CN112529672B - 物品信息推送方法、装置、电子设备和计算机可读介质 - Google Patents
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Abstract
本公开的实施例公开了物品信息推送方法、装置、电子设备和计算机可读介质。该方法的一具体实施方式包括：获取用户群中的每个用户的物品订单信息，得到物品订单信息集；从物品订单信息集包括的各个地址信息中选择与目标地址信息匹配的地址信息作为备选地址信息，得到备选地址信息组；将备选地址信息组中的每个备选地址信息对应的物品名称组确定为备选物品名称组，得到备选物品名称组集；基于备选物品名称组集和与备选物品名称组集对应的各个物品流转量，生成待推荐物品名称集；基于待推荐物品名称集，获取与待推荐物品名称集对应的推荐物品信息集。该实施方式解决了所售卖的物品无法满足周边用户的购物需求的问题，提升了线下配送店铺的用户流量。
Description
技术领域
本公开的实施例涉及计算机技术领域，具体涉及物品信息推送方法、装置、电子设备和计算机可读介质。
背景技术
随着网络购物平台的快速发展，人们的购物方式发生了巨大的变化，线下配送店铺随之受到了来自电商互联网的强大冲击。目前，线下配送店铺的进货方式通常是根据网络购物平台中销量较高的物品进行进货。
然而，当采用上述方式时，通常会存在以下技术问题：
第一，所售卖的物品无法满足周边用户的购物需求，造成线下配送店铺中用户流量的流失；
第二，未综合考虑到用户实际需要的物品和高销量物品之间的关联程度以及用户实际需要的物品与线下配送店铺中物品之间的关联程度，导致向店铺推荐的物品的准确度不高，进一步造成线下配送店铺所售卖的物品无法满足周边用户的购物需求，进一步造成用户流量的流失。
发明内容
本公开的内容部分用于以简要的形式介绍构思，这些构思将在后面的具体实施方式部分被详细描述。本公开的内容部分并不旨在标识要求保护的技术方案的关键特征或必要特征，也不旨在用于限制所要求的保护的技术方案的范围。
本公开的一些实施例提出了物品信息推送方法、装置、电子设备和计算机可读介质，来解决以上背景技术部分提到的技术问题中的一项或多项。
第一方面，本公开的一些实施例提供了一种物品信息推送方法，该方法包括：获取用户群中的每个用户的物品订单信息，得到物品订单信息集，其中，上述物品订单信息集中的物品订单信息包括地址信息、与上述地址信息对应的物品名称组和物品流转量组，上述物品名称组中的物品名称对应上述物品流转量组中的物品流转量；从上述物品订单信息集包括的各个地址信息中选择与目标地址信息匹配的地址信息作为备选地址信息，得到备选地址信息组；将上述备选地址信息组中的每个备选地址信息对应的物品名称组确定为备选物品名称组，得到备选物品名称组集；基于上述备选物品名称组集和与上述备选物品名称组集对应的各个物品流转量，生成待推荐物品名称集；基于上述待推荐物品名称集，获取与上述待推荐物品名称集对应的待推荐物品信息集。
在一些实施例中，所述确定所述待推荐物品名称向量和所述物品名称词向量组中的每个物品名称词向量的物品关联值，包括：
对所述待推荐物品名称向量中的每一维度下的数据和所述物品名称词向量中的每一维度下的数据分别进行翻转处理以生成翻转后的待推荐物品名称向量和翻转后的物品名称词向量；
将所述物品订单信息集包括的各个物品名称的数量确定为期望指数；
将所述待推荐物品名称集包括的各个待推荐物品名称的数量确定为活跃指数；
将所述翻转后的待推荐物品名称向量中的各个维度下的数据与所述翻转后的物品名称词向量中的各个维度下的数据的和的平均值确定为向量均值；
通过公式，确定所述待推荐物品名称向量和所述物品名称词向量组中的每个物品名称词向量的物品关联值：
其中，
表示物品关联值，
表示所述翻转后的待推荐物品名称向量所包括的维度的序号或所述翻转后的物品名称词向量所包括的维度的序号，
表示所述翻转后的待推荐物品名称向量所包括的维度的数量或所述翻转后的物品名称词向量所包括的维度的数量，
表示所述翻转后的待推荐物品名称向量中第
维的值，
表示所述翻转后的物品名称词向量中第
维的值，
表示所述期望指数，
表示所述活跃指数，
表示所述向量均值。
第二方面，本公开的一些实施例提供了一种物品信息推送装置，装置包括：第一获取单元，被配置成获取用户群中的每个用户的物品订单信息，得到物品订单信息集，其中，上述物品订单信息集中的物品订单信息包括地址信息、与上述地址信息对应的物品名称组和物品流转量组，上述物品名称组中的物品名称对应上述物品流转量组中的物品流转量；选择单元，被配置成从上述物品订单信息集包括的各个地址信息中选择与目标地址信息匹配的地址信息作为备选地址信息，得到备选地址信息组；确定单元，被配置成将上述备选地址信息组中的每个备选地址信息对应的物品名称组确定为备选物品名称组，得到备选物品名称组集；生成单元，被配置成基于上述备选物品名称组集和与上述备选物品名称组集对应的各个物品流转量，生成待推荐物品名称集；第二获取单元，被配置成基于上述待推荐物品名称集，获取与上述待推荐物品名称集对应的待推荐物品信息集。
第三方面，本公开的一些实施例提供了一种电子设备，包括：一个或多个处理器；存储装置，其上存储有一个或多个程序，当一个或多个程序被一个或多个处理器执行，使得一个或多个处理器实现上述第一方面任一实现方式所描述的方法。
