CN119474565A - 一种基于用户场景的个性化推荐方法及其系统 - Google Patents

Abstract

本申请适用于数据预测的技术领域，提供了一种基于用户场景的个性化推荐方法及其系统，其方法包括先获取当前时刻信息、第一用户的第一所在场景信息和第二用户的第二所在场景信息，然后根据当前时刻信息、第一地理位置信息和第一环境光强值信息，快速地生成第一推荐项目信息，同时根据当前时刻信息、第二地理位置信息和第二环境光强值信息，快速地生成第二推荐项目信息，最后根据第一推荐项目信息和第二推荐项目信息和综合匹配度计算函数，有效地生成目标推荐项目信息。本申请能够结合用户个人的场景变化动态调整地推荐结果，为多个用户提供贴合的个性化内容推荐，大幅度提高商业平台的用户粘性。

Description

一种基于用户场景的个性化推荐方法及其系统

技术领域

本申请涉及数据预测的技术领域，具体而言，涉及一种基于用户场景的个性化推荐方法及其系统。

背景技术

随着互联网的快速发展，个性化推荐系统在各类应用中变得愈发重要，个性化推荐系统能够向用户推荐符合其需求的产品或者服务。

目前，个性化推荐系统通常集中于单一用户的内容推荐，无法同时为多个用户提供个性化的内容推荐，譬如无法为一群朋友推荐出合适的社交娱乐服务，存在不利于提高商业平台的用户粘性的问题，有待进一步改进。

发明内容

基于此，本申请实施例提供了一种基于用户场景的个性化推荐方法及其系统，以解决现有技术中不利于提高商业平台的用户粘性的问题。

第一方面，本申请实施例提供了一种基于用户场景的个性化推荐方法，所述方法包括：

获取当前时刻信息，且获取第一用户的第一所在场景信息和第二用户的第二所在场景信息，其中，所述第一所在场景信息包括第一地理位置信息和第一环境光强值信息，所述第二所在场景信息包括第二地理位置信息和第二环境光强值信息；

根据所述当前时刻信息、所述第一地理位置信息和所述第一环境光强值信息，生成第一推荐项目信息，且根据所述当前时刻信息、所述第二地理位置信息和所述第二环境光强值信息，生成第二推荐项目信息；

根据所述第一推荐项目信息和所述第二推荐项目信息和预设的综合匹配度计算函数，生成目标推荐项目信息。

与现有技术相比存在的有益效果是：本申请实施例提供的基于用户场景的个性化推荐方法，终端设备可以先获取当前时刻信息、第一用户的第一所在场景信息和第二用户的第二所在场景信息，然后根据当前时刻信息、第一地理位置信息和第一环境光强值信息，快速地生成第一推荐项目信息，同时根据当前时刻信息、第二地理位置信息和第二环境光强值信息，快速地生成第二推荐项目信息，最后根据第一推荐项目信息和第二推荐项目信息和综合匹配度计算函数，有效地生成目标推荐项目信息，从而实现结合场景变化动态调整推荐结果，同时为多个用户提供贴合且个性化的内容推荐，增强用户对推荐系统的信任和依赖，提高商业平台的用户粘性，在一定程度上解决了当前不利于提高商业平台的用户粘性的问题。

第二方面，本申请实施例提供了一种基于用户场景的个性化推荐系统，所述系统包括：

所在场景信息获取模块：用于获取当前时刻信息，且获取第一用户的第一所在场景信息和第二用户的第二所在场景信息，其中，所述第一所在场景信息包括第一地理位置信息和第一环境光强值信息，所述第二所在场景信息包括第二地理位置信息和第二环境光强值信息；

推荐项目信息生成模块：用于根据所述当前时刻信息、所述第一地理位置信息和所述第一环境光强值信息，生成第一推荐项目信息，且根据所述当前时刻信息、所述第二地理位置信息和所述第二环境光强值信息，生成第二推荐项目信息；

目标推荐项目信息生成模块：用于根据所述第一推荐项目信息和所述第二推荐项目信息和预设的综合匹配度计算函数，生成目标推荐项目信息。

第三方面，本申请实施例提供了一种终端设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上述第一方面的方法的步骤。

第四方面，本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述第一方面的方法的步骤。

可以理解的是，上述第二方面至第四方面的有益效果可以参见上述第一方面中的相关描述，在此不再赘述。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍。

图1是本申请一实施例提供的个性化推荐方法的流程示意图；

图2是本申请一实施例提供的个性化推荐方法中步骤S200的流程示意图；

图3是本申请一实施例提供的个性化推荐方法中步骤S300的流程示意图；

图4是本申请一实施例提供的个性化推荐方法中步骤S360的流程示意图；

图5是本申请一实施例提供的个性化推荐方法中步骤S300之后的流程示意图；

图6是本申请一实施例提供的个性化推荐系统的模块框图；

图7是本申请一实施例提供的终端设备的示意图。

具体实施方式

以下描述中，为了说明而不是为了限定，提出了诸如特定系统结构、技术之类的具体细节，以便透彻理解本申请实施例。然而，本领域的技术人员应当清楚，在没有这些具体细节的其它实施例中也可以实现本申请。在其它情况中，省略对众所周知的系统、装置、电路以及方法的详细说明，以免不必要的细节妨碍本申请的描述。

