CN113592401A - 地址推荐方法、***、设备及存储介质 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种地址推荐方法、***、设备及存储介质，该方法包括：获取用户的第一地址；在收货地址数据库中查询得到所述第一地址所对应的备选收货地址；在用户数据库中查询得到所述第一地址对应的用户地址；调用导航地图接口，计算所述备选收货地址和所述用户地址之间的步行导航距离，作为所述备选收货地址所对应的收货距离；将所述备选收货地址和所对应的收货距离推送至用户终端。本发明在进行备选收货地址的推送时，同时推送所对应的收货距离，并且收货距离是根据实际步行导航距离得到的，方便用户查看选择，用户可以更快地了解到选择不同的备选收货地址时的路程代价，更快速地进行收货地址的决策，从而提高了用户下单效率和使用体验。

Description

地址推荐方法、***、设备及存储介质

技术领域

本发明涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种地址推荐方法、***、设备及存储介质。

背景技术

现有技术中，在存在多个地址供用户选择的情况下，部分用户对于这些地址可能并不熟悉，往往并不知道想要哪个地址。例如，在社区团购这一场景下，用户可以选择一个模糊的地址，如某某小区，***会自动推荐一系列的附近的提货地址，但是，一般仅仅标注和用户设置的地址距离(直线距离)、是否支持冷链等信息，用户在第一次使用时，往往并不知晓哪一个收件地址属于自己最合适。上述的直线距离也不能反应出用户与提货地址之间真正的距离。

发明内容

针对现有技术中的问题，本发明的目的在于提供一种地址推荐方法、***、设备及存储介质，在进行备选收货地址的推送时，同时推送所对应的收货距离，并且收货距离是根据实际步行导航距离得到的，方便用户查看选择，提高用户下单效率和使用体验。

本发明实施例提供一种地址推荐方法，包括如下步骤：

获取用户的第一地址；

在收货地址数据库中查询得到所述第一地址所对应的备选收货地址；

在用户数据库中查询得到所述第一地址对应的用户地址；

调用导航地图接口，计算所述备选收货地址和所述用户地址之间的步行导航距离，作为所述备选收货地址所对应的收货距离；

将所述备选收货地址和所对应的收货距离推送至用户终端。

在一些实施例中，所述获取用户的第一地址，包括如下步骤：

接收用户输入的第一地址关键词；

根据所述第一地址关键词匹配得到第一地址。

在一些实施例中，所述在收货地址数据库中查询得到所述第一地址所对应的备选收货地址，包括如下步骤：

获取目标商品类型；

根据所述商品类型获取商品存储条件；

在所述收货地址数据库中查询得到与所述第一地址的直线距离在预设距离范围内且满足所述商品存储条件的备选收货地址。

在一些实施例中，所述调用导航地图接口，计算所述备选收货地址和所述用户地址之间的步行导航距离之前，还包括如下步骤：

判断是否接收到用户输入的第二地址；

如果是，则调用导航地图接口，计算所述第二地址到所述备选收货地址的第一导航距离，计算所述备选收货地址到所述用户地址之间的第二步行导航距离，将所述第一导航距离和所述第二步行导航距离之和作为所述备选收货地址所对应的收货距离。

在一些实施例中，所述计算所述第二地址到所述备选收货地址的第一导航距离之前，还包括如下步骤：

判断所述第二地址到所述用户地址的步行导航距离是否小于第二距离阈值；

如果是，则计算所述第二地址到所述备选收货地址的第一步行导航距离，计算所述备选收货地址到所述用户地址之间的第二步行导航距离，将所述第一步行导航距离和所述第二步行导航距离之和作为所述备选收货地址所对应的收货距离。

在一些实施例中，判断所述第二地址到所述用户地址的步行导航距离是否小于第二距离阈值之后，还包括如下步骤：

如果所述第二地址到所述用户地址的步行导航距离大于或等于第二距离阈值，则计算所述第二地址到所述备选收货地址的乘坐交通工具的导航路线，计算所述备选收货地址到所述用户地址之间的第二步行导航距离，将所述备选收货地址、与第二地址之间的导航路线以及所述第二步行导航距离推送至用户终端。

