TW201911178A - 運用於實體商店的資訊推薦系統及資訊推薦方法 - Google Patents

Abstract

一種運用於實體商店的資訊推薦系統，包括雲端伺服器及安裝於使用者的行動裝置的應用程式。雲端伺服器記錄有多筆註冊資料，各註冊資料分別記錄不同使用者的臉部影像及消費記錄。當雲端伺服器接收由設置在實體商店中的攝影機所拍攝的使用者的即時影像後，將即時影像與多筆註冊資料中的臉部影像進行比對，以確認使用者的身份。並且，雲端伺服器於確認使用者的身份後，依據使用者的消費記錄分析使用者的興趣與需求，並取得對應的推薦資訊，再將推薦資訊推播至使用者的行動裝置，以通過應用程式顯示。

Description

運用於實體商店的資訊推薦系統及資訊推薦方法

本發明涉及推薦系統及推薦方法，尤其涉及運用於實體商店的資訊推薦系統及資訊推薦方法。

使用者在進行購物時，通常需要花費很多時間，以尋找自己有興趣或是需要的商品。

近年來網路購物盛行，使用者不需要出門，僅需通過電腦連接網際網路，即可於各大購物網站中進行購物，相當便利。有鑑於此，部分網路業者會搜集使用者電腦的瀏覽器資料(例如cookies)，以記錄並分析使用者對於什麼樣的內容感興趣。舉例來說，上述網路業者可記錄使用者最近看的影片、最近買的商品、最近玩的遊戲等等資料，以分析使用者的興趣。

承上所述，當使用者進入購物網站時，網路業者可依據上述分析結果來推薦使用者感興趣的商品(例如在網頁中顯示該商品的廣告，或是直接連接至該商品的購物頁面等)。如此一來，可大幅降低使用者在購物網站上的搜尋時間。

惟，上述推薦方式僅適用於網路購物行為。於現行市場中，當使用者外出並進入實體商店中進行購物時，並無法提供相同或相似的推薦服務，這也導致了使用者對於外出購物的慾望降低。

本發明的主要目的，在於提供一種運用於實體商店的資訊推薦系統及資訊推薦方法，係可依據使用者的臉部影像來取得使用者的興趣與需求，並進一步提供相關的推薦資訊，以利於使用者在實體商店中的購物行為。

為了達成上述的目的，本發明的資訊推薦系統主要包括一雲端伺服器及安裝於一使用者的一行動裝置的一應用程式。該雲端伺服器記錄有多筆註冊資料，各該註冊資料分別記錄不同使用者的一臉部影像及一消費記錄。當該雲端伺服器接收由設置在一實體商店中的一攝影機所拍攝的該使用者的一即時影像後，將該即時影像與該多筆註冊資料中的該臉部影像進行比對，以確認該使用者的身份。並且，該雲端伺服器於確認該使用者的身份後，依據該使用者的該消費記錄分析使用者的興趣與需求，並取得對應的推薦資訊，再將該推薦資訊推播至該使用者的該行動裝置，以通過該應用程式來顯示。

本發明相較於相關技術所能達成的功效在於，系統可於使用者進入實體商店時即時判斷並取得使用者可能需要或感興趣的商品，並主動產生與商品相關的推薦資訊。藉此，系統可自動將推薦資訊推播至使用者的行動裝置，以供使用者參考，實有利於使用者在實體商店中的購物行為。

茲就本發明之一較佳實施例，配合圖式，詳細說明如後。

首請參閱圖1，為本發明的第一具體實施例的系統架構圖。本發明揭露了一種運用於實體商店中的資訊推薦系統(下面簡稱為推薦系統)，於圖1的實施例中，推薦系統包括雲端伺服器1、安裝於使用者的行動裝置2中的應用程式21，以及設置於實體商店3中的攝影機31。應用程式21通過行動裝置2與雲端伺服器1連接，而攝影機31通過內建的連接模組與雲端伺服器1連接，或是通過實體商店3的伺服器與雲端伺服器1連接。

