本发明主要涉及智能识别技术领域，具体地说，涉及一种基于用户需求的产品推荐方法、装置、设备及存储介质。
背景技术：
社交软件所具有的实时交流特点方便了大众的沟通，越来越多的用户通过社交软件和其亲朋好友进行保险、理财、美食、旅游、购物等各类产品的讨论资讯，但亲朋好友所具有的知识不够全面，可能所提供的建议并不能满足用户需求，而社交软件本身也不具有根据用户需求进行各类产品推荐的功能，对用户的服务不够完善。
技术实现要素：
本发明的主要目的是提供一种基于用户需求的产品推荐方法、装置、设备及存储介质，旨在解决现有技术中社交软件不能根据用户需求进行各类产品推荐的问题。
为实现上述目的，本发明提供一种基于用户需求的产品推荐方法，所述基于用户需求的产品推荐方法包括以下步骤：
建立与存储有社交数据的服务器的第三方接口之间的通信连接，并基于所述通信连接获取用户终端的社交数据；
提取所述社交数据中的多个关键词，并统计各关键词在所述社交数据所出现的频次，将频次大于第一预设值的关键词形成目标关键词组；
根据预设产品库中各库关键词组与产品的映射关系，确定与所述目标关键词组对应的目标产品，并将所述目标产品对应的产品信息发送到所述用户终端。
优选地，所述根据预设产品库中各库关键词组与产品的映射关系，确定与所述目标关键词组对应的目标产品的步骤包括：
将所述目标关键词组与预设产品库中各库关键词组匹配，生成所述目标关键词组元素与各库关键词组元素匹配的元素匹配率，并确定所述元素匹配率大于第二预设值的目标元素匹配率；
将与所述目标元素匹配率对应的库关键词组确定为匹配关键词组，并根据预设产品库中各库关键词组与产品的映射关系，确定预设产品库中与所述匹配关键词组对应的产品，将所述对应产品设为与所述目标关键词组对应的目标产品。
优选地，所述将所述目标产品对应的产品信息发送到所述用户终端的步骤包括：
当所述目标产品存在多个时，根据所述目标元素匹配率的大小关系，确定各匹配关键词组的排列顺序；
根据各匹配关键词组的排列顺序确定所述目标产品的推荐顺序，根据所述推荐顺序将所述各目标产品对应的产品信息发送到所述用户终端。
优选地，所述根据所述推荐顺序将所述各目标产品对应的产品信息发送到所述用户终端的步骤之后包括：
监测所述用户终端对所述各目标产品的点击次数，并根据所述点击次数的大小关系确定所述目标产品的排列顺序，判断所述目标产品的排列顺序与所述目标产品的推荐顺序是否一致；
若所述目标产品的排列顺序与所述目标产品的推荐顺序不一致，则根据所述目标产品的排列顺序调整预设产品库中各库关键词组与产品的映射关系。
优选地，所述根据所述目标产品的排列顺序调整预设产品库中各库关键词组与产品的映射关系的步骤包括：
确定所述目标产品推荐顺序与所述目标产品排列顺序之间所不一致的待调整目标产品，并确定所述待调整目标产品在所述目标产品推荐顺序中所对应的推荐关键词组，以及所述待调整目标产品在所述目标产品排列顺序中所对应的排列关键词组；
将预设产品库中所述待调整目标产品的所述推荐关键词组替换为所述排列关键词组，以对预设产品库中各库关键词组与产品的映射关系进行调整。
优选的，所述确定所述元素匹配率大于第二预设值的目标元素匹配率的步骤包括：
当不存在所述元素匹配率大于第二预设值的所述目标元素匹配率时，确定所述元素匹配率中的最大值，并获取用户基本信息和用户行为信息；
根据所述用户基本信息和所述用户行为信息，并结合最大值元素匹配率对应的库关键词组确定多个信息关键词，并将多个所述信息关键词添加到所述目标关键词组中，执行将所述目标关键词组与预设产品库中各库关键词组匹配的步骤。
此外，为实现上述目的，本发明还提出一种基于用户需求的产品推荐装置，所述基于用户需求的产品推荐装置包括：
获取模块，用于建立与存储有社交数据的服务器的第三方接口之间的通信连接，并基于所述通信连接获取用户终端的社交数据；
