CN112734531A - 物品推荐方法、装置、电子设备及存储介质 - Google Patents
物品推荐方法、装置、电子设备及存储介质 Download PDFInfo
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Abstract
本发明涉及数据处理技术领域，公开了一种物品推荐方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括：获取用户购买的多个用户物品的物品信息；根据所述物品信息，对所述多个用户物品进行聚类，获得多个物品类别；通过大数据获取与每个所述物品类别匹配的多个第一物品；进一步地，监控所述多个第一物品的实时价格；针对每个所述物品类别，判断所述实时价格是否小于所述物品类别对应的用户物品的购买价格；若所述实时价格小于所述物品类别对应的用户物品的购买价格，即可向所述用户推荐所述多个第一物品。本发明能够对物品的价格进行监控，给用户推荐价格较低的物品。
Description
技术领域
本发明涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种物品推荐方法、装置、电子设备及存储介质。
背景技术
随着电子商务的快速发展，各大网络购物平台也随之应运而生，在网络购物平台进行购物已经成为人们日常购物的常见方式。然而，实践中发现，虽然在网络购物平台进行购物给人们带来了极大方便，但是由于线上物品的多样性以及价格的实时性，当用户需要购买大量商品时，用户很难在短时间内掌握商品的价格以及购买到价格低的商品。
发明内容
本发明提供了一种物品推荐方法、装置、电子设备及存储介质，能够对物品的价格进行监控，给用户推荐价格较低的物品。
本发明第一方面公开了一种物品推荐方法，所述方法包括：
获取用户购买的多个用户物品的物品信息；
根据所述物品信息，对所述多个用户物品进行聚类，获得多个物品类别；
通过大数据获取与每个所述物品类别匹配的多个第一物品；
监控所述多个第一物品的实时价格；
针对每个所述物品类别，判断所述实时价格是否小于所述物品类别对应的用户物品的购买价格；
若所述实时价格小于所述物品类别对应的用户物品的购买价格，向所述用户推荐所述多个第一物品。
作为一种可选的实施方式，在本发明第一方面中，在所述实时价格小于所述物品类别对应的用户物品的购买价格的情况下，所述方法还包括：
获取每个所述第一物品的物品品牌；
根据每个所述物品品牌，获取所述物品品牌的物品评价值；
按照物品评价值从高到底的顺序，对所述多个第一物品进行排序，获得物品排序；
所述向所述用户推荐所述多个第一物品包括：
按照所述物品排序，向所述用户推荐所述多个第一物品。
作为一种可选的实施方式，在本发明第一方面中，所述方法还包括：
针对每个所述物品类别，统计所述物品类别的用户物品的第一物品总值；
统计所有所述物品类别的所述多个用户物品的第二物品总值；
根据所述第一物品总值和所述第二物品总值，计算每个所述物品类别的用户物品所占的物品总值比例；
根据所述第一物品总值、所述第二物品总值以及所述物品总值比例，生成物品总值分析报告；
向所述用户推送所述物品总值分析报告。
作为一种可选的实施方式，在本发明第一方面中，所述方法还包括：
确定所述多个用户物品的购买时间段；
获取所述购买时间段内所述用户的总收入；
对所述总收入以及所述物品总值分析报告进行分析，获得资产分配建议。
作为一种可选的实施方式，在本发明第一方面中，所述对所述总收入以及所述物品总值分析报告进行分析，获得资产分配建议包括：
若所述总收入小于所述第二物品总值，根据每个所述物品类别的用户物品的物品用途，从所述多个用户物品中筛选出必须物品；
根据所述总收入，规划所述必须物品的第三物品总值；
根据所述总收入、所述必须物品以及所述第三物品总值，生成资产分配建议。