在一些实施例中，将所述备选收货地址和所对应的收货距离推送至用户终端，包括如下步骤：

获取各个备选收货地址的至少一个排序因素的值；

将所述排序因素的值加权求和，得到所对应的备选收货地址的推荐分值；

根据各个备选收货地址的推荐分值将各个备选收货地址进行排序；

将排序后的所述备选收货地址和所对应的收货距离推送至用户终端。

在一些实施例中，所述排序因素包括所述备选收货地址的收货距离、所述备选收货地址的历史评价数据以及所述备选收货地址与用户之间的消费关联度中的至少一种。

在一些实施例中，采用如下步骤获取所述备选收货地址与用户之间的消费关联度：

在所述收货地址数据库中查询得到各个备选收货地址对应的商品类型；

在所述用户数据库中查询得到用户的历史消费数据；

根据所述用户的历史消费数据和各个备选收货地址的商品类型，获取各个备选收货地址与用户之间的消费关联度。

在一些实施例中，在所述用户数据库中查询得到用户的历史消费数据，包括如下步骤：

获取目标商品类型；

在用户数据库中查询预设时间范围内用户购买频次最高的一种或多种商品类型，作为备选商品类型；

获取所述备选商品类型与所述目标商品类型之间的商品关联度，将与所述目标商品类型之间的商品关联度不符合预设商品筛选条件的备选商品类型删除；

将剩余的备选商品类型作为用户的历史消费数据。

在一些实施例中，所述计算各个备选收货地址与用户之间的消费关联度，包括获取各个备选收货地址的商品类型与用户的备选商品类型之间的商品关联度，作为对应的消费关联度。

在一些实施例中获取各个备选收货地址的商品类型与用户的备选商品类型之间的商品关联度之前，还包括如下步骤：

采用预设的关联规则挖掘算法，计算m种商品类型之中，每两种商品类型之间的商品关联度，得到商品关联度矩阵，所述商品关联度矩阵中，第i行第j列的数值表示第i种商品和第j种商品之间的商品关联度，i∈(1,m)，j∈(1,m)。

本发明实施例还提供一种地址推荐***，应用于所述的地址推荐方法，所述***包括：

信息采集模块，用于获取用户的第一地址；

地址筛选模块，用于在收货地址数据库中查询得到所述第一地址所对应的备选收货地址；

地址查询模块，用于在用户数据库中查询得到所述第一地址对应的用户地址；

地址推荐模块，用于调用导航地图接口，计算所述备选收货地址和所述用户地址之间的步行导航距离，作为所述备选收货地址所对应的收货距离；以及将所述备选收货地址和所对应的收货距离推送至用户终端。

本发明实施例还提供一种地址推荐设备，包括：

处理器；

存储器，其中存储有所述处理器的可执行指令；

其中，所述处理器配置为经由执行所述可执行指令来执行所述的地址推荐方法的步骤。

本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质，用于存储程序，所述程序被处理器执行时实现所述的地址推荐方法的步骤。

应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本公开。

本发明的地址推荐方法、***、设备及存储介质具有如下有益效果：

本发明首先获取用户的第一地址，并基于此获取到可供用户选择的备选收货地址，例如可选的自提点的地址，然后获取到用户地址，并计算备选收货地址和用户地址之间的步行导航距离来作为收货距离，在推送可选的备选收货地址时，同时推送所对应的收货距离。由于本发明中的收货距离是根据实际步行导航距离得到的，而非传统的直线距离，方便用户查看选择，用户可以更快地了解到选择不同的备选收货地址时的路程代价，更快速地进行收货地址的决策，从而提高了用户下单效率和使用体验。

附图说明

通过阅读参照以下附图对非限制性实施例所作的详细描述，本发明的其它特征、目的和优点将会变得更明显。

图1是本发明一实施例的地址推荐方法的流程图；

图2是本发明一实施例的根据预设筛选条件获取备选收货地址的流程图；

图3是本发明一实施例的在存在第二地址时获取收货距离的流程图；

图4是本发明一实施例的将所述备选收货地址和所对应的收货距离推送至用户终端的流程图；

图5是本发明一实施例的获取所述备选收货地址与用户之间的消费关联度的流程图；

图6是本发明一实施例的地址推荐***的结构示意图；

图7是本发明一实施例的地址推荐设备的结构示意图；

图8是本发明一实施例的计算机可读存储介质的结构示意图。

具体实施方式

现在将参考附图更全面地描述示例实施方式。然而，示例实施方式能够以多种形式实施，且不应被理解为限于在此阐述的范例；相反，提供这些实施方式使得本公开将更加全面和完整，并将示例实施方式的构思全面地传达给本领域的技术人员。所描述的特征、结构或特性可以以任何合适的方式结合在一个或更多实施方式中。

此外，附图仅为本公开的示意性图解，并非一定是按比例绘制。图中相同的附图标记表示相同或类似的部分，因而将省略对它们的重复描述。附图中所示的一些方框图是功能实体，不一定必须与物理或逻辑上独立的实体相对应。可以采用软件形式来实现这些功能实体，或在一个或多个硬件模块或集成电路中实现这些功能实体，或在不同网络和/或处理器装置和/或微控制器装置中实现这些功能实体。