第四方面，本公开的一些实施例提供了一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，其中，程序被处理器执行时实现上述第一方面任一实现方式所描述的方法。
本公开的上述各个实施例具有如下有益效果：通过本公开的一些实施例的物品信息推送方法，提升了线下配送店铺的用户流量。具体来说，造成线下配送店铺中用户流量的流失的原因在于：所售卖的物品无法满足周边用户的购物需求，造成线下配送店铺中用户流量的流失。基于此，本公开的一些实施例的物品信息推送方法，首先，获取用户群中的每个用户的物品订单信息，得到物品订单信息集。由此，可以是为后续准确的推荐物品信息提供了数据支持。其次，从上述物品订单信息集包括的各个地址信息中选择与目标地址信息匹配的地址信息作为备选地址信息，得到备选地址信息组。由此，可以根据配送距离选择出与目标地址信息（线下配送店铺）相近的用户的物品订单信息，符合了线下配送店铺的配送需求。接着，将上述备选地址信息组中的每个备选地址信息对应的物品名称组确定为备选物品名称组，得到备选物品名称组集。然后，基于上述备选物品名称组集和与上述备选物品名称组集对应的各个物品流转量，生成待推荐物品名称集。由此，可以选择出流转量较高的物品名称进行推荐，既减轻了计算机的推送压力，又进一步保证了向线下配送店铺推送物品信息的可靠性。最后，基于上述待推荐物品名称集，获取与上述待推荐物品名称集对应的待推荐物品信息集。由此，便于线下配送店铺根据物品信息进行进货。从而，解决了所售卖的物品无法满足周边用户的购物需求的问题，提升了线下配送店铺的用户流量。
附图说明
结合附图并参考以下具体实施方式，本公开各实施例的上述和其他特征、优点及方面将变得更加明显。贯穿附图中，相同或相似的附图标记表示相同或相似的元素。应当理解附图是示意性的，元件和元素不一定按照比例绘制。
图1是根据本公开的一些实施例的物品信息推送方法的一个应用场景的示意图；
图2是根据本公开的物品信息推送方法的一些实施例的流程图；
图3是根据本公开的物品信息推送方法的另一些实施例的流程图；
图4是根据本公开的物品信息推送装置的一些实施例的结构示意图；
图5是适于用来实现本公开的一些实施例的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
下面将参照附图更详细地描述本公开的实施例。虽然附图中显示了本公开的某些实施例，然而应当理解的是，本公开可以通过各种形式来实现，而且不应该被解释为限于这里阐述的实施例。相反，提供这些实施例是为了更加透彻和完整地理解本公开。应当理解的是，本公开的附图及实施例仅用于示例性作用，并非用于限制本公开的保护范围。
另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与有关发明相关的部分。在不冲突的情况下，本公开中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
需要注意，本公开中提及的“第一”、“第二”等概念仅用于对不同的装置、模块或单元进行区分，并非用于限定这些装置、模块或单元所执行的功能的顺序或者相互依存关系。
需要注意，本公开中提及的“一个”、“多个”的修饰是示意性而非限制性的，本领域技术人员应当理解，除非在上下文另有明确指出，否则应该理解为“一个或多个”。
本公开实施方式中的多个装置之间所交互的消息或者信息的名称仅用于说明性的目的，而并不是用于对这些消息或信息的范围进行限制。
下面将参考附图并结合实施例来详细说明本公开。
图1是根据本公开一些实施例的物品信息推送方法的应用场景的一个示意图。
在图1的应用场景中，首先，计算设备101可以获取用户群中的每个用户的物品订单信息，得到物品订单信息集102。其中，上述物品订单信息集102中的物品订单信息包括地址信息1021、与上述地址信息对应的物品名称组1022和物品流转量组1023，上述物品名称组1022中的物品名称对应上述物品流转量组1023中的物品流转量。其次，计算设备101可以从上述物品订单信息集102包括的各个地址信息中选择与目标地址信息匹配的地址信息作为备选地址信息，得到备选地址信息组103。接着，计算设备101可以将上述备选地址信息组103中的每个备选地址信息对应的物品名称组确定为备选物品名称组，得到备选物品名称组集104。然后，计算设备101可以基于上述备选物品名称组集104和与上述备选物品名称组集对应的各个物品流转量，生成待推荐物品名称集105。最后，计算设备101可以基于上述待推荐物品名称集105，获取与上述待推荐物品名称集105对应的待推荐物品信息集106。
需要说明的是，上述计算设备101可以是硬件，也可以是软件。当计算设备为硬件时，可以实现成多个服务器或终端设备组成的分布式集群，也可以实现成单个服务器或单个终端设备。当计算设备体现为软件时，可以安装在上述所列举的硬件设备中。其可以实现成例如用来提供分布式服务的多个软件或软件模块，也可以实现成单个软件或软件模块。在此不做具体限定。
应该理解，图1中的计算设备的数目仅仅是示意性的。根据实现需要，可以具有任意数目的计算设备。
继续参考图2，示出了根据本公开的物品信息推送方法的一些实施例的流程200。该方法可以由图1中的计算设备101来执行。该物品信息推送方法，包括以下步骤：
步骤201，获取用户群中的每个用户的物品订单信息，得到物品订单信息集。