作为一种可选的实施方式，在本发明第一方面中，所述方法还包括：
根据所述用户的购买习惯，从所述多个用户物品中筛选出周期性购买的目标物品；
若监控到所述目标物品的实时价格发生变化，且所述目标物品的实时价格属于预设时间段内的最低价格，更新所述目标物品的实时价格；
根据更新后的实时价格以及所述用户在每个周期针对所述目标物品的购买信息，计算所述目标物品的购买数量；
向所述用户推荐所述更新后的实时价格以及所述目标物品的购买数量。
作为一种可选的实施方式，在本发明第一方面中，所述根据所述物品信息，对所述多个用户物品进行聚类，获得多个物品类别包括：
将所述物品信息输入至聚类模型，通过所述聚类模型对所述多个用户物品进行聚类，获得多个物品类别。
本发明第二方面公开了一种物品推荐装置，所述装置包括：
获取模块，用于获取用户购买的多个用户物品的物品信息；
聚类模块，用于根据所述物品信息，对所述多个用户物品进行聚类，获得多个物品类别；
所述获取模块，还用于通过大数据获取与每个所述物品类别匹配的多个第一物品；
监控模块，用于监控所述多个第一物品的实时价格；
判断模块，用于针对每个所述物品类别，判断所述实时价格是否小于所述物品类别对应的用户物品的购买价格；
推荐模块，用于若所述实时价格小于所述物品类别对应的用户物品的购买价格，向所述用户推荐所述多个第一物品。
本发明第三方面公开了一种电子设备，所述电子设备包括：
存储有可执行程序代码的存储器；
与所述存储器耦合的处理器；
所述处理器调用所述存储器中存储的所述可执行程序代码，执行本发明第一方面公开的物品推荐方法中的部分或全部步骤。
本发明第五方面公开了一种计算机存储介质，所述计算机存储介质存储有计算机指令，所述计算机指令被调用时，用于本发明第一方面公开的物品推荐方法中的部分或全部步骤。
与现有技术相比，本发明实施例具有以下有益效果：
本发明实施例中，可以先获取用户购买的多个用户物品的物品信息；根据所述物品信息，对所述多个用户物品进行聚类，获得多个物品类别；通过大数据获取与每个所述物品类别匹配的多个第一物品；进一步地，监控所述多个第一物品的实时价格；针对每个所述物品类别，判断所述实时价格是否小于所述物品类别对应的用户物品的购买价格；若所述实时价格小于所述物品类别对应的用户物品的购买价格，即可向所述用户推荐所述多个第一物品。可见，通过本发明实施例，可以对用户购买的用户物品进行聚类，获得物品类别，并通过大数据获取同物品类别的第一物品并监控第一物品的实时价格，当监控到第一物品的实时价格小于用户购买的用户物品的购买价格时，即可向用户推荐给第一物品，从而可以通过对物品的价格进行监控，给用户推荐价格较低的物品，便于用户掌握物品价格，同时，便于用户根据实际需要提前来购买价格较低的物品，节省了用户的开销，便于用户合理规划资产。
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。
图1是本发明实施例公开的一种物品推荐方法的流程示意图；
图2是本发明实施例公开的另一种物品推荐方法的流程示意图；
图3是本发明实施例公开的一种物品推荐装置的结构示意图；
图4是本发明实施例公开的一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别不同对象，而不是用于描述特定顺序。此外，术语“包括”和“具有”以及它们任何变形，意图在于覆盖不排他的包含。例如包含了一系列步骤或单元的过程、方法、装置、产品或设备没有限定于已列出的步骤或单元，而是可选地还包括没有列出的步骤或单元，或可选地还包括对于这些过程、方法、产品或设备固有的其他步骤或单元。
在本文中提及“实施例”意味着，结合实施例描述的特定特征、结构或特性可以包含在本发明的至少一个实施例中。在说明书中的各个位置出现该短语并不一定均是指相同的实施例，也不是与其它实施例互斥的独立的或备选的实施例。本领域技术人员显式地和隐式地理解的是，本文所描述的实施例可以与其它实施例相结合。