附图中所示的流程图仅是示例性说明，不是必须包括所有的步骤。例如，有的步骤还可以分解，而有的步骤可以合并或部分合并，因此，实际执行的顺序有可能根据实际情况改变。

如图1所示，本发明实施例提供一种地址推荐方法，包括如下步骤：

S100：获取用户的第一地址；

S200：在收货地址数据库中查询得到所述第一地址所对应的备选收货地址，例如可以是不同的自提点；

S300：在用户数据库中查询得到所述第一地址对应的用户地址，此用户地址指的是用户的详细地址，例如包括各级行政区划、小区名称/办公楼名称、XX号楼XXX室等；

如果用户数据库中没有查询到所述第一地址对应的用户地址，则可以请求用户输入具体的用户地址；

S400：调用导航地图接口，计算所述备选收货地址和所述用户地址之间的步行导航距离，作为所述备选收货地址所对应的收货距离；

S500：将所述备选收货地址和所对应的收货距离推送至用户终端，此用户终端即为用户使用的终端设备，例如手机、平板电脑、笔记本电脑、台式机等。

本发明的地址推荐方法首先通过步骤S100获取用户的第一地址，并通过步骤S200获取到可供用户选择的备选收货地址，例如可选的自提点的地址，然后通过步骤S300获取到用户地址，并通过步骤S400计算备选收货地址和用户地址之间的步行导航距离来作为收货距离，在通过步骤S500推送可选的备选收货地址时，同时推送所对应的收货距离。由于本发明中的收货距离是根据实际步行导航距离得到的，而非传统的直线距离，方便用户查看选择，用户可以更快地了解到选择不同的备选收货地址时的路程代价，更快速地进行收货地址的决策，从而提高了用户下单效率和使用体验。

在该实施例中，所述步骤S100：获取用户的第一地址，包括如下步骤：

接收用户输入的第一地址关键词，例如用户输入一个模糊地址：“红梅小区”，将此模糊地址作为第一地址关键词；

根据所述第一地址关键词匹配得到第一地址，并可以提供给用户进行选择，获取用户选择的第一地址。例如，根据“红梅小区”，匹配得到“上海市长宁区平塘路415弄红梅小区”。此处，根据第一地址关键词匹配得到第一地址可以是到地址库中进行关键词匹配，也可以是利用导航地图接口，将关键词通过导航地图接口输入到导航服务***中，由导航服务***搜索得到对应的第一地址。

在另一可替代的实施方式中，获取用户的第一地址也可以是通过获取用户终端的定位信息来获取用户的第一地址。用户在进入购物平台的购物页面后，即获取用户终端的定位信息来确定用户的第一地址。

在再一可替代的实施方式中，获取用户的第一地址也可以是由用户直接通过用户终端输入第一地址。在又一可替代的实施方式中，所述第一地址也可以与用户地址相同，即第一地址也可以是详细地址，例如包括各级行政区划、小区名称/办公楼名称、XX号楼XXX室等，或者包括详细地址中的部分信息，例如包括各级行政区划和小区名称/办公楼名称，或者包括小区名称/办公楼名称和XX号楼XXX室。

本发明的地址推荐方法可以应用于购物平台的服务器，例如团购平台的服务器、外卖平台的服务器、生鲜平台的服务器等，且该服务器可以通过导航地图接口与导航服务***进行通信。在其他可替代的实施方式中，本发明的地址推荐方法也可以应用于一个单独的服务器，其可以与购物平台的服务器进行说句交互，也可以通过导航地图接口与导航服务***进行通信。

在该实施例中，第一地址为与用户相关联并且能够确定备选收货地址的地址，例如某个小区、某个办公楼、某个广场等。而用户地址则为用户的详细地址。用户在购物平台下单时，可以先手动输入一个第一地址关键词，然后根据该第一地址关键词自动匹配到第一地址，也可以是对用户终端进行定位，根据定位信息确定第一地址。例如，以社区团购场景，备选收货地址为自提点为例，在第一种情形下，用户进入购物平台后先输入第一地址关键词，购物平台根据第一地址关键词匹配到第一地址，或者用户进入购物平台后，获取用户终端的定位信息确定第一地址，然后通过步骤S200～S500根据第一地址获取到备选自提点推送给用户，用户选择自提点，再进入自提点所对应的店铺的商品页面进行下单。在第二种情形下，用户进入购物平台后先进入当前默认的自提点所对应的店铺的商品页面进行下单，在订单确认页面，如果用户选择切换自提点，则可以是用户输入第一地址关键词，根据第一地址关键词匹配到第一地址，或者是获取用户终端的定位信息，根据定位信息确定第一地址，然后通过步骤S200～S500根据第一地址获取到其他备选自提点(能够满足用户订单中商品供应需求的)推送给用户，用户选择新的自提点进行下单。

在该实施例中，所述步骤S200中，在收货地址数据库中查询得到所述第一地址所对应的备选收货地址，可以是在收货地址数据库中预存有第一地址和备选收货地址的映射关系来进行选择，然后根据该映射关系选择第一地址所对应的备选收货地址。

在另一种实施方式中，也可以是根据预设筛选条件，在在收货地址数据库中查询得到所述第一地址所对应的备选收货地址。具体地，如图2所示，所述步骤S200包括如下步骤：

S210：获取目标商品类型；

此处目标商品类型即为用户要购买的商品类型，在上述第一种情形中，可以是用户输入自己要购买的商品类型，也可以是根据用户数据库中用户的历史购买数据分析用户可能购买的商品类型，在上述第二种情形中，获取目标商品类型可以为用户加入购物车即将下单的商品类型；

具体地，根据用户数据库中用户的历史购买数据分析用户可能购买的商品类型，可以包括根据用户的历史购买数据确定预设时间范围内用户购买次数最多的商品，或者确定某一个时间段内用户购买次数最多的商品(例如下午3点-5点用户经常购买蔬菜类商品)等；