在本申请说明书和所附权利要求书的描述中，术语“第一”、“第二”、“第三”等仅用于区分描述，而不能理解为指示或暗示相对重要性。

在本申请说明书中描述的参考“一个实施例”或“一些实施例”等意味着在本申请的一个或多个实施例中包括结合该实施例描述的特定特征、结构或特点。由此，在本说明书中的不同之处出现的语句“在一个实施例中”、“在一些实施例中”、“在其他一些实施例中”、“在另外一些实施例中”等不是必然都参考相同的实施例，而是意味着“一个或多个但不是所有的实施例”，除非是以其他方式另外特别强调。术语“包括”、“包含”、“具有”及它们的变形都意味着“包括但不限于”，除非是以其他方式另外特别强调。

为了说明本申请所述的技术方案，下面通过具体实施例来进行说明。

请参阅图1，图1是本申请实施例提供的基于用户场景的个性化推荐方法的流程示意图。在本实施例中，个性化推荐方法的执行主体为终端设备。可以理解的是，终端设备的类型包括但不限于手机、平板电脑、笔记本电脑、超级移动个人计算机(Ultra-MobilePersonal Computer，UMPC)、上网本、个人数字助理(Personal Digital Assistant，PDA)等，本申请实施例对终端设备的具体类型不作任何限制。

请参阅图1，本申请实施例提供的个性化推荐方法包括但不限于以下步骤：

在S100中，获取当前时刻信息，且获取第一用户的第一所在场景信息和第二用户的第二所在场景信息。

具体来说，终端设备可以先获取当前时刻信息，并且获取第一用户的第一所在场景信息，同时获取第二用户的第二所在场景信息，其中，当前时刻信息用于描述当前的时刻；第一用户用于描述待进行个性化推荐的一位用户，示例性地，第一用户可以是社交活动的发起者；第二用户用于描述待进行个性化推荐的另一位用户，示例性地，第二用户可以是同一个社交活动的参与者。

不失一般性地，第一所在场景信息包括第一地理位置信息和第一环境光强值信息，其中，第一地理位置信息用于描述第一用户所在场景的地理位置，第一环境光强值信息用于描述第一用户所在场景的环境光强；第二所在场景信息包括第二地理位置信息和第二环境光强值信息，其中，第二地理位置信息用于描述第二用户所在场景的地理位置，第二环境光强值信息用于描述第二用户所在场景的环境光强。

示例性地，终端设备可以利用预设的时间传感器，获取当前时刻信息，然后利用预设的光线传感器，获取第一环境光强值信息和第二环境光强值信息，再利用预设的GPS定位传感器，获取第一地理位置信息和第二地理位置信息。

需要说明的是，环境光强可以影响用户的情绪，而用户的情绪变化会影响用户的选择，故结合环境光强进行个性化推荐能够有利于提高推荐内容的精准度和时效性。

在S200中，根据当前时刻信息、第一地理位置信息和第一环境光强值信息，生成第一推荐项目信息，且根据当前时刻信息、第二地理位置信息和第二环境光强值信息，生成第二推荐项目信息。

具体来说，在终端设备获取当前时刻信息、第一所在场景信息和第二所在场景信息之后，终端设备可以根据当前时刻信息、第一地理位置信息和第一环境光强值信息，有效地生成第一推荐项目信息，同时根据当前时刻信息、第二地理位置信息和第二环境光强值信息，有效地生成第二推荐项目信息，其中，第一推荐项目信息用于描述专门针对第一用户进行个性化推荐所得出的服务项目，第二推荐项目信息用于描述专门针对第二用户进行个性化推荐所得出的服务项目，服务项目可以是适合多个社交娱乐的电影院或餐厅。

在一些可能的实现方式中，为了实现生成第一推荐项目信息和第二推荐项目信息，请参阅图2，步骤S200包括但不限于以下步骤：

在S210中，基于预设的历史数据库，根据第一地理位置信息，获取第一用户的多个第一历史场景信息和各个第一历史场景信息对应的第一历史时刻信息，且根据第二地理位置信息，获取第二用户的多个第二历史场景信息和各个第二历史场景信息对应的第二历史时刻信息。

具体来说，终端设备可以基于预设的历史数据库，根据第一地理位置信息，获取第一用户的多个第一历史场景信息，以及各个第一历史场景信息对应的第一历史时刻信息，同时终端设备可以根据第二地理位置信息，获取第二用户的多个第二历史场景信息，以及各个第二历史场景信息对应的第二历史时刻信息，其中，第一历史场景信息用于描述第一用户曾经选择的历史场景；第一历史时刻信息用于描述第一用户选择该第一历史场景信息的时刻，譬如第一用户在商业平台上对该第一历史场景信息进行相关下单付费操作的时刻；第二历史场景信息用于描述第二用户曾经选择的历史场景，第二历史时刻信息用于描述第二用户选择该第二历史场景信息的时刻，譬如第二用户在商业平台上对该第二历史场景信息进行相关下单付费操作的时刻。