统计模块，用于提取所述社交数据中的多个关键词，并统计各关键词在所述社交数据所出现的频次，将频次大于第一预设值的关键词形成目标关键词组；
推荐模块，用于根据预设产品库中各库关键词组与产品的映射关系，确定与所述目标关键词组对应的目标产品，并将所述目标产品对应的产品信息发送到所述用户终端。
优选地，所述推荐模块包括：
匹配单元，用于将所述目标关键词组与预设产品库中各库关键词组匹配，生成所述目标关键词组元素与各库关键词组元素匹配的元素匹配率，并确定所述元素匹配率大于第二预设值的目标元素匹配率；
确定单元，用于将与所述目标元素匹配率对应的库关键词组确定为匹配关键词组，并根据预设产品库中各库关键词组与产品的映射关系，确定预设产品库中与所述匹配关键词组对应的产品，将所述对应产品设为与所述目标关键词组对应的目标产品。
此外，为实现上述目的，本发明还提出一种基于用户需求的产品推荐设备，所述基于用户需求的产品推荐设备包括：存储器、处理器、通信总线以及存储在所述存储器上的基于用户需求的产品推荐程序；
所述通信总线用于实现处理器和存储器之间的连接通信；
所述处理器用于执行所述基于用户需求的产品推荐程序，以实现以下步骤：
建立与存储有社交数据的服务器的第三方接口之间的通信连接，并基于所述通信连接获取用户终端的社交数据；
提取所述社交数据中的多个关键词，并统计各关键词在所述社交数据所出现的频次，将频次大于第一预设值的关键词形成目标关键词组；
根据预设产品库中各库关键词组与产品的映射关系，确定与所述目标关键词组对应的目标产品，并将所述目标产品对应的产品信息发送到所述用户终端。
此外，为实现上述目的，本发明还提供一种存储介质，所述存储介质存储有一个或者一个以上程序，所述一个或者一个以上程序可被一个或者一个以上的处理器执行以用于：
建立与存储有社交数据的服务器的第三方接口之间的通信连接，并基于所述通信连接获取用户终端的社交数据；
提取所述社交数据中的多个关键词，并统计各关键词在所述社交数据所出现的频次，将频次大于第一预设值的关键词形成目标关键词组；
根据预设产品库中各库关键词组与产品的映射关系，确定与所述目标关键词组对应的目标产品，并将所述目标产品对应的产品信息发送到所述用户终端。
本实施例的基于用户需求的产品推荐方法，通过建立与存储有社交数据的服务器的第三方接口之间的通信连接，并基于通信连接获取用户终端的社交数据；提取社交数据中的多个关键词，并统计各关键词在社交数据所出现的频次，将频次大于第一预设值的关键词形成目标关键词组；根据预设产品库中各库关键词组与产品的映射关系，确定与目标关键词组对应的目标产品，并将目标产品对应的产品信息发送到用户终端。本方案通过获取用户终端的社交数据，从社交数据中提取反应用户需求的目标关键词组，从而由目标关键词组确定目标产品推荐到用户终端，实现根据用户需求进行目标产品的推荐，更好的满足用户需求以及服务用户。
附图说明
图1是本发明的基于用户需求的产品推荐方法第一实施例的流程示意图；
图2是本发明的基于用户需求的产品推荐方法中目标产品的关键词组调整示意图；
图3是本发明的基于用户需求的产品推荐装置第一实施例的功能模块示意图；
图4是本发明实施例方法涉及的硬件运行环境的设备结构示意图。
本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。
具体实施方式
应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
本发明提供一种基于用户需求的产品推荐方法。
请参照图1，图1为本发明基于用户需求的产品推荐方法第一实施例的流程示意图。在本实施例中，所述基于用户需求的产品推荐方法包括：
步骤s10，建立与存储有社交数据的服务器的第三方接口之间的通信连接，并基于所述通信连接获取用户终端的社交数据；
