好友的提示信息。

在步骤S204将商品推送信息向多个消费偏好相似的用户进行推送之后，服务器还可以向用户发送一个是否加好友的提示信息，该提示信息中包括与该用户的消费偏好相似的用户的消费偏好相似度值，用户可以选择拒绝接受，也可以选择同意添加为好友。通过该步骤可以使用户与其消费偏好相似的人成为朋友，进而不断地扩展平台的用户数量。

S206：接收用户所发送的确认添加信息，并将用户的购物记录与好友进行分享。

当用户选择同意添加为好友后，服务器会接收到该用户发送的确认添加信息，然后会自动将该用户的购物记录与其添加的好友进行分享，该用户每完成一次购物，就会对其好友分享一次购物信息。该步骤可以实现用户的购物信息在其好友间的共享，有利于彼此有购物方面的交流，进一步促进消费。

S207：接收好友在分享的购物记录中的商品的购物信息。

当该用户的好友在其分享的购物记录中，发现自己喜欢的商品，并进行购买之后，服务器会接收到该好友的购物信息。

S208：根据购物信息以及用户的识别标识，向用户发送返利信息。

用户的识别标识包括：用户的账号或者ID，账号为用户的手机号或者邮箱等，服务器根据该好友的购物信息以及该用户的识别标识，向该用户发送返利信息。只要用户的好友在其分享的购物信息中进行了二次消费或者多次消费，用户就会获得针对该次消费的返利信息。返利的内容可以是优惠券，也可以是返利金额，优惠券的面额和返利的金额可以根据用户的好友的消费金额进行不同的设定。

S209：根据用户的返利信息，得到用户的ID财富值。

S210：根据ID财富值，得到用户的会员等级。

S211：根据会员等级，向用户推送不同折扣的商品信息。

通过用户的好友在其分享的购物信息中产生的二次消费或多次消费，用户可以不断地进行返利信息的积累，根据用户的返利信息，服务器会计算出该用户的ID财富值，然后根据用户的ID财富值，以及预设的会员等级进行用户会员等级的划分，比如：一级会员、二级会员等，ID财富值越多，其会员等级越高，根据不同的会员等级，向用户推送不同折扣的商品信息，比如，向一级会员推送九折的商品信息，向二级会员推送八五折的商品信息，以此类推。

本发明实施例所提供的商品信息推送方法中，通过向消费偏好相似的用户进行商品信息的推送，并以此为基础，拓展用户的好友数量，并在好友之间之间进行购物信息的分享，通过好友在分享的购物信息中的再次消费向用户进行返利奖赏，提高了平台的客户黏性，此外，还通过会员等级的划分以及相应的折扣商品信息推送，进一步促进用户消费。

实施例三：

本发明实施例还提供了一种商品信息推送装置，如图6所示，该装置包括：信息获取单元31、信息处理单元32、信息生成单元33以及信息推送单元34。

其中，信息获取单元31，用于获取多个用户的碎片化消费信息；信息处理单元32，用于根据碎片化消费信息，得到每个用户的消费偏好；信息生成单元33，用于根据每个消费偏好，分别生成商品推送信息；信息推送单元34，用于将商品推送信息向多个消费偏好相似的用户进行推送。

具体的，信息处理单元32包括：提取模块321以及计算模块322。其中，提取模块321用于从碎片化消费信息中分别提取出每个用户的消费数据；消费数据包括：商品名称、消费时间以及商品数量；计算模块322用于根据消费时间以及商品数量计算商品的消费频率，得到每个用户的消费偏好。

信息生成单元33包括：比对模块331、筛选模块332、检索模块334以及生成模块333。其中，比对模块331用于将消费频率与预设频率阈值进行比对；筛选模块332用于筛选出消费频率大于预设频率阈值的偏好商品；生成模块333用于根据偏好商品的链接信息，生成商品推送信息。检索模块334用于以偏好商品的商品名称为关键词进行检索；生成模块333还用于根据检索到的商品的链接信息，生成推送信息。

信息推送单元34用于获取多个用户的消费偏好；分别计算任意两个用户的消费偏好相似度；当相似度达到预设的相似度阈值时，将两个用户的商品推送信息分别向对方进行推送。

本发明实施例所提供的商品信息推送装置中，各个单元或者模块的具体实现可参见前述方法实施例，在此不再赘述。

实施例四：

本发明实施例还提供了一种商品信息推送系统，包括：多个客户端以及服务器；其中，服务器上安装有如实施例三所述的商品信息推送装置。其中，多个客户端包括：买家客户端以及卖家客户端，二者均可以通过注册登录，在该系统或者平台中进行销售或者购物。

本发明实施例所提供的商品信息推送系统中，包括如实施例三所述的商品信息推送装置，同样可以实现自动向用户推送用户偏好的商品信息或者与用户消费偏好相似的用户的商品推送信息，通过向消费偏好相似的用户进行商品信息的推送，并以此为基础，拓展用户的好友数量，并在好友之间之间进行购物信息的分享，通过好友在分享的购物信息中的再次消费向用户进行返利奖赏，提高平台的客户黏性，此外，还通过会员等级的划分以及相应的折扣商品信息推送，进一步促进用户消费。

在本发明实施例的描述中，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言，可以具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。

所述功能如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。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或者该技术方案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中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

在本发明的描述中，需要说明的是，术语“中心”、“上”、“下”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。此外，术语“第一”、“第二”、“第三”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性。

最后应说明的是：以上所述实施例，仅为本发明的具体实施方式，用以说明本发明的技术方案，而非对其限制，本发明的保护范围并不局限于此，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，其依然可以对前述实施例所记载的技术方案进行修改或可轻易想到变化，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改、变化或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明实施例技术方案的精神和范围，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应所述以权利要求的保护范围为准。