示例性地，当第一用户曾经在1月1日去第一地区内的第一餐厅进行消费，在1月2日去第一地区内的第二餐厅进行消费，在1月3日去第一地区内的第三餐厅进行消费的时候，第一地理位置信息可以为“第一地区”，多个第一历史场景信息可以分别为“第一餐厅”、“第二餐厅”和“第三餐厅”，具体为“第一餐厅”的第一历史场景信息对应的第一历史时刻信息为“1月1日”，具体为“第二餐厅”的第一历史场景信息对应的第一历史时刻信息为“1月2日”，具体为“第三餐厅”的第一历史场景信息对应的第一历史时刻信息为“1月3日”。

在S220中，根据当前时刻信息和预设的容错时长值信息，生成采样时间范围信息。

具体来说，在终端设备获取多个第一历史场景信息、多个第一历史时刻信息、多个第二历史场景信息和多个第二历史时刻信息之后，终端设备可以根据当前时刻信息和预设的容错时长值信息之和，生成采样时间范围信息。

示例性地，如果当前时刻信息为“11时05分”且容错时长值信息为两小时的时候，采样时间范围信息可以是“11时05分至13时05分”。

在S230中，根据采样时间范围信息和第一历史时刻信息，确定至少一个第一匹配场景信息，且根据采样时间范围信息和第二历史时刻信息，确定至少一个第二匹配场景信息。

具体来说，在终端设备生成采样时间范围信息之后，终端设备可以根据采样时间范围信息和第一历史时刻信息，快速地确定出至少一个第一匹配场景信息，同时根据采样时间范围信息和第二历史时刻信息，快速地确定至少一个第二匹配场景信息，其中，第一匹配场景信息用于描述第一历史时刻信息在采样时间范围信息内的第一历史场景信息；第二匹配场景信息用于描述第二历史时刻信息在采样时间范围信息内的第二历史场景信息。

示例性地，当具体为“第一餐厅”的第一历史场景信息对应的第一历史时刻信息为“1月1日11时30分”、具体为“第二餐厅”的第一历史场景信息对应的第一历史时刻信息为“1月2日13时45分”、具体为“第三餐厅”的第一历史场景信息对应的第一历史时刻信息为“1月3日11时45分”和采样时间范围信息为“11时05分至13时05分”的时候，第一匹配场景信息可以是具体为“第一餐厅”的第一历史场景信息和具体为“第三餐厅”的第一历史场景信息。

在S240中，根据历史数据库，获取各个第一匹配场景信息对应的第一历史光强值信息和各个第二匹配场景信息对应的第二历史光强值信息。

具体来说，在终端设备确定出至少一个第一匹配场景信息和第二匹配场景信息之后，终端设备可以根据历史数据库，获取各个第一匹配场景信息对应的第一历史光强值信息和各个第二匹配场景信息对应的第二历史光强值信息，其中，第一历史光强值信息用于描述该第一匹配场景信息对应的环境光强，第二历史光强值信息用于描述该第二匹配场景信息对应的环境光强。

在S250中，判断第一历史光强值信息和第一环境光强值信息之差是否小于预设的偏差光强阈值信息。

具体来说，在终端设备获取第一历史光强值信息和第二历史光强值信息之后，终端设备可以判断第一历史光强值信息和第一环境光强值信息之差是否小于预设的偏差光强阈值信息，其中，偏差光强阈值信息可以为预设值。

在S260中，若第一历史光强值信息和第一环境光强值信息之差小于偏差光强阈值信息，则确定第一匹配场景信息对应的用户所选项目为第一推荐项目信息。

具体来说，如果第一历史光强值信息和第一环境光强值信息之差小于偏差光强阈值信息，则表明第一用户当前所在场景的环境光强，与当初选择第一匹配场景信息时的所在场景的环境光强相似，故终端设备可以确定第一匹配场景信息对应的用户所选项目为第一推荐项目信息。

在S270中，判断第二历史光强值信息和第二环境光强值信息之差是否小于偏差光强阈值信息。

具体来说，在终端设备确定出第一推荐项目信息之后，终端设备可以判断第二历史光强值信息和第二环境光强值信息之差是否小于偏差光强阈值信息。

在S280中，若第二历史光强值信息和第二环境光强值信息之差小于偏差光强阈值信息，则确定第二匹配场景信息对应的用户所选项目为第二推荐项目信息。

具体来说，如果第二历史光强值信息和第二环境光强值信息之差小于偏差光强阈值信息，则表明第二用户当前所在场景的环境光强，与当初选择第二匹配场景信息时的所在场景的环境光强相似，故终端设备可以确定第二匹配场景信息对应的用户所选项目为第二推荐项目信息。

在S300中，根据第一推荐项目信息和第二推荐项目信息和预设的综合匹配度计算函数，生成目标推荐项目信息。

具体来说，在终端设备生成第一推荐项目信息和第二推荐项目信息之后，终端设备可以根据第一推荐项目信息和第二推荐项目信息和预设的综合匹配度计算函数，生成目标推荐项目信息，从而实现结合场景变化动态调整推荐结果，同时为多个用户提供个性化的内容推荐，且该推荐的内容能够同时贴合各个用户，增强用户对推荐系统的信任和依赖，有利于提高商业平台的用户粘性。