本发明的基于用户需求的产品推荐方法应用于服务器，适用于根据社交数据中反应用户需求的目标关键词组，对用户所需求的目标产品进行推测确定，并获取目标产品的相关信息推荐到用户终端，以更好的服务用户。具体地，服务器先与第三方接口建立通信连接，第三方接口为第三方社交软件对应服务器所具有的接口，如微信、qq等所对应的服务器接口，其中存储有社交数据。用户在使用各类第三方社交软件与同样安装有同一类型第三方社交软件的其他用户交流时，交流的数据会记录在支持其提供服务的服务器中。服务器与此第三方社交软件对应服务器接口建立通信连接，通过接口调用的方式读取为第三方社交软件提供服务的服务器中所记录的社交数据。因安装第三方社交软件的用户众多，而使其对应服务器中所记录的数据众多，读取时按照用户的第三方社交软件社交账号进行分类区分，从而实现根据通信连接获取各个用户终端的社交数据。此外读取的方式可以实时读取，以更及时的服务用户；也可以间隔一定时间读取，以使读取的数据更全面准确。
步骤s20，提取所述社交数据中的多个关键词，并统计各关键词在所述社交数据所出现的频次，将频次大于第一预设值的关键词形成目标关键词组；
进一步地，在读取用户终端的社交数据之后，对社交数据按照社交语句进行划分，如用户终端a的社交数据中与用户终端b的社交语句包括b1、b2和b3，与用户终端c的社交语句包括c1、c2和c3，从而将其社交数据划分为社交语句b1、b2、b3、c1、c2和c3。此后则对社交语句中的词组进行识别划分，初步提取其中的多个关键词，关键词为社交数据中所出现的名词、动词、形容词，如保险、滑雪、便宜等，而不包括连接词，如的、地、或者、因而等。进行关键词识别提取时，可预先设置关键词库，将社交语句中存在与关键词库中词组，确定为关键词。通过关键词库将语句中无关的连接词去除，而用关键词来体现用户需求。在初步确定关键词之后，可能所确定的关键词数量很多很杂，难以根据其推测用户需求，需要进一步对所确定的关键词进行去噪，将出现频次高的关键词形成关键词组，通过关键词组更为准确的反应用户需求。统计各个关键词在社交数据中所出现的频次，其中频次表征的是各关键词在一定时间间隔内所出现的次数，关键词频次越高则说明此关键词在一定时间间隔内所出现的次数越多，此关键词越能体现用户需求。而可理解地，对于用户的需求，其需要多个方面来满足，多个方面则需要多个关键词来体现。如用户的需求为贷款，可能其需要满足的方面包括放款时间快、利率低、还款期限长等，如果仅用社交数据中出现频次最高的关键词来反应用户需求，会不准确。
本实施例预先设置第一预设值，将统计的各关键词出现频次和第一预设值比较，当关键词的出现频次大于第一预设值时，则判定此关键词可反应用户需求，将频次均大于第一预设值的关键词形成目标关键词组。如用户终端a的社交数据中出现频次大于第一预设值的关键词为a1、a2，而关键词a3所出现的频次小于第一预设值，则将a1、a2作为形成目标关键词组。此外考虑到用户终端的社交数据具有实时更新性，即随着时间推移，用户的社交数据会不断增加，而用户的需求也会发生变化，为了实时跟进反应用户需求，所确定的目标关键词组也跟进社交数据发生变化。如上述在前一时间段内关键词a1出现的频次大于第一预设值，随着时间的推移，关键词a1在社交数据中所出现的次数减少，频次小于第一预设值；而关键词a3所出现的次数增加，频次大于第一预设值，关键词a2的出现频次仍然大于第一预设值，则将a2和a3形成目标关键词组。根据社交数据中各关键词所出现频次的变化，形成随时间变化的关键词组，以更准确的体现用户需求。
步骤s30，根据预设产品库中各库关键词组与产品的映射关系，确定与所述目标关键词组对应的目标产品，并将所述目标产品对应的产品信息发送到所述用户终端。