在一些实施例中，物品信息推送方法的执行主体（例如，图1所示的计算设备101）可以通过有线连接方式或者无线连接方式从设备终端获取用户群中的每个用户的物品订单信息，得到物品订单信息集。其中，上述物品订单信息集中的物品订单信息包括地址信息、与上述地址信息对应的物品名称组和物品流转量组，上述物品名称组中的物品名称对应上述物品流转量组中的物品流转量。这里，地址信息可以表示订单地址信息。这里，物品流转量中的物品流转量可以表示物品被获取（购买）的数量。
作为示例，物品订单信息集可以是：
[AA省BB市CC区DD街道]-{[XX苹果，10]；[XX橘子，12]；[xx苹果，8]}；
[AA省BB市CC区EE街道]-{[XX苹果，11]；[XX橘子，15]；[xx香蕉，9]}；
[AA省BB市CC区EF街道]-{[XY葡萄，10]；[XY橘子，8]；[yy西瓜，9]}；
[QQ省BB市CC区EF街道]-{[AA葡萄，7]；[bb橘子，5]；[yy樱桃，7]}。
步骤202，从上述物品订单信息集包括的各个地址信息中选择与目标地址信息匹配的地址信息作为备选地址信息，得到备选地址信息组。
在一些实施例中，上述执行主体可以从上述物品订单信息集包括的各个地址信息中选择与目标地址信息匹配的地址信息作为备选地址信息，得到备选地址信息组。这里，与目标地址信息匹配的地址信息可以是“与目标地址信息中省市区相同的地址信息”。这里，目标地址信息可以是指线下配送店铺的位置信息。
作为示例，目标地址信息可以是[AA省BB市CC区KK街道]。从步骤201示例中物品订单信息集包括的各个地址信息中选择与目标地址信息匹配“[AA省BB市CC区KK街道]”的地址信息作为备选地址信息，得到备选地址信息组：[AA省BB市CC区DD街道]；[AA省BB市CC区EE街道]；[AA省BB市CC区EF街道]。
步骤203，将上述备选地址信息组中的每个备选地址信息对应的物品名称组确定为备选物品名称组，得到备选物品名称组集。
在一些实施例中，上述执行主体可以将上述备选地址信息组中的每个备选地址信息对应的物品名称组确定为备选物品名称组，得到备选物品名称组集。
作为示例，可以将[AA省BB市CC区DD街道]对应的物品名称组{[XX苹果]；[XX橘子]；[xx苹果]}确定为备选物品名称组。可以将[AA省BB市CC区EE街道]对应的物品名称组{[XX苹果]；[XX橘子]；[xx香蕉]}确定为备选物品名称组。可以将[AA省BB市CC区EF街道]对应的物品名称组{[XY葡萄]；[XY橘子]；[yy西瓜]}确定为备选物品名称组。得到备选物品名称组集：{[XX苹果]；[XX橘子]；[xx苹果]}；{[XX苹果]；[XX橘子]；[xx香蕉]}；{[XY葡萄]；[XY橘子]；[yy西瓜]}。
步骤204，基于上述备选物品名称组集和与上述备选物品名称组集对应的各个物品流转量，生成待推荐物品名称集。
在一些实施例中，上述执行主体可以从上述备选物品名称组集选择物品流转量大于等于预定阈值的备选物品名称作为待推荐物品名称，得到待推荐物品名称集。这里，对于预设阈值的设定，不作限定。
作为示例，可以从步骤203示例的备选物品名称组集中选择物品流转量大于等于预定阈值“9”的备选物品名称作为待推荐物品名称，得到待推荐物品名称集：{[XX苹果]；[XX橘子]}；{[XX苹果]；[XX橘子]}；{[XY葡萄]}。
在一些实施例的一些可选的实现方式中，上述物品订单信息还包括物品价值属性值组，上述物品价值属性值组中的物品价值属性值对应上述物品名称组中的物品名称。这里，物品价值属性值组中的物品价值属性值可以是指物品的售卖价值（例如，售卖价格）。上述执行主体可以通过以下步骤生成待推荐物品名称集：
第一步，从上述备选物品名称组集中选择物品流转量大于等于预定阈值的备选物品名称作为目标物品名称，得到目标物品名称集。这里，对于预定阈值的设定，不作限制。
第二步，获取与上述目标物品名称集中的每个目标物品名称对应的进货价值属性值，得到进货价值属性值集。这里，进货价值属性值可以是物品的成本价。
第三步，将上述目标物品名称集中的每个目标物品名称对应的进货价值属性值与上述目标物品名称对应的物品价值属性值的比值确定为成本占比，得到成本占比集。
第四步，从上述成本占比集中选择大于等于预设占比的成本占比作为目标成本占比，得到目标成本占比集。这里，对于预设占比的设定，不作限制。这里，主要是为了考量线下配送店铺的利润率，以便平衡用户与线下配送店铺两方面的需求。
第五步，将上述目标成本占比集中的每个目标成本占比对应的备选物品名称确定为待推荐物品名称，得到待推荐物品名称集。
步骤205，基于上述待推荐物品名称集，获取与上述待推荐物品名称集对应的待推荐物品信息集。
在一些实施例中，上述执行主体可以通过有线连接方式或者无线连接方式从设备终端获取与上述待推荐物品名称集对应的待推荐物品信息集。这里，上述待推荐物品名称集中的待推荐物品名称对应上述待推荐物品信息集中的待推荐物品信息。这里，待推荐物品信息可以包括但不限于以下至少一项：物品名称，物品质量，物品作用信息等等。
可选地，将上述待推荐物品信息集推送至与上述目标地址信息关联的显示设备以进行显示。
在一些实施例中，上述执行主体可以将上述待推荐物品信息集推送至与上述目标地址信息对应的线下配送店铺的显示设备以进行显示。