S220：根据所述商品类型获取商品存储条件；例如，对于生鲜商品，商品存储条件为自提点具有冷藏能力，对于需要阴凉存储的商品，商品存储条件为避光、避热存储；

S230：在所述收货地址数据库中查询得到与所述第一地址的直线距离在预设距离范围内且满足所述商品存储条件的备选收货地址。即所述预设筛选条件为备选收货地址与第一地址的直线距离在预设距离范围内且满足所述商品存储条件。

在另一种可替代的实施方式中，也可以预设每个备选收货地址与第一地址的映射关系。所述预设筛选条件也可以为所述备选收货地址与所述第一地址存在映射关系且所述备选收货地址满足所述商品存储条件。

在该实施例中，还可以支持用户输入一个新的第二地址，计算第二地址到各个备选收货地址，再到用户地址的导航距离。例如，用户在选择自提点时，可能选择的是距离住宅比较近的自提点，用户在下单时仍在上班，所以仍然在办公地址，那么其去取货的过程就是：办公地址→自提点→住宅地址。其中，办公地址对应的就是第二地址，住宅地址对应的是用户地址，住宅地址所对应的小区名称即为第一地址。第二地址可以包括详细地址，例如XX省XX市XX区XX大楼XX楼XXX室等。

如图3所示，所述步骤S300和S400之间，还包括如下步骤：

S310：判断是否接收到用户输入的第二地址；

如果是，则继续步骤S320：调用导航地图接口，计算所述第二地址到所述备选收货地址的第一导航距离，S330：计算所述备选收货地址到所述用户地址之间的第二步行导航距离，S340：将所述第一导航距离和所述第二步行导航距离之和作为所述备选收货地址所对应的收货距离，然后继续步骤S500；即收货距离对应的取货路线是第二地址→备选收货地址→第一地址，或者第一地址→备选收货地址→第二地址；

如果否，则继续步骤S400和S500，即收货距离对应的取货路线是备选收货地址→第一地址或第一地址→备选收货地址。

在该实施例中，所述步骤S320：计算所述第二地址到所述备选收货地址的第一导航距离之前，还包括如下步骤：

判断所述第二地址到所述用户地址的步行导航距离是否小于第二距离阈值，例如判断办公地址到住宅地址的步行导航距离是否小于第二距离阈值；

如果是，则说明第二地址到用户地址比较近，第二地址到备选收货地址也默认为是可以步行到达的，计算所述第二地址到所述备选收货地址的第一导航距离，为计算所述第二地址到所述备选收货地址的第一步行导航距离，然后继续步骤S330：计算所述备选收货地址到所述用户地址之间的第二步行导航距离，在步骤S340中，将所述第一步行导航距离和所述第二步行导航距离之和作为所述备选收货地址所对应的收货距离。

在该实施例中，判断所述第二地址到所述用户地址的步行导航距离是否小于第二距离阈值之后，还包括如下步骤：

如果所述第二地址到所述用户地址的步行导航距离大于或等于第二距离阈值，则说明第二地址到用户地址比较远，默认第二地址到备选收货地址也是难以直接步行到达的，则计算所述第二地址到所述备选收货地址的乘坐交通工具的导航路线，然后计算所述备选收货地址到所述用户地址之间的第二步行导航距离，然后在步骤S500中，将所述备选收货地址、与第二地址之间的导航路线以及所述第二步行导航距离推送至用户终端。

在另一种可替代的实施方式中，用户在输入自己的第二地址后，也可以设定取货路线的各个节点的顺序。例如，默认取货路线是第二地址→备选收货地址→第一地址，或者第一地址→备选收货地址→第二地址。用户也可以设定取货路线是备选收货地址→第二地址→第一地址。则此时，需要计算各个备选收货地址到第二地址的导航距离a，计算第二地址到第一地址的导航距离b，将导航距离a和导航距离b加起来作为收货距离，由于第二地址和第一地址不随备选收货地址变化而变化，导航距离b只需要计算一次，对于每个备选收货地址，计算其到第二地址的导航距离a后，加上导航距离b即得到收货距离。用户可以根据收货距离更好地评估选择不同的备选收货地址时的出行路程代价。

在该实施例中，所述步骤S500：将所述备选收货地址和所对应的收货距离推送至用户终端，可以是在购物界面中以一个备选收货地址列表的形式推送给用户终端，列表中的每个备选收货地址的右侧列出其所对应的收货距离，并且可以进一步根据默认的步行速度来估算收货时间。

进一步地，在该实施例中，为了在推送备选收货地址时，进一步提高用户决策的速度，并且更好地帮助用户选择到合适的备选收货地址，还可以对备选收货地址列表中展示的各个备选收货地址进行排序。

如图4所示，具体地，所述步骤S500包括如下步骤：

S510：获取各个备选收货地址的至少一个排序因素的值；

S520：将所述排序因素的值加权求和，得到所对应的备选收货地址的推荐分值；各个排序因素的权值可以预先设定，并且可以根据需要进行调整，例如根据用户的历史购物数据判断用户在选择自提点时优先考虑更多的因素，将所对应的排序因素的权值提高；