於圖1的實施例中，上述連接是經由網際網路4建立的無線連接，但並不以此為限。於其他實施例中，雲端伺服器1亦可設置於本地端，並通過有線方式與行動裝置2及／或攝影機31實體連接。

本發明中，行動裝置2係由使用者所持有，並且安裝有可相容於雲端伺服器1的應用程式21。具體地，所述應用程式21可為雲端伺服器1的製造商針對雲端伺服器1所開發並提供給使用者的軟體。當行動裝置2安裝並執行應用程式21後，行動裝置2可與雲端伺服器1建立連線，並於註冊後與雲端伺服器1進行互動(例如傳遞資料或指令)。

實體商店3可與雲端伺服器1的製造商簽訂契約，以開放攝影機31的權限給雲端伺服器1。於本發明中，當使用者進入實體商店3中進行購物時，攝影機31可主動／被動地拍攝使用者的即時影像I1，並將即時影像I1傳送至雲端伺服器1，以供雲端伺服器1對使用者的身份進行辨識，並依據使用者的身份來提供對應的資訊(容後詳述)。

如圖1所示，雲端伺服器1儲存有多筆註冊資料11，每一筆註冊資料11係分別對應至不同的使用者。為便於理解，下面將以單一使用者的單一筆註冊資料11為例，進行說明。

使用者於行動裝置2中安裝了應用程式21後，係可通過應用程式21對雲端伺服器1進行註冊，並於雲端伺服器1中儲存屬於使用者的一筆註冊資料11。本實施例中，使用者進行註冊動作時，應用程式21係通過行動裝置2的影像擷取單元(圖未標示)擷取使用者的臉部影像F1，以將臉部影像F1做為雲端伺服器1對使用者進行身份辨識時的辨識基礎。

另外，應用程式21還可接收使用者通過行動裝置2的輸入介面(圖未標示)所輸入的使用者資料R1。本實施例所指的使用者資料R1可例如為使用者的姓名、地址、電話、性別、年齡、血型、嗜好、興趣、希望接受的服務等，不加以限定。

於一實施例中，應用程式21可將臉部影像F1傳送至雲端伺服器1，由雲端伺服器1將臉部影像F1記錄為使用者的註冊資料11，並完成使用者的註冊。於另一實施例中，應用程式21可同時將臉部影像F1及使用者資料R1傳送至雲端伺服器1，由雲端伺服器1將臉部影像F1及使用者資料R1共同記錄為使用者的註冊資料11，並完成使用者的註冊。

值得一提的是，應用程式21還可取得使用者使用行動裝置2進行付款動作時產生的消費記錄R2，並且將臉部影像F1與消費記錄R2傳送至雲端伺服器1，由雲端伺服器1將臉部影像F1及消費記錄R2共同記錄為使用者的註冊資料11，以完成使用者的註冊。

具體地，應用程式21主要是於行動裝置2通過行動支付程序進行付款動作時，由行動支付程序取得消費記錄R2。所述行動支付程序可例如為ApplePay、AndroidPay、SamsungPay等，但不加以限定。通過上述消費記錄R2，應用程式21可得知使用者通過行動裝置2所進行的多次購物行為的內容，例如購買物品名稱、購買時間、購買金額、使用哪張信用卡等。

於使用者進行註冊時，行動裝置2中不一定存在消費記錄R2，因此，應用程式21可先以臉部影像F1或是臉部影像F1及使用者資料R1向雲端伺服器1進行註冊。並且，當應用程式21於後續取得上述消費記錄R2時，再將消費記錄R2傳送至雲端伺服器1，以更新使用者的註冊資料11。

值得一提的是，由於使用者可能通過行動裝置2執行多次的付款動作，因此應用程式21可依據多筆消費記錄R2對註冊資料11進行多次更新，以令使用者的註冊資料11更為完整。

當雲端伺服器1接收任一實體商店3的攝影機31所拍攝並傳送的即時影像I1時，雲端伺服器1可將即時影像I1與所儲存的多筆註冊資料11中的臉部影像F1進行逐一比對。藉此，判斷即時影像I1中的使用者是否為推薦系統的註冊會員之一。