本公开的上述各个实施例具有如下有益效果：通过本公开的一些实施例的物品信息推送方法，提升了线下配送店铺的用户流量。具体来说，造成线下配送店铺中用户流量的流失的原因在于：所售卖的物品无法满足周边用户的购物需求，造成线下配送店铺中用户流量的流失。基于此，本公开的一些实施例的物品信息推送方法，首先，获取用户群中的每个用户的物品订单信息，得到物品订单信息集。由此，可以是为后续准确的推荐物品信息提供了数据支持。其次，从上述物品订单信息集包括的各个地址信息中选择与目标地址信息匹配的地址信息作为备选地址信息，得到备选地址信息组。由此，可以根据配送距离选择出与目标地址信息（线下配送店铺）相近的用户的物品订单信息，符合了线下配送店铺的配送需求。接着，将上述备选地址信息组中的每个备选地址信息对应的物品名称组确定为备选物品名称组，得到备选物品名称组集。然后，基于上述备选物品名称组集和与上述备选物品名称组集对应的各个物品流转量，生成待推荐物品名称集。由此，可以选择出流转量较高的物品名称进行推荐，既减轻了计算机的推送压力，又进一步保证了向线下配送店铺推送物品信息的可靠性。最后，基于上述待推荐物品名称集，获取与上述待推荐物品名称集对应的待推荐物品信息集。由此，便于线下配送店铺根据物品信息进行进货。从而，解决了所售卖的物品无法满足周边用户的购物需求的问题，提升了线下配送店铺的用户流量。
进一步参考图3，示出了根据本公开的物品信息推送方法的另一些实施例的流程300。该方法可以由图1的计算设备101来执行。该物品信息推送方法，包括以下步骤：
步骤301，获取用户群中的每个用户的物品订单信息，得到物品订单信息集。
步骤302，从上述物品订单信息集包括的各个地址信息中选择与目标地址信息匹配的地址信息作为备选地址信息，得到备选地址信息组。
步骤303，将上述备选地址信息组中的每个备选地址信息对应的物品名称组确定为备选物品名称组，得到备选物品名称组集。
步骤304，基于上述备选物品名称组集和与上述备选物品名称组集对应的各个物品流转量，生成待推荐物品名称集。
在一些实施例中，步骤301-304的具体实现方式及所带来的技术效果可以参考图2对应的那些实施例中的步骤201-204，在此不再赘述。
步骤305，基于上述待推荐物品名称集和预设的物品名称词向量组，生成第一物品关联值集。
在一些实施例中，物品信息推送方法的执行主体（例如，图1所示的计算设备101）可以通过以下步骤生成第一物品关联值集：
第一步，对上述待推荐物品名称集中的每个待推荐物品名称进行向量化处理以生成待推荐物品名称向量，得到待推荐物品名称向量集。这里，可以采用独热编码的方式对上述待推荐物品名称集中的每个待推荐物品名称进行向量化处理以生成待推荐物品名称向量，得到待推荐物品名称向量集。
第二步，对于上述待推荐物品名称向量集中的每个待推荐物品名称向量，执行如下处理步骤：
第一子步骤，确定上述待推荐物品名称向量和上述物品名称词向量组中的每个物品名称词向量的物品关联值，得到物品关联值组。
实践中，可以通过以下方式确定上述待推荐物品名称向量和上述物品名称词向量组中的每个物品名称词向量的物品关联值：
1、对上述待推荐物品名称向量中的每一维度下的数据和上述物品名称词向量中的每一维度下的数据分别进行翻转处理以生成翻转后的待推荐物品名称向量和翻转后的物品名称词向量。
2、将上述物品订单信息集包括的各个物品名称的数量确定为期望指数。
3、将上述待推荐物品名称集包括的各个待推荐物品名称的数量确定为活跃指数。
4、将上述翻转后的待推荐物品名称向量中的各个维度下的数据与上述翻转后的物品名称词向量中的各个维度下的数据的和的平均值确定为向量均值。
5、通过公式，确定上述待推荐物品名称向量和上述物品名称词向量组中的每个物品名称词向量的物品关联值：
其中，
表示物品关联值。
表示上述翻转后的待推荐物品名称向量所包括的维度的序号或上述翻转后的物品名称词向量所包括的维度的序号。
表示上述翻转后的待推荐物品名称向量所包括的维度的数量或上述翻转后的物品名称词向量所包括的维度的数量。
表示上述翻转后的待推荐物品名称向量中第
维的值。
表示上述翻转后的物品名称词向量中第
维的值。
表示上述期望指数。
表示上述活跃指数。
表示上述向量均值。
第二子步骤，从上述物品关联值组中选择大于等于目标关联值的物品关联值作为第一物品关联值，得到第一物品关联值组。这里，对于目标关联值的设定，不作限制。
第三步，将所得到的第一物品关联值组确定为第一物品关联值集。
步骤306，基于上述待推荐物品名称集和上述目标地址信息对应的目标物品名称词向量组，生成第二物品关联值集。
在一些实施例中，上述执行主体可以通过各种方法基于上述待推荐物品名称集和上述目标地址信息对应的目标物品名称词向量组，生成第二物品关联值集。这里，具体方式可以参见步骤305中的描述，在此不在一一描述。
步骤305-306中的公式及其相关内容作为本公开的一个发明点，解决了背景技术提及的技术问题二“未综合考虑到用户实际需要的物品和高销量物品之间的关联程度以及用户实际需要的物品与线下配送店铺中物品之间的关联程度，导致向店铺推荐的物品的准确度不高，进一步造成线下配送店铺所售卖的物品无法满足周边用户的购物需求，进一步造成用户流量的流失”。造成用户流量的流失的因素往往如下：未综合考虑到用户实际需要的物品和高销量物品之间的关联程度以及用户实际需要的物品与线下配送店铺中物品之间的关联程度，导致向店铺推荐的物品的准确度不高，进一步造成线下配送店铺所售卖的物品无法满足周边用户的购物需求。如果解决了上述因素，就能达到提升用户流量的效果。为了达到这一效果，本公开引入了期望指数、活跃指数和向量均值这三个影响因素。首先，引入期望指数和活跃指数是为了提高向线下配送店铺推荐物品的合理性，活跃指数越高，向线下配送店铺推荐物品的合理性越高。其次，引入这三个因素通过上述公式生成物品关联值，以此确定用户实际需要的物品和高销量物品之间的关联程度以及用户实际需要的物品与线下配送店铺中物品之间的关联程度。由此，可以选择出关联程度较高的物品信息推送至线下配送店铺。从而，提高了向店铺推荐的物品的准确度，满足了线下配送店铺所售卖的物品无法满足周边用户的购物需求。进而，提升了线下配送店铺的用户流量。