在一些可能的实现方式中，为了实现确定出有效的目标推荐项目信息，请参阅图3，步骤S300包括但不限于以下步骤：

在S310中，获取各个第一推荐项目信息对应的第一历史平均消费金额信息和第一累计选择次数信息，且获取各个第二推荐项目信息对应的第二历史平均消费金额信息和第二累计选择次数信息。

具体来说，终端设备可以先获取各个第一推荐项目信息对应的第一历史平均消费金额信息和第一累计选择次数信息，同时获取各个第二推荐项目信息对应的第二历史平均消费金额信息和第二累计选择次数信息，其中，第一历史平均消费金额信息用于描述第一用户在该第一推荐项目信息中的平均消费金额；第一累计选择次数信息用于描述第一用户在该第一推荐项目信息中的累计选择次数；第二历史平均消费金额信息用于描述第二用户在该第二推荐项目信息中的平均消费金额；第二累计选择次数信息用于描述第二用户在该第二推荐项目信息中的累计选择次数。

示例性地，当第一用户在该第一推荐项目信息中曾经消费两次，且消费金额分别为300元和500元的时候，第一历史平均消费金额信息可以为400元，第一累计选择次数信息可以是两次。

在S320中，根据多个第一历史平均消费金额信息之和的平均值，生成第一综合平均消费金额信息，且根据多个第二历史平均消费金额信息之和的平均值，生成第二综合平均消费金额信息，且根据多个第一累计选择次数信息之和的平均值，生成第一综合平均选择次数信息，且根据多个第二累计选择次数信息之和的平均值，生成第二综合平均选择次数信息。

具体来说，终端设备可以根据多个第一历史平均消费金额信息之和的平均值，快速地生成第一综合平均消费金额信息，同时根据多个第二历史平均消费金额信息之和的平均值，高效地生成第二综合平均消费金额信息，并且根据多个第一累计选择次数信息之和的平均值，有效地生成第一综合平均选择次数信息，同时根据多个第二累计选择次数信息之和的平均值，快速地生成第二综合平均选择次数信息。

在S330中，根据第一综合平均消费金额信息和第二综合平均消费金额信息之和的平均值，生成第三综合平均消费金额信息，且根据第一综合平均选择次数信息和第二综合平均选择次数信息之和的平均值，生成第三综合平均选择次数信息。

具体来说，终端设备可以根据第一综合平均消费金额信息和第二综合平均消费金额信息之和的平均值，有效地生成第三综合平均消费金额信息，同时根据第一综合平均选择次数信息和第二综合平均选择次数信息之和的平均值，快速地生成第三综合平均选择次数信息。

在S340中，针对各个第一推荐项目信息：根据第一历史平均消费金额信息、第一综合平均消费金额信息、第三综合平均消费金额信息、第一累计选择次数信息、第一综合平均选择次数信息、第三综合平均选择次数信息和预设的综合匹配度计算函数，生成第一匹配度信息。

具体来说，终端设备可以针对各个第一推荐项目信息执行该处理：将第一历史平均消费金额信息、第一综合平均消费金额信息、第三综合平均消费金额信息、第一累计选择次数信息、第一综合平均选择次数信息和第三综合平均选择次数信息均输入至预设的综合匹配度计算函数中，有效地生成第一匹配度信息，其中，第一匹配度信息用于表征该第一推荐项目信息能够同时适合第一用户和第二用户的合适程度。

在S350中，针对各个第二推荐项目信息：根据第二历史平均消费金额信息、第二综合平均消费金额信息、第三综合平均消费金额信息、第二累计选择次数信息、第二综合平均选择次数信息、第三综合平均选择次数信息和综合匹配度计算函数，生成第二匹配度信息。

具体来说，终端设备可以针对各个第二推荐项目信息执行该处理：将第二历史平均消费金额信息、第二综合平均消费金额信息、第三综合平均消费金额信息、第二累计选择次数信息、第二综合平均选择次数信息和第三综合平均选择次数信息均输入至综合匹配度计算函数中，有效地生成第二匹配度信息，其中，第二匹配度信息用于表征该第二推荐项目信息能够同时适合第一用户和第二用户的合适程度。

在S360中，根据第一匹配度信息和第二匹配度信息，确定目标推荐项目信息。

具体来说，在终端设备生成第一匹配度信息和第二匹配度信息之后，终端设备可以根据第一匹配度信息和第二匹配度信息，有效地确定目标推荐项目信息，从而实现在多个服务项目中确定出最能同时适合第一用户和第二用户的服务项目。

在一些可能的实现方式中，上述综合匹配度计算函数可以是：

，

式中，表示第一修正因子，第一修正因子的取值范围表示1.14至1.28，示例性地，当第一历史平均消费金额信息大于三倍的第一综合平均消费金额信息的时候，第一修正因子可以取1.28；当第一历史平均消费金额信息大于第一历史平均消费金额信息且第一历史平均消费金额信息小于1.2倍的第一综合平均消费金额信息的时候，第一修正因子可以取1.14。

