(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211186189.9 (22)申请日 2022.09.28 (71)申请人 江苏火焰云数据技 术有限公司 地址 226000 江苏省南 通市崇川区秦灶街 道永兴大道919 号好盈国际能源中心1 幢10层 (72)发明人 王杨洋　 (74)专利代理 机构 南通国鑫智汇知识产权代理 事务所(普通 合伙) 32606 专利代理师 吕林峰 (51)Int.Cl. G06Q 30/06(2012.01) G06F 16/9535(2019.01) G06F 16/958(2019.01) G06K 9/62(2022.01) (54)发明名称 一种基于人工智能的电子商务平台商品智 能推荐管理系统 (57)摘要 本发明公开了一种基于人工智能的电子商 务平台商品智能推荐管理系统， 涉及计算机应用 技术领域， 所述系统应用于一种基于人工智能的 电子商务平台商品智能推荐管 理方法的步骤， 所 述方法包括： 通过采集目标用户的目标基础信息 并遍历得到同类用户集； 获得目标历史网购记 录、 多个同类用户的多个历史网购记录； 得到多 个推荐产品组； 得到多个相似性指数并得到相似 性指数降序列表； 反向匹配推荐产品组降序列 表； 通过智 能筛选模型筛选得到多个筛选结果； 组成目标推荐产品集并推至目标用户。 解决了 现 有技术无法深度挖掘 并预测用户需求的技术问 题。 达到了对 无法精准描述自身需求或对自身需 求了解不够的用户进行深度需求挖掘， 进而提高 商品推荐质量的效果。 权利要求书3页 说明书10页 附图3页 CN 115293859 A 2022.11.04 CN 115293859 A 1.一种基于人工智能的电子商务平台商品智能推荐管理方法， 其特 征在于， 包括： 采集目标用户的目标基础信息， 并根据 所述目标基础信 息遍历得到同类用户集， 其中， 所述同类用户集包括所述目标用户的多个同类用户； 依次获得所述目标用户的目标历史网购记录、 所述多个同类用户的多个历史网购记 录； 对所述多个历史网购记录依次进行分析， 得到多个 推荐产品组； 将所述目标历史网购记录与 所述多个历史网购记录依次进行对比分析， 得到多个相似 性指数， 并降序得到相似性指数降序列表； 根据所述多个推荐产品组与 所述多个相似性指数之间的映射关系， 结合所述相似性指 数降序列表， 反向匹配得到推荐产品组降序列表； 构建智能筛选模型， 并通过所述智能筛选模型对所述推荐产品组降序列表中各个推荐 产品组依次进行筛 选， 得到多个筛 选结果； 基于所述多个筛选结果组成 目标推荐产品集， 并将所述目标推荐产品集推送至所述目 标用户。 2.如权利要求1所述的方法， 其特 征在于， 还 包括： 提取所述目标历史网购记录中的目标历史搜索记录； 根据所述目标历史搜索记录组建目标搜索关键词集， 其中， 所述目标搜索关键词集包 括多个具有搜索时间标识的目标搜索关键词； 对所述多个具有搜索时间标识的目标搜索关键词按照搜索时间由近及远的顺序进行 排列， 得到目标搜索关键词序列； 根据所述目标搜索关键词序列， 对所述目标推荐产品集中各个目标推荐产品进行推荐 顺序调整， 并得到目标推荐产品序列。 3.如权利要求2所述的方法， 其特 征在于， 还 包括： 提取所述目标历史网购记录中的目标历史浏览记录， 其中， 所述目标历史浏览记录包 括多个具有浏览时长标识的目标浏览产品； 对所述多个具有浏览时长标识的目标浏览产品按照浏览时长由长到短的顺序进行排 列， 得到目标浏览产品序列； 根据所述目标浏览产品序列， 对所述目标推荐产品序列进行调整。 4.如权利要求3所述的方法， 其特征在于， 在所述根据所述目标浏览产品序列， 对所述 目标推荐产品序列进行调整之前， 还 包括： 对所述目标推荐产品序列中的各个目标推荐产品依次进行适宜天气标记， 得到多个具 有适宜天气标识的目标推荐产品； 采集得到实时天气预测信 息， 其中， 所述实时天气预测信 息包括实时温度 预测、 实时湿 度预测、 实时风力预测、 实时紫外线预测； 根据所述实时温度预测、 所述实时湿度预测、 所述实时风力预测、 所述实时紫外线预 测， 对所述多个具有适宜天气标识的目标推荐产品进行推荐顺序调整。 5.如权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述根据 所述目标基础信 息遍历得到同类用 户集， 包括： 获得系统用户集；权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 115293859 A 2提取所述目标基础信息中的生理属性信息， 其中， 所述生理属性信息包括所述目标用 户的年龄、 性别； 根据所述目标用户的年龄、 性别， 对所述系统用户集进行筛 选， 得到生理同类用户集； 提取所述目标基础信息中的社会属性信息， 其中， 所述社会属性信息包括所述目标用 户的行业、 工作类型； 根据所述目标用户的行业、 工作类型， 对所述生理同类用户集进行筛选， 得到生理社会 同类用户集； 提取所述目标基础信息中的个性属性信息， 其中， 所述社会属性信息包括所述目标用 户的特殊角色、 爱好、 审美； 根据所述目标用户的特殊角色、 爱好、 审美， 对所述生理社会 同类用户集进行筛选， 得 到生理社会个性同类用户集； 将所述生理社会个性同类用户集作为所述同类用户集。 6.如权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述通过所述智能筛选模型对所述推荐产品 组降序列表中各个 推荐产品组依次进行筛 选， 包括： 提取所述推荐产品组降序列表中任意 一个推荐产品组； 构建所述智能筛选模型， 其中， 所述智能筛选模型包括剔除近期已入处理层、 剔除明显 异常处理层； 根据所述目标历史网购记录， 分析 得到所述目标用户的近期入手产品集； 基于所述近期入手产品集， 利用所述剔除近期已入处理层对任意一个所述推荐产品组 进行产品剔除处 理， 得到剔除近期已入结果； 基于所述目标基础信 息， 利用所述剔除明显异常处理层对所述剔除近期已入结果进行 产品剔除处 理， 得到剔除明显异常结果； 将所述剔除明显异常结果作为任意 一个所述推荐产品组的筛 选结果。 7.如权利要求1所述的方法， 其特 征在于， 还 包括： 获得所述目标推荐产品集中的目标推荐产品数量； 判断所述目标推荐产品数量是否满足预设推荐阈值； 若所述目标推荐产品数量不满足所述预设推荐阈值， 采集所述目标推荐产品集的目标 推荐产品特 征； 基于所述目标推荐产品特 征， 对所述目标推荐产品集进行扩充。 8.一种基于人工智能的电子商务平台商品智能推荐管理系统， 其特征在于， 所述系统 应用于权利要求1 ‑7任一所述方法的步骤， 所述系统包括： 同类用户获得模块， 所述同类用户获得模块用于采集目标用户的目标基础信息， 并根 据所述目标基础信息遍历得到同类用户集， 其中， 所述同类用户集包括所述 目标用户的多 个同类用户； 网购记录获得模块， 所述网购记录获得模块用于依次获得所述目标用户的目标历史网 购记录、 所述多个同类用户的多个历史网购记录； 推荐产品组获得模块， 所述推荐产品组获得模块用于对所述多个历史网购记录依次进 行分析， 得到多个 推荐产品组； 对比分析模块， 所述对比分析模块用于将所述目标历史网购记录与 所述多个历史网购权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 115293859 A 3