可理解地，用户需求通常以产品形式体现，如保险、理财之类的金融产品需求，购车、购房之类的实物产品需求，旅游、美食之类的休闲产品需求等，而社交数据中的关键词组可反应用户需求，从而可将目标关键词组与产品对应，两者共同反应用户的同一需求。具体地址，本实施例中设置有预设产品库，预设产品库为预先设置的由库关键词组与产品组成映射关系的集合，一个库关键词组对应一个产品。在形成反应用户需求的目标关键词组后，根据预设产品库中各库关键词与产品的映射关系，将目标关键词组与各库关键词组对比，确定与此目标关键词组所对应的目标产品。此后再从目标产品提供方请求获取与目标产品对应的产品信息以及相关资讯，将此产品信息和相关资讯发送到用户终端的显示界面显示，以对目标产品进行推荐。其中用户终端为用户所安装有第三方社交软件的终端，可以是手机、平板电脑等；推荐的方式可以是将目标产品对应的产品信息和相关资讯作为推送消息发送到用户终端，也可以请求调用第三方社交软件服务器接口，将目标产品对应的产品信息和相关资讯作为消息发送到第三方社交软件的显示界面。考虑到不同用户终端的社交数据所形成的目标关键词组包括多个关键词，而可能预设产品库中不存在与目标关键词组完全一致的库关键词组，从而在将目标关键词组与各库关键词组对比，确定对应的目标产品时，设置匹配率机制。具体地，根据预设产品库中各库关键词组与产品的映射关系，确定与所述目标关键词组对应的目标产品的步骤包括：
步骤s31，将所述目标关键词组与预设产品库中各库关键词组匹配，生成所述目标关键词组元素与各库关键词组元素匹配的元素匹配率，并确定所述元素匹配率大于第二预设值的目标元素匹配率；
进一步地，目标关键词组中包括多个用于表征用户需求的关键词，预设产品库中各库关键词组也包括多个不同关键词，目标关键词组与预设产品库中各库关键词组所具有相同关键词的数量不一致，而其中具有相同数量关键词越多的库关键词组，则说明此库关键词组对应的产品越能体现目标关键词组所反应的用户需求。将各关键词作为目标关键词组和库关键词组中的元素，目标关键词组和各库关键词组匹配其实际是目标关键词组中的元素和各库关键词组中的元素匹配，生成两者的元素匹配率。如预设产品库中包括库关键词组a：{a1、a2、a3、b2}，库关键词组b：{a1、b1、b2、c3}，库关键词组c：{c1、c2、c3、c4}，目标关键词为{c1、c2、c3、a1}，其分别与库关键词组a、b、c匹配，所生成的元素匹配率分别为：25％、50％和75％。即在将目标关键词组各元素与各库关键词组的各元素匹配时，因两者所具有相同关键词的数量不一致，而使所生成的匹配率不一致，其中数量越高则匹配率越高，越能反应用户需求。本实施例为了通过匹配率反应用户需求，预先设置有第二预设值，此第二预设值可根据历史数据中的匹配率确定。在生成各元素匹配率之后，将各元素匹配率和第二预设值对比，判断两者的大小关系，仅当匹配所得的元素匹配率大于第二预设值时，才说明生成此匹配率的库关键词组能更为准确的体现用户需求，将此大于第二预设值的元素匹配率确定为目标元素匹配率。
步骤s32，将与所述目标元素匹配率对应的库关键词组确定为匹配关键词组，并根据预设产品库中各库关键词组与产品的映射关系，确定预设产品库中与匹配关键词组对应的产品，将所述对应产品设为与所述目标关键词组对应的目标产品。
可理解地，目标元素匹配率由目标关键词组与预设产品库中的库关键词组匹配而来，从而根据目标元素匹配率即可确定对应的库关键词组，将此库关键词组作为匹配关键词组。进一步根据预设产品库中库关键词组与产品的映射关系，确定与匹配关键词组对应的产品，此对应的产品即为与目标关键词组对应的目标产品。如上述预设产品库中库关键词组a、b、c分别对应映射产品a、b、c，若预先设定第二预设值为70％，则将生成的各元素匹配率与第二预设值比较，确定大于第二预设值的目标元素匹配率为75％。从而进一步可确定匹配关键词组为c，在映射关系中，匹配关键词组c所对应的产品为c，即确定目标关键词组对应的目标产品为c，获取与目标产品c相关资讯，推荐到用户终端显示。
