一种基于大数据分析的电子商务平台商品智能推荐方法.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN112381623A(43)申请公布日2021.02.19(21)申请号202011406576.X(22)申请日2020.12.04(71)申请人南京浪脆电子商务有限公司地址210023江苏省南京市栖霞区仙林大学城学津路8号高创大厦(72)发明人周浪(51)Int.Cl.G06Q30/06(2012.01)权利要求书3页说明书7页附图2页(54)发明名称一种基于大数据分析的电子商务平台商品智能推荐方法(57)摘要本发明公开一种基于大数据分析的电子商务平台商品智能推荐方法，包括以下步骤：账号信息获取、历史购物信息筛选、历史购物记录分析、历史购物记录时间分析、商品推荐。本发明通过一种对用户历史购物记录全面的进行分析的方法，分析出下一次购买时间点，对一些有周期性的消耗品商品类别及时在下一次购买时间点向用户进行推荐，解决了与用户匹配度不高的问题，并对用户购买过的商家进行分析，节省了用户在搜索商品页中浪费的时间，让用户更加直观有针对性的对商品进行高效的购买，且通过分析出的商品智能推荐系数更加精准的对用户进行商家推荐，提高了与用户的匹配度，使得该方法更加适合推广使用。CN112381623ACN112381623A权利要求书1/3页1.一种基于大数据分析的电子商务平台商品智能推荐方法，其特征在于：包括账号信息获取模块、历史购物信息筛选模块、购物信息分析处理模块和智能推荐终端；所述账号信息获取模块与历史购物信息筛选模块连接，历史购物信息筛选模块与购物信息分析处理模块连接，购物信息分析处理模块与智能推荐终端连接；所述账号信息获取模块，用于获取用户登陆电子商务平台的账号，进而获取该用户账号下所有历史购物记录，并将获取的各历史购物记录按照购物时间的先后顺序进行编号，依次标记为1,2...,p,...,q，同时将获取的所有历史购物记录发送至历史购物信息筛选模块；所述历史购物信息筛选模块，用于接收账号信息获取模块发送的历史购物记录和编号，筛选出在设定的特定时间内的历史购物记录，并将筛选出的各条历史购物记录，按照购物时间的先后顺序进行编号分别标记为1,2...,i,...,n，进而获取筛选出的每条历史购物记录的商品类别、数量、购买时间、品牌、金额和商家，构成历史购物信息集合LS(LSz1,LSz2,...,LSzi,...,LSzn)，LSzi表示为第i条历史购物记录中的第z个历史购物信息，z表示为历史购物信息，z＝A1,A2,A3,A4,A5,A6,A1,A2,A3,A4,A5,A6,分别表示历史购物记录中的商品类别、数量、购买时间、品牌、金额和商家，以此，将构成的历史购物信息集合发送至购物信息分析处理模块；所述购物信息分析处理模块，用于接收历史购物信息筛选模块发送的历史购物信息集合，提取历史购物信息集合里的每条历史购物记录的商品类别，将提取出的商品类别进行对比，获取相同商品类别下的各条历史购物记录并对其进行编号分别标记为1,2...,j,...,m，构成相同商品类别集合SP(SPz1,SPz2,...,SPzj,...,SPzm),SP表示为相同商品类别，SPzj表示为该相同商品类别下的第j条历史购物记录中的第z个历史购物信息，然后，从相同商品类别集合中的每条历史购物记录里提取商品的品牌，将提取出的品牌进行对比，获取相同商品品牌的各条历史购物记录并对其进行编号，分别标记为1,2...,k,...,l，构成相同商品品牌集合PP(PPz1,PPz2,...,PPzk,...,ppzl),pp表示为相同商品品牌，PPzk表示为该相同商品品牌内的第k条历史购物记录里的第z个历史购物信息，再从相同品牌集合内的每条历史购物记录里提取商品的商家，将提取出的商家进行对比，统计该相同品牌下用户购买的商家个数，并对统计的各商家进行编号，依次标记为SJ1,SJ2,...,SJx,...,SJy,对统计的商家获取每个商家对应的各条历史购物记录，并对其进行编号1,2...,h,...,o，构成商家集合SJx(SJxz1,SJxz2,...,SJxzh,...,SJxzo)，SJxzh表示为该相同品牌下的第x个商家中的第h条历史购物记录的第z个历史购物信息，并提取第x个商家对应的该商家集合里的各条历史购物记录的金额，构成商家金额集合SJx(SJxA51,SJxA52,...,SJxA5h,...,SJxA5o),SJx表示第x个商家，SJxA5h表示为第x个商家的第h条历史购物记录中的金额，获取统计的各商家对应的好评率，记为u1,u2,...,ux,...,uy，根据以上统计各商家的智能推荐系数，通过智能推荐计算公式得到各商家的智能推荐系数Q，至此，将每个商家的智能推荐系数相对比，对每个商家按照智