CN106970914A - 一种基于社交电商的好友推荐方法及装置 - Google Patents

一种基于社交电商的好友推荐方法及装置 Download PDF

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Abstract

本发明提供一种基于社交电商的好友推荐方法及装置，其中，该方法包括：当用户的购买意向不满足满减条件时，向业务服务器发出凑单请求；该业务服务器根据该凑单请求，通过社交网络服务器请求获取该用户的好友信息，并查询该用户在该社交网络中的好友列表；根据该好友的购买意向的推荐策略，从该好友列表中选出适合的凑单好友并推荐给该用户。通过本发明提供的基于社交电商的好友的推荐方法及装置，能够为消费者准确推荐适合凑单的社交好友，以使消费者能够选择适合凑单的一位好友或好友组合。

Description

一种基于社交电商的好友推荐方法及装置
技术领域
本发明涉及互联网领域，具体涉及一种基于社交电商的好友推荐方法及装置。
背景技术
随着电子商务的发展，优惠券成为了各大电商平台青睐的对象，这种促销方式使消费者也得到了优惠，同时电商平台和商家提升了销量，同时消费者也得到了优惠。其中，满减优惠券在众多优惠券中尤为突出。满减优惠券是一种当消费者消费达到一定金额时，使用该券会减少相应金额的优惠方式，一般可以针对全网商品或指定范围的商品。
在基于社交网络的推荐中，不能向消费者准确推荐适合凑单的社交好友，容易导致消费者放弃购买行为。如何能够为消费者准确推荐适合凑单的社交好友，使消费者不再通过额外购买商品而获得满减优惠已成为从业者急于解决的问题。
发明内容
本发明的目的是提供一种基于社交电商的好友推荐方法及装置，以解决使消费者不再通过额外购买商品而获得满减优惠的技术问题。
本发明的技术方案是提供一种基于社交电商的好友推荐方法，该方法包括：当用户的购买意向不满足满减条件时，向业务服务器发出凑单请求；该业务服务器根据该凑单请求，通过社交网络服务器请求获取该用户的好友信息，并查询该用户在该社交网络中的好友列表；根据该好友的购买意向的推荐策略，从该好友列表中选出适合的凑单好友并推荐给该用户。
可选地，该适合凑单好友包括：至少一位好友或多个好友的组合。
可选地，该购买意向包括：电商的购物车或感兴趣商品。
可选地，该推荐策略包括：计算好友该购买意向中商品的推荐等级，并根据该推荐等级的优先级对商品进行排序，其中，该推荐等级为
推荐等级＝(num*w_num)*(content*w_content+relation*w_relation+Σprice*w_price
其中，price为商品价格，w_price为价格影响权重，relation为好友关系，w_relation为权重，content为购买倾向程度，w_content为权重，num为凑单人数，w_num为权重。
可选地，计算该好友关系包括：
根据社交软件的定位功能排除非同城好友，然后根据剩余好友的联系频度降序排序，其中，该联系频度根据将好友联系使用流量除以整体使用流量加以计算。
可选地，该方法还包括：向所述用户推荐所述适合凑单好友的购买意向所涉及的商品信息，所述商品信息为商品价格和/或商品名称。
本发明还提供一种基于社交电商的好友推荐装置，该装置包括：请求单元，用于当用户的购买意向不满足满减条件时，向业务服务器发出凑单请求；查询单元，用于该业务服务器根据该凑单请求，通过社交网络服务器请求获取该用户的好友信息，并查询该用户在该社交网络中的好友列表；推荐单元，用于根据该好友的购买意向的推荐策略，从该好友列表中选出适合的凑单好友并推荐给该用户。
可选地，该适合的凑单好友包括：至少一位好友或多个好友的组合。
可选地，该购买意向包括：电商的购物车或感兴趣商品。
可选地，该推荐策略包括：计算好友该购买意向中商品的推荐等级，并根据该推荐等级的优先级对商品进行排序，其中，该推荐等级为
推荐等级＝(num*w_num)*(content*w_content+relation*w_relation+Σprice*w_price
其中，price为商品价格，w_price为价格影响权重，relation为好友关系，w_relation为权重，content为购买倾向程度，w_content为权重，num为凑单人数，w_num为权重。
可选地，计算该好友关系包括：
根据社交软件的定位功能排除非同城好友，然后根据剩余好友的联系频度降序排序，其中，
该联系频度根据将好友联系使用流量除以整体使用流量加以计算。
可选地，该推荐单元还包括向所述用户推荐所述适合凑单好友的购买意向所涉及的商品信息，该商品信息为商品价格和/或商品名称。
通过本发明提供的基于社交电商的好友推荐方法及装置，能够为消费者准确推荐适合凑单的社交好友，以使消费者能够选择适合凑单的一位好友或一个好友组合。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。在附图中：
图1为本发明的基于社交电商的好友推荐方法流程图；
图2为本发明的基于社交电商的好友推荐方法对分类二推荐算法的流程图；
图3为本发明的基于社交电商的好友推荐装置结构图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚明白，下面结合附图对本发明实施例做进一步详细说明。在此，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，但并不作为对本发明的限定。