本发明公开了一种物品推荐方法、装置、电子设备及存储介质，可以对用户购买的用户物品进行聚类，获得物品类别，并通过大数据获取同物品类别的第一物品并监控第一物品的实时价格，当监控到第一物品的实时价格小于用户购买的用户物品的购买价格时，即可向用户推荐给第一物品，从而可以通过对物品的价格进行监控，给用户推荐价格较低的物品，便于用户掌握物品价格，同时，便于用户根据实际需要提前来购买价格较低的物品，节省了用户的开销，便于用户合理规划资产。
本发明提供的物品推荐方法可以由终端设备、服务器或其它类型的电子设备执行，其中，终端设备可以为用户设备(User Equipment，UE)、移动设备、用户终端、终端、蜂窝电话、无绳电话、个人数字处理(Personal Digital Assistant，PDA)、手持设备、计算设备、车载设备、可穿戴设备等。在一些可能的实现方式中，该物品推荐方法可以通过处理器调用存储器中存储的计算机可读指令的方式来实现。或者，可通过服务器执行所述物品推荐方法。下面以电子设备作为执行主体为例对本发明公开实施例的物品拍摄方法进行说明。
实施例一
请参阅图1，图1是本发明实施例公开的一种物品推荐方法的流程示意图。其中，图1所描述的方法可以应用于电子设备中，该物品推荐方法可以包括以下操作：
S11、电子设备获取用户购买的多个用户物品的物品信息。
其中，所述多个用户物品可以为用户在各大网络购物平台上购买的商品，可以包括但不限于家居类商品、娱乐类商品、办公类商品、玩具类商品、美容护肤类商品。
物品信息可以包括但不限于物品的价格、物品的形状、物品的尺寸、物品的颜色。
S12、电子设备根据所述物品信息，对所述多个用户物品进行聚类，获得多个物品类别。
可选的，电子设备可以采用聚类算法，根据所述物品信息，对所述多个用户物品进行聚类，获得多个物品类别。
可选的，电子设备还可以将所述物品信息输入至聚类模型，通过所述聚类模型对所述多个用户物品进行聚类，获得多个物品类别。
其中，物品类别可以包括但不限于家居类、娱乐类、办公类、玩具类、美容护肤类，其中，每个类别下还可以包括多个小类别，比如办公类可以包括具体的电脑类别、鼠标类别、文具类别等。
S13、电子设备通过大数据获取与每个所述物品类别匹配的多个第一物品。
其中，电子设备可以通过大数据获取与每个所述物品类别匹配的多个第一物品，举例来说，假设物品类别为办公类别下的电脑类别，可以获取其他商家售卖的多个品牌的电脑。
S14、电子设备监控所述多个第一物品的实时价格。
其中，随着市场经济以及人们生活水平的不断变化，多个第一物品的实时价格也是出于动态变化中。为了便于用户掌握第一物品的价格，电子设备可以实时监控所述多个第一物品的实时价格。
S15、电子设备针对每个所述物品类别，判断所述实时价格是否小于所述物品类别对应的用户物品的购买价格。
在监控到实时价格后，电子设备还可以实时地判断所述实时价格是否小于所述物品类别对应的用户物品的购买价格，如果所述实时价格小于所述物品类别对应的用户物品的购买价格，表明在相同的物品类别下，用户购买的用户物品的价格比该第一物品的价格要高，为了便于用户节省开销，更好地规划资产，可以将性价比更高的第一物品推荐给用户，反之，如果所述实时价格大于或等于所述物品类别对应的用户物品的购买价格，则就不需要向用户推荐该第一物品了。
S16、若所述实时价格小于所述物品类别对应的用户物品的购买价格，电子设备向所述用户推荐所述多个第一物品。
其中，电子设备向用户推荐所述多个第一物品后，用户可以根据需要从多个第一物品中进行选择，进而购买，从而可以购买到性价比较低的物品，节省了开销，也便于用户更加合理地规划资产。
作为一种可选的实施方式，在所述实时价格小于所述物品类别对应的用户物品的购买价格的情况下，所述方法还包括：
获取每个所述第一物品的物品品牌；
根据每个所述物品品牌，获取所述物品品牌的物品评价值；