式中，表示第二修正因子，第二修正因子的取值范围表示1.38至1.44，示例性地，当第一累计选择次数信息大于三倍的第一综合平均选择次数信息的时候，第一修正因子可以取1.44；当第一累计选择次数信息大于第一综合平均选择次数信息且第一累计选择次数信息小于1.2倍的第一综合平均选择次数信息的时候，第一修正因子可以取1.38。

式中，表示第三综合平均消费金额信息，第三综合平均消费金额信息用于作为在消费金额的维度上，同时表征第一用户和第二用户的基准数值；表示第三综合平均选择次数信息，第三综合平均选择次数信息用于作为在选择次数的维度上，同时表征第一用户和第二用户的基准数值。

式中，当该综合匹配度计算函数的计算对象为第一推荐项目信息的时候，表示第一匹配度信息，第一匹配度信息的数值越小，表示该第一推荐项目信息同时适合第一用户和第二用户的合适程度越高；表示第一历史平均消费金额信息，表示第一综合平均消费金额信息，表示第一累计选择次数信息，表示第一综合平均选择次数信息。

式中，当该综合匹配度计算函数的计算对象为第二推荐项目信息的时候，表示第二匹配度信息，第二匹配度信息的数值越小，表示该第二推荐项目信息同时适合第一用户和第二用户的合适程度越高；表示第二历史平均消费金额信息，表示第二综合平均消费金额信息，表示第二累计选择次数信息，表示第二综合平均选择次数信息。

需要说明的是，第一匹配度信息和第二匹配度信息均为无量纲值。

在一些可能的实现方式中，为了进一步实现确定出目标推荐项目信息，请参阅图4，步骤S360包括但不限于以下步骤：

在S361中，确定最小的第一匹配度信息对应的第一推荐项目信息为第一初选项目信息，且确定最小的第二匹配度信息对应的第二推荐项目信息为第二初选项目信息。

具体来说，终端设备可以确定数值最小的第一匹配度信息对应的第一推荐项目信息为第一初选项目信息，同时确定最小的第二匹配度信息对应的第二推荐项目信息为第二初选项目信息。

在S362中，判断第一初选项目信息的第一匹配度信息是否小于或等于第二初选项目信息的第二匹配度信息。

具体来说，在终端设备确定第一初选项目信息和第二初选项目信息之后，终端设备可以判断第一初选项目信息的第一匹配度信息是否小于或等于第二初选项目信息的第二匹配度信息。

在S363中，若第一初选项目信息的第一匹配度信息小于或等于第二初选项目信息的第二匹配度信息，则确定第一初选项目信息为目标推荐项目信息，否则确定第二初选项目信息为目标推荐项目信息。

具体来说，如果第一初选项目信息的第一匹配度信息小于或等于第二初选项目信息的第二匹配度信息，则终端设备可以确定第一初选项目信息为目标推荐项目信息，否则终端设备可以确定第二初选项目信息为目标推荐项目信息。

在一些可能的实现方式中，为了便于后续结合大数据技术对推荐系统进行优化，请参阅图5，在步骤S300之后，该方法还包括但不限于以下步骤：

在S400中，获取第一用户的第一身份标识信息和第二用户的第二身份标识信息。

具体来说，终端设备可以先获取第一用户的第一身份标识信息和第二用户的第二身份标识信息，其中，第一身份标识信息用于描述第一用户的身份标识，第二身份标识信息用于描述第二用户的身份标识。

在S410中，根据当前时刻信息、第一身份标识信息、第二身份标识信息和目标推荐项目信息，生成记录数据包信息。

具体来说，在终端设备获取第一身份标识信息和第二身份标识信息之后，终端设备可以根据当前时刻信息、第一身份标识信息、第二身份标识信息和目标推荐项目信息，综合地生成记录数据包信息，从而通过记录数据包信息综合记录当前时刻信息、第一身份标识信息、第二身份标识信息和目标推荐项目信息，便于后续对推荐内容进行追溯。

本申请实施例基于用户场景的个性化推荐方法的实施原理为：终端设备可以先获取当前时刻信息、第一用户的第一所在场景信息和第二用户的第二所在场景信息，然后根据当前时刻信息、第一地理位置信息和第一环境光强值信息，快速地生成第一推荐项目信息，同时根据当前时刻信息、第二地理位置信息和第二环境光强值信息，快速地生成第二推荐项目信息，最后根据第一推荐项目信息和第二推荐项目信息和综合匹配度计算函数，有效地生成目标推荐项目信息，从而实现同时为多个用户提供贴合且个性化的内容推荐，增强用户对推荐系统的信任和依赖，有利于提高商业平台的用户粘性。

需要说明的是，上述实施例中各步骤的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本申请实施例的实施过程构成任何限定。

