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申请/专利权人：东莞巨正源科技有限公司;聚多多(东莞)科技有限公司

摘要：本发明属于互联网与智能营销技术领域，具体地提出了一种基于用户信息处理的商品推荐方法和系统，所述方法包括步骤S11：响应于用户打开购物APP并持续触摸的操作，判断用户是否登录购物APP；如果是，进入步骤S22；如果否，进入步骤S55；S22：响应于接收到服务器发送的推荐策略更新通知，用户终端基于当前登录时段，向服务器发送策略查询请求；S33：用户终端接收服务器基于策略查询请求下发的第一推荐策略；S44：购物APP基于所述第一推荐策略向用户显示推荐商品；S55：基于用户的当前操作时段，确定第二推荐策略；S66：购物APP基于第二推荐策略向用户显示推荐商品。本发明实现了分时分用户的推荐策略推送与更新，提升用户体验。

主权项：1.一种基于用户信息处理的商品推荐方法，所述方法应用于用户终端，所述用户终端包括人机交互界面；其特征在于，所述方法包括如下步骤：S11：响应于用户打开购物APP并持续触摸的操作，判断用户是否登录所述购物APP；如果是，进入步骤S22；如果否，进入步骤S55；S22：响应于接收到服务器发送的推荐策略更新通知，所述用户终端基于当前登录时段，向所述服务器发送策略查询请求；所述服务器包括推荐策略数据库；所述推荐策略数据库存储多个可持续更新的推荐学习模型；每个可持续更新的推荐学习模型对应一个学习和使用时段，不同的可持续更新的推荐学习模型对应不同的学习和使用时段；S33：所述用户终端接收所述服务器基于所述策略查询请求下发的第一推荐策略；S44：所述购物APP基于所述第一推荐策略向所述用户显示推荐商品；S55：基于用户的当前操作时段，确定第二推荐策略；S66：所述购物APP基于所述第二推荐策略向所述用户显示推荐商品；其中，所述第二推荐策略基于当前操作时段的其他已登录的近邻用户正在使用的第三推荐策略确定;所述近邻用户指与当前所述用户有相似认知的已有购买行为的用户；所述相似认知包括对同类评论的认同程度超过阈值；在步骤S11中，当检测到当前用户已经登录后，即可获得当前已登录用户的登录时段、前次同一登录时段所使用的前次推荐策略；此时，服务器将会判断前次使用的推荐策略A在当前用户前次登录之后是否存在更新学习训练，是否存在更新后的推荐策略A1；如果存在，则服务器将会向当前用户发送推荐策略更新通知，表明存在更新后的推荐策略A1；在步骤S22中，当前已登录用户主动向服务器查询，基于当前登录时段，当前有哪些可用的更新后的推荐策略可用;所述步骤S33包括：所述服务器将与所述用户终端的当前登录时段对应的可持续更新的推荐学习模型作为所述第一推荐策略下发给所述用户终端；当服务器将与所述用户终端的所述当前登录时段对应的一个可持续更新的推荐学习模型作为所述第一推荐策略下发给所述用户终端时，所选择的可用的更新后的推荐策略集合中，更新时间最早的推荐策略作为目标的第一推荐策略；所述步骤S44还包括：如果所述第一推荐策略包含K个推荐策略，则依次在当前用户浏览的不同的页面上采用不同的推荐策略向所述用户显示推荐商品；采集所述用户对所述推荐商品的反馈数据；基于所述反馈数据，所述服务器更新所述第一推荐策略对应的推荐学习模型；在所述步骤S55中，将当前未登录用户C对商品B的所有评论的停留时间和打分值进行量化，得到一个量化认同分U0；设当前操作时段的其他已登录的某用户D对商品B的所有评论的停留时间和打分值的量化认同分为U1；对商品B的所有评论的停留时间和打分值进行量化的方法如下： ，ti表示对第i条评论的停留时间，Si表示对第i条评论的打分；若U0和U1均大于第一预设值，则用户D为当前未登录用户C的近邻用户。

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