本技术涉及一种智能推荐系统,包括物品信息推送方法、相关装置、设备及计算机可读介质。该系统能够在用户选择目标物品时,自动收集并分析用户操作数据,实现个性化物品推荐。具体实施方式包括:接收用户对目标物品的选择信号,获取与目标物品相关的信息,并基于用户偏好进行智能推荐。
背景技术
随着互联网的发展,越来越多的用户选择在线上平台下单物品。对于店铺而言,由于物品属性不同,各类物品的流转率不同,导致部分物品囤积在仓库,需要清仓处理。另外,对于新品而言,需要提升其流转量。目前,店铺通常选择在店铺首页展示新品集合以及待清仓物品集合。用户在对物品下单时,往往直接浏览店铺中的物品,并挑选流转率较高的物品下单。
然而,当采用上述方式对新品以及待清仓物品进行展示时,经常会存在如下技术问题:
第一,用户对店铺首页展示的新品集合和待清仓物品集合的浏览率较低,此外,当用户浏览到店铺首页展示的新品集合和待清仓物品集合时,由于需要用户花费时间在新品集合和待清仓物品集合中挑选,导致待清仓物品及新品的物品流转量较低,待清仓物品和新品在仓库中积压,造成仓库的空间利用率较低;
第二,展示的待清仓物品与用户需求的相关度较低,导致用户针对所浏览的待清仓物品的下单率较低,无法提高待清仓物品的流转量,待清仓物品在仓库中进一步积压,造成物品损耗;
第三,需要相关工作人员为各个待清仓物品预先设置捆绑类型,预设捆绑类型与用户选择的物品的相关度较低,导致用户针对所浏览的待清仓物品的下单率较低,无法提高待清仓物品的流转量,待清仓物品在仓库中进一步积压,造成物品损耗;
第四,展示的新品与用户需求的相关度较低,导致用户针对所浏览的新品的下单率较低,无法提高新品的流转量,新品在仓库中进一步积压,造成物品损耗。
实现思路