本实施例的基于用户需求的产品推荐方法，通过建立与存储有社交数据的服务器的第三方接口之间的通信连接，并基于通信连接获取用户终端的社交数据；提取社交数据中的多个关键词，并统计各关键词在社交数据所出现的频次，将频次大于第一预设值的关键词形成目标关键词组；根据预设产品库中各库关键词组与产品的映射关系，确定与目标关键词组对应的目标产品，并将目标产品对应的产品信息发送到用户终端。本方案通过获取用户终端的社交数据，从社交数据中提取反应用户需求的目标关键词组，从而由目标关键词组确定目标产品推荐到用户终端，实现根据用户需求进行目标产品的推荐，更好的满足用户需求以及服务用户。
进一步地，在本发明基于用户需求的产品推荐方法的另一实施例中，所述将所述目标产品对应的产品信息发送到所述用户终端的步骤包括：
步骤s33，当所述目标产品存在多个时，根据所述目标元素匹配率的大小关系，确定各匹配关键词组的排列顺序；
可理解地，目标产品由大于第二预设值的目标元素匹配率所确定，当大于第二预设值的目标元素匹配率存在多个时，所确定的目标产品也存在多个，即说明满足用户需求的产品存在多个。若存在多个目标产品，则在将此多个目标产品的相关资讯推荐到用户终端显示时，需要确定推荐顺序。具体地，尽管大于第二预设值的目标元素匹配率存在多个，但是此多个目标元素匹配率之间的大小关系并不一样，从而根据多个目标元素匹配率之间的大小关系，确定与各目标元素匹配率对应的各匹配关键词组的排列顺序，其中目标元素匹配率的数值越大，其对应的匹配关键词组排列越靠前。如大于第二预设值的目标元素匹配率包括83％、78％和88％，则其对应的匹配关键词组m1、m2和m3的排列顺序为m3、m1和m2。
步骤s34，根据各匹配关键词组的排列顺序确定所述目标产品的推荐顺序，根据所述推荐顺序将所述各目标产品对应的产品信息发送到所述用户终端。
进一步地，因匹配关键词组对应的产品为目标产品，从而在确定各匹配关键词组的排列顺序后，根据此排列顺序即可确定目标产品的推荐顺序，进而根据此推荐顺序将各目标产品对应的产品信息及相关资讯推荐到用户终端。如上述匹配关键词组m1、m2和m3在预设产品库中所对应的产品分别为m1、m2和m3，从而目标产品m1、m2和m3的推荐顺序为m3、m1和m2。先将与m3对应的产品信息及相关资讯推荐到用户终端显示，再将与m1对应的产品信息及相关资讯推荐到用户终端显示，最后将与m2对应的产品信息及相关资讯推荐到用户终端显示；也可以同时将与m1、m2和m3对应的产品信息及相关资讯推荐到用户终端显示，但是显示的位置存在差异，其中m3显示在最方便用户查看的位置。本实施例中因目标元素匹配率越大，越能满足用户需求，其对应的目标产品可能最符合用户需求，从而将此目标产品对应的产品信息及相关资讯最先推荐显示可方便用户查看，以更好的服务用户。
进一步地，在本发明基于用户需求的产品推荐方法的另一实施例中，所述根据所述推荐顺序将所述各目标产品对应的产品信息发送到所述用户终端的步骤之后包括：
步骤s35，监测所述用户终端对所述各目标产品的点击次数，并根据所述点击次数的大小关系确定所述目标产品的排列顺序，判断所述目标产品的排列顺序与所述目标产品的推荐顺序是否一致；
可理解地，因不同用户对目标产品的需求不一样，从而在将各目标产品按照推荐顺序对应的产品信息发送到用户终端显示之后，可能用户实际查看的产品信息和在推荐顺序第一位的主推产品所具有的信息不一致。如目标产品n1和n2分别排列在推荐顺序的第一位和第三位，但是经统计用户所查看的产品大部分是n2，则说明主要推荐的目标产品不是用户所需要的产品。而主要推荐的目标产品由生成目标元素匹配率的库关键词组在预设产品库中与产品的映射关系确定，在所推荐的目标产品不能准确满足用户需求时，需要对预设产品库中库关键词组与产品的映射关系进行调整。具体地，监测用户终端对推荐显示的各目标产品的点击次数，并根据点击次数的大小关系确定目标产品的排列顺序。