S530：根据各个备选收货地址的推荐分值从高到低将各个备选收货地址进行排序；

S540：将排序后的所述备选收货地址和所对应的收货距离推送至用户终端，用户可以优先考虑排序靠前的备选收货地址。

在该实施例中，所述排序因素例如可以包括如下几种因素中的一种或多种：

所述备选收货地址的收货距离，收货距离越近，对应的排序因素的分值越高；

所述备选收货地址的历史评价数据，可以结合多个用户对备选收货地址的历史评价数据来综合评估该排序因素的分值，用户在此次下单并且收货完成后，也可以对选择的备选收货地址进行评价，方便后续其他用户的参考；

所述备选收货地址与用户之间的消费关联度，下面将对消费关联度进行进一步描述。

此次仅列举了几种可选的排序因素，在实际应用中，也可以增加其他的排序因素，例如备选收货地址的营业时间与用户收货时间的匹配度、备选收货地址的预设时间段内接单量、备选收货地址的评价取货等待时长等，均属于本发明的保护范围之内。

如图5所示，在该实施例中，采用如下步骤获取所述备选收货地址与用户之间的消费关联度：

S610：在所述收货地址数据库中查询得到各个备选收货地址对应的商品类型，例如，对于自提点来说，其对应的商品类型即为该自提点所售卖的商品的类型，例如一个自提点是水果店，则其商品类型包括水果，一个自提点是烟酒店，则其商品类型包括烟、酒等；

S620：在所述用户数据库中查询得到用户的历史消费数据，具体地，用户的历史消费数据包括用户的历史订单中所包含的商品类型、商品购买次数、商品购买数量等等；

S630：根据所述用户的历史消费数据和各个备选收货地址的商品类型，获取各个备选收货地址与用户之间的消费关联度，消费关联度越高，则该排序因素的分值越高。

在该实施例中，所述步骤S620：在所述用户数据库中查询得到用户的历史消费数据，可以是根据用户的历史订单数据来选择用户可能购买的备选商品类型。

具体地，所述步骤S200包括如下步骤：

获取目标商品类型；此处目标商品类型即为用户要购买的商品类型，在上述第一种情形中，可以是用户输入自己要购买的商品类型，也可以是根据用户数据库中用户的历史购买数据分析用户可能购买的商品类型，在上述第二种情形中，获取目标商品类型可以为用户加入购物车即将下单的商品类型；

在用户数据库中查询预设时间范围内用户购买频次最高的一种或多种商品类型，作为备选商品类型；

获取所述备选商品类型与所述目标商品类型之间的商品关联度，将与所述目标商品类型之间的商品关联度不符合预设商品筛选条件的备选商品类型删除；

将剩余的备选商品类型作为用户的历史消费数据。

在第一种实施方式中，预设商品筛选条件例如可以是所述备选商品类型与所述目标商品类型之间的商品关联度小于第一关联度阈值，此处第一关联度阈值可以根据需要设定，在所述备选商品类型与所述目标商品类型之间的商品关联度小于第一关联度阈值时，所述备选商品类型与所述目标商品类型基本不同。即在用户数据库中查询用户经常购买的但是这一次没有购买的商品作为备选商品类型。例如用户经常购买水果，但是这一次没有购买水果，则用户需要购买水果的可能性很高，则将水果这一商品类型作为备选商品类型，该用户与销售水果的自提点的消费关联度较高。用户经常购买零食，并且这一次也购买了零食，则用户在取货时可能不会再购买零食，则不再将零食这一商品类型作为备选商品类型，该用户与销售零食的自提点的消费关联度较低。

在第二种实施方式中，预设商品筛选条件例如可以是所述备选商品类型与所述目标商品类型之间的商品关联度大于第二关联度阈值，以实现对自提点商家进行引流的目的。此处第二关联度阈值可以根据需要设定，在所述备选商品类型与所述目标商品类型之间的商品关联度大于第二关联度阈值时，所述备选商品类型与所述目标商品类型相似度较高。例如用户这一次购买了水果，则用户在自提点取货时可能购买更多的水果，则将水果这一商品类型作为备选商品类型，该用户与销售水果的自提点的消费关联度较高。

上述的两种实施方式可以根据不同的需要来进行选择。例如，经过对一个用户的历史订单数据分析，发现一个用户在购买了一种商品后，在自提点一般会选购其他类型的商品，则采用上述第一种实施方式。而另一个用户在购买了一种商品后，在自提点有时会选择同等类型的商品，则采用上述第二种实施方式。

在第三种实施方式中，也可以不将预设时间范围内用户购买频次最高的一种或多种商品类型作为备选商品类型，而是选择用户习惯于线下购买的商品类型作为备选商品类型。

具体地，所述步骤S620：在所述用户数据库中查询得到用户的历史消费数据，包括如下步骤：

在用户数据库中查询预设时间范围内用户的线下订单数据；此处线下订单指的是用户在线下实体店消费，并且扫码支付的订单，可以从其支付软件中获取到对应的线下订单记录；

根据所述线下订单数据统计得到用户线下购买频次最高的一种或多种商品类型，作为备选商品类型。

在该实施例中，所述步骤S630：计算各个备选收货地址与用户之间的消费关联度，包括获取各个备选收货地址的商品类型与用户的备选商品类型之间的商品关联度，作为对应的消费关联度。