按照物品评价值从高到底的顺序，对所述多个第一物品进行排序，获得物品排序；
所述向所述用户推荐所述多个第一物品包括：
按照所述物品排序，向所述用户推荐所述多个第一物品。
在该可选的实施方式中，在第一物品的实时价格小于所述物品类别对应的用户物品的购买价格的情况下，每个第一物品的物品品牌也是不同的，然而不同物品品牌的第一物品的物品评价值也是不同的，即有的第一物品用户评价高，有的第一物品用户评价低，而通常在相同的价格下，评价高的第一物品，该第一物品的质量会更高，而评价低的第一物品，该第一物品的质量会较低些。因此，电子设备可以获取每个所述第一物品的物品品牌，根据每个所述物品品牌，获取所述物品品牌的物品评价值，并按照物品评价值从高到底的顺序，对所述多个第一物品进行排序，获得物品排序，最后，按照所述物品排序，向所述用户推荐所述多个第一物品。这样，用户就可以知道每个第一物品的物品评价值的高低，进而在较低的价格下，选择物品评价值较高的第一物品，提高用户体验。
作为一种可选的实施方式，所述方法还包括：
根据所述用户的购买习惯，从所述多个用户物品中筛选出周期性购买的目标物品；
若监控到所述目标物品的实时价格发生变化，且所述目标物品的实时价格属于预设时间段内的最低价格，更新所述目标物品的实时价格；
根据更新后的实时价格以及所述用户在每个周期针对所述目标物品的购买信息，计算所述目标物品的购买数量；
向所述用户推荐所述更新后的实时价格以及所述目标物品的购买数量。
在该可选的实施方式中，可以根据用户在当前时间之前的购买习惯，筛选出用户需要周期性购买的目标物品，即该目标物品用户需要每隔一段时间就需要购买，比如每隔一周购买厨房类用品。电子设备可以重点监控这些目标物品的实时价格，并实时更新该目标物品的实时价格。特别地，当监控到该目标物品的实时价格为预设时间段内(如一周内)的最低价格时，可以在更新实时价格后，根据更新后的实时价格以及所述用户在每个周期针对所述目标物品的购买信息，计算所述目标物品的购买数量，并向所述用户推荐所述更新后的实时价格以及所述目标物品的购买数量，比如：用户每周购买厨房类用品5件，总价值200元，可以根据该更新后的实时价格以及上述历史的购买信息，计算购买数量(如6件)，并向用户推荐该更新后的实时价格以及购买数量，有利于用户参考该实时价格以及购买数量进行采购规划，合理安排资产。
可见，实施图1所述的方法，可以先获取用户购买的多个用户物品的物品信息；根据所述物品信息，对所述多个用户物品进行聚类，获得多个物品类别；通过大数据获取与每个所述物品类别匹配的多个第一物品；进一步地，监控所述多个第一物品的实时价格；针对每个所述物品类别，判断所述实时价格是否小于所述物品类别对应的用户物品的购买价格；若所述实时价格小于所述物品类别对应的用户物品的购买价格，即可向所述用户推荐所述多个第一物品。可见，通过本发明实施例，可以对用户购买的用户物品进行聚类，获得物品类别，并通过大数据获取同物品类别的第一物品并监控第一物品的实时价格，当监控到第一物品的实时价格小于用户购买的用户物品的购买价格时，即可向用户推荐给第一物品，从而可以通过对物品的价格进行监控，给用户推荐价格较低的物品，便于用户掌握物品价格，同时，便于用户根据实际需要提前来购买价格较低的物品，节省了用户的开销，便于用户合理规划资产。
实施例二
请参阅图2，图2是本发明实施例公开的另一种物品推荐方法的流程示意图。其中，图2所描述的方法可以应用于电子设备中。如图2所示，该物品推荐方法可以包括以下操作：
S21、电子设备获取用户购买的多个用户物品的物品信息。
S22、电子设备根据所述物品信息，对所述多个用户物品进行聚类，获得多个物品类别。
具体的，所述根据所述物品信息，对所述多个用户物品进行聚类，获得多个物品类别包括：
将所述物品信息输入至聚类模型，通过所述聚类模型对所述多个用户物品进行聚类，获得多个物品类别。