本申请的实施例还提供了一种基于用户场景的个性化推荐系统，为便于说明，仅示出与本申请相关的部分，如图6所示，该系统60包括：

所在场景信息获取模块61：用于获取当前时刻信息，且获取第一用户的第一所在场景信息和第二用户的第二所在场景信息，其中，第一所在场景信息包括第一地理位置信息和第一环境光强值信息，第二所在场景信息包括第二地理位置信息和第二环境光强值信息；

推荐项目信息生成模块62：用于根据当前时刻信息、第一地理位置信息和第一环境光强值信息，生成第一推荐项目信息，且根据当前时刻信息、第二地理位置信息和第二环境光强值信息，生成第二推荐项目信息；

目标推荐项目信息生成模块63：用于根据第一推荐项目信息和第二推荐项目信息和预设的综合匹配度计算函数，生成目标推荐项目信息。

可选的，上述推荐项目信息生成模块62包括：

历史场景信息获取子模块：用于基于预设的历史数据库，根据第一地理位置信息，获取第一用户的多个第一历史场景信息和各个第一历史场景信息对应的第一历史时刻信息，且根据第二地理位置信息，获取第二用户的多个第二历史场景信息和各个第二历史场景信息对应的第二历史时刻信息；

采样时间范围信息生成子模块：用于根据当前时刻信息和预设的容错时长值信息，生成采样时间范围信息；

匹配场景信息确定子模块：用于根据采样时间范围信息和第一历史时刻信息，确定至少一个第一匹配场景信息，且根据采样时间范围信息和第二历史时刻信息，确定至少一个第二匹配场景信息，其中，第一匹配场景信息用于描述第一历史时刻信息在采样时间范围信息内的第一历史场景信息，第二匹配场景信息用于描述第二历史时刻信息在采样时间范围信息内的第二历史场景信息；

历史光强值信息获取子模块：用于根据历史数据库，获取各个第一匹配场景信息对应的第一历史光强值信息和各个第二匹配场景信息对应的第二历史光强值信息；

偏差光强阈值信息第一判断子模块：用于判断第一历史光强值信息和第一环境光强值信息之差是否小于预设的偏差光强阈值信息；

第一推荐项目信息确定子模块：用于若第一历史光强值信息和第一环境光强值信息之差小于偏差光强阈值信息，则确定第一匹配场景信息对应的用户所选项目为第一推荐项目信息；

偏差光强阈值信息第二判断子模块：用于判断第二历史光强值信息和第二环境光强值信息之差是否小于偏差光强阈值信息；

第二推荐项目信息确定子模块：用于若第二历史光强值信息和第二环境光强值信息之差小于偏差光强阈值信息，则确定第二匹配场景信息对应的用户所选项目为第二推荐项目信息。

可选的，上述目标推荐项目信息生成模块63包括：

历史平均消费金额信息获取子模块：用于获取各个第一推荐项目信息对应的第一历史平均消费金额信息和第一累计选择次数信息，且获取各个第二推荐项目信息对应的第二历史平均消费金额信息和第二累计选择次数信息；

综合平均消费金额信息生成子模块：用于根据多个第一历史平均消费金额信息之和的平均值，生成第一综合平均消费金额信息，且根据多个第二历史平均消费金额信息之和的平均值，生成第二综合平均消费金额信息，且根据多个第一累计选择次数信息之和的平均值，生成第一综合平均选择次数信息，且根据多个第二累计选择次数信息之和的平均值，生成第二综合平均选择次数信息；

综合平均选择次数信息生成子模块：用于根据第一综合平均消费金额信息和第二综合平均消费金额信息之和的平均值，生成第三综合平均消费金额信息，且根据第一综合平均选择次数信息和第二综合平均选择次数信息之和的平均值，生成第三综合平均选择次数信息；

第一匹配度信息生成子模块：用于针对各个第一推荐项目信息：根据第一历史平均消费金额信息、第一综合平均消费金额信息、第三综合平均消费金额信息、第一累计选择次数信息、第一综合平均选择次数信息、第三综合平均选择次数信息和预设的综合匹配度计算函数，生成第一匹配度信息；

第二匹配度信息子模块：用于针对各个第二推荐项目信息：根据第二历史平均消费金额信息、第二综合平均消费金额信息、第三综合平均消费金额信息、第二累计选择次数信息、第二综合平均选择次数信息、第三综合平均选择次数信息和综合匹配度计算函数，生成第二匹配度信息；

目标推荐项目信息确定子模块：用于根据第一匹配度信息和第二匹配度信息，确定目标推荐项目信息；

可选的，上述目标推荐项目信息确定子模块包括：

初选项目信息确定单元：用于确定最小的第一匹配度信息对应的第一推荐项目信息为第一初选项目信息，且确定最小的第二匹配度信息对应的第二推荐项目信息为第二初选项目信息；

匹配度信息判断单元：用于判断第一初选项目信息的第一匹配度信息是否小于或等于第二初选项目信息的第二匹配度信息；

目标推荐项目信息确定单元：用于若第一初选项目信息的第一匹配度信息小于或等于第二初选项目信息的第二匹配度信息，则确定第一初选项目信息为目标推荐项目信息，否则确定第二初选项目信息为目标推荐项目信息。

