[發明專利]一種獲得訪客交易意向數據的方法及裝置

有效

• 申請號: 201010273652.4
• 申請日: 2010-09-03
• 公開（公告）號: CN102385602A
• 公開（公告）日: 2012-03-21
• 發明（設計）人: 袁懷賓
• 申請（專利權）人: 阿里巴巴集團控股有限公司
• 主分類號: G06F17/30
• 分類號: G06F17/30;G06Q30/06
• 代理公司: 北京集佳知識產權代理有限公司 11227
• 代理人: 逯長明;王寶筠

1.一種獲得訪客交易意向數據的方法，其特征在于，包括：

使用層次分析法建立訪客交易意向數據表，所述訪客交易意向數據表中記錄有影響訪客交易意向的影響因素指標及對應的交易意向數據；

獲得一個訪客的所有影響因素指標，并在所述訪客交易意向數據表中查找每個影響因素指標對應的交易意向數據；

將查找到的所有交易意向數據進行運算，得到所述訪客的交易意向數據；根據所述交易意向數據進行信息的發送。

2.如權利要求1所述的方法，其特征在于，使用層次分析法建立訪客交易意向數據表包括：

設置多級影響因素指標，除最后一級影響因素指標外，每一級影響因素指標都包括至少一個相鄰下一級的影響因素指標；

計算每一級的每一個影響因素指標在其同級的所有影響因素指標中的權重；

將最后一級的所有影響因素指標對應的權重折算為分值；

建立一個記錄有最后一級的所有影響因素指標及對應的分值的訪客交易意向數據表。

3.如權利要求2所述的方法，其特征在于，計算每一級的每一個影響因素指標在其同級的所有影響因素指標中的權重包括：

對于任何一級的影響因素指標，建立兩兩比較矩陣，所述兩兩比較矩陣中的每一個值均為兩個同級影響因素指標相互比較后所得到的值；

對兩兩比較矩陣中的每一個列向量進行歸一化處理，兩兩比較矩陣中的值均為歸一化的值；

使用特征向量和積法，得到同一級的每一個影響因素指標在其同級的所有影響因素指標中所占的百分比。

4.如權利要求3所述的方法，其特征在于，所述兩兩比較矩陣中的每一個值均為兩個同級影響因素指標的重要程度相互比較后所得到的值。

5.如權利要求2所述的方法，其特征在于，將最后一級的所有影響因素指標對應的權重都折算為分值包括：

為同屬于一個相鄰上級影響因素指標的最后一級影響因素指標中權重最大的影響因素指標設置一個百分制基準值；

根據所述基準值、權重最大的影響因素指標的權重以及同屬于一個相鄰上級影響因素指標的最后一級其他影響因素指標對應的權重，得到同屬于一個相鄰上級影響因素指標的最后一級其他影響因素指標對應的百分制數值；

根據最后一級的每個影響因素指標對應的百分制數值以及相鄰上級的所屬影響因素指標對應的權重，得到最后一級的每個影響因素指標對應的分值。

6.如權利要求2所述的方法，其特征在于，獲得一個訪客的所有影響因素指標具體為：獲得一個訪客的所有最后一級的影響因素指標；

在所述訪客交易意向數據表中查找每個影響因素指標對應的交易意向數據具體為：在所述訪客交易意向數據表中查找每個最后一級的影響因素指標對應的分值。

7.如權利要求1所述的方法，其特征在于，將查找到的所有交易意向數據進行運算、得到所述訪客的交易意向數據具體為：將查找到的所有交易意向數據進行相加或相乘運算，得到所述訪客的交易意向數據。

8.如權利要求1-7任意一項所述的方法，其特征在于，所有的影響因素指標分為多級影響因素指標，第一級影響因素指標分別為訪客的身份、訪客的行為和訪客的供求。

9.如權利要求8所述的方法，其特征在于，訪客的身份包括的第二級影響因素指標分別為訪客的注冊年數和訪客的誠信通指數；

訪客的行為包括的第二級影響因素指標分別為訪客的訪問次數、訪客的訪問頁面數、訪客的停留時長、訪客查看的頁面類型、訪客的聯系邀請和訪客的歷史成交；

訪客的供求包括的第二級影響因素指標分別為買賣類目匹配度、買賣關鍵詞匹配和買賣地區匹配度。