S23、电子设备通过大数据获取与每个所述物品类别匹配的多个第一物品。
S24、电子设备监控所述多个第一物品的实时价格。
S25、电子设备针对每个所述物品类别，判断所述实时价格是否小于所述物品类别对应的用户物品的购买价格。
S26、若所述实时价格小于所述物品类别对应的用户物品的购买价格，电子设备向所述用户推荐所述多个第一物品。
S27、电子设备针对每个所述物品类别，统计所述物品类别的用户物品的第一物品总值。
其中，第一物品总值即每个物品类别的用户物品在购买时花费的总费用，比如200元。
通过统计每个物品类别的用户物品的第一物品总值，可以使得用户清楚地知道每个物品类别的用户物品花费了多少钱，便于用户对用户物品消费的物品总值的掌控。
S28、电子设备统计所有所述物品类别的所述多个用户物品的第二物品总值。
其中，还需要统计所有的多个用户物品的第二物品总值，即用户购买所有的用户物品的总费用，比如1000元。
S29、电子设备根据所述第一物品总值和所述第二物品总值，计算每个所述物品类别的用户物品所占的物品总值比例。
其中，根据所述第一物品总值和所述第二物品总值，电子设备可以计算每个所述物品类别的用户物品所占的物品总值比例，比如厨房类物品占10％，办公类用品占5％等。
其中，根据该物品总值比例，用户可以看出哪些物品类别的物品花的钱多，哪些物品类别的物品花的钱少，有利于用户掌握各个物品类别的物品的开销情况。
S210、电子设备根据所述第一物品总值、所述第二物品总值以及所述物品总值比例，生成物品总值分析报告。
其中，该物品总值分析报告包括所述第一物品总值、所述第二物品总值以及所述物品总值比例之间的对应关系，还包括根据这些数据分析出来的内容，比如哪些物品的开销大，哪些物品的开销小，总的物品的开销是否超出预期等。
S211、电子设备向所述用户推送所述物品总值分析报告。
S212、电子设备确定所述多个用户物品的购买时间段。
其中，该购买时间段比如一周、一个月、一年等。
S213、电子设备获取所述购买时间段内所述用户的总收入。
其中，该总收入可以为用户在该购买时间段内用户进账的个人总资产或家庭总资产。
S214、电子设备对所述总收入以及所述物品总值分析报告进行分析，获得资产分配建议。
其中，在获得总收入后，可以根据所述总收入以及所述物品总值分析报告进行分析，对用户的资产进行分析，生成资产分配建议。比如在该总收入下，根据物品总值分析报告，分析得出各个物品类别的用户物品的购买数量以及各个物品类别的用户物品的物品总值的分配。
所述对所述总收入以及所述物品总值分析报告进行分析，获得资产分配建议包括：
若所述总收入小于所述第二物品总值，根据每个所述物品类别的用户物品的物品用途，从所述多个用户物品中筛选出必须物品；
根据所述总收入，规划所述必须物品的第三物品总值；
根据所述总收入、所述必须物品以及所述第三物品总值，生成资产分配建议。
在该可选的实时方式中，如果用户的总收入小于所述第二物品总值，表明用户在该购买时间段的支出超出了收入，为了帮助用户合理规划资产，电子设备可以根据每个所述物品类别的用户物品的物品用途，从所述多个用户物品中筛选出必须物品，比如可以筛选出日常生活所需的必须物品，如厨房类的必须物品。电子设备根据该总收入，重新规划该必须物品的第三物品总值，即在该总收入下，用户必须购买的必须物品的总开销，电子设备根据述总收入、所述必须物品以及所述第三物品总值，生成资产分配建议，有利于在不超过总收入的情况下，给用户推荐更合理的资产分配方案，有利于用户合理安排资产，避免过度消费，造成资金紧张。
可见，通过图2所述的方法，可以通过对物品的价格进行监控，给用户推荐价格较低的物品，便于用户掌握物品价格，同时，便于用户根据实际需要提前来购买价格较低的物品，节省了用户的开销，另外，还可以给用户提供物品总值分析报告以及资产分配建议，便于用户合理规划资产。
实施例三