因用户对所推荐的目标产品进行查看，需要在用户终端上对显示的目标产品进行点击操作，从而通过监测对各目标产品的点击次数，可确定用户对各目标产品的需求情况。按照所监测的点击次数的大小关系确定各目标产品的排列顺序，点击次数越多的目标产品，说明用户对此目标产品的需求越大，将其排列在第一位。判断目标产品的排列顺序和目标产品的推荐顺序是否一致，目标产品的排列顺序体现的是用户对各目标产品的实际需求，而目标产品的推荐顺序则体现的是对用户所需求的目标产品的推测，通过判断两者的一致性来确定是否需要对预设产品库中关键词组与产品的映射关系进行调整。
步骤s36，若所述目标产品的排列顺序与所述目标产品的推荐顺序不一致，则根据所述目标产品的排列顺序调整预设产品库中各库关键词组与产品的映射关系。
进一步地，当判断出目标产品的排列顺序与目标产品的推荐顺序一致，则说明用户所实际需要的目标产品符合推测，预设产品库中的库关键词组与产品的映射关系满足要求，不需要调整；否则说明用户所实际需要的目标产品不符合推测，预设产品库中的库关键词组与产品的映射关系不满足要求，需要根据目标产品的排列顺序调整预设产品库中各库关键词组与产品的映射关系。其中调整映射关系的步骤包括：
步骤s361，确定所述目标产品推荐顺序与所述目标产品排列顺序之间所不一致的待调整目标产品，并确定所述待调整目标产品在所述目标产品推荐顺序中所对应的推荐关键词组，以及所述该待调整目标产品在所述目标产品排列顺序中所对应的排列关键词组；
当目标产品的排列顺序与目标产品的推荐顺序不一致时，将目标产品推荐顺序中与目标产品排列顺序中所不一致的目标产品确定为待调整目标产品。如图2中所示目标产品a、b和c的排列顺序为b、c和a，而其推荐顺序为a、b和c；则说明用户实际对目标产品b的需求最大，而对c的需求次之，对a的需求最少；但在推荐顺序中将目标产品a推测为用户需求最大的产品，而将b推测为需求次之，将c推测为需求最少；其中目标产品a、b、c的顺序均不一致，将目标产品a、b、c作为待调整产品。在确定待调整产品后，进一步确定此待调整产品在推荐顺序中所对应的推荐关键词组以及在排列顺序中的排列关键词组；其中a的推荐关键词组和排列关键词组分别为[a1、a2、a3]和[c1、c2、c3]，b的推荐关键词组和排列关键词组分别为[b1、b2、b3]和[a1、a2、a3]，c的推荐关键词组和排列关键词组分别为[c1、c2、c3]和[b1、b2、b3]。
步骤s362，将预设产品库中所述待调整目标产品的所述推荐关键词组替换为所述排列关键词组，以对预设产品库中各库关键词组与产品的映射关系进行调整。
进一步地，在确定目标产品的推荐关键词组以及排列关键词组后，将目标产品的推荐关键词组替换为排列关键词组。即将上述目标产品a的推荐关键词组[a1、a2、a3]替换为[c1、c2、c3]，目标产品b的推荐关键词组[b1、b2、b3]替换为[a1、a2、a3]，目标产品b的推荐关键词组[c1、c2、c3]替换为[b1、b2、b3]；对预设产品库中各库关键词组与产品的映射关系进行调整，使预设产品库的库关键词组[c1、c2、c3]与产品a映射，库关键词组[a1、a2、a3]与产品b映射，库关键词组[b1、b2、b3]与产品c映射。调整后的映射关系体现了与目标关键词组元素匹配率最大的库关键词组[a1、a2、a3]与产品b对应，目标关键词组元素匹配率次之的库关键词组[b1、b2、b3]与产品c对应，目标关键词组元素匹配率最少的库关键词组[c1、c2、c3]与产品a对应，体现了监测到的用户实际使用中对目标产品b的需求最大，而对c的需求次之，对a的需求最少的需求特点。通过各目标产品的推荐关键词组和排列关键词组替换来调整预设产品库中库关键词组与产品的映射关系，可使根据库关键词组所确定的产品更满足用户需求。