若雲端伺服器1判斷使用者為註冊會員(也就是可以確定使用者的身份)，即可取得使用者的註冊資料11，並依據註冊資料11中的消費記錄R2(若有使用者資料R1，則可同時包括使用者資料R1)分析使用者的興趣與需求。例如，雲端伺服器1可藉由消費記錄R2得知使用者多次購買可樂與紅茶，藉由使用者資料R1(例如使用者為20歲的男性，並且喜歡美式食物)判斷使用者喜愛漢堡與炸雞。

接著，雲端伺服器1可取得對應使用者的興趣與需求的推薦資訊T1，並且將推薦資訊T1推播至使用者的行動裝置2，以藉由行動裝置2的應用程式21來顯示。具體地，所述推薦資訊T1至少包括使用者可能需要或感興趣的商品於實體商店3中的商品資訊。所述商品資訊可例如為商品的名稱、售價、商品介紹、製造商、目前的促銷活動、贈品、在實體商店中的擺放位置等，不加以限定。

通過本發明的推薦系統，只要使用者事先向雲端伺服器1完成註冊(即，令雲端伺服器1儲存有使用者的註冊資料11)，則當使用者進入實體商店3中進行購物時，雲端伺服器1即可自動將上述推薦資訊T1推播至使用者的行動裝置2，以利於使用者在實體商店3中的購物行為。

值得一提的是，應用程式21還可於註冊時傳送應用程式21的識別碼(ID)至雲端伺服器1，並做為使用者的註冊資料11的一部分。藉此，雲端伺服器1要進行推播時，主要是取得註冊資料11中的識別碼，並將推薦資訊T1發送至識別碼對應的應用程式21。

於一實施例中，雲端伺服器1可藉由Wi-Fi、3G網路或4G網路將推薦資訊T1推播至行動裝置2。於另一實施例中，雲端伺服器1可連接實體商店3的伺服器主機(例如圖4的商店伺服器41)，並藉由實體商店3的伺服器主機以藍牙、Zigbee或其他通訊協定將推薦資訊T1傳送至行動裝置2。

續請同時參閱圖2，為本發明的第一具體實施例的註冊流程圖。本發明進一步揭露了一種運用於實施商店的資訊推薦方法(下面簡稱為推薦方法)，所述推薦方法主要應用於如圖1所示的推薦系統。

要實現本發明的推薦方法，首先使用者藉由行動裝置2及應用程式21向雲端伺服器1完成註冊。如圖2所示，首先，使用者操作行動裝置2，並於行動裝置2中安裝應用程式21(步驟S10)。接著，行動裝置2執行應用程式21，並接收使用者輸入的使用者資料R1(步驟S12)，再藉由影像擷取單元(例如相機)擷取使用者的臉部影像F1(步驟S14)。

步驟S14後，應用程式21可將使用者的臉部影像F1傳送至雲端伺服器1，以儲存為使用者的註冊資料11(步驟S16)。若應用程式21於步驟S12中取得了使用者資料R1，則於步驟S14中，應用程式21可同時傳送使用者資料R1及臉部影像F1至雲端伺服器1，以儲存為使用者的註冊資料11。至此，使用者的註冊動作已經完成。

接著，使用者於進行實體購買時，可操作行動裝置2並通過行動裝置2進行付款動作(步驟S18)。具體地，使用者可藉由行動裝置2執行例如ApplePay、AndroidPay等行動支付程序，並且，應用程式21可取得行動裝置2通過行動支付程序進行付款動作所產生的消費記錄R2(步驟S20)。接著，應用程式21可將消費記錄R2傳送至雲端伺服器1，以更新使用者的註冊資料11(步驟S22)。

於另一實施例中，應用程式21還可取得行動裝置2進行線上購物程序所產生的消費記錄R2。具體地，使用者可藉由行動裝置2的瀏覽器(Browser)開啟購物網站，並於購物網站中進行消費。應用程式21可存取瀏覽器的歷史記錄(例如cookies)，以取得使用者的購物內容，例如購買物品名稱、購買時間、購買金額等。

