商品推荐方法和系统与流程

本发明涉及计算机技术领域，尤其涉及一种商品推荐方法和系统。

背景技术：

目前，商品推荐系统大多是根据几种自动推荐算法进行推荐。简单来说，现有的商品推荐系统主要是通过对当前用户或者与当前用户有交集的其他用户的购买、浏览等行为进行统计分析，并根据分析结果进行商品推荐。

在实现本发明过程中，发明人发现现有技术中至少存在如下问题：

第一、用户体验差。现有商品推荐系统往往只能简单地将用户购买过或者浏览过的商品推荐给用户，很难将用户未购买或未浏览过的商品推荐给用户。

第二、推荐准确率低、转化率低。在现有商品推荐中，系统只是根据用户行为进行自动推荐，其推荐往往不准确。

技术实现要素：

有鉴于此，本发明实施例提供一种商品推荐方法和系统，以能够提高商品推荐的准确率、转化率，改善用户体验。

为实现上述目的，根据本发明实施例的一个方面，提供了一种商品推荐方法。

本发明实施例的商品推荐方法包括：将用户所需商品的特征数据提供给商家进行浏览，以便于商家设置供应商品的特征数据；根据商家的供应商品的特征数据查询用户所需商品特征与用户的关系数据，以生成用户与供应商品的对应关系；根据所述用户与供应商品的对应关系进行商品推荐。

可选地，所述方法还包括：根据用户搜索关键词生成用户所需商品的特征数据。

可选地，所述用户所需商品的特征数据包括：商品类别、商品标签；根据用户搜索关键词生成用户所需商品的特征数据的步骤包括：对用户搜索关键词进行词法分析，以确定用户所需商品的商品名称和商品属性描述词；根据所述商品名称映射生成商品类别，根据所述商品属性描述词映射生成商品标签。

可选地，所述方法还包括：在根据用户搜索关键词生成用户所需商品的特征数据的步骤之后，查询数据库是否已包含所述用户所需商品的特征数据；在确定所述数据库不包含所述用户所需商品的特征数据的情况下，将所述用户所需商品的特征数据存储至数据库，并将用户所需商品特征与用户的关系数据存储至数据库；否则，不将所述用户所需商品的特征数据存储至数据库，而将所述用户所需商品特征与用户的关系数据存储至数据库。

可选地，所述方法还包括：在根据商家的供应商品的特征数据查询用户所需商品特征与用户的关系数据的步骤之前，接收商家的供应商品的特征数据，并将所述供应商品的特征数据批量提交至数据库；其中，所述商家的供应商品的特征数据包括：商品唯一标识、商品类别、商品标签。

可选地，所述方法还包括：通过先进先出置换算法定时对所述用户与供应商品的对应关系进行更新。

为实现上述目的，根据本发明实施例的另一方面，提供了一种商品推荐系统。

本发明实施例的商品推荐系统包括：数据提供模块，用于将用户所需商品的特征数据提供给商家进行浏览，以便于商家设置供应商品的特征数据；推荐模块，用于根据商家的供应商品的特征数据查询用户所需商品特征与用户的关系数据，以生成用户与供应商品的对应关系，以及，根据所述用户与供应商品的对应关系进行商品推荐。

可选地，所述系统还包括：用户数据生产模块，用于根据用户搜索关键词生成用户所需商品的特征数据。

可选地，所述用户所需商品的特征数据包括：商品类别、商品标签；所述用户数据生产模块根据用户搜索关键词生成用户所需商品的特征数据包括：对用户搜索关键词进行词法分析，以确定用户所需商品的商品名称和商品属性描述词；根据所述商品名称映射生成商品类别，根据所述商品属性描述词映射生成商品标签。

可选地，所述用户数据生产模块还用于：在根据用户搜索关键词生成用户所需商品的特征数据之后，查询数据库是否已包含所述用户所需商品的特征数据；在确定所述数据库不包含所述用户所需商品的特征数据的情况下，将所述用户所需商品的特征数据存储至数据库，并将用户所需商品特征与用户的关系数据存储至数据库；否则，不将所述用户所需商品的特征数据存储至数据库，而将所述用户所需商品特征与用户的关系数据存储至数据库。

