[發明專利]一種挖掘在線銷售數據的時尚趨勢分析系統

在審

• 申請號: 201510420972.0
• 申請日: 2015-07-17
• 公開（公告）號: CN105138552A
• 公開（公告）日: 2015-12-09
• 發明（設計）人: 沈濱
• 申請（專利權）人: 東華大學
• 主分類號: G06F17/30
• 分類號: G06F17/30;G06Q30/02
• 代理公司: 上海申匯專利代理有限公司 31001
• 代理人: 翁若瑩

技術領域

本發明涉及一種挖掘在線銷售數據的時尚趨勢分析系統，屬于預測管理和互聯網技術領域。

背景技術

流行趨勢的預測是時尚新產品開發的基礎。時尚流行趨勢指的是一段時間內社會或某一群體中廣泛流傳的時尚元素或商品。傳統的時尚流行趨勢預測方法有經驗式判斷和問卷調研法兩種。經驗式判斷基本憑借個人積累的關于流行的經驗，對新的流行做出判斷。經驗式判斷帶有強烈的主觀色彩，不夠科學，出錯概率高。問卷調研法是指對某一群體通過問卷的形式進行調查，它是一種抽樣式調研方法，通過一個小樣本對一個事物進行判斷。這種方法涉及面有限，得出的結果并不能以偏概全，所以出錯的概率也非常高。時尚產品快速巨快，經驗式判斷或問卷調研法的誤差較大，主觀性判斷成分多，所以預測的結果不能準確的為時尚企業提供流行趨勢的預測。

發明內容

本發明所要解決的問題是提供一種能通過挖掘在線銷售數據進行時尚趨勢分析，為企業提供一種科學的流行趨勢方法，挖掘在線銷售數據即是利用數據挖掘技術，檢測顧客對某類產品的偏好，并預測未來的流行走向，為企業提供產品開發的建議。

為了解決上述問題，本發明提供了一種挖掘在線銷售數據的時尚趨勢分析系統，其特征在于，依次包括用于基于RRS/API的關鍵詞搜索的信息搜索模塊、信息分析監控模塊以及用于提供用戶解決方案的數據應用模塊；所述信息分析監控模塊具體為基于語言學的品牌監測管理系統，包括用于跟蹤產品銷售速度和消費行為、以配合庫存和生產交貨時間的銷售數據、庫存水平優化模塊，運用自然語言處理方法NLP實體提取目標語言的基于語言查詢的實體抽取方法模塊，確定計算每個關鍵詞相關的所有實體的信息分析模塊，通過檢測句子的相似性提供分類聚類的信息挖掘模塊，以及采用標準化的行業指數報告、對不同的方面進行歸納總結的報表生成模塊。

本發明具有以下特點：

1.收集-收集和過濾客戶/競爭對手的產品信息，將不同網絡銷售平臺跟蹤監測獲取的信息進行分類；

2.發現-對時尚產品或品牌進行自定義分類，提取網絡銷售平臺的產品、品牌信息；

3.分析-對收集的數據進行分析。分析市場趨勢，為時尚企業預測流行趨勢、創造新產品開發；

4.提供用戶解決方案-通過數據挖掘，對品牌和產品進行有效的監測。為用戶(即時尚公司)提供流行趨勢的解決方案。

與現有技術相比，本發明的有益效果是：

通過數據挖掘的手段，根據網絡銷售平臺的銷售數據、產品數據、消費者評價等信息，科學的分析時尚流行趨勢。數據挖掘是一種有效的科學決策方法。時尚企業通過對數據挖掘得到的商業分析結果，有效的對流行趨勢進行判斷，開發迎合市場需求的新產品。同時，時尚企業也可以通過這個方法，找出競爭對手的弱點，調整他們的產品開發策略，減少人為的對品牌和產品的誤解和偏見。

附圖說明

圖1為為本實施例提供的挖掘在線銷售數據的時尚趨勢分析系統的模塊圖。

具體實施方式

為使本發明更明顯易懂，茲以優選實施例，并配合附圖作詳細說明如下。

實施例

如圖1所示，為本發明提供的一種挖掘在線銷售數據的時尚趨勢分析系統，依次包括以下模塊：

第一模塊：信息搜索模塊(基于RRS/API的關鍵詞搜索)首先了解所要分析的網頁的構架和信息，編輯一個詳細的檢測內容列表。在這個步驟里，我們對一些網絡銷售平臺(如天貓商城、京東商城、一號店、當當網等)的時尚產品進行分類(例如休閑男裝、白領女裝、兒童服裝、時尚飾品等)。同時也可以將時尚品牌進行分類(例如運動時尚品牌耐克、阿迪達斯、361度、匹克、李寧等)。在構建模型之前必須確定銷售網絡品牌是否有聚合內容(RichSiteSummaryRSS)或者應用程序接口(applicationprograminterfaceAPI)，RSS和API可以被相對容易地訪問，提高數據搜索的穩定度。

在了解了銷售平臺的時尚品牌和產品信息之后，我們需要對檢測的信息類別和信息內容進行定義。鑒于互聯網上大量的可用數據，特別是在銷售網絡品牌上檢測大量的信息將是一個挑戰。我們需要定義監控的主要關鍵詞，如產品名稱、產品款式信息、產品顏色大小信息、庫存水平、銷售量、品牌名稱、消費者評論等。這些關鍵字必須足夠廣泛，以覆蓋最需要進行監測的內容。