於上述實施例中，應用程式21係同時取得使用者進行實體購物時產生的第一消費記錄及進行線上購物時產生的第二消費記錄，並同時以第一消費記錄與第二消費記錄來更新註冊資料11，以令註冊資料11的內容更為豐富。藉此，雲端伺服器1分析後所得到的推薦資訊T1將會更貼近使用者的實際需求與實際興趣。

值得一提的是，使用者可能會通過行動裝置2進行多次的付款動作，因此，於使用者結束使用本發明的推薦系統與推薦方法之前，應用程式21可持續取得行動裝置產生的消費記錄R2，並持續更新使用者於雲端伺服器1中的註冊資料11。如此一來，當使用者的使用時間越長，雲端伺服器1推播給使用者的推薦資訊T1就會越符合使用者的興趣與需求。

續請同時參閱圖3，為本發明的第一具體實施例的資訊推薦流程圖。當使用者於實體商店3中進行實體購物時，係先進入實體商店3中(步驟S30)，並且實體商店3的攝影機31可主動或被動地拍攝使用者的即時影像I1(步驟S32)，並且將即時影像I1傳送至雲端伺服器1。本實施例中的即時影像I1，主要為使用者臉部的影像，但不以此為限。

接著，雲端伺服器1可接收使用者的即時影像I1(步驟S34)。於一實施例中，所述攝影機31可為網路攝影機，並且藉由內建的網路模組傳送即時影像I1至雲端伺服器1。於另一實施例中，所述攝影機31可連接至實體商店3的商店伺服器，並藉由商店伺服器傳送即時影像I1至雲端伺服器，不加以限定。

接著，雲端伺服器1將所接收的即時影像I1與預儲存的多筆註冊資料11中的臉部影像F1進行比對(步驟S36)，並且判斷是否有比對符合的臉部影像F1(步驟S38)。若雲端伺服器1判斷沒有比對符合的臉部影像F1，表示目前進入實體商店3的使用者並非推薦系統的註冊會員(即，該使用者沒有對應的註冊資料11儲存於雲端伺服器1中)。於此情況下，雲端伺服器1不執行任何推薦動作。

若雲端伺服器1於步驟S38中判斷有比對符合的臉部影像F1，則進一步取得比對符合的註冊資料11中的消費記錄R2(步驟S40)，並且依據取得的消費記錄R2分析使用者的興趣與需求(步驟S42)。具體地，若使用者的註冊資料11中包含了使用者資料R1，則雲端伺服器1於步驟S40中可同時取得比對符合的註冊資料11中的使用者資料R1及消費記錄R2，並且於步驟S42中可同時依據使用者資料R1及消費記錄R2分析使用者的興趣與需求。

接著，雲端伺服器1依據使用者的興趣與需求取得對應的推薦資訊T1(步驟S44)，並且將推薦資訊T1推播至使用者的行動裝置2(步驟S46)，以通過行動裝置2的應用程式21來加以顯示。

於一實施例中，雲端伺服器1係依據使用者的興趣與需求判斷使用者可能需要或是感興趣的商品，並且依據所述商品於實體商店3中的商品資訊記錄來產生所述推薦資訊T1。於本實施例中，所述商品資訊可例如為商品的名稱、成份與製造商、商品在實體商店3中的售價、展示位置、實體商店3目前與商品相關的促銷活動等，不加以限定。

值得一提的是，本發明的推薦系統可與多個不同的實體商店3簽訂契約，並且不同的實體商店3可能會販賣相同的商品。於另一實施例中，雲端伺服器1可在判斷使用者可能需要或興趣的商品後，取得商品於多個相關實體商店中的多筆商品資訊，以及多個實體商店的商店資訊(例如商店名稱、地址、電話、與使用者目前所在的實體商店3的距離等)，並且將所述商品資訊及商店資訊同時做為所述推薦資訊T1的內容。