请参阅图3，图3是本发明实施例公开的一种物品推荐装置的结构示意图。其中，图3所描述的物品推荐装置可以运行于电子设备中。如图3所示，该物品推荐装置可以包括：
获取模块301，用于获取用户购买的多个用户物品的物品信息；
聚类模块302，用于根据所述物品信息，对所述多个用户物品进行聚类，获得多个物品类别；
所述获取模块301，还用于通过大数据获取与每个所述物品类别匹配的多个第一物品；
监控模块303，用于监控所述多个第一物品的实时价格；
判断模块304，用于针对每个所述物品类别，判断所述实时价格是否小于所述物品类别对应的用户物品的购买价格；
推荐模块305，用于若所述实时价格小于所述物品类别对应的用户物品的购买价格，向所述用户推荐所述多个第一物品。
可选的，所述获取模块301，还用于在所述实时价格小于所述物品类别对应的用户物品的购买价格的情况下，获取每个所述第一物品的物品品牌；
所述获取模块301，还用于根据每个所述物品品牌，获取所述物品品牌的物品评价值；
所述物品推荐装置还包括：
排序模块，用于按照物品评价值从高到底的顺序，对所述多个第一物品进行排序，获得物品排序；
所述推荐模块305向所述用户推荐所述多个第一物品包括：
按照所述物品排序，向所述用户推荐所述多个第一物品。
可选的，所述物品推荐装置还包括：
统计模块，用于针对每个所述物品类别，统计所述物品类别的用户物品的第一物品总值；
所述统计模块，还用于统计所有所述物品类别的所述多个用户物品的第二物品总值；
计算模块，用于根据所述第一物品总值和所述第二物品总值，计算每个所述物品类别的用户物品所占的物品总值比例；
生成模块，用于根据所述第一物品总值、所述第二物品总值以及所述物品总值比例，生成物品总值分析报告；
所述推荐模块305，还用于向所述用户推送所述物品总值分析报告。
可选的，所述物品推荐装置还包括：
确定模块，用于确定所述多个用户物品的购买时间段；
所述获取模块301，还用于获取所述购买时间段内所述用户的总收入；
分析模块，用于对所述总收入以及所述物品总值分析报告进行分析，获得资产分配建议。
具体的，所述分析模块对所述总收入以及所述物品总值分析报告进行分析，获得资产分配建议包括：
若所述总收入小于所述第二物品总值，根据每个所述物品类别的用户物品的物品用途，从所述多个用户物品中筛选出必须物品；
根据所述总收入，规划所述必须物品的第三物品总值；
根据所述总收入、所述必须物品以及所述第三物品总值，生成资产分配建议。
可选的，所述物品推荐装置还包括：
筛选模块，用于根据所述用户的购买习惯，从所述多个用户物品中筛选出周期性购买的目标物品；
更新模块，用于若监控到所述目标物品的实时价格发生变化，且所述目标物品的实时价格属于预设时间段内的最低价格，更新所述目标物品的实时价格；
所述计算模块，还用于根据更新后的实时价格以及所述用户在每个周期针对所述目标物品的购买信息，计算所述目标物品的购买数量；
所述推荐模块305，还用于向所述用户推荐所述更新后的实时价格以及所述目标物品的购买数量。
具体的，所述聚类模块302根据所述物品信息，对所述多个用户物品进行聚类，获得多个物品类别包括：
将所述物品信息输入至聚类模型，通过所述聚类模型对所述多个用户物品进行聚类，获得多个物品类别。
可见，实施图3所描述的装置，可以对用户购买的用户物品进行聚类，获得物品类别，并通过大数据获取同物品类别的第一物品并监控第一物品的实时价格，当监控到第一物品的实时价格小于用户购买的用户物品的购买价格时，即可向用户推荐给第一物品，从而可以通过对物品的价格进行监控，给用户推荐价格较低的物品，便于用户掌握物品价格，同时，便于用户根据实际需要提前来购买价格较低的物品，节省了用户的开销，便于用户合理规划资产。
实施例四
请参阅图4，图4是本发明实施例公开的一种电子设备的结构示意图。其中，如图4所示，该电子设备可以包括：
存储有可执行程序代码的存储器401；
与存储器401耦合的处理器402；
