本发明涉及电商领域，尤其涉及一种电商用户商品推荐方法和装置。
背景技术：
随着互联网和移动互联网技术的发展，越来越多的消费者开始通过网上进行购物和消费，为了便于商家对不同的用户进行有针对性的定向推荐，很多公司开发了不同的电商用户商品推荐方法。
目前，现有的电商用户商品推荐依靠消费者购物的购物记录，而根据这些购物记录对消费者进行相关的推荐，但该方法只能依据过往的消费记录而不能预先对消费者的购物可能进行分析和对用户进行商品推荐，产生了只能通过事后分析消费者的消费习惯进行推荐而不能根据消费者的用户信息进行提前推荐的问题。
技术实现要素：
本发明实施例提供了一种电商用户商品推荐方法和装置，解决了现有的电商用户商品推荐方法只能通过事后分析消费者的消费习惯进行推荐而不能根据消费者的用户信息进行提前推荐的问题。
本发明实施例提供的一种电商用户商品推荐方法包括：
S1：根据已有用户的信息和历史消费数据通过数据分析建立包括不同消费阶段的用户消费阶段模型；
S2：对用户消费阶段模型中的不同消费阶段建立对应的商品库；
S3：获取目标用户的信息和历史消费数据并根据用户消费阶段模型确定目标用户的消费阶段；
S4:根据目标用户的消费阶段为目标用户从对应的商品库中推荐商品。
可选地，所述步骤S1具体包括：
根据预设时间周期定时获取已有用户的信息和历史消费数据；
根据已有用户的信息和历史消费数据通过数据分析建立包括不同消费阶段的用户消费阶段模型。
可选地，所述步骤S2具体包括：
分析不同消费阶段的用户的消费习惯和特点，并根据不同消费阶段的用户的消费习惯和特点为不同消费阶段建立对应的商品库。
可选地，所述步骤S3具体包括：
获取目标用户的信息和历史消费数据；
将目标用户的信息和历史消费数据输入至用户消费阶段模型之中，得到用户消费阶段模型输出的目标用户对应的消费阶段。
可选地，所述步骤S3具体包括：
按预设时间周期定时获取目标用户的信息和历史消费数据；
获取目标用户的信息和历史消费数据并根据用户消费阶段模型确定目标用户的消费阶段。
可选地，所述步骤S3具体包括：
获取目标用户最近预设时间段内的信息和历史消费数据并根据用户消费阶段模型确定目标用户的消费阶段。
本实施例公开的一种电商用户商品推荐装置，包括：
消费阶段模型建立单元，用于根据已有用户的信息和历史消费数据建立包括不同消费阶段的用户消费阶段模型；
商品库建立单元，用于对用户消费阶段模型中的不同消费阶段通过数据分析建立对应的商品库；
确定消费阶段单元，用于获取目标用户的信息和历史消费数据并根据用户消费阶段模型确定目标用户的消费阶段；
推荐单元，用于根据目标用户的消费阶段为目标用户从对应的商品库中推荐商品。
可选地，所述商品库建立单元，具体用于分析不同消费阶段的用户的消费习惯和特点，并根据不同消费阶段的用户的消费习惯和特点为不同消费阶段建立对应的商品库。
可选地，所述确定消费阶段单元，具体用于根据预设时间周期定时获取已有用户的信息和历史消费数据，并根据已有用户的信息和历史消费数据建立包括不同消费阶段的用户消费阶段模型。
可选地，所述消费阶段模型建立单元，具体用于根据预设时间周期定时获取已有用户的信息和历史消费数据，并根据已有用户的信息和历史消费数据通过数据分析建立包括不同消费阶段的用户消费阶段模型。
从以上技术方案可以看出，本发明实施例具有以下优点：
本发明实施例公开的一种电商用户商品推荐方法包括：根据已有用户的信息和历史消费数据通过数据分析建立包括不同消费阶段的用户消费阶段模型；对用户消费阶段模型中的不同消费阶段建立对应的商品库；获取目标用户的信息和历史消费数据并根据用户消费阶段模型确定目标用户的消费阶段；根据目标用户的消费阶段为目标用户从对应的商品库中推荐商品。
本实施例中，通过对已有用户的信息和历史消费数据通过数据分析建立用户阶段消费模型，并对用户不同消费模型建立不同的商品库，通过获取目标用户的信息和历史消费数据并确定目标用户的消费阶段，从而实现了提前对目标用户进行其对应的消费阶段的商品推荐。解决了现有的电商用户商品推荐方法只能通过事后分析消费者的消费习惯进行推荐而不能根据消费者的用户信息进行提前推荐的问题。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例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，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图。