进一步地，获取各个备选收货地址的商品类型与用户的备选商品类型之间的商品关联度之前，还包括如下步骤：

采用预设的关联规则挖掘算法，例如Apriori算法等，计算m种商品类型之中，每两种商品类型之间的商品关联度，得到商品关联度矩阵，所述商品关联度矩阵中，第i行第j列的数值表示第i种商品和第j种商品之间的商品关联度，i∈(1,m)，j∈(1,m)，在i＝j时，第i行第j列的数值为1，i≠j时，第i行第j列的数值为两种不同商品之间的商品关联度，其为0～1的数值。由此，在获取各个备选收货地址的商品类型与用户的备选商品类型之间的商品关联度时，可以直接查询所述商品关联度矩阵获取两种商品类型之间商品关联度。对于一个备选收货地址来说，可以将其所拥有的商品类型所对应的商品关联度进行加和，或者加和后求平均值，作为该备选收货地址与用户之间的消费关联度。同样地，获取所述备选商品类型与所述目标商品类型之间的商品关联度，也可以是查询所述商品关联度矩阵获取两种商品类型之间商品关联度。

上述实施方式为基于用户的历史消费数据来计算所述备选收货地址与用户之间的消费关联度。在另一种可替代的实施方式中，也可以不是基于用户的历史消费数据来计算消费关联度。在上述第二种情形中，用户已经将想要购买的商品添加到购物车中，准备下单的情况下，获取所述备选收货地址与用户之间的消费关联度，可以是获取用户已经添加到购物车待下单的商品的商品类型，即目标商品的商品类型，获取目标商品的商品类型与各个备选收货地址的商品类型之间的商品关联度，来计算所述备选收货地址与用户之间的消费关联度。此处获取目标商品的商品类型与各个备选收货地址的商品类型之间的商品关联度，也可以是查询所述商品关联度矩阵获取两种商品类型之间商品关联度，对于一个备选收货地址来说，可以将其所拥有的商品类型所对应的商品关联度进行加和，或者加和后求平均值，作为该备选收货地址与用户之间的消费关联度。

如图6所示，本发明实施例还提供一种地址推荐***，应用于所述的地址推荐方法，所述***包括：

信息采集模块M100，用于获取用户的第一地址；

地址筛选模块M200，用于在收货地址数据库中查询得到所述第一地址所对应的备选收货地址；

地址查询模块M300，用于在用户数据库中查询得到所述第一地址对应的用户地址；

地址推荐模块M400，用于调用导航地图接口，计算所述备选收货地址和所述用户地址之间的步行导航距离，作为所述备选收货地址所对应的收货距离；以及将所述备选收货地址和所对应的收货距离推送至用户终端。

本发明的地址推荐***首先通过信息采集模块M100获取用户的第一地址，并通过地址筛选模块M200获取到可供用户选择的备选收货地址，例如可选的自提点的地址，然后通过地址查询模块M300获取到用户地址，并通过地址推荐模块M400计算备选收货地址和用户地址之间的步行导航距离来作为收货距离，在通过地址推荐模块M400推送可选的备选收货地址时，同时推送所对应的收货距离。由于本发明中的收货距离是根据实际步行导航距离得到的，而非传统的直线距离，方便用户查看选择，用户可以更快地了解到选择不同的备选收货地址时的路程代价，更快速地进行收货地址的决策，从而提高了用户下单效率和使用体验。

本发明的地址推荐***可以应用于购物平台的服务器，例如团购平台的服务器、外卖平台的服务器、生鲜平台的服务器等，且该服务器可以通过导航地图接口与导航服务***进行通信。在其他可替代的实施方式中，本发明的地址推荐***也可以应用于一个单独的服务器，其可以与购物平台的服务器进行说句交互，也可以通过导航地图接口与导航服务***进行通信。

在本发明的地址推荐***中，各个模块的功能可以采用上述地址推荐方法中各个步骤的具体实施方式来实现，此处不予赘述。

本发明实施例还提供一种地址推荐设备，包括处理器；存储器，其中存储有所述处理器的可执行指令；其中，所述处理器配置为经由执行所述可执行指令来执行所述的地址推荐方法的步骤。

所属技术领域的技术人员能够理解，本发明的各个方面可以实现为***、方法或程序产品。因此，本发明的各个方面可以具体实现为以下形式，即：完全的硬件实施方式、完全的软件实施方式(包括固件、微代码等)，或硬件和软件方面结合的实施方式，这里可以统称为“电路”、“模块”或“平台”。