步骤307，从上述第一物品关联值集中选择大于等于第一预设关联值的第一物品关联值作为第一备选物品关联值，得到第一备选物品关联值组。
在一些实施例中，上述执行主体可以从上述第一物品关联值集中选择大于等于第一预设关联值的第一物品关联值作为第一备选物品关联值，得到第一备选物品关联值组。这里，对于第一预设关联值的设定不作限制。
步骤308，从上述第二物品关联值集选择大于等于第二预设关联值的第二物品关联值作为第二备选物品关联值，得到第二备选物品关联值组。
在一些实施例中，上述执行主体可以从上述第二物品关联值集选择大于等于第二预设关联值的第二物品关联值作为第二备选物品关联值，得到第二备选物品关联值组。这里，对于第二预设关联值的设定，不作限制。
步骤309，基于上述第一备选物品关联值组和上述第二备选物品关联值组，生成待推荐物品名称序列。
在一些实施例中，基于上述第一备选物品关联值组和上述第二备选物品关联值组，上述执行主体可以通过以下步骤生成待推荐物品名称序列：
第一步，将上述第一备选物品关联值组中的每个第一备选物品关联值对应的物品名称确定为第一物品名称，得到第一物品名称组。
第二步，将上述第二备选物品关联值组中的每个第二备选物品关联值对应的物品名称确定为第二物品名称，得到第二物品名称组。
第三步，从上述第一物品名称组中选择与上述第二物品名称组中匹配的第一物品名称作为待推荐物品名称，得到待推荐物品名称组。这里，与上述第二物品名称组中匹配的第一物品名称可以是指与上述第二物品名称组中名称相同的第一物品名称。
第四步，将上述待推荐物品名称组中的每个待推荐物品名称对应的第一备选物品关联值与第二备选物品关联值的和确定为待推荐物品关联值，得到待推荐物品关联值组。
第五步，对上述待推荐物品关联值组中的各个待推荐物品关联值进行排序处理，得到待推荐物品关联值序列。这里，排序方式可以是按照数值从大到小进行排序。
第六步，基于上述待推荐物品关联值序列，对上述待推荐物品名称组中的各个待推荐物品名称进行排序处理，得到待推荐物品名称序列。这里，可以将待推荐物品名称组中的各个待推荐物品名称按照待推荐物品关联值从大到小的顺序进行排序，得到待推荐物品名称序列。
步骤310，获取与上述待推荐物品名称序列对应的待推荐物品信息集。
在一些实施例中，上述执行主体可以通过有线连接方式或者无线连接方式从设备终端获取与上述待推荐物品名称序列对应的待推荐物品信息集。其中，上述待推荐物品名称序列中的待推荐物品名称对应上述待推荐物品信息集中的待推荐物品信息。这里，待推荐物品信息可以包括但不限于以下至少一项：物品名称，物品质量，物品作用信息等等。
从图3可以看出，与图2对应的一些实施例的描述相比，图3对应的一些实施例中的物品信息推送方法的流程300提高了向店铺推荐的物品的准确度，满足了线下配送店铺所售卖的物品无法满足周边用户的购物需求。进而，提升了线下配送店铺的用户流量。
进一步参考图4，作为对上述各图所示方法的实现，本公开提供了一种物品信息推送装置的一些实施例，这些装置实施例与图2上述的那些方法实施例相对应，该装置具体可以应用于各种电子设备中。
如图4所示，一些实施例的物品信息推送装置400包括：第一获取单元401、选择单元402、确定单元403、生成单元404和第二获取单元405。其中，第一获取单元401被配置成获取用户群中的每个用户的物品订单信息，得到物品订单信息集，其中，上述物品订单信息集中的物品订单信息包括地址信息、与上述地址信息对应的物品名称组和物品流转量组，上述物品名称组中的物品名称对应上述物品流转量组中的物品流转量；选择单元402被配置成从上述物品订单信息集包括的各个地址信息中选择与目标地址信息匹配的地址信息作为备选地址信息，得到备选地址信息组；确定单元403被配置成将上述备选地址信息组中的每个备选地址信息对应的物品名称组确定为备选物品名称组，得到备选物品名称组集；生成单元404被配置成基于上述备选物品名称组集和与上述备选物品名称组集对应的各个物品流转量，生成待推荐物品名称集；第二获取单元405被配置成基于上述待推荐物品名称集，获取与上述待推荐物品名称集对应的待推荐物品信息集。
可以理解的是，该装置400中记载的诸单元与参考图2描述的方法中的各个步骤相对应。由此，上文针对方法描述的操作、特征以及产生的有益效果同样适用于装置400及其中包含的单元，在此不再赘述。
下面参考图5，其示出了适于用来实现本公开的一些实施例的电子设备（例如图1中的计算设备101）500的结构示意图。图5示出的电子设备仅仅是一个示例，不应对本公开的实施例的功能和使用范围带来任何限制。
如图5所示，电子设备500可以包括处理装置（例如中央处理器、图形处理器等）501，其可以根据存储在只读存储器（ROM）502中的程序或者从存储装置508加载到随机访问存储器（RAM）503中的程序而执行各种适当的动作和处理。在RAM 503中，还存储有电子设备500操作所需的各种程序和数据。处理装置501、ROM 502以及RAM 503通过总线504彼此相连。输入/输出（I/O）接口505也连接至总线504。