通過上述推薦資訊T1，使用者可得到相同商品在其他實體商店中的資訊(例如不同的售價、不同的促銷活動等)。因此，若使用者欲購買所述商品，則可進一步決定要在目前所在的實體商店3中購買，或是改至任一相關實體商店中購買。據此，本發明的推薦系統與推薦方法可有效協助使用者進行實體購物，以節省使用者的購物時間，並且省下不必要的花費。

續請參閱圖4，為本發明的第一具體實施例的資訊來源示意圖。本發明的雲端伺服器1可連接至其他多個伺服器，以取得所述推薦資訊T1。

如圖4所示，雲端伺服器1可連接一或多個商店伺服器41，所述多個商店伺服器41分別對應至多個實體商店(包括實體商店3及多個相關實體商店)。通過多個商店伺服器41，雲端伺服器1可取得商品在各個實體商店中的商品資訊，以及各個實體商店的商店資訊，並且依據所述商品資訊、商店資訊來產生前述的推薦資訊T1。

如圖4所示，雲端伺服器1亦可連接至廣告伺服器42、比價伺服器43、團購伺服器44、優惠券伺服器45或網路商店46，以由該些伺服器42-46中取得所述的推薦資訊T1。

於一實施例中，雲端伺服器可即時(real-time)或定期使用爬蟲(crawler)於網路上收集該些伺服器41-46中的資料(即，前述的商品資訊與商店資訊)，並儲存於雲端伺服器1中。當使用者進入實體商店3後，雲端伺服器1可依據使用者的即時影像I1分析使用者的興趣與需求，並直接取得相關商品的商品資訊以及相關實體商店的商店資訊，藉以產生推薦資訊T1並推播至使用者的行動裝置2。

值得一提的是，上述該些伺服器42-46的數量可為一個或多個，並且不以上述該些伺服器42-46為限。

續請參閱圖5，為本發明的第二具體實施例的資訊推薦流程圖。於圖5的實施例中，雲端伺服器1除了可將商品於使用者所在的實體商店3中的商品資訊推播至使用者的行動裝置2外，還可進一步提供相同商品在其他商店中的相關資訊。

如圖5所示，於圖3所示的步驟S46後，使用者已通過推薦資訊T1得到所述商品在實體商店3中的商品資訊。接著，雲端伺服器1可進一步通過前述多個伺服器41-45取得所述商品於其他商店中的多筆商品資訊(步驟S50)。其中，各商品資訊分別記錄有所述商品在其他商店中的售價。

值得一提的是，本實施例中，所述其他商店可為上述實體商店3以外的其他相關實體商店，亦可為網路商店46(例如Amazon.com、eBay.com等)，不應加以限定。

接著，雲端伺服器1對多筆商品資訊的售價進行比較(步驟S52)，藉此取得售價最低的商品資訊，以及以該最低售價販售所述商品的其他商店的商店資訊。並且，雲端伺服器1再依據售價最低的商品資訊以及所述其他實體商店的商店資訊產生延伸推薦資訊(步驟S54)，並且將延伸推薦資訊推播至使用者的行動裝置2(步驟S56)，以通過應用程式21來顯示。本實施例中，所述商店資訊可為其他相關實體商店的店名與地址，或是網路商店46的店名與網址等，不加以限定。

通過圖5所示的技術特徵，使用者可同時得到商品在目前所在的實體商店3中的售價以及在其他商店中的最低售價，以決定要在何處購買。

通過雲端伺服器1所提供的推薦資訊及延伸推薦資訊，使用者可決定：1.於目前所在的實體商店3中購買對應商品；2.移動至具有較低售價的其他實體商店購買對應商品；及3.使用電腦或行動裝置於具有較低售價的網路商店46購買對應商品。如此一來，可有效協助使用者降低購買商品的費用。

續請參閱圖6，為本發明的第三具體實施例的資訊推薦流程圖。於圖6的實施例中，雲端伺服器1除了可將商品於使用者所在的實體商店3中的商品資訊推播至使用者的行動裝置2外，還可進一步提供相同商品在相關實體商店中的相關資訊。