可选地，所述系统还包括：商家数据提交模块，用于接收商家的供应商品的特征数据，并将所述供应商品的特征数据批量提交至数据库；其中，所述商家的供应商品的特征数据包括：商品唯一标识、商品类别、商品标签。

可选地，所述系统还包括：更新模块，用于通过先进先出置换算法定时对所述用户与供应商品的对应关系进行更新。

为实现上述目的，根据本发明实施例的再一个方面，提供了一种服务器。

本发明实施例的服务器，包括：一个或多个处理器；以及，存储系统，用于存储一个或多个程序；当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现本发明实施例的商品推荐方法。

为实现上述目的，根据本发明实施例的又一个方面，提供了一种计算机可读介质。

本发明实施例的计算机可读介质，其上存储有计算机程序，所述程序被处理器执行时实现本发明实施例的商品推荐方法。

上述发明中的一个实施例具有如下优点或有益效果：在本发明实施例中，将用户所需商品的特征数据提供给商家进行浏览，便于商家有针对性地设置供应商品的特征数据，进而使商家可以参与到商品推荐中来；根据商家的供应商品的特征数据查询用户所需商品特征与用户的关系数据，能够生成用户与供应商品的对应关系，进而，能够依据该对应关系精准地推荐商品。通过以上方法，能够提高商品推荐的准确率、转化率，改善用户体验。

上述的非惯用的可选方式所具有的进一步效果将在下文中结合具体实施方式加以说明。

附图说明

附图用于更好地理解本发明，不构成对本发明的不当限定。其中：

图1是根据本发明一个实施例的商品推荐方法的主要步骤示意图；

图2a是根据本发明另一个实施例的商品推荐方法的一部分流程示意图；

图2b是根据本发明另一个实施例的商品推荐方法的另一部分流程示意图；

图3是根据本发明一个实施例的商品推荐系统的主要模块示意图；

图4是根据本发明另一个实施例的商品推荐系统的主要模块示意图；

图5是本发明实施例可以应用于其中的示例性系统架构图；

图6是适于用来实现本发明实施例的服务器的计算机系统的结构示意图。

具体实施方式

以下结合附图对本发明的示范性实施例做出说明，其中包括本发明实施例的各种细节以助于理解，应当将它们认为仅仅是示范性的。因此，本领域普通技术人员应当认识到，可以对这里描述的实施例做出各种改变和修改，而不会背离本发明的范围和精神。同样，为了清楚和简明，以下的描述中省略了对公知功能和结构的描述。

需要指出的是，在不冲突的情况下，本发明中的实施例以及实施例中的特征可以相互组合。

图1是根据本发明一个实施例的商品推荐方法的主要步骤示意图。如图1所示，本发明实施例的商品推荐方法主要包括：

步骤s101、将用户所需商品的特征数据提供给商家进行浏览，以便于商家设置供应商品的特征数据。

其中，用户所需商品的特征数据可以为：商品推荐系统通过对用户的商品搜索行为进行分析得出的数据。例如，通过对用户输入的“肩部比较宽的皮夹克”这一搜索语句进行分析，商品推荐系统可得到“皮夹克-肩宽”这一用户所需商品的特征数据。其中，供应商品的特征数据可以为：商家所售商品的描述信息，比如商品类别、商品标签、商品唯一标识等。例如，当某一商家浏览到“皮夹克-肩宽”这一用户所需商品的特征数据时，发现自己出售一种皮夹克，商品唯一标识为11779598095，且该皮夹克的肩膀做的比较宽。故而，该商家可以针对该商品设置“皮夹克-肩宽”这一描述信息。

在具体实施时，可以先设置商家的浏览权限，然后根据商家的浏览权限将数据库中用户所需商品的特征数据提供给商家。比如，当根据商家所售商品类别设置浏览权限时，商家只能浏览自己所售商品类别下的用户所需商品的特征数据。举例来说，一个商家所售商品类别为服装、鞋帽，则该商家只能浏览服装、鞋帽类别下的用户所需商品的特征数据。