进一步地，在本发明基于用户需求的产品推荐方法的另一实施例中，所述确定所述元素匹配率大于第二预设值的目标元素匹配率的步骤包括：
步骤s311，当不存在所述元素匹配率大于第二预设值的所述目标元素匹配率时，确定所述元素匹配率中的最大值，并获取用户基本信息和用户行为信息；
可理解地，在将目标关键词组与预设产品库中各库关键词组的各元素匹配所生成的元素匹配率与第二预设值比较，确定大于第二预设值的目标元素匹配率时，可能所生成的元素匹配率均不大于第二预设值，说明目标关键词组与预设产品库中各库关键词组所具有相同关键词的数量较少，通过社交数据中关键词所形成的关键词组难以反映推测用户需求。此时先确定元素匹配率中的最大值，此最大值的元素匹配率表征的是预设产品库中与目标关键词组具有最多相同数量关键词的库关键词组。虽然此库关键词与目标关键词组的元素匹配率没有大于第二预设值，但其仍然可反映用户需求。此后再获取用户基本信息和用户行为信息，其中用户基本信息包括用户年龄、性别、居住城市、工作性质等，用户行为信息包括用户休闲方式、购买爱好、旅行地点、出行方式等。通过用户基本信息可分析用户现阶段的需求，而用户行为信息可反映用户的行为习惯方式，可用于对用户的需求进行推测。
步骤s312，根据所述用户基本信息和所述用户行为信息，并结合最大值元素匹配率对应的库关键词组确定多个信息关键词，并将多个所述信息关键词添加到所述目标关键词组中，执行将所述目标关键词组与预设产品库中各库关键词组匹配的步骤。
进一步地，在获取用户基本信息和用户行为信息后，根据此用户基本信息和用户行为信息，并结合最大值元素匹配率对应的库关键词组可确定多个信息关键词。如用户基本信息中用户为男性、38岁、有两个小孩，其行为信息中近期有观看车展，而最大元素匹配率对应的库关键词组中包括车、经济型等关键词，从而推测出用户可能有购车需求或者换车需求，确定信息关键词车、空间大、性价比高等。此后，将所确定的信息关键词添加到目标关键词组中形成新的目标关键词组，此新的目标关键词组中关键词更丰富，更能准确的体现用户需求。将此新的目标关键词组重新执行与预设产品库中的库各关键词组匹配的步骤，确定匹配的元素匹配率中大于第二预设值的目标元素匹配率，从而进一步确定对用户终端进行推荐的目标产品。
此外，请参照图3，本发明提供一种基于用户需求的产品推荐装置，在本发明基于用户需求的产品推荐装置第一实施例中，所述基于用户需求的产品推荐装置包括：
获取模块10，用于建立与存储有社交数据的服务器的第三方接口之间的通信连接，并基于所述通信连接获取用户终端的社交数据；
统计模块20，用于提取所述社交数据中的多个关键词，并统计各关键词在所述社交数据所出现的频次，将频次大于第一预设值的关键词形成目标关键词组；
推荐模块30，用于根据预设产品库中各库关键词组与产品的映射关系，确定与所述目标关键词组对应的目标产品，并将所述目标产品对应的产品信息发送到所述用户终端。
本实施例的基于用户需求的产品推荐装置，通过获取模块10建立与存储有社交数据的服务器的第三方接口之间的通信连接，并基于通信连接获取用户终端的社交数据；统计模块20提取社交数据中的多个关键词，并统计各关键词在社交数据所出现的频次，将频次大于第一预设值的关键词形成目标关键词组；推荐模块30根据预设产品库中各库关键词组与产品的映射关系，确定与目标关键词组对应的目标产品，并将目标产品对应的产品信息发送到用户终端。本方案通过获取用户终端的社交数据，从社交数据中提取反应用户需求的目标关键词组，从而由目标关键词组确定目标产品推荐到用户终端，实现根据用户需求进行目标产品的推荐，更好的满足用户需求以及服务用户。
进一步地，在本发明基于用户需求的产品推荐装置的另一实施例中，所述推荐模块包括：
匹配单元，用于将所述目标关键词组与预设产品库中各库关键词组匹配，生成所述目标关键词组元素与各库关键词组元素匹配的元素匹配率，并确定所述元素匹配率大于第二预设值的目标元素匹配率；