进一步的，还可以包括与处理器402耦合的输入接口403以及输出接口404；
其中，处理器402调用存储器401中存储的可执行程序代码，用于执行实施例一或实施例二中所描述的物品推荐方法中的部分或全部步骤。
可见，实施图4所描述的电子设备，可以对用户购买的用户物品进行聚类，获得物品类别，并通过大数据获取同物品类别的第一物品并监控第一物品的实时价格，当监控到第一物品的实时价格小于用户购买的用户物品的购买价格时，即可向用户推荐给第一物品，从而可以通过对物品的价格进行监控，给用户推荐价格较低的物品，便于用户掌握物品价格，同时，便于用户根据实际需要提前来购买价格较低的物品，节省了用户的开销，便于用户合理规划资产。
实施例五
本发明实施例公开了一种计算机存储介质，其存储用于电子数据交换的计算机程序，其中，该计算机程序使得计算机执行实施例一或实施例二中所描述的物品推荐方法中的部分或全部步骤。
实施例六
本发明实施例公开了一种计算机程序产品，该计算机程序产品包括存储了计算机程序的非瞬时性计算机可读存储介质，且该计算机程序可操作来使计算机执行实施例一或实施例二中所描述的物品推荐方法中的部分或全部步骤。
以上所描述的装置实施例仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的模块可以是或者也可以不是物理上分开的，作为模块显示的部件可以是或者也可以不是物理模块，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络模块上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性的劳动的情况下，即可以理解并实施。
通过以上的实施例的具体描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到各实施方式可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件。基于这样的理解，上述技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中,存储介质包括只读存储器(Read-Only Memory，ROM)、随机存储器(Random Access Memory，RAM)、可编程只读存储器(Programmable Read-only Memory，PROM)、可擦除可编程只读存储器(ErasableProgrammable Read Only Memory，EPROM)、一次可编程只读存储器(One-timeProgrammable Read-Only Memory，OTPROM)、电子抹除式可复写只读存储器(Electrically-Erasable Programmable Read-Only Memory，EEPROM)、只读光盘(CompactDisc Read-Only Memory，CD-ROM)或其他光盘存储器、磁盘存储器、磁带存储器、或者能够用于携带或存储数据的计算机可读的任何其他介质。
最后应说明的是：本发明实施例公开的一种物品推荐方法、装置、电子设备及存储介质所揭露的仅为本发明较佳实施例而已，仅用于说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解；其依然可以对前述各项实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或替换，并不使相应的技术方案的本质脱离本发明各项实施例技术方案的精神和范围。
Claims (10)
1.一种物品推荐方法，其特征在于，所述方法包括：
获取用户购买的多个用户物品的物品信息；
根据所述物品信息，对所述多个用户物品进行聚类，获得多个物品类别；
通过大数据获取与每个所述物品类别匹配的多个第一物品；