通过执行步骤s101，使得商家能根据用户需求动态地设置供应商品的特征数据，以及能针对用户的特殊需求进行差异化销售。这样一来，实现了商品需求与供应资源的合理匹配。

步骤s102、根据商家的供应商品的特征数据查询用户所需商品特征与用户的关系数据，以生成用户与供应商品的对应关系。

其中，用户所需商品特征与用户的关系数据可以包括：用户标识、以及该用户所需商品的特征数据。例如，基于张三的搜索语句“肩部比较宽的皮夹克”生成了“皮夹克-肩宽”这一用户所需商品的特征数据，同时可生成“皮夹克-肩宽-张三”这一用户所需商品特征与用户的关系数据。其中，用户与供应商品的对应关系可以包括：用户标识、商品的唯一标识。

下面结合一具体示例对步骤s102进行说明。例如，根据供应商品的特征数据中的“皮夹克-肩宽”查询数据库中存储的用户所需商品特征与用户的关系数据。如果找到“皮夹克-肩宽-张三”、“皮夹克-肩宽-李四”这两条关系数据，那么可以确定对应的用户标识为“张三”、“李四”。另外，在供应商品的特征数据中与“皮夹克-肩宽”对应的商品唯一标识为：11779598095、11805443500、11789173865。那么，生成的用户与供应商品的对应关系包括：“张三-11779598095”、“张三-11805443500”、“张三-11789173865”、“李四-11779598095”、“李四-11805443500”、“李四-11789173865”。

步骤s103、根据所述用户与供应商品的对应关系进行商品推荐。

例如，根据上一例子中的用户与供应商品的对应关系，可以将商品唯一标识为“11779598095、11805443500、11789173865”的三种商品分别推荐给张三和李四。

在本发明实施例中，将用户所需商品的特征数据提供给商家进行浏览，便于商家有针对性地设置供应商品的特征数据。这样一来，商家不再是被动地等待用户购买，而是可以主动参与到商品推荐中。进一步，基于供应商品的特征数据、以及用户所需商品特征与用户的关系数据，生成用户与供应商品的对应关系，实现了需求与资源的合理匹配，提高了商品推荐的准确率、转化率，改善了用户体验。

图2a是根据本发明另一实施例的商品推荐方法的一部分流程示意图；图2b是根据本发明另一实施例的商品推荐方法的另一部分流程示意图。如图2a、图2b所示，本发明实施例的商品推荐方法主要包括：

步骤s201、根据用户搜索关键词生成用户所需商品的特征数据。其中，所述用户所需商品的特征数据包括：商品类别、商品标签。

在一具体实施方式中，步骤s201包括步骤一至步骤三的处理流程。

步骤一、对用户搜索关键词进行词法分析，以确定用户所需商品的商品名称和商品属性描述词。

步骤二、根据所述商品名称映射生成商品类别。在具体实施时，可以根据商品名称查询商品信息表，从而获得该商品名称所对应的商品类别。考虑到从用户搜索关键词中得到的商品名称可能是商品别名或者是不正规的名称，故将其转换成规范的商品类别，便于后续数据的存储、查询与使用等。

步骤三、根据所述商品属性描述词映射生成商品标签。在具体实施时，可以查询预先设置的商品属性描述词与商品标签的映射数据集，以获取对应的商品标签。例如，在步骤一中得到了“低糖、低脂肪”这两个商品属性描述词，而在映射数据集中与“低糖、低脂肪”对应的商品标签为“低热量”，因此，通过步骤三能得到“低热量”这一商品标签。

通过步骤一至步骤三，实现了对用户搜索行为的分析，以及对用户所需商品特征的精确提炼。进而，为提高商品推荐的准确率做好了准备。另外，在步骤三之后，还可根据搜索记录中包含的用户标识、以及得到的商品类别、商品标签来构建用户所需商品特征与用户的关系数据。