通常，以下装置可以连接至I/O接口505：包括例如触摸屏、触摸板、键盘、鼠标、摄像头、麦克风、加速度计、陀螺仪等的输入装置506；包括例如液晶显示器（LCD）、扬声器、振动器等的输出装置507；包括例如磁带、硬盘等的存储装置508；以及通信装置509。通信装置509可以允许电子设备500与其他设备进行无线或有线通信以交换数据。虽然图5示出了具有各种装置的电子设备500，但是应理解的是，并不要求实施或具备所有示出的装置。可以替代地实施或具备更多或更少的装置。图5中示出的每个方框可以代表一个装置，也可以根据需要代表多个装置。
特别地，根据本公开的一些实施例，上文参考流程图描述的过程可以被实现为计算机软件程序。例如，本公开的一些实施例包括一种计算机程序产品，其包括承载在计算机可读介质上的计算机程序，该计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的程序代码。在这样的一些实施例中，该计算机程序可以通过通信装置509从网络上被下载和安装，或者从存储装置508被安装，或者从ROM502被安装。在该计算机程序被处理装置501执行时，执行本公开的一些实施例的方法中限定的上述功能。
需要说明的是，本公开的一些实施例上述的计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质或者是上述两者的任意组合。计算机可读存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子可以包括但不限于：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器（RAM）、只读存储器（ROM）、可擦式可编程只读存储器（EPROM或闪存）、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器（CD-ROM）、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本公开的一些实施例中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。而在本公开的一些实施例中，计算机可读信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读信号介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于：电线、光缆、RF（射频）等等，或者上述的任意合适的组合。
在一些实施方式中，客户端、服务器可以利用诸如HTTP（HyperText TransferProtocol，超文本传输协议）之类的任何当前已知或未来研发的网络协议进行通信，并且可以与任意形式或介质的数字数据通信（例如，通信网络）互连。通信网络的示例包括局域网（“LAN”），广域网（“WAN”），网际网（例如，互联网）以及端对端网络（例如，ad hoc端对端网络），以及任何当前已知或未来研发的网络。
上述计算机可读介质可以是上述装置中所包含的；也可以是单独存在，而未装配入该电子设备中。上述计算机可读介质承载有一个或者多个程序，当上述一个或者多个程序被该电子设备执行时，使得该电子设备：获取用户群中的每个用户的物品订单信息，得到物品订单信息集，其中，上述物品订单信息集中的物品订单信息包括地址信息、与上述地址信息对应的物品名称组和物品流转量组，上述物品名称组中的物品名称对应上述物品流转量组中的物品流转量；从上述物品订单信息集包括的各个地址信息中选择与目标地址信息匹配的地址信息作为备选地址信息，得到备选地址信息组；将上述备选地址信息组中的每个备选地址信息对应的物品名称组确定为备选物品名称组，得到备选物品名称组集；基于上述备选物品名称组集和与上述备选物品名称组集对应的各个物品流转量，生成待推荐物品名称集；基于上述待推荐物品名称集，获取与上述待推荐物品名称集对应的待推荐物品信息集。
可以以一种或多种程序设计语言或其组合来编写用于执行本公开的一些实施例的操作的计算机程序代码，上述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如Java、Smalltalk、C++，还包括常规的过程式程序设计语言—诸如“C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中，远程计算机可以通过任意种类的网络——包括局域网（LAN）或广域网（WAN）——连接到用户计算机，或者，可以连接到外部计算机（例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接）。
附图中的流程图和框图，图示了按照本公开各种实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分，该模块、程序段、或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。