根据本发明的实施方式，提出了一种基于社交电商的好友推荐方法及装置。
应用场景
当消费者获得满减消费券或在进行满减消费活动时，消费者希望享受优惠，但不希望为了补齐差价自己却额外购买其他凑单商品，而是希望与他人进行凑单享受优惠活动。
示例性方法
下面结合上述应用场景，参考图1对本发明的示例性实施方式基于社交电商的好友推荐方法进行介绍。
例如，参见图1所示，为本发明一实施方式的基于社交电商的好友推荐的流程图。
步骤S101：当用户的购买意向不满足满减条件时，向业务服务器发出凑单请求；
步骤S102：该业务服务器根据该凑单请求，通过社交网络服务器请求获取该用户的好友信息，并查询该用户在该社交网络中的好友列表；
步骤S103：根据该好友的购买意向的推荐策略，从该好友列表中选出适合的凑单好友并推荐给该用户。
实施例一
为了对上述基于社交电商的好友推荐方法进行更为清楚的解释，下面以一个用户的购物过程为例进行说明，然而值得注意的是该实施例仅是为了更好地说明本发明，并不构成对本发明不当的限定。
例如，当用户在购物车中已添加的商品不满足满减条件时，提出凑单请求。其中，满减条件包括满减活动或优惠券。
由于该电商的数据库与社交网络的数据库是互通的，因此在电商网站中向业务服务器提出凑单请求后，通过互联网自动遍历社交网络服务器中与该用户建立好友关系的其他在该电商网站中的这些用户的好友信息列表，以及这些好友的购物车中的待买商品信息，然后建立待买商品与好友信息的MAP关系映射，并将这些待买商品进行如下分类操作：
分类一：待买商品的价格大于等于该第一满减差额，并计算这些商品的推荐等级；
其中，所有商品的推荐等级计算方法如下：
设：商品价格为price，价格影响权重为w_price，好友关系为relation，权重为w_relation，购买倾向程度为content，权重为w_content，凑单人数为num，权重为w_num，并且计算公式为
推荐等级＝(num*w_num)*(content*w_content+relation*w_relation+Σprice*w_price
另外，计算好友关系的具体方法如下：
根据社交软件的定位功能排除非同城好友，然后根据剩余好友的联系频度降序排序，其中，
该联系频度根据将好友联系使用流量除以整体使用流量加以计算。
分类二：待买商品的价格小于该满减差额，利用贪心算法对分类二商品形成满足满减差额的商品组合，计算商品组合的推荐等级。具体实现方法如图2所示：
首先，将商品按价格升序或降序排序，并设：满减差额超出阈值为L，推荐等级阈值为K，集合M为含有多个元素的推荐结果集，n表示推荐结果集中有n个由商品或商品组合构成的元素。
其次，取出分类二中第一个元素加入商品集合G中，调整第二满减差额(第二满减差额＝满减差额-该商品价格)并在分类二中继续选择价格小于第二满减差额的一个商品；
当挑选出价格大于等于满减差额且小于等于阈值L，计算该商品组合的推荐等级；若不小于推荐等级阈值K，则将该商品组合加入集合M，否则去除集合M中最后加入的一个商品，重新选择另一个商品，直至没有合适的商品组合为止。
最后，对上述分类一与推荐结果集M进行汇总，即获得待推荐商品或商品组合。从这些已经筛选符合推荐条件的商品或商品组合中选出与商品信息对应的社交网络中的备选好友列表(至少一位好友或多个好友的好友组合)，并随商品信息一并推荐给该用户。
实施例二
本发明还提供一种基于社交电商的好友推荐装置，如图3所示，该装置3包括：请求单元301，用于当用户的购买意向不满足满减条件时，向业务服务器发出凑单请求；查询单元302，用于该业务服务器根据该凑单请求，通过社交网络服务器请求获取该用户的好友信息，并查询该用户在该社交网络中的好友列表；推荐单元303，用于根据该好友的购买意向的推荐策略，从该好友列表中选出适合的凑单好友并推荐给该用户。
可选地，该适合凑单好友包括：至少一位好友或多个好友的组合。
可选地，该购买意向包括：电商的购物车或感兴趣商品。
可选地，该推荐策略包括：
计算好友该购买意向中商品的推荐等级，并根据该推荐等级的优先级对商品进行排序，其中，该推荐等级为
推荐等级＝(num*w_num)*(content*w_content+relation*w_relation+Σprice*w_price
其中，price为商品价格，w_price为价格影响权重，relation为好友关系，w_relation为权重，content为购买倾向程度，w_content为权重，num为凑单人数，w_num为权重。
可选地，计算该好友关系包括：
根据社交软件的定位功能排除非同城好友，然后根据剩余好友的联系频度降序排序，其中，该联系频度根据将好友联系使用流量除以整体使用流量加以计算。
可选地，该推荐单元303还包括：向该用户推荐该适合凑单好友的购买意向所涉及的商品信息，该商品信息为商品价格和/或商品名称。
由于本实施例提供的基于社交电商的好友推荐装置是上述基于社交电商的好友推荐方法的对应的装置，故在此不赘述。
通过本发明提供的基于社交电商的好友推荐方法及装置，能够有效为消费者准确推荐适合凑单的社交好友，以使消费者能够选择适合凑单的一位好友或好友组合。
以上所述的具体实施例，对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明，所应理解的是，以上所述仅为本发明的具体实施例而已，并不用于限定本发明的保护范围，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (12)

