1.一种将客户分群后个性化推荐商品的方法，其特征在于：其包括下列步骤：
S1：收集商品信息，对商品档次进行划分，具体划分方法如下：
如果是线下有大型卖场的品牌，该类型品牌下的商品被标注为A档；
如果是有品牌效应的商家，该类型商家下的商品被标注为B档；
如果是直接工厂供货的无明显品牌的厂家，该类型厂家下的商品被标注为C档；
如果是校园用户经常消费的商品，则该商品被标注为校园档。
S2：收集用户信息，包括对用户收货地址解析和用户使用设备解析，通过收货地址将人群分为校园用户和非校园用户，分别对校园用户和非校园用户进行消费档次划分；
S3：收集用户浏览信息，结合用户类型和用户的消费档次，划分出不同的商品集，并将商品集推荐给用户，所述用户浏览信息包括：
(1)用户地域、行业类型和职业类型；
(2)用户年龄段和性别；
(3)用户浏览或者购买过的商品标签，包括品牌、商品属性、风格款式；
(4)用户浏览、搜索、收藏、购买、领券行为。
2.如权利要求1所述的一种将客户分群后个性化推荐商品的方法，其特征在于：所述收货地址解析方法为：
用户访问，判断能否获取到定位城市；
若能获取，则判断当前定位地址与之前是否一致；
若不一致，则进入监控期，且取历史定位地址；
若一致，则取历史定位地址；
若无法获取，则判断最近1个月内是否有历史定位地址；
若有，则取历史定位地址；
若无，则判断用户是否有默认收货地址；
若有收货地址，则取默认地址数据；
若无收货地址，则判断用户有无IP地址；
若有，则取IP地址；
若无，则城市数据为空。
3.如权利要求1所述的一种将客户分群后个性化推荐商品的方法，其特征在于：所述使用设备解析方法为：
a.未登录用户非首次访问时，则取最近登录过的机型并更新标签匹配值；
b.已登录用户非首次访问时，若用户当前访问机型与历史机型相符，则直接取历史机型数据；
若用户当前访问机型与历史机型不相符，则需要将该机型数据进入监控期，暂定监控期为7天，在监控期内：
1)用户在监控期内一直访问新机型，未再访问过原机型，则将新机型更新为用户的机型数据；
2)用户在监控期内交替访问新旧机型，则取机型访问频次较高的那一个为用户的机型数据；
3)用户在监控期内出现第三种机型，则重新将第三种机型加入监控期，并且与原机型进行比对。
c.监控期起止时间：同一用户ID的访问机型与原机型不符时间开始，7-15天后结束，并根据规则更新数据。
4.一种将客户分群后个性化推荐商品的系统，其特征在于：其包括：
收集商品信息单元，用于对商品档次进行划分，具体划分方法如下：
如果是线下有大型卖场的品牌，该类型品牌下的商品被标注为A档；
如果是有品牌效应的商家，该类型商家下的商品被标注为B档；
如果是直接工厂供货的无明显品牌的厂家，该类型厂家下的商品被标注为C档；
如果是校园用户经常消费的商品，则该商品被标注为校园档。
收集用户信息单元，包括收货地址解析单元和使用设备解析单元，通过收货地址将人群分为校园用户和非校园用户，分别对校园用户和非校园用户进行消费档次划分；
商品集推荐单元，包括用户浏览信息收集单元、商品集划分单元和商品集展示单元，所述用户浏览信息收集单元用于收集用户浏览信息，所述浏览信息包括：
(1)用户地域、行业类型和职业类型；
(2)用户年龄段和性别；
(3)用户浏览或者购买过的商品标签，包括品牌、商品属性、风格款式；
(4)用户浏览、搜索、收藏、购买、领券行为。
所述商品集划分单元用于结合用户类型和用户的消费档次，划分出不同的商品集；所述商品展示单元，用于将商品集展示给用户。
5.如权利要求4所述的一种将客户分群后个性化推荐商品的系统，其特征在于：所述收货地址解析单元用于对用户收货地址解析，所述收货地址解析方法为：
用户访问，判断能否获取到定位城市；
若能获取，则判断当前定位地址与之前是否一致；
若不一致，则进入监控期，且取历史定位地址；
若一致，则取历史定位地址；
若无法获取，则判断最近1个月内是否有历史定位地址；
若有，则取历史定位地址；
若无，则判断用户是否有默认收货地址；
若有收货地址，则取默认地址数据；
若无收货地址，则判断用户有无IP地址；
若有，则取IP地址；
若无，则城市数据为空。
6.如权利要求4所述的一种将客户分群后个性化推荐商品的系统，其特征在于：所述用户使用设备解析单元用于对用户使用设备解析，所述使用设备解析方法为：
a.未登录用户非首次访问时，则取最近登录过的机型并更新标签匹配值；
b.已登录用户非首次访问时，若用户当前访问机型与历史机型相符，则直接取历史机型数据；
若用户当前访问机型与历史机型不相符，则需要将该机型数据进入监控期，暂定监控期为7天，在监控期内：
1)用户在监控期内一直访问新机型，未再访问过原机型，则将新机型更新为用户的机型数据；
2)用户在监控期内交替访问新旧机型，则取机型访问频次较高的那一个为用户的机型数据；
3)用户在监控期内出现第三种机型，则重新将第三种机型加入监控期，并且与原机型进行比对。
c.监控期起止时间：同一用户ID的访问机型与原机型不符时间开始，7-15天后结束，并根据规则更新数据。