描述于本公开的一些实施例中的单元可以通过软件的方式实现，也可以通过硬件的方式来实现。所描述的单元也可以设置在处理器中，例如，可以描述为：一种处理器包括第一获取单元、选择单元、确定单元、生成单元和第二获取单元。其中，这些单元的名称在某种情况下并不构成对该单元本身的限定，例如，选择单元还可以被描述为“从上述物品订单信息集包括的各个地址信息中选择与目标地址信息匹配的地址信息作为备选地址信息，得到备选地址信息组的单元”。
本文中以上描述的功能可以至少部分地由一个或多个硬件逻辑部件来执行。例如，非限制性地，可以使用的示范类型的硬件逻辑部件包括：现场可编程门阵列（FPGA）、专用集成电路（ASIC）、专用标准产品（ASSP）、片上系统（SOC）、复杂可编程逻辑设备（CPLD）等等。
以上描述仅为本公开的一些较佳实施例以及对所运用技术原理的说明。本领域技术人员应当理解，本公开的实施例中所涉及的发明范围，并不限于上述技术特征的特定组合而成的技术方案，同时也应涵盖在不脱离上述发明构思的情况下，由上述技术特征或其等同特征进行任意组合而形成的其它技术方案。例如上述特征与本公开的实施例中公开的（但不限于）具有类似功能的技术特征进行互相替换而形成的技术方案。
Claims (8)
1.一种物品信息推送方法，包括：
获取用户群中的每个用户的物品订单信息，得到物品订单信息集，其中，所述物品订单信息集中的物品订单信息包括地址信息、与所述地址信息对应的物品名称组和物品流转量组，所述物品名称组中的物品名称对应所述物品流转量组中的物品流转量；
从所述物品订单信息集包括的各个地址信息中选择与目标地址信息匹配的地址信息作为备选地址信息，得到备选地址信息组；
将所述备选地址信息组中的每个备选地址信息对应的物品名称组确定为备选物品名称组，得到备选物品名称组集；
基于所述备选物品名称组集和与所述备选物品名称组集对应的各个物品流转量，生成待推荐物品名称集；
基于所述待推荐物品名称集，获取与所述待推荐物品名称集对应的待推荐物品信息集；
其中，所述基于所述待推荐物品名称集，获取与所述待推荐物品名称集对应的待推荐物品信息集，包括：
基于所述待推荐物品名称集和预设的物品名称词向量组，生成第一物品关联值集；
基于所述待推荐物品名称集和所述目标地址信息对应的目标物品名称词向量组，生成第二物品关联值集；
从所述第一物品关联值集中选择大于等于第一预设关联值的第一物品关联值作为第一备选物品关联值，得到第一备选物品关联值组；
从所述第二物品关联值集选择大于等于第二预设关联值的第二物品关联值作为第二备选物品关联值，得到第二备选物品关联值组；
基于所述第一备选物品关联值组和所述第二备选物品关联值组，生成待推荐物品名称序列；
获取与所述待推荐物品名称序列对应的待推荐物品信息集；
其中，所述基于所述待推荐物品名称集和预设的物品名称词向量组，生成第一物品关联值集，包括：
对所述待推荐物品名称集中的每个待推荐物品名称进行向量化处理以生成待推荐物品名称向量，得到待推荐物品名称向量集，其中，向量化处理为独热编码；
对于所述待推荐物品名称向量集中的每个待推荐物品名称向量，执行如下处理步骤：
确定所述待推荐物品名称向量和所述物品名称词向量组中的每个物品名称词向量的物品关联值，得到物品关联值组；
从所述物品关联值组中选择大于等于目标关联值的物品关联值作为第一物品关联值，得到第一物品关联值组；
将所得到的第一物品关联值组确定为第一物品关联值集；
其中，所述确定所述待推荐物品名称向量和所述物品名称词向量组中的每个物品名称词向量的物品关联值，包括：
对所述待推荐物品名称向量中的每一维度下的数据和所述物品名称词向量中的每一维度下的数据分别进行翻转处理以生成翻转后的待推荐物品名称向量和翻转后的物品名称词向量；
将所述物品订单信息集包括的各个物品名称的数量确定为期望指数；
将所述待推荐物品名称集包括的各个待推荐物品名称的数量确定为活跃指数；
将所述翻转后的待推荐物品名称向量中的各个维度下的数据与所述翻转后的物品名称词向量中的各个维度下的数据的和的平均值确定为向量均值；
通过公式，确定所述待推荐物品名称向量和所述物品名称词向量组中的每个物品名称词向量的物品关联值：
其中，
表示物品关联值，
表示所述翻转后的待推荐物品名称向量所包括的维度的序号或所述翻转后的物品名称词向量所包括的维度的序号，
表示所述翻转后的待推荐物品名称向量所包括的维度的数量或所述翻转后的物品名称词向量所包括的维度的数量，
表示所述翻转后的待推荐物品名称向量中第
维的值，
表示所述翻转后的物品名称词向量中第
维的值，
表示所述期望指数，
表示所述活跃指数，
表示所述向量均值。
2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述物品订单信息还包括物品价值属性值组，所述物品价值属性值组中的物品价值属性值对应所述物品名称组中的物品名称；以及
所述基于所述备选物品名称组集和与所述备选物品名称组集对应的各个物品流转量，生成待推荐物品名称集，包括：
从所述备选物品名称组集中选择物品流转量大于等于预定阈值的备选物品名称作为目标物品名称，得到目标物品名称集；
获取与所述目标物品名称集中的每个目标物品名称对应的进货价值属性值，得到进货价值属性值集；
将所述目标物品名称集中的每个目标物品名称对应的进货价值属性值与所述目标物品名称对应的物品价值属性值的比值确定为成本占比，得到成本占比集。
3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述基于所述备选物品名称组集和与所述备选物品名称组集对应的各个物品流转量，生成待推荐物品名称集，还包括：
