技术特征：
1.一种商品推荐的方法，其特征在于，包括：检测到为待推荐用户显示商品展示页面时，确定多个候选商品信息；获取所述待推荐用户对应的偏好商品信息、不偏好商品信息以及当前环境信息，其中所述偏好商品信息与所述不偏好商品信息属于同一商品类型；基于所述偏好商品信息与所述不偏好商品信息，从所述多个候选商品信息中选取至少一个推荐商品信息，其中所述推荐商品信息与所述当前环境信息相匹配；将所述推荐商品信息显示在所述商品展示页面中。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取所述待推荐用户对应的偏好商品信息、不偏好商品信息以及当前环境信息，包括：从数据库中查找所述待推荐用户在第一历史时段生成的查看商品信息，并基于所述查看商品信息，确定所述待推荐用户对应的偏好商品信息；以及，从所述数据库中查找所述待推荐用户在第二历史时段生成的，与所述查看商品类型相对应的退货商品信息，并基于所述退货商品信息，确定所述待推荐用户对应的不偏好商品信息；以及，将显示所述商品展示页面的时间点、所述待推荐用户的所属地理位置作为所述当前环境信息。3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述偏好商品信息与所述不偏好商品信息，从所述多个候选商品信息中选取至少一个推荐商品信息，包括：从所述多个候选商品信息中，筛除与所述偏好商品信息不相匹配的商品信息，得到剩余商品信息；分别计算每个剩余商品信息与所述不偏好商品信息之间的相似度指数，其中所述相似度指数用于反映所述不偏好商品信息与每个剩余商品信息之间的多个特征对比；将所述相似度指数低于预设阈值的剩余商品信息作为所述推荐商品信息。4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述分别计算每个剩余商品信息与所述不偏好商品信息之间的相似度指数，包括：获取每个不偏好商品信息对应的商品外观特征、商品类型特征以及商品价格特征；基于每个商品外观特征、商品类型特征以及商品价格特征，分别计算每个剩余商品信息与每个不偏好商品信息之间的相似度指数。5.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述将所述相似度指数低于预设阈值的剩余商品信息作为所述推荐商品信息，包括：获取候选剩余商品信息对应的使用时间段以及使用地理位置，所述候选剩余商品信息为所述相似度指数低于预设阈值的剩余商品信息；若确定所述使用时间段以及使用地理位置与所述当前环境信息相匹配，确定所述候选剩余商品信息为所述推荐商品信息。6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述偏好商品信息与所述不偏好商品信息，从所述多个候选商品信息中选取至少一个推荐商品信息，包括：将所述偏好商品信息与所述不偏好商品信息转换为第一向量；以及，将相似度指数转
换为第二向量；以及，将所述当前环境信息转换为第三向量；将所述第一向量、所述第二向量与所述第三向量进行拼接后，得到拼接向量；将所述拼接向量输入至预先构建的预测学习模型中，得到对多个候选商品信息按照优先级大小进行排序后的推荐商品集合；将所述推荐商品集合中，满足预设范围的推荐商品信息作为所述推荐商品信息。7.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述检测到为待推荐用户显示商品展示页面时，确定多个候选商品信息，包括：检测到显示所述商品展示页面时，从预测学习模型中的gru模块处离线调取所述多个候选商品信息，其中所述预测学习模型预先部署在用户设备上；或，检测到显示所述商品展示页面时，从服务器中调取所述多个候选商品信息。8.一种商品推荐的装置，其特征在于，包括：确定模块，被配置为检测到为待推荐用户显示商品展示页面时，确定多个候选商品信息；获取模块，被配置为获取所述待推荐用户对应的偏好商品信息、不偏好商品信息以及当前环境信息，其中所述偏好商品信息与所述不偏好商品信息属于同一商品类型；选取模块，被配置为基于所述偏好商品信息与所述不偏好商品信息，从所述多个候选商品信息中选取至少一个推荐商品信息，其中所述推荐商品信息与所述当前环境信息相匹配；显示模块，被配置为将所述推荐商品信息显示在所述商品展示页面中。9.一种电子设备，其特征在于，包括：存储器，用于存储可执行指令；以及，处理器，用于与所述存储器执行所述可执行指令从而完成权利要求1-7中任一所述商品推荐的方法的操作。10.一种计算机可读存储介质，用于存储计算机可读取的指令，其特征在于，所述指令被处理器执行时执行权利要求1-7中任一所述商品推荐的方法的操作。
技术总结
本申请公开了一种商品推荐的方法、装置、电子设备及介质。通过应用本申请的技术方案，可以实现一种根据用户对某类商品的喜厌信息以及用户当前所处的环境信息共同作为选取标准来为用户推荐相应商品的方案。从而一方面避免了相关技术中存在的，只考虑将用户的历史浏览信息作为推荐标准所导致的，推荐商品对用户吸引力较低的问题。另一方面也可以避免向用户推荐其本身不感兴趣或不适宜在当前环境下进行推荐的商品，从而提高了用户体验。从而提高了用户体验。从而提高了用户体验。
技术研发人员：刘金勇
受保护的技术使用者：康键信息技术（深圳）有限公司
技术研发日：2022.10.19
技术公布日：2022/12/6