步骤s202、查询数据库是否已包含所述用户所需商品的特征数据。如果数据库不包含该用户所需商品的特征数据，则进入步骤s203；否则，进入步骤s204。

步骤s203、将所述用户所需商品的特征数据存储至数据库。之后，进入步骤s204。

步骤s204、将用户所需商品特征与用户的关系数据存储至数据库。其中，用户所需商品特征与用户的关系数据包括：商品类别、商品标签、用户标识。示例性地，所述数据库可以选用关系型数据库。

步骤s205、将数据库中的用户所需商品的特征数据提供给商家进行浏览。

步骤s206、商家在浏览后设置供应商品的特征数据，并将设置后的供应商品的特征数据提交至系统。

例如，某一商家在浏览到“皮夹克-肩宽”这一用户所需商品的特征数据以后，在自己出售的、商品唯一标识为11779598095的皮夹克的描述信息中添加了“肩宽”的标签，并将包含“皮夹克、肩宽、11779598095”的供应商品特征数据提交至商品推荐系统。

步骤s207、接收商家的供应商品的特征数据，并将其批量提交至数据库。

其中，商家提交的供应商品的特征数据可以包括：商品唯一标识、商品类别、商品标签。具体实施时，商品推荐系统可以先根据商品类别对接收的供应商品的特征数据进行合并，然后再将合并后的数据批量提交至数据库。通过对商家提交的数据进行合并处理，能够减小数据库的压力。

步骤s208、根据供应商品的特征数据查询数据库中用户所需商品特征与用户的关系数据，以生成用户与供应商品的对应关系。其中，用户与供应商品的对应关系可以包括：用户标识、商品的唯一标识。

关于步骤s208如何实施，可参考图1所示实施例中的步骤s102的相关内容，在此不再赘述。

步骤s209、根据所述用户与供应商品的对应关系进行推荐。

进一步，除了步骤s201至步骤s209之外，本发明实施例的商品推荐方法还包括：通过先进先出置换算法定时对所述用户与供应商品的对应关系进行更新。这样一来，可以在用户需求发生改变或者供应商品发生改变时，及时更新用户与供应商品的对应关系，有助于提高商品推荐的灵活性、准确性。

在本发明实施例中，通过步骤s201至步骤s204，实现了对用户需求的精确分析，为后续进行精确的商品推荐做好了用户数据准备；通过步骤s205至步骤s206，便于商家有针对性地设置供应商品的特征数据，使得商家不再是被动地等待用户购买，而是可以主动参与到商品推荐中；通过步骤s207至步骤s209，生成了推荐所需的更为精准、直接的用户与供应商品的对应关系，实现了用户需求与商家供应商品的合理匹配。与现有的商品推荐方法相比，本发明的商品推荐方法能够极大提高商品推荐的准确率、转化率，改善用户体验。

图3是根据本发明一个实施例的商品推荐系统的主要模块示意图。如图3所示，商品推荐系统300主要包括：数据提供模块301、推荐模块302。

数据提供模块301，用于将用户所需商品的特征数据提供给商家进行浏览，以便于商家设置供应商品的特征数据。

其中，用户所需商品的特征数据可以为：商品推荐系统通过对用户的商品搜索行为进行分析得出的数据。例如，通过对用户输入的“肩部比较宽的皮夹克”这一搜索语句进行分析，商品推荐系统可得到“皮夹克-肩宽”这一用户所需商品的特征数据。其中，供应商品的特征数据可以为：商家所售商品的描述信息，比如商品类别、商品标签、商品唯一标识等。例如，当某一商家浏览到“皮夹克-肩宽”这一用户所需商品的特征数据时，发现自己出售一种皮夹克，商品唯一标识为11779598095，且该皮夹克的肩膀做的比较宽。故而，该商家可以针对该商品设置“皮夹克-肩宽”这一描述信息。

在具体实施时，数据提供模块301可以先设置商家的浏览权限，然后根据商家的浏览权限将数据库中用户所需商品的特征数据提供给商家。比如，当根据商家所售商品类别设置浏览权限时，商家只能浏览自己所售商品类别下的用户所需商品的特征数据。举例来说，一个商家所售商品类别为服装、鞋帽，则该商家只能浏览服装、鞋帽类别下的用户所需商品的特征数据。