如圖6所示，於圖3所示的步驟S46後，使用者已通過推薦資訊T1得到所述商品在實體商店3中的商品資訊。接著，雲端伺服器1可進一步通過前述多個伺服器41-45取得多個相關實體商店的商店資訊，以及所述商品於多個相關實體商店中的多筆商品資訊(步驟S60)。其中，各商店資訊分別記錄各個相關實體商店的店名與地址，各商品資訊分別記錄所述商品在各個相關實體商店中的售價。

接著，雲端伺服器1計算各個相關實體商店與使用者目前所在的實體商店3之間的距離，並且刪除所在位置與實體商店3的距離超過一門檻距離(例如一公里)的相關實體商店(步驟S62)。接著，雲端伺服器1依據刪除後的一或多個相關實體商店的商店資訊以及商品於一或多個相關實體商店中的商品資訊產生一延伸推薦資訊(步驟S64)，並將延伸推薦資訊推播至使用者的行動裝置2(步驟S66)，以通過應用程式21來顯示。

通過圖6所示的技術特徵，使用者可在得到商品於其他商店中的售價後，以距離判斷是否要去其他商店購買。

通過本發明的推薦系統與推薦方法，使用者可在進入實體商店進行購物時，被動接收自己需要或是感興趣的商品的相關資訊，藉此有利於使用者在實體商店中的購物行為。

以上所述僅為本發明之較佳具體實例，非因此即侷限本發明之專利範圍，故舉凡運用本發明內容所為之等效變化，均同理皆包含於本發明之範圍內，合予陳明。

1‧‧‧雲端伺服器

11‧‧‧註冊資料

2‧‧‧行動裝置

21‧‧‧應用程式

3‧‧‧實體商家

31‧‧‧攝影機

4‧‧‧網際網路

41‧‧‧商店伺服器

42‧‧‧廣告伺服器

43‧‧‧比價伺服器

44‧‧‧團購伺服器

45‧‧‧優惠券伺服器

46‧‧‧網路商店

F1‧‧‧臉部影像

R1‧‧‧使用者資料

R2‧‧‧消費記錄

I1‧‧‧即時影像

T1‧‧‧推薦資訊

S10~S22‧‧‧註冊步驟

S30~S46‧‧‧推薦步驟

S50~S56‧‧‧資訊取得步驟

S60~S66‧‧‧資訊取得步驟

圖1為本發明的第一具體實施例的系統架構圖。

圖2為本發明的第一具體實施例的註冊流程圖。

圖3為本發明的第一具體實施例的資訊推薦流程圖。

圖4為本發明的第一具體實施例的資訊來源示意圖。

圖5為本發明的第二具體實施例的資訊推薦流程圖。

圖6為本發明的第三具體實施例的資訊推薦流程圖。

Claims (15)

