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申请/专利权人：中国标准化研究院

摘要：本发明公开了一种即时零售商品主动推荐方法及系统、存储介质，属于商品推荐技术领域。该方法包括：获取用户对物流速度以及质量的关注度之间的比例，形成用户画像；根据用户画像分配推荐指标的权重；根据用户历史购买记录以及历史搜索记录获取用户感兴趣的商品并计算质量度；根据质量度对推荐指标权重进行调整；为售卖用户感兴趣商品的商家评分，并向用户推荐商品；根据用户购买后的评价以及对推荐商品的接受度，对用户画像进行修正。本发明不依赖人工智能模型，摆脱了对芯片以及大算力的依赖。尽管没有人工智能的支持，本发明依然能够较为准确地预测出用户的需求，从而为用户推荐最为适合的商品。

主权项：1.一种即时零售商品主动推荐方法，其特征在于包括：获取用户对质量以及价格的关注度之间的比例，形成用户画像；根据用户画像分配推荐指标的权重，所述推荐指标包括质量、价格、售后服务、物流速度；根据用户历史购买记录以及历史搜索记录获取用户感兴趣的商品；根据用户感兴趣的商品类型以及对该商品的评价或者查看过的该商品的平均价格获取商品的质量度；根据质量度对推荐指标的权重进行调整；根据推荐指标为售卖用户感兴趣商品的商家评分，并基于商家评分向用户推荐商家售卖的该商品；根据用户购买后的评价以及对推荐商品的接受度，对用户画像进行修正；其中，获取商品质量度的方法包括：在用户感兴趣的商品为购买过的商品及其同类商品和互补商品的情况下，获取用户对购买过的商品的评价；将用户对该商品质量评分的平均值与其他用户对该商品质量评分的平均值进行比较，若更低则将质量度归于第一档，若等于或者更高则将质量度归于第二档，若用户对该商品质量评分为满分则将质量度归于第三档；在用户感兴趣的商品为仅搜索但未购买的商品及其同类商品和互补商品的情况下，统计用户查看过的该类商品的平均价格；将用户查看过的该类商品的平均价格与所有该类商品的平均价格进行比较，若高30%以上则将质量度归于第一档，若在低30%到高30%之间则将质量度归于第二档，若低30%以上则将质量度归于第三档；根据质量度对推荐指标分配权重的步骤具体包括：所述质量权重为K1，所述价格为K2，所述售后服务权重为K3，所述物流速度权重为K4；在质量度为第一档的情况下，K1=（K1+K2）*80%，K2=（K1+K2）*20%，K3=K3+K4*80%，K4=（K3+K4）*20%，K1+K2+K3+K4=1；在质量度为第二档的情况下，K1=（K1+K2）*55%，K2=（K1+K2）*45%，K3=（K3+K4）*60%，K4=（K3+K4）*40%，K1+K2+K3+K4=1；在质量度为第三档的情况下，K1=（K1+K2）*20%，K2=（K1+K2）*80%，K3=（K3+K4）*20%，K4=（K3+K4）*80%，K1+K2+K3+K4=1。

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