1.一种基于社交电商的好友推荐方法，其特征在于，所述方法包括：
当用户的购买意向不满足满减条件时，向业务服务器发出凑单请求；
所述业务服务器根据所述凑单请求，通过社交网络服务器请求获取所述用户的好友信息，并查询所述用户在社交网络中的好友列表；
根据所述好友的购买意向的推荐策略，从所述好友列表中选出适合的凑单好友并推荐给所述用户。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述适合的凑单好友包括：至少一位好友或多个好友的组合。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述购买意向包括：电商的购物车或感兴趣商品。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述推荐策略包括：
计算好友所述购买意向中商品的推荐等级，并根据所述推荐等级的优先级对商品进行排序，其中，所述推荐等级为推荐等级＝(num*w_num)*(content*w_content+relation*w_relation+Σprice*w_price
其中，price为商品价格，w_price为价格影响权重，relation为好友关系，w_relation为权重，content为购买倾向程度，w_content为权重，num为凑单人数，w_num为权重。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，计算所述好友关系包括：
根据社交软件的定位功能排除非同城好友，然后根据剩余好友的联系频度降序排序，其中，所述联系频度根据将好友联系使用流量除以整体使用流量加以计算。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
向所述用户推荐所述适合凑单好友的购买意向所涉及的商品信息，所述商品信息为商品价格和/或商品名称。
7.一种基于社交电商的好友推荐装置，其特征在于，所述装置包括：
请求单元，用于当用户的购买意向不满足满减条件时，向业务服务器发出凑单请求；
查询单元，用于所述业务服务器根据所述凑单请求，通过社交网络服务器请求获取所述用户的好友信息，并查询所述用户在社交网络中的好友列表；
推荐单元，用于根据所述好友的购买意向的推荐策略，从所述好友列表中选出适合的凑单好友并推荐给所述用户。
8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述适合的凑单好友包括：至少一位好友或多个好友的组合。
9.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述购买意向包括：电商的购物车或感兴趣商品。
10.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述推荐策略包括：
计算好友所述购买意向中商品的推荐等级，并根据所述推荐等级的优先级对商品进行排序，其中，所述推荐等级为推荐等级＝(num*w_num)*(content*w_content+relation*w_relation+Σprice*w_price
其中，price为商品价格，w_price为价格影响权重，relation为好友关系，w_relation为权重，content为购买倾向程度，w_content为权重，num为凑单人数，w_num为权重。
11.根据权利要求10所述的装置，其特征在于，计算所述好友关系包括：
根据社交软件的定位功能排除非同城好友，然后根据剩余好友的联系频度降序排序，其中，所述联系频度根据将好友联系使用流量除以整体使用流量加以计算。
12.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述推荐单元还包括：
向所述用户推荐所述适合凑单好友的购买意向所涉及的商品信息，所述商品信息为商品价格和/或商品名称。
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