1. 一種運用於實體商店的資訊推薦系統，包括： 一應用程式，安裝於一行動裝置，通過該行動裝置擷取一使用者的一臉部影像，並取得該行動裝置進行一付款動作時產生的一消費記錄；及 一雲端伺服器，連接該行動裝置，由該應用程式接收該臉部影像及該消費記錄並記錄為該使用者的一註冊資料，並且該雲端伺服器記錄有分別對應至不同使用者的多筆註冊資料； 其中，當該雲端伺服器接收由設置在一實體商店的一攝影機拍攝的該使用者的一即時影像時，將該即時影像與該多筆註冊資料中的該臉部影像進行比對，並且該雲端伺服器取得比對符合的該註冊資料，依據該註冊資料中的該消費記錄分析該使用者的興趣與需求，並取得對應該使用者的興趣與需求的推薦資訊，再將該推薦資訊推播至該使用者的該行動裝置。
2. 如請求項1所述的資訊推薦系統，其中該雲端伺服器連接一商店伺服器、一廣告伺服器、一比價伺服器、一團購伺服器、一優惠券伺服器及一網路商店的至少其中之一，以取得該推薦資訊。
3. 如請求項1所述的資訊推薦系統，其中該應用程式於該行動裝置通過一行動支付程序進行該付款動作時，由該行動支付程序取得該消費記錄。
4. 如請求項1所述的資訊推薦系統，其中該推薦資訊至少包括一商品於該實體商店中的商品資訊。
5. 如請求項4所述的資訊推薦系統，其中該推薦資訊包括該商品於其他商店中的商品資訊及該其他商店的商店資訊。
6. 如請求項4所述的資訊推薦系統，其中該雲端伺服器取得該商品於其他商店中的多筆商品資訊，並且對該多筆商品資訊的一售價進行比較，再依據售價最低的該商品資訊以及以該最低售價販售該商品的該其他商店的商店資訊產生一延伸推薦資訊，並將該延伸推薦資訊推播至該使用者的該行動裝置。
7. 如請求項4所述的資訊推薦系統，其中該雲端伺服器取得多個相關實體商店的商店資訊，以及該商品於該多個相關實體商店中的商品資訊，並且刪除所在位置與該實體商店的距離超過一門檻距離的該相關實體商店，再依據刪除後的一或多個該相關實體商店的商店資訊及該商品於該一或多個相關實體商店中的商品資訊產生一延伸推薦資訊，並將該延伸推薦資訊推播至該使用者的該行動裝置。
8. 一種運用於實體商店的資訊推薦方法，包括： a)一雲端伺服器取得由設置於一實體商店的一攝影機拍攝的一使用者的一即時影像，其中該雲端伺服器記錄有多筆註冊資料，各該註冊資料分別記錄不同使用者的一臉部影像及一消費記錄； b)該雲端伺服器將該即時影像與該多筆註冊資料中的該臉部影像進行比對； c)該雲端伺服器取得比對符合的該註冊資料中的該消費記錄； d)該雲端伺服器依據該消費記錄分析該使用者的興趣與需求； e)該雲端伺服器依據該使用者的興趣與需求取得對應的推薦資訊；及 f)將該推薦資訊推播至該使用者的一行動裝置。
9. 如請求項8所述的資訊推薦方法，其中步驟a之前更包括下列步驟： a01)該行動裝置安裝一應用程式； a02)該應用程式通過該行動裝置擷取該使用者的該臉部影像；及 a03)該應用程式傳送該臉部影像至該雲端伺服器，以儲存為該使用者的該註冊資料。
10. 如請求項9所述的資訊推薦方法，其中步驟a之前更包括下列步驟： a04)該應用程式於該行動裝置進行一付款動作時，取得該付款動作產生的該消費記錄；及 a05)該應用程式傳送該消費記錄至該雲端伺服器以更新該使用者的該註冊資料。
11. 如請求項10所述的資訊推薦方法，其中該付款動作為一行動支付程序。
12. 如請求項8所述的資訊推薦方法，其中該推薦資訊至少包括一商品於該實體商店中的商品資訊。
13. 如請求項12所述的資訊推薦方法，其中該推薦資訊包括該商品於其他商店中的商品資訊及該其他商店的商店資訊。
14. 如請求項12所述的資訊推薦方法，其中更包括下列步驟： g)該雲端伺服器取得該商品於其他商店中的多筆商品資訊；及 h)對該多筆商品資訊的一售價進行比較； i)依據售價最低的該商品資訊以及以該最低售價販售該商品的該其他商店的商店資訊產生一延伸推薦資訊；及 j)將該延伸推薦資訊推播至該使用者的該行動裝置。
15. 如請求項12所述的資訊推薦方法，其中更包括下列步驟： k)該雲端伺服器取得多個相關實體商店的商店資訊，以及該商品於該多個相關實體商店中的商品資訊； l)刪除所在位置與該實體商店的距離超過一門檻距離的該相關實體商店； m)依據刪除後的一或多個該相關實體商店的商店資訊及該商品於該一或多個相關實體商店中的商品資訊產生一延伸推薦資訊；及 n)將該延伸推薦資訊推播至該使用者的該行動裝置。