图1为本发明实施例提供的一种电商用户商品推荐方法的一个实施例的流程示意图；
图2为本发明实施例提供的一种电商用户商品推荐方法的另一个实施例的流程示意图；
图3为本发明实施例提供的一种电商用户商品推荐方法的另一个实施例的流程示意图；
图4为本发明实施例提供的一种电商用户商品推荐装置的一个实施例的结构示意图；
图5为本发明实施例提供的一种电商用户商品推荐方法的应用例示意图。
具体实施方式
本发明实施例提供了一种电商用户商品推荐方法和装置，解决了现有的电商用户商品推荐方法只能通过事后分析消费者的消费习惯进行推荐而不能根据消费者的用户信息进行提前推荐的问题。
为使得本发明的发明目的、特征、优点能够更加的明显和易懂，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，下面所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而非全部的实施例。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它实施例，都属于本发明保护的范围。
请参阅图1，本发明实施例公布的一种电商用户商品推荐方法的一个实施例包括：
101、根据已有用户的信息和历史消费数据通过数据分析建立包括不同消费阶段的用户消费阶段模型；
需要说明的是，已有用户的信息包括用户注册时候的包括性别、年龄、学历、职业、地址等；用户的消费数据包括用户在一定时间内的消费情况。
102、对用户消费阶段模型中的不同消费阶段建立对应的商品库；
需要说明的是，不同的消费阶段用户有不同的消费需求，通过建立不同消费阶段对应的商品库，可以有针对性的对客户需求进行推荐。
103、获取目标用户的信息和历史消费数据并根据用户消费阶段模型确定目标用户的消费阶段；
确定目标用户的消费阶段以便为目标用户进行商品推荐。
请参阅表1，用户的消费阶段的划分表：
表1：用户的消费阶段的划分表
表1是根据用户信息以及用户的历史消费记录划分的用户消费阶段情况表，我们可以从用户的消费特点和划分方法中得出与用户信息和用户历史消费记录相关的信息，并判断出用户的消费阶段。
104、根据目标用户的消费阶段为目标用户从对应的商品库中推荐商品。
本实施例中，通过对已有用户的信息和历史消费数据通过数据分析建立用户阶段消费模型，并对用户不同消费模型建立不同的商品库，通过获取目标用户的信息和历史消费数据并确定目标用户的消费阶段，从而实现了提前对目标用户进行其对应的消费阶段的商品推荐。解决了现有的电商用户商品推荐方法只能通过事后分析消费者的消费习惯进行推荐而不能根据消费者的用户信息进行提前推荐的问题。
上面描述了一种电商用户商品推荐方法，下面将对一种电商用户商品推荐方法进行进一步描述。
请参阅图2，本发明实施例公布的一种电商用户商品推荐方法的另一个实施例包括：
201、根据预设时间周期定时获取已有用户的信息和历史消费数据；根据已有用户的信息和历史消费数据通过数据分析建立包括不同消费阶段的用户消费阶段模型；
通过预设时间周期定时获取已有用户的信息可以实现对用户信息和历史消费数据定时更新。
202、分析不同消费阶段的用户的消费习惯和特点，并根据不同消费阶段的用户的消费习惯和特点为不同消费阶段建立对应的商品库；
对不同消费阶段的用户定向建立不同的商品库，对客户更有针对性推荐，对公司可以提高销售精度。
203、按预设时间周期定时获取目标用户的信息和历史消费数据；获取目标用户的信息和历史消费数据并根据用户消费阶段模型确定目标用户的消费阶段；
通过预设时间周期定时获取目标用户的用户信息和历史消费数据，可以完成对用户信息和历史消费数据的更新。
204、根据目标用户的消费阶段为目标用户从对应的商品库中推荐商品。
本实施例中，通过对已有用户的信息和历史消费数据通过数据分析建立用户阶段消费模型，并定时对用户信息和历史消费数据的更新，对用户不同消费模型建立不同的商品库，通过获取目标用户的信息和历史消费数据并确定目标用户的消费阶段，从而实现了提前对目标用户进行其对应的消费阶段的商品推荐。解决了现有的电商用户商品推荐方法只能通过事后分析消费者的消费习惯进行推荐而不能根据消费者的用户信息进行提前推荐的问题。
请参阅图3，本发明实施例公布的一种电商用户商品推荐方法的另一个实施例包括：
301、根据预设时间周期定时获取已有用户的信息和历史消费数据；根据已有用户的信息和历史消费数据通过数据分析建立包括不同消费阶段的用户消费阶段模型；
通过预设时间周期定时获取已有用户的信息可以实现对用户信息和历史消费数据是定时更新。