下面参照图7来描述根据本发明的这种实施方式的电子设备600。图7显示的电子设备600仅仅是一个示例，不应对本发明实施例的功能和使用范围带来任何限制。

如图7所示，电子设备600以通用计算设备的形式表现。电子设备600的组件可以包括但不限于：至少一个处理单元610、至少一个存储单元620、连接不同***组件(包括存储单元620和处理单元610)的总线630、显示单元640等。

其中，所述存储单元存储有程序代码，所述程序代码可以被所述处理单元610执行，使得所述处理单元610执行本说明书上述地址推荐方法部分中描述的根据本发明各种示例性实施方式的步骤。例如，所述处理单元610可以执行如图1中所示的步骤。

所述存储单元620可以包括易失性存储单元形式的可读介质，例如随机存取存储单元(RAM)6201和/或高速缓存存储单元6202，还可以进一步包括只读存储单元(ROM)6203。

所述存储单元620还可以包括具有一组(至少一个)程序模块6205的程序/实用工具6204，这样的程序模块6205包括但不限于：操作***、一个或者多个应用程序、其它程序模块以及程序数据，这些示例中的每一个或某种组合中可能包括网络环境的实现。

总线630可以为表示几类总线结构中的一种或多种，包括存储单元总线或者存储单元控制器、***总线、图形加速端口、处理单元或者使用多种总线结构中的任意总线结构的局域总线。

电子设备600也可以与一个或多个外部设备700(例如键盘、指向设备、蓝牙设备等)通信，还可与一个或者多个使得用户能与该电子设备600交互的设备通信，和/或与使得该电子设备600能与一个或多个其它计算设备进行通信的任何设备(例如路由器、调制解调器等等)通信。这种通信可以通过输入/输出(I/O)接口650进行。并且，电子设备600还可以通过网络适配器660与一个或者多个网络(例如局域网(LAN)，广域网(WAN)和/或公共网络，例如因特网)通信。网络适配器660可以通过总线630与电子设备600的其它模块通信。应当明白，尽管图中未示出，可以结合电子设备600使用其它硬件和/或软件模块，包括但不限于：微代码、设备驱动器、冗余处理单元、外部磁盘驱动阵列、RAID***、磁带驱动器以及数据备份存储***等。

所述地址推荐设备中，所述存储器中的程序被处理器执行时实现所述的地址推荐方法的步骤，因此，所述计算机存储介质也可以获得上述地址推荐方法的技术效果。

本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质，用于存储程序，所述程序被处理器执行时实现所述的地址推荐方法的步骤。在一些可能的实施方式中，本发明的各个方面还可以实现为一种程序产品的形式，其包括程序代码，当所述程序产品在终端设备上执行时，所述程序代码用于使所述终端设备执行本说明书上述地址推荐方法部分中描述的根据本发明各种示例性实施方式的步骤。

参考图8所示，描述了根据本发明的实施方式的用于实现上述方法的程序产品800，其可以采用便携式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)并包括程序代码，并可以在终端设备，例如个人电脑上执行。然而，本发明的程序产品不限于此，在本文件中，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***、装置或者器件使用或者与其结合使用。

所述程序产品可以采用一个或多个可读介质的任意组合。可读介质可以是可读信号介质或者可读存储介质。可读存储介质例如可以为但不限于电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的***、装置或器件，或者任意以上的组合。可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括：具有一个或多个导线的电连接、便携式盘、硬盘、随机存取存储器(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。

所述计算机可读存储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，其中承载了可读程序代码。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。可读存储介质还可以是可读存储介质以外的任何可读介质，该可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行***、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。可读存储介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于无线、有线、光缆、RF等等，或者上述的任意合适的组合。

可以以一种或多种程序设计语言的任意组合来编写用于执行本发明操作的程序代码，所述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如Java、C++等，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设备上执行、部分地在用户设备上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算设备上部分在远程计算设备上执行、或者完全在远程计算设备或服务器上执行。在涉及远程计算设备的情形中，远程计算设备可以通过任意种类的网络，包括局域网(LAN)或广域网(WAN)，连接到用户计算设备，或者，可以连接到外部计算设备(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。

所述计算机存储介质中的程序被处理器执行时实现所述的地址推荐方法的步骤，因此，所述计算机存储介质也可以获得上述地址推荐方法的技术效果。

以上内容是结合具体的优选实施方式对本发明所作的进一步详细说明，不能认定本发明的具体实施只局限于这些说明。对于本发明所属技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干简单推演或替换，都应当视为属于本发明的保护范围。

Claims (15)

