[發明專利]基于客戶需求的定向電子商務平臺

無效

• 申請號: 201310714541.6
• 申請日: 2013-12-23
• 公開（公告）號: CN103745356A
• 公開（公告）日: 2014-04-23
• 發明（設計）人: 蘇同生
• 申請（專利權）人: 蘇州亞安智能科技有限公司
• 主分類號: G06Q30/00
• 分類號: G06Q30/00
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

所屬技術領域

本發明涉及基于客戶需求的定向電子商務平臺。

背景技術

????隨著網絡和電子商務技術的發展?熟，人們越來越多的在網絡上購物，網絡消費成為新興時尚的消費方式。普通消費者?參與的主要?電子商務模?式是淘寶類?的?B2C，供應商提?供的主要是?網絡零售的服務，還有這一?階段非常流行的美團、聚劃算?類的團購模式，供應商提供?普通消費者批量特價的業務，但主要應用于服務行業。能否有?一種方法，將供應?商的銷售?業務統?一起來，不?管是零?售、批發還?是代理、經銷，不管是團購用戶、還?是零售買家、中間商，所有渠道、所有模式能集中在一個電子?商務此電子商務服務平臺，按照一致的規則和流程，公開透明的統一交易。并在交易過程能很好的貫徹企業的銷售策略，執行企業銷售計?劃，支持多種形式的銷售和促?銷方案，并實時方便選擇、修改?和調整。我們需要一種新的電子商務的解決方法。

發明內容

本專利所要解決的問題就是為了克服上述現有的缺陷而提供一種基于現代技術的智慧型電子商務服務此電子商務服務平臺的各項技術突破解決了電子商務發展中的四個重要問題，提供4項特色服務，更有利于服務中小企業，實現企業之間的項目對流、對接，用信息通信電子商務技術聯盟作為信息業發展傳導的介質，該項目為電子商務發展提供良性的信息服務此電子商務服務平臺，涉及到電子商務以及電子商務等產業。這一融合的發展將直接帶動和影響著整個時代的經濟發展，迅速成為經濟增長的重要動力。

本專利的目的可以通過以下技術方案來實現：基于現代技術的智慧型電子商務服務此電子商務服務平臺提供交易網絡的商家推薦服務，整理交易數據并建立交易網絡?；根據用戶交易歷史對用戶聚類；對交易網絡進行社團劃分?；應用隨機行走方法實現商家推薦。為廣大買家推薦合適的賣家?；充分利用買家?和賣家的歷史交易數據，發掘買家和賣家的偏好特征，分析買家和賣家交易的相似性，合理應用隨機行走方法，有效提高商家推薦的準確性和針對性。所采用的計算方法簡單高效，切合電子商務網站海量交易數據、同時買家和賣家交易信息稀疏的特性，有較好的擴展性和適用性?；有效填補目前電子商務網站商家推薦方面的空白。

推薦系統已應用到信?息檢索、新聞傳媒、電子商?務、社會網絡服務等諸多領?域。在電子商務領域，良?好的推?薦系統能?夠有效提?升用戶體驗（包括買家和賣家），增加用戶黏著度，促進更多交易行為的發生。目前眾多的電子商務網站，如淘寶、大眾點評、亞馬遜、億貝、京東等?都建立了各自的推薦系統，在商品層面?進行有效?的統計、建?模、挖掘和推薦工作，取得了良好成果。目前的推薦技術大致可分為三大類?：基于內容的推薦、協同過濾、以及混合推薦?；趦热莸耐扑]為用戶（買家）推薦與其之前的選擇相類似的物品（商品）；協同過濾為用戶推薦與其偏好最相近的用戶所選擇過的物品?；混合方式采用多種推薦方法的組?合為用戶推薦?物品，一種?策略是結?合基于內?容和協同?過濾為用?戶提供推?薦，另一種目前比較流行的策略是在協同過濾中引入社會網絡技術為用戶推薦物品。目前電子商務網站在交?易過程中主要承擔此電子商務服務平臺和中?介的角色，每一次交易實際發生在買家和賣家之間。現有的推薦系統在為買家發掘商?品、促進買家體驗和交易量方?面已取得良好成果?；但對賣家的關注度仍然不夠，實際是較少考慮到社會網絡因素的影響。已有市場調查?報告顯示超過?65%?的買家更傾?向于同信任的賣家進行交?易，并建立所?謂“老客”、“回頭客”等相對穩固的信任交易關系?；考慮到在線商品交易中更高的劣質商品風險和質保代價，合理的商家推?薦是當前電子商務領域需要?立即考慮的問題。提出一種基于交易網絡的?商家推薦方法，通過在買家和賣家之間?建立偏好?相似的用?戶簇，根?據交易網絡的連接模式劃分社團，通過隨機行走完成商家推薦。

我們根據電子商務網站中實際采集的交易數據對本發?明方法進行檢驗?：從所建立的交易網絡?中隨機刪除?部分有向邊，即刪除部分?買家和賣家?之間的交易?關系?；然后以這些買家作為目標用戶，應用為其推薦合適的賣家（商家），如果推薦的賣家就是之前刪除了交易關系的賣家，則證明推薦方法的合理性和準確性。實驗數據表明，應用本項服務方法，商家推薦的準確率達到了?70%?以上?；考慮?到買家和賣家交易的隨機性，這個結果已經超過了?目前大多數面向商品的推薦?方法和技術。本項服務方法計算?簡單高效，適合電子商務網站海量交易數據的特點，具有良好的適用性和擴展性。