一种线下零售场景的商品推荐方法及系统

本申请公开了一种线下零售场景的商品推荐方法及系统，属于智能推荐技术领域，用于解决现有的商品推荐方案推荐出的商品和消费者实际需求匹配度不高的技术问题。方法包括：获取消费者的个人基础数据；利用图像识别技术和目标跟踪技术采集消费者的消费行为数据，并将所述消费行为数据和所述个人基础数据进行关联；依据关联后的数据整合生成消费者的行为特征向量；基于行为特征向量确定消费者对应的邻居用户，并通过邻居用户在预设时间段内的消费数据，生成第一推荐列表，以及，基于行为特征向量提取消费者的感兴趣商品，并基于感兴趣商品的商品属性，生成第二推荐列表；根据第一推荐列表和第二推荐列表，通过预设权重，生成推荐商品列表。