302、分析不同消费阶段的用户的消费习惯和特点，并根据不同消费阶段的用户的消费习惯和特点为不同消费阶段建立对应的商品库；
对不同消费阶段的用户定向建立不同的商品库，对客户更有针对性推荐，对公司可以提高销售精度。
303、获取目标用户最近预设时间段内的信息和历史消费数据并根据用户消费阶段模型确定目标用户的消费阶段。
通过获取目标用户在最近预设时间段内的用户信息和历史消费数据，可以完成对用户信息和历史消费数据的更新，并且可以根据客户最新的用户信息和消费数据确定客户最近的消费阶段。
304、根据目标用户的消费阶段为目标用户从对应的商品库中推荐商品。
本实施例中，通过对已有用户的信息和历史消费数据通过数据分析建立用户阶段消费模型，并且对用户最近预设时间段内的用户信息和历史消费数据进行更新，对用户不同消费模型建立不同的商品库，通过获取目标用户的信息和历史消费数据并确定目标用户的消费阶段，从而实现了提前对目标用户进行其对应的消费阶段的商品推荐。解决了现有的电商用户商品推荐方法只能通过事后分析消费者的消费习惯进行推荐而不能根据消费者的用户信息进行提前推荐的问题。
下面结合一应用例对一种电商用户推荐方法进行描述，
请参阅图5，一个女性用户，从学校出来后工作，开始网购，女装、户外运动、护肤。然后结交异性(开始购买异性用品)，开始关注家庭生活(居家用品)，结婚(手势)，生小孩(孕婴童，治疗布)，小孩的早期抚养(三段奶粉)，小孩的教育，小孩的成长，小孩的独立，重新进入二人世界，老年旅游。
因此创建基于人所处消费阶段的模型，可以更有针对性地给客户推荐商品，一方面能够最大化的给用户提供便利；另外一方面也能给用户创造效益。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统，装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
请参阅图4，本发明实施例工开的一种电商用户商品推荐装置，包括：
消费阶段模型建立单元401，用于根据已有用户的信息和历史消费数据建立包括不同消费阶段的用户消费阶段模型；
商品库建立单元402，用于对用户消费阶段模型中的不同消费阶段通过数据分析建立对应的商品库；
确定消费阶段单元403，用于获取目标用户的信息和历史消费数据并根据用户消费阶段模型确定目标用户的消费阶段；
推荐单元404，用于根据目标用户的消费阶段为目标用户从对应的商品库中推荐商品。
本实施例中，通过消费阶段模型建立单元401对已有用户的信息和历史消费数据通过数据分析建立用户阶段消费模型，并且根据商品库建立单元402对用户不同消费模型建立不同的商品库，通过确定消费阶段单元403获取目标用户的信息和历史消费数据并确定目标用户的消费阶段，从而通过推荐单元404实现了提前对目标用户进行其对应的消费阶段的商品推荐。解决了现有的电商用户商品推荐方法只能通过事后分析消费者的消费习惯进行推荐而不能根据消费者的用户信息进行提前推荐的问题。
进一步地，消费阶段模型建立单元401，具体用于根据预设时间周期定时获取已有用户的信息和历史消费数据，并根据已有用户的信息和历史消费数据通过数据分析建立包括不同消费阶段的用户消费阶段模型。
进一步地，商品库建立单元402，具体用于分析不同消费阶段的用户的消费习惯和特点，并根据不同消费阶段的用户的消费习惯和特点为不同消费阶段建立对应的商品库。
进一步地，确定消费阶段单元403，具体用于根据预设时间周期定时获取已有用户的信息和历史消费数据，并根据已有用户的信息和历史消费数据建立包括不同消费阶段的用户消费阶段模型。
在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的系统，装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。
所述集成的单元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全部或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。
以上所述，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；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：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。