1.一种地址推荐方法，其特征在于，包括如下步骤：

获取用户的第一地址；

在收货地址数据库中查询得到所述第一地址所对应的备选收货地址；

在用户数据库中查询得到所述第一地址对应的用户地址；

调用导航地图接口，计算所述备选收货地址和所述用户地址之间的步行导航距离，作为所述备选收货地址所对应的收货距离；

将所述备选收货地址和所对应的收货距离推送至用户终端。

2.根据权利要求1所述的地址推荐方法，其特征在于，所述获取用户的第一地址，包括如下步骤：

接收用户输入的第一地址关键词；

根据所述第一地址关键词匹配得到第一地址。

3.根据权利要求1所述的地址推荐方法，其特征在于，所述在收货地址数据库中查询得到所述第一地址所对应的备选收货地址，包括如下步骤：

获取目标商品类型；

根据所述商品类型获取商品存储条件；

在所述收货地址数据库中查询得到与所述第一地址的直线距离在预设距离范围内且满足所述商品存储条件的备选收货地址。

4.根据权利要求1所述的地址推荐方法，其特征在于，所述调用导航地图接口，计算所述备选收货地址和所述用户地址之间的步行导航距离之前，还包括如下步骤：

判断是否接收到用户输入的第二地址；

如果是，则调用导航地图接口，计算所述第二地址到所述备选收货地址的第一导航距离，计算所述备选收货地址到所述用户地址之间的第二步行导航距离，将所述第一导航距离和所述第二步行导航距离之和作为所述备选收货地址所对应的收货距离。

5.根据权利要求4所述的地址推荐方法，其特征在于，所述计算所述第二地址到所述备选收货地址的第一导航距离之前，还包括如下步骤：

判断所述第二地址到所述用户地址的步行导航距离是否小于第二距离阈值；

如果是，则计算所述第二地址到所述备选收货地址的第一步行导航距离，计算所述备选收货地址到所述用户地址之间的第二步行导航距离，将所述第一步行导航距离和所述第二步行导航距离之和作为所述备选收货地址所对应的收货距离。

6.根据权利要求5所述的地址推荐方法，其特征在于，判断所述第二地址到所述用户地址的步行导航距离是否小于第二距离阈值之后，还包括如下步骤：

如果所述第二地址到所述用户地址的步行导航距离大于或等于第二距离阈值，则计算所述第二地址到所述备选收货地址的乘坐交通工具的导航路线，计算所述备选收货地址到所述用户地址之间的第二步行导航距离，将所述备选收货地址、与第二地址之间的导航路线以及所述第二步行导航距离推送至用户终端。

7.根据权利要求1所述的地址推荐方法，其特征在于，将所述备选收货地址和所对应的收货距离推送至用户终端，包括如下步骤：

获取各个备选收货地址的至少一个排序因素的值；

将所述排序因素的值加权求和，得到所对应的备选收货地址的推荐分值；

根据各个备选收货地址的推荐分值将各个备选收货地址进行排序；

将排序后的所述备选收货地址和所对应的收货距离推送至用户终端。

8.根据权利要求7所述的地址推荐方法，其特征在于，所述排序因素包括所述备选收货地址的收货距离、所述备选收货地址的历史评价数据以及所述备选收货地址与用户之间的消费关联度中的至少一种。

9.根据权利要求8所述的地址推荐方法，其特征在于，采用如下步骤获取所述备选收货地址与用户之间的消费关联度：

在所述收货地址数据库中查询得到各个备选收货地址对应的商品类型；

在所述用户数据库中查询得到用户的历史消费数据；

根据所述用户的历史消费数据和各个备选收货地址的商品类型，获取各个备选收货地址与用户之间的消费关联度。

10.根据权利要求9所述的地址推荐方法，其特征在于，在所述用户数据库中查询得到用户的历史消费数据，包括如下步骤：

获取目标商品类型；

在用户数据库中查询预设时间范围内用户购买频次最高的一种或多种商品类型，作为备选商品类型；

获取所述备选商品类型与所述目标商品类型之间的商品关联度，将与所述目标商品类型之间的商品关联度不符合预设商品筛选条件的备选商品类型删除；

将剩余的备选商品类型作为用户的历史消费数据。

11.根据权利要求10所述的地址推荐方法，其特征在于，所述计算各个备选收货地址与用户之间的消费关联度，包括获取各个备选收货地址的商品类型与用户的备选商品类型之间的商品关联度，作为对应的消费关联度。

12.根据权利要求11所述的地址推荐方法，其特征在于，获取各个备选收货地址的商品类型与用户的备选商品类型之间的商品关联度之前，还包括如下步骤：

采用预设的关联规则挖掘算法，计算m种商品类型之中，每两种商品类型之间的商品关联度，得到商品关联度矩阵，所述商品关联度矩阵中，第i行第j列的数值表示第i种商品和第j种商品之间的商品关联度，i∈(1,m)，j∈(1,m)。

13.一种地址推荐***，其特征在于，应用于权利要求1至12中任一项所述的地址推荐方法，所述***包括：

信息采集模块，用于获取用户的第一地址；

地址筛选模块，用于在收货地址数据库中查询得到所述第一地址所对应的备选收货地址；

地址查询模块，用于在用户数据库中查询得到所述第一地址对应的用户地址；

地址推荐模块，用于调用导航地图接口，计算所述备选收货地址和所述用户地址之间的步行导航距离，作为所述备选收货地址所对应的收货距离；以及将所述备选收货地址和所对应的收货距离推送至用户终端。

14.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括：

处理器；

存储器，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器运行时执行根据权利要求1至12任一项所述的地址推荐方法。

15.一种计算机存储介质，其特征在于，存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器运行时执行根据权利要求1至12任一项所述的地址推荐方法。

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