从所述成本占比集中选择大于等于预设占比的成本占比作为目标成本占比，得到目标成本占比集；
将所述目标成本占比集中的每个目标成本占比对应的备选物品名称确定为待推荐物品名称，得到待推荐物品名称集。
4.根据权利要求1所述的方法，其中，所述基于所述第一备选物品关联值组和所述第二备选物品关联值组，生成待推荐物品名称序列，包括：
将所述第一备选物品关联值组中的每个第一备选物品关联值对应的物品名称确定为第一物品名称，得到第一物品名称组；
将所述第二备选物品关联值组中的每个第二备选物品关联值对应的物品名称确定为第二物品名称，得到第二物品名称组；
从所述第一物品名称组中选择与所述第二物品名称组中匹配的第一物品名称作为待推荐物品名称，得到待推荐物品名称组；
将所述待推荐物品名称组中的每个待推荐物品名称对应的第一备选物品关联值与第二备选物品关联值的和确定为待推荐物品关联值，得到待推荐物品关联值组；
对所述待推荐物品关联值组中的各个待推荐物品关联值进行排序处理，得到待推荐物品关联值序列；
基于所述待推荐物品关联值序列，对所述待推荐物品名称组中的各个待推荐物品名称进行排序处理，得到待推荐物品名称序列。
5.根据权利要求1所述的方法，其中，所述方法还包括：
将所述待推荐物品信息集推送至与所述目标地址信息关联的显示设备以进行显示。
6.一种物品信息推送装置，包括：
第一获取单元，被配置成获取用户群中的每个用户的物品订单信息，得到物品订单信息集，其中，所述物品订单信息集中的物品订单信息包括地址信息、与所述地址信息对应的物品名称组和物品流转量组，所述物品名称组中的物品名称对应所述物品流转量组中的物品流转量；
选择单元，被配置成从所述物品订单信息集包括的各个地址信息中选择与目标地址信息匹配的地址信息作为备选地址信息，得到备选地址信息组；
确定单元，被配置成将所述备选地址信息组中的每个备选地址信息对应的物品名称组确定为备选物品名称组，得到备选物品名称组集；
生成单元，被配置成基于所述备选物品名称组集和与所述备选物品名称组集对应的各个物品流转量，生成待推荐物品名称集；
第二获取单元，被配置成基于所述待推荐物品名称集，获取与所述待推荐物品名称集对应的待推荐物品信息集；所述第二获取单元被进一步配置成：
基于所述待推荐物品名称集和预设的物品名称词向量组，生成第一物品关联值集；
基于所述待推荐物品名称集和所述目标地址信息对应的目标物品名称词向量组，生成第二物品关联值集；
从所述第一物品关联值集中选择大于等于第一预设关联值的第一物品关联值作为第一备选物品关联值，得到第一备选物品关联值组；
从所述第二物品关联值集选择大于等于第二预设关联值的第二物品关联值作为第二备选物品关联值，得到第二备选物品关联值组；
基于所述第一备选物品关联值组和所述第二备选物品关联值组，生成待推荐物品名称序列；
获取与所述待推荐物品名称序列对应的待推荐物品信息集；
其中，所述基于所述待推荐物品名称集和预设的物品名称词向量组，生成第一物品关联值集，包括：
对所述待推荐物品名称集中的每个待推荐物品名称进行向量化处理以生成待推荐物品名称向量，得到待推荐物品名称向量集，其中，向量化处理为独热编码；
对于所述待推荐物品名称向量集中的每个待推荐物品名称向量，执行如下处理步骤：
确定所述待推荐物品名称向量和所述物品名称词向量组中的每个物品名称词向量的物品关联值，得到物品关联值组；
从所述物品关联值组中选择大于等于目标关联值的物品关联值作为第一物品关联值，得到第一物品关联值组；
将所得到的第一物品关联值组确定为第一物品关联值集；
其中，所述确定所述待推荐物品名称向量和所述物品名称词向量组中的每个物品名称词向量的物品关联值，包括：
对所述待推荐物品名称向量中的每一维度下的数据和所述物品名称词向量中的每一维度下的数据分别进行翻转处理以生成翻转后的待推荐物品名称向量和翻转后的物品名称词向量；
将所述物品订单信息集包括的各个物品名称的数量确定为期望指数；
将所述待推荐物品名称集包括的各个待推荐物品名称的数量确定为活跃指数；
将所述翻转后的待推荐物品名称向量中的各个维度下的数据与所述翻转后的物品名称词向量中的各个维度下的数据的和的平均值确定为向量均值；
通过公式，确定所述待推荐物品名称向量和所述物品名称词向量组中的每个物品名称词向量的物品关联值：
其中，
表示物品关联值，
表示所述翻转后的待推荐物品名称向量所包括的维度的序号或所述翻转后的物品名称词向量所包括的维度的序号，
表示所述翻转后的待推荐物品名称向量所包括的维度的数量或所述翻转后的物品名称词向量所包括的维度的数量，
表示所述翻转后的待推荐物品名称向量中第
维的值，
表示所述翻转后的物品名称词向量中第
维的值，
表示所述期望指数，
表示所述活跃指数，
表示所述向量均值。
7.一种电子设备，包括：
一个或多个处理器；
存储装置，其上存储有一个或多个程序；
当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1-5中任一所述的方法。
8.一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，其中，所述程序被处理器执行时实现如权利要求1-5中任一所述的方法。
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