确定单元，用于将与所述目标元素匹配率对应的库关键词组确定为匹配关键词组，并根据预设产品库中各库关键词组与产品的映射关系，确定预设产品库中与所述匹配关键词组对应的产品，将所述对应产品设为与所述目标关键词组对应的目标产品。
参照图4，图4是本发明实施例方法涉及的硬件运行环境的设备结构示意图。
本发明实施例基于用户需求的产品推荐设备可以是pc，也可以是智能手机、平板电脑、电子书阅读器、便携计算机等终端设备。
如图4所示，该基于用户需求的产品推荐设备可以包括：处理器1001，例如cpu，存储器1005，通信总线1002。其中，通信总线1002用于实现处理器1001和存储器1005之间的连接通信。存储器1005可以是高速ram存储器，也可以是稳定的存储器(non-volatilememory)，例如磁盘存储器。存储器1005可选的还可以是独立于前述处理器1001的存储装置。
可选地，该基于用户需求的产品推荐设备还可以包括用户接口、网络接口、摄像头、rf(radiofrequency，射频)电路，传感器、音频电路、wifi模块等等。用户接口可以包括显示屏(display)、输入单元比如键盘(keyboard)，可选用户接口还可以包括标准的有线接口、无线接口。网络接口可选的可以包括标准的有线接口、无线接口(如wi-fi接口)。
本领域技术人员可以理解，图4中示出的基于用户需求的产品推荐设备结构并不构成对基于用户需求的产品推荐设备的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。
如图4所示，作为一种计算机存储介质的存储器1005中可以包括操作系统、网络通信模块以及基于用户需求的产品推荐程序。操作系统是管理和控制基于用户需求的产品推荐设备硬件和软件资源的程序，支持基于用户需求的产品推荐程序以及其它软件和/或程序的运行。网络通信模块用于实现存储器1005内部各组件之间的通信，以及与基于用户需求的产品推荐设备中其它硬件和软件之间通信。
在图4所示的基于用户需求的产品推荐设备中，处理器1001用于执行存储器1005中存储的基于用户需求的产品推荐程序，实现上述基于用户需求的产品推荐方法各实施例中的步骤。
本发明提供了一种存储介质，所述存储介质存储有一个或者一个以上程序，所述一个或者一个以上程序还可被一个或者一个以上的处理器执行以用于实现上述基于用户需求的产品推荐方法各实施例中的步骤。
还需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者装置不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者装置所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者装置中还存在另外的相同要素。
上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。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如上所述的一个存储介质(如rom/ram、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端设备(可以是手机，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的方法。
以上所述仅为本发明的优选实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是在本发明的构思下，利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构变换，或直接/间接运用在其他相关的技术领域均包括在本发明的专利保护范围内。