[發明專利]一種基于大數據的電商商品推薦方法在審
| 申請號： | 201810088583.6 | 申請日： | 2018-01-30 |
| 公開（公告）號： | CN110163693A | 公開（公告）日： | 2019-08-23 |
| 發明（設計）人： | 王克朝 | 申請（專利權）人： | 哈爾濱學院 |
| 主分類號： | G06Q30/06 | 分類號： | G06Q30/06 |
| 代理公司： | 北京華仲龍騰專利代理事務所(普通合伙) 11548 | 代理人： | 李靜 |
| 地址： | 150086 黑龍江省哈爾濱市南崗區*** | 國省代碼： | 黑龍江;23 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 排序 商品推薦 數據采集模塊 數據處理模塊 商品數據 數據推薦 大數據 喜好 商品特征 用戶商品 年齡段 采集 地域 | ||
1.一種基于大數據的電商商品推薦方法，包括：數據采集模塊、數據處理模塊、數據推薦模塊，其特征在于：所述方法包括以下步驟：
S010：數據采集模塊根據用戶輸入的關鍵詞搜索采集商品數據；
S020：根據用戶所使用的終端所在位置的地域劃分，數據采集模塊采集該地域的對商品特征喜好的數據；
S030：數據處理模塊根據該地域基于以往的購買記錄進行商品特征喜好數據的一次排序；
S040：數據處理模塊根據地域喜好特征數據的排序進行商品數據的篩選以及一次排序；
S050：數據采集模塊根據用戶年齡所在的年齡段搜索采集該年齡段對商品特征喜好的數據；
S060：數據處理模塊根據數據采集模塊針對用戶年齡搜索采集的商品特征喜好的數據進行針對地域的商品喜好特征的數據篩選；
S070：數據處理模塊根據篩選結果對商品特征喜好數據進行二次排序；
S080：數據處理模塊根據商品特征喜好數據的二次排序進行商品數據二次排序；
S090：數據處理模塊根據一次排序以及二次排序進行商品數據最終排序；
S100：數據推薦模塊根據商品數據最終排序的結果進行商品推薦。
2.根據權利要求1所述的一種基于大數據的電商商品推薦方法，其特征在于：所述步驟S090包括以下步驟：
S091：數據處理模塊提取同時出現在一次排序以及二次排序的商品數據；
S092：數據處理模塊根據同一商品數據在一次排序以及二次排序中的排列位置計算最終排序位置。
3.根據權利要求2所述的一種基于大數據的電商商品推薦方法，其特征在于：所述數據處理模塊中設置有算法，所述算法用于計算商品特征喜好數據的一次排序、二次排序以及最終排序。
4.根據權利要求1所述的一種基于大數據的電商商品推薦方法，其特征在于：對于步驟S100，當數據推薦模塊進行商品數據推薦時，數據推薦模塊將排名最靠前的五個商品數據以及最靠后的五個商品特征喜好數據進行推薦。
5.根據權利要求1所述的一種基于大數據的電商商品推薦方法，其特征在于：還包括以下步驟：
S110：數據處理模塊根據用戶對推薦商品的刪除進行批量刪除；
S120：數據處理模塊進行推薦的補充；
S130：數據推薦模塊根據數據處理模塊的推薦的補充進行二次商品數據推薦。
6.根據權利要求5所述的一種基于大數據的電商商品推薦方法，其特征在于：數據處理裝置根據用戶刪除的推薦商品數據的商品特征喜好數據進行批量刪除。
7.根據權利要求5所述的一種基于大數據的電商商品推薦方法，其特征在于：當所述數據處理模塊執行步驟S120時，數據處理模塊提取未推薦的商品數據中在最終排序中最靠前或者最靠后的商品數據進行補充推送。
8.根據權利要求7所述的一種基于大數據的電商商品推薦方法，其特征在于：所述方法還包括以下步驟：
S140：數據采集模塊采集用戶該次購買的商品數據以及商品特征喜好數據；
S150：數據處理模塊將數據采集模塊采集的該次購買數據寫入大數據。
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