在本发明实施例中，通过设置数据提供模块301，使得商家能根据用户需求动态地设置供应商品的特征数据，以及能针对用户的特殊需求进行差异化销售。这样一来，实现了商品需求与供应资源的合理匹配。

推荐模块302，用于根据商家的供应商品的特征数据查询用户所需商品特征与用户的关系数据，以生成用户与供应商品的对应关系，以及，根据所述用户与供应商品的对应关系进行商品推荐。

其中，用户所需商品特征与用户的关系数据可以包括：用户标识、以及该用户所需商品的特征数据。例如，基于张三的搜索语句“肩部比较宽的皮夹克”生成了“皮夹克-肩宽”这一用户所需商品的特征数据，同时可生成“皮夹克-肩宽-张三”这一用户所需商品特征与用户的关系数据。另外，推荐模块302生成的用户与供应商品的对应关系可以包括：用户标识、商品的唯一标识。

下面结合一具体示例对推荐模块302如何生成用户与供应商品的对应关系进行说明。例如，推荐模块302根据供应商品的特征数据中的“皮夹克-肩宽”查询数据库中存储的用户所需商品特征与用户的关系数据。如果推荐模块302找到“皮夹克-肩宽-张三”、“皮夹克-肩宽-李四”这两条关系数据，那么其可以确定对应的用户标识为“张三”、“李四”。另外，推荐模块302查询到：在供应商品的特征数据中与“皮夹克-肩宽”对应的商品唯一标识为“11779598095、11805443500、11789173865”。由此，推荐模块302可生成如下用户与供应商品的对应关系，具体包括：“张三-11779598095”、“张三-11805443500”、“张三-11789173865”、“李四-11779598095”、“李四-11805443500”、“李四-11789173865”。

在本发明实施例中，通过设置数据提供模块，能够将用户所需商品的特征数据提供给商家进行浏览，从而便于商家有针对性地设置供应商品的特征数据。这样一来，商家不再是被动地等待用户购买，而是可以主动参与到商品推荐中。进一步，通过设置推荐模块，能够基于供应商品的特征数据、以及用户所需商品特征与用户的关系数据，生成用户与供应商品的对应关系。这样一来，实现了需求与资源的合理匹配，提高了商品推荐的准确率、转化率，改善了用户体验。

图4是根据本发明另一实施例的商品推荐系统的主要模块示意图。如图4所示，商品推荐系统400主要包括：用户数据生产模块401、数据提供模块402、商家数据提交模块403、推荐模块404。

用户数据生产模块401，用于根据用户搜索关键词生成用户所需商品的特征数据。

在本发明实施例中，所述用户所需商品的特征数据包括：商品类别、商品标签。用户数据生产模块401生成所述用户所需商品的特征数据，包括：首先，用户数据生产模块401对用户搜索关键词进行词法分析，以确定用户所需商品的商品名称和商品属性描述词；然后，用户数据生产模块401根据所述商品名称映射生成商品类别，以及根据所述商品属性描述词映射生成商品标签。

考虑到从用户搜索关键词中得到的商品名称可能是商品别名或者是不正规的名称，故将其转换成规范的商品类别，便于后续数据的存储、查询与使用等。具体地，用户数据生产模块401映射生成商品类别可以采用以下实施方式：根据商品名称查询商品信息表，以获得与该商品名称对应的商品类别。另外，用户数据生产模块401映射生成商品标签可以采用以下具体实施方式：查询预先设置的商品属性描述词与商品标签的映射数据集，以获取对应的商品标签。