可选的，该系统60还包括：

身份标识信息获取模块：用于获取第一用户的第一身份标识信息和第二用户的第二身份标识信息；

记录数据包信息生成模块：用于根据当前时刻信息、第一身份标识信息、第二身份标识信息和目标推荐项目信息，生成记录数据包信息。

需要说明的是，上述模块之间的信息交互、执行过程等内容，由于与本申请方法实施例基于同一构思，其具体功能及带来的技术效果，具体可参见方法实施例部分，此处不再赘述。

本申请实施例还提供了一种终端设备，如图7所示，该实施例的终端设备70包括：处理器71、存储器72以及存储在存储器72中并可在处理器71上运行的计算机程序73。处理器71执行计算机程序73时实现上述个性化推荐方法实施例中的步骤，例如图1所示的步骤S100至S300；或者，处理器71执行计算机程序73时实现上述装置中各模块的功能，例如图6所示模块61至63的功能。

该终端设备70可以是桌上型计算机、笔记本、掌上电脑及云端服务器等计算设备，该终端设备70包括但不仅限于处理器71、存储器72。本领域技术人员可以理解，图7仅仅是终端设备70的示例，并不构成对终端设备70的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件，例如终端设备70还可以包括输入输出设备、网络接入设备、总线等。

其中，处理器71可以是中央处理单元(Central Processing Unit，CPU)，还可以是其它通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor，DSP)、专用集成电路（Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现场可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，FPGA)或者其它可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等；通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。

存储器72可以是终端设备70的内部存储单元，例如终端设备70的硬盘或内存，存储器72也可以是终端设备70的外部存储设备，例如终端设备70上配备的插接式硬盘，智能存储卡（Smart Media Card,SMC），安全数字（Secure Digital，SD）卡，闪存卡（Flash Card）等；进一步地，存储器72还可以既包括终端设备70的内部存储单元也包括外部存储设备，存储器72还可以存储计算机程序73以及终端设备70所需的其它程序和数据，存储器72还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。

本申请的一个实施例还提供了一种计算机可读存储介质，该存储介质存储有计算机程序，该计算机程序在被处理器执行时，可实现上述各个方法实施例的步骤。其中，计算机程序包括计算机程序代码，计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等；计算机可读介质可以包括：能够携带计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、U盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器（Read-OnlyMemory，ROM）、随机存取存储器（Random Access Memory，RAM）、电载波信号、电信信号以及软件分发介质等。

以上均为本申请的较佳实施例，并非依此限制本申请的保护范围，故：凡依本申请的方法、原理、结构所做的等效变化，均应涵盖于本申请的保护范围之内。

Claims (9)

1.一种基于用户场景的个性化推荐方法，其特征在于，所述方法包括：

获取当前时刻信息，且获取第一用户的第一所在场景信息和第二用户的第二所在场景信息，其中，所述第一所在场景信息包括第一地理位置信息和第一环境光强值信息，所述第二所在场景信息包括第二地理位置信息和第二环境光强值信息；

根据所述当前时刻信息、所述第一地理位置信息和所述第一环境光强值信息，生成第一推荐项目信息，且根据所述当前时刻信息、所述第二地理位置信息和所述第二环境光强值信息，生成第二推荐项目信息；

根据所述第一推荐项目信息和所述第二推荐项目信息和预设的综合匹配度计算函数，生成目标推荐项目信息。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述当前时刻信息、所述第一地理位置信息和所述第一环境光强值信息，生成第一推荐项目信息，且根据所述当前时刻信息、所述第二地理位置信息和所述第二环境光强值信息，生成第二推荐项目信息，包括：

基于预设的历史数据库，根据所述第一地理位置信息，获取所述第一用户的多个第一历史场景信息和各个所述第一历史场景信息对应的第一历史时刻信息，且根据所述第二地理位置信息，获取所述第二用户的多个第二历史场景信息和各个所述第二历史场景信息对应的第二历史时刻信息；

根据所述当前时刻信息和预设的容错时长值信息，生成采样时间范围信息；

根据所述采样时间范围信息和所述第一历史时刻信息，确定至少一个第一匹配场景信息，且根据所述采样时间范围信息和所述第二历史时刻信息，确定至少一个第二匹配场景信息，其中，所述第一匹配场景信息用于描述所述第一历史时刻信息在所述采样时间范围信息内的所述第一历史场景信息，所述第二匹配场景信息用于描述所述第二历史时刻信息在所述采样时间范围信息内的所述第二历史场景信息；

根据所述历史数据库，获取各个所述第一匹配场景信息对应的第一历史光强值信息和各个所述第二匹配场景信息对应的第二历史光强值信息；

判断所述第一历史光强值信息和所述第一环境光强值信息之差是否小于预设的偏差光强阈值信息；

若所述第一历史光强值信息和所述第一环境光强值信息之差小于所述偏差光强阈值信息，则确定所述第一匹配场景信息对应的用户所选项目为所述第一推荐项目信息；

判断所述第二历史光强值信息和所述第二环境光强值信息之差是否小于所述偏差光强阈值信息；

若所述第二历史光强值信息和所述第二环境光强值信息之差小于所述偏差光强阈值信息，则确定所述第二匹配场景信息对应的用户所选项目为所述第二推荐项目信息。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一推荐项目信息和所述第二推荐项目信息和预设的综合匹配度计算函数，生成目标推荐项目信息，包括：