监控所述多个第一物品的实时价格；
针对每个所述物品类别，判断所述实时价格是否小于所述物品类别对应的用户物品的购买价格；
若所述实时价格小于所述物品类别对应的用户物品的购买价格，向所述用户推荐所述多个第一物品。
2.根据权利要求1所述的物品推荐方法，其特征在于，在所述实时价格小于所述物品类别对应的用户物品的购买价格的情况下，所述方法还包括：
获取每个所述第一物品的物品品牌；
根据每个所述物品品牌，获取所述物品品牌的物品评价值；
按照物品评价值从高到底的顺序，对所述多个第一物品进行排序，获得物品排序；
所述向所述用户推荐所述多个第一物品包括：
按照所述物品排序，向所述用户推荐所述多个第一物品。
3.根据权利要求1所述的物品推荐方法，其特征在于，所述方法还包括：
针对每个所述物品类别，统计所述物品类别的用户物品的第一物品总值；
统计所有所述物品类别的所述多个用户物品的第二物品总值；
根据所述第一物品总值和所述第二物品总值，计算每个所述物品类别的用户物品所占的物品总值比例；
根据所述第一物品总值、所述第二物品总值以及所述物品总值比例，生成物品总值分析报告；
向所述用户推送所述物品总值分析报告。
4.根据权利要求3中所述的物品推荐方法，其特征在于，所述方法还包括：
确定所述多个用户物品的购买时间段；
获取所述购买时间段内所述用户的总收入；
对所述总收入以及所述物品总值分析报告进行分析，获得资产分配建议。
5.根据权利要求4所述的物品推荐方法，其特征在于，所述对所述总收入以及所述物品总值分析报告进行分析，获得资产分配建议包括：
若所述总收入小于所述第二物品总值，根据每个所述物品类别的用户物品的物品用途，从所述多个用户物品中筛选出必须物品；
根据所述总收入，规划所述必须物品的第三物品总值；
根据所述总收入、所述必须物品以及所述第三物品总值，生成资产分配建议。
6.根据权利要求1至5中任一项所述的物品推荐方法，其特征在于，所述方法还包括：
根据所述用户的购买习惯，从所述多个用户物品中筛选出周期性购买的目标物品；
若监控到所述目标物品的实时价格发生变化，且所述目标物品的实时价格属于预设时间段内的最低价格，更新所述目标物品的实时价格；
根据更新后的实时价格以及所述用户在每个周期针对所述目标物品的购买信息，计算所述目标物品的购买数量；
向所述用户推荐所述更新后的实时价格以及所述目标物品的购买数量。
7.根据权利要求1至5中任一项所述的物品推荐方法，其特征在于，所述根据所述物品信息，对所述多个用户物品进行聚类，获得多个物品类别包括：
将所述物品信息输入至聚类模型，通过所述聚类模型对所述多个用户物品进行聚类，获得多个物品类别。
8.一种物品推荐装置，其特征在于，所述装置包括：
获取模块，用于获取用户购买的多个用户物品的物品信息；
聚类模块，用于根据所述物品信息，对所述多个用户物品进行聚类，获得多个物品类别；
所述获取模块，还用于通过大数据获取与每个所述物品类别匹配的多个第一物品；
监控模块，用于监控所述多个第一物品的实时价格；
判断模块，用于针对每个所述物品类别，判断所述实时价格是否小于所述物品类别对应的用户物品的购买价格；
推荐模块，用于若所述实时价格小于所述物品类别对应的用户物品的购买价格，向所述用户推荐所述多个第一物品。
9.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括：
存储有可执行程序代码的存储器；
与所述存储器耦合的处理器；
所述处理器调用所述存储器中存储的所述可执行程序代码，执行如权利要求1-7任一项所述的物品推荐方法。
10.一种计算机存储介质，其特征在于，所述计算机存储介质存储有计算机指令，所述计算机指令被调用时，用于执行如权利要求1-7任一项所述的物品推荐方法。
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