在本发明实施例中，通过用户数据生产模块401执行以上操作，实现了对用户搜索行为的分析，以及对用户所需商品特征的精确提炼，进而，为提高商品推荐的准确率做好了准备。

进一步，在本发明实施例中，用户数据生产模块401还用于：在根据用户搜索关键词生成用户所需商品的特征数据之后，查询数据库是否已包含所述用户所需商品的特征数据。在确定所述数据库不包含所述用户所需商品的特征数据的情况下，用户数据生产模块401将所述用户所需商品的特征数据存储至数据库，并将用户所需商品特征与用户的关系数据存储至数据库；否则，用户数据生产模块401不将所述用户所需商品的特征数据存储至数据库，只将所述用户所需商品特征与用户的关系数据存储至数据库。其中，用户所需商品特征与用户的关系数据包括：商品类别、商品标签、用户标识。示例性地，所述数据库可以选用关系型数据库。

在本发明实施例中，通过用户数据生产模块401执行以上数据库查询、根据查询结果进行个性化存储等操作，能够在准备用户所需商品的特征数据时避免重复提交相同数据。

数据提供模块402，用于将用户所需商品的特征数据提供给商家进行浏览，以便于商家设置供应商品的特征数据。

商家数据提交模块403，用于接收商家的供应商品的特征数据，并将所述供应商品的特征数据批量提交至数据库。其中，所述商家的供应商品的特征数据包括：商品唯一标识、商品类别、商品标签。

具体实施时，商家在浏览数据提供模块402提供的数据后，可以设置供应商品的特征数据，并将设置后的供应商品的特征数据通过商家数据提交模块403进行提交。例如，某一商家在浏览到“皮夹克-肩宽”这一用户所需商品的特征数据以后，可以在自己出售的、商品唯一标识为11779598095的皮夹克的描述信息中添加“肩宽”的标签，并将包含“皮夹克、肩宽、11779598095”的供应商品特征数据提交至商品推荐系统。

推荐模块404，用于根据商家的供应商品的特征数据查询用户所需商品特征与用户的关系数据，以生成用户与供应商品的对应关系，以及，根据所述用户与供应商品的对应关系进行商品推荐。其中，所述用户与供应商品的对应关系可以包括：用户标识、商品的唯一标识。关于推荐模块404如何生成所述用户与供应商品的对应关系，可参考图3所示实施例中的相关内容，在此不再赘述。

进一步，在本发明实施例中，商品推荐系统400还包括：更新模块。所述更新模块，用于通过先进先出置换算法定时对所述用户与供应商品的对应关系进行更新。这样一来，可以在用户需求发生改变或者供应商品发生改变时，及时更新商品推荐系统中的用户与供应商品的对应关系，有助于提高商品推荐系统的灵活性、准确性。另外，通过设置更新模块，能够使商品推荐系统中的数据总量保持在一定范围内，而不会无限增长。

在本发明实施例中，通过设置用户数据生产模块，实现了对用户需求的精确分析，为后续进行精确的商品推荐做好了用户数据准备；通过设置数据提供模块，实现了将用户所需商品的特征数据提供给商家进行浏览，便于商家有针对性地设置供应商品的特征数据，使得商家不再是被动地等待用户购买，而是可以主动参与到商品推荐中；通过设置推荐模块，实现了用户需求与商家供应商品的合理匹配。与现有的商品推荐系统相比，本发明的商品推荐系统能够极大提高商品推荐的准确率、转化率，改善用户体验。

图5示出了可以应用本发明实施例的商品推荐方法或商品推荐系统的示例性系统架构500。

如图5所示，系统架构500可以包括终端设备501、502、503，网络504和服务器505。网络504用以在终端设备501、502、503和服务器505之间提供通信链路的介质。网络504可以包括各种连接类型，例如有线、无线通信链路或者光纤电缆等等。

用户可以使用终端设备501、502、503通过网络504与服务器505交互，以接收或发送消息等。终端设备501、502、503上可以安装有各种通讯客户端应用，例如购物类应用、网页浏览器应用、搜索类应用、即时通信工具等。

终端设备501、502、503可以是具有显示屏并且支持网页浏览的各种电子设备，包括但不限于智能手机、平板电脑、膝上型便携计算机和台式计算机等等。

服务器505可以是提供各种服务的服务器，例如对用户利用终端设备501、502、503所浏览的购物类网站提供支持的后台管理服务器。后台管理服务器可以对用户数据和商家数据进行分析处理，以得到商品推荐结果，并将商品推荐结果反馈给终端设备。