获取各个所述第一推荐项目信息对应的第一历史平均消费金额信息和第一累计选择次数信息，且获取各个所述第二推荐项目信息对应的第二历史平均消费金额信息和第二累计选择次数信息；

根据多个所述第一历史平均消费金额信息之和的平均值，生成第一综合平均消费金额信息，且根据多个所述第二历史平均消费金额信息之和的平均值，生成第二综合平均消费金额信息，且根据多个所述第一累计选择次数信息之和的平均值，生成第一综合平均选择次数信息，且根据多个所述第二累计选择次数信息之和的平均值，生成第二综合平均选择次数信息；

根据所述第一综合平均消费金额信息和所述第二综合平均消费金额信息之和的平均值，生成第三综合平均消费金额信息，且根据所述第一综合平均选择次数信息和所述第二综合平均选择次数信息之和的平均值，生成第三综合平均选择次数信息；

针对各个所述第一推荐项目信息：根据所述第一历史平均消费金额信息、所述第一综合平均消费金额信息、所述第三综合平均消费金额信息、所述第一累计选择次数信息、第一综合平均选择次数信息、所述第三综合平均选择次数信息和预设的综合匹配度计算函数，生成第一匹配度信息；

针对各个所述第二推荐项目信息：根据所述第二历史平均消费金额信息、所述第二综合平均消费金额信息、所述第三综合平均消费金额信息、所述第二累计选择次数信息、第二综合平均选择次数信息、所述第三综合平均选择次数信息和所述综合匹配度计算函数，生成第二匹配度信息；

根据所述第一匹配度信息和所述第二匹配度信息，确定所述目标推荐项目信息；

其中，所述综合匹配度计算函数为：

，

式中，为第一修正因子，所述第一修正因子的取值范围为1.14至1.28，为第二修正因子，所述第二修正因子的取值范围为1.38至1.44，为所述第三综合平均消费金额信息，为所述第三综合平均选择次数信息，当计算对象为所述第一推荐项目信息时，为所述第一匹配度信息，为所述第一历史平均消费金额信息，为所述第一综合平均消费金额信息，为所述第一累计选择次数信息，为所述第一综合平均选择次数信息，当计算对象为所述第二推荐项目信息时，为所述第二匹配度信息，为所述第二历史平均消费金额信息，为所述第二综合平均消费金额信息，为所述第二累计选择次数信息，为所述第二综合平均选择次数信息。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一匹配度信息和所述第二匹配度信息，确定所述目标推荐项目信息，包括：

确定最小的所述第一匹配度信息对应的所述第一推荐项目信息为第一初选项目信息，且确定最小的所述第二匹配度信息对应的所述第二推荐项目信息为第二初选项目信息；

判断所述第一初选项目信息的所述第一匹配度信息是否小于或等于所述第二初选项目信息的所述第二匹配度信息；

若所述第一初选项目信息的所述第一匹配度信息小于或等于所述第二初选项目信息的所述第二匹配度信息，则确定所述第一初选项目信息为所述目标推荐项目信息，否则确定所述第二初选项目信息为所述目标推荐项目信息。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述根据所述第一推荐项目信息和所述第二推荐项目信息和预设的综合匹配度计算函数，生成目标推荐项目信息之后，所述方法还包括：

获取所述第一用户的第一身份标识信息和所述第二用户的第二身份标识信息；

根据所述当前时刻信息、所述第一身份标识信息、所述第二身份标识信息和所述目标推荐项目信息，生成记录数据包信息。

6.一种基于用户场景的个性化推荐系统，其特征在于，所述系统包括：

所在场景信息获取模块：用于获取当前时刻信息，且获取第一用户的第一所在场景信息和第二用户的第二所在场景信息，其中，所述第一所在场景信息包括第一地理位置信息和第一环境光强值信息，所述第二所在场景信息包括第二地理位置信息和第二环境光强值信息；

推荐项目信息生成模块：用于根据所述当前时刻信息、所述第一地理位置信息和所述第一环境光强值信息，生成第一推荐项目信息，且根据所述当前时刻信息、所述第二地理位置信息和所述第二环境光强值信息，生成第二推荐项目信息；

目标推荐项目信息生成模块：用于根据所述第一推荐项目信息和所述第二推荐项目信息和预设的综合匹配度计算函数，生成目标推荐项目信息。

7.根据权利要求6所述的系统，其特征在于，所述系统还包括：

身份标识信息获取模块：用于获取所述第一用户的第一身份标识信息和所述第二用户的第二身份标识信息；

记录数据包信息生成模块：用于根据所述当前时刻信息、所述第一身份标识信息、所述第二身份标识信息和所述目标推荐项目信息，生成记录数据包信息。

8.一种终端设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至5任一项所述方法的步骤。

9.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至5任一项所述方法的步骤。