需要说明的是，本发明实施例所提供的商品推荐方法一般由服务器505执行，相应地，商品推荐系统一般设置于服务器505中。

应该理解，图5中的终端设备、网络和服务器的数目仅仅是示意性的。根据实现需要，可以具有任意数目的终端设备、网络和服务器。

图6示出了适于用来实现本发明实施例的服务器的计算机系统600的结构示意图。图6示出的计算机系统仅仅是一个示例，不应对本发明实施例的功能和使用范围带来任何限制。

如图6所示，计算机系统600包括中央处理单元(cpu)601，其可以根据存储在只读存储器(rom)602中的程序或者从存储部分608加载到随机访问存储器(ram)603中的程序而执行各种适当的动作和处理。在ram603中，还存储有系统600操作所需的各种程序和数据。cpu601、rom602以及ram603通过总线604彼此相连。输入/输出(i/o)接口605也连接至总线604。

以下部件连接至i/o接口605：包括键盘、鼠标等的输入部分606；包括诸如阴极射线管(crt)、液晶显示器(lcd)等以及扬声器等的输出部分607；包括硬盘等的存储部分608；以及包括诸如lan卡、调制解调器等的网络接口卡的通信部分609。通信部分609经由诸如因特网的网络执行通信处理。驱动器610也根据需要连接至i/o接口605。可拆卸介质611，诸如磁盘、光盘、磁光盘、半导体存储器等等，根据需要安装在驱动器610上，以便于从其上读出的计算机程序根据需要被安装入存储部分608。

特别地，根据本发明公开的实施例，上文参考流程图描述的过程可以被实现为计算机软件程序。例如，本发明公开的实施例包括一种计算机程序产品，其包括承载在计算机可读介质上的计算机程序，该计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的程序代码。在这样的实施例中，该计算机程序可以通过通信部分609从网络上被下载和安装，和/或从可拆卸介质611被安装。在该计算机程序被中央处理单元(cpu)601执行时，执行本发明的系统中限定的上述功能。

需要说明的是，本发明所示的计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质或者是上述两者的任意组合。计算机可读存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、系统或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子可以包括但不限于：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器(ram)、只读存储器(rom)、可擦式可编程只读存储器(eprom或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(cd-rom)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本发明中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、系统或者器件使用或者与其结合使用。而在本发明中，计算机可读的信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读的信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、系统或者器件使用或者与其结合使用的程序。计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于：无线、电线、光缆、rf等等，或者上述的任意合适的组合。

附图中的流程图和框图，图示了按照本发明各种实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分，上述模块、程序段、或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图或流程图中的每个方框、以及框图或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。

描述于本发明实施例中所涉及到的模块可以通过软件的方式实现，也可以通过硬件的方式来实现。所描述的模块也可以设置在处理器中，例如，可以描述为：一种处理器包括数据提供模块、推荐模块。其中，这些模块的名称在某种情况下并不构成对该模块本身的限定，例如，数据提供模块还可以被描述为“将数据提供给商家进行浏览的模块”。

作为另一方面，本发明还提供了一种计算机可读介质，该计算机可读介质可以是上述实施例中描述的设备中所包含的；也可以是单独存在，而未装配入该设备中。上述计算机可读介质承载有一个或者多个程序，当上述一个或者多个程序被一个该设备执行时，使得该设备执行以下流程：将用户所需商品的特征数据提供给商家进行浏览，以便于商家设置供应商品的特征数据；根据商家的供应商品的特征数据查询用户所需商品特征与用户的关系数据，以生成用户与供应商品的对应关系；根据所述用户与供应商品的对应关系进行商品推荐。

上述具体实施方式，并不构成对本发明保护范围的限制。本领域技术人员应该明白的是，取决于设计要求和其他因素，可以发生各种各样的修改、组合、子组合和替代。任何在本发明的精神和原则之内所作的修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明保护范围之内。