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[發(fā)明專利]一種基于數(shù)據(jù)分析的電子商務(wù)系統(tǒng)在審

專利信息
申請?zhí)枺?/td> 201810519908.1 申請日: 2018-05-28
公開(公告)號: CN108830677A 公開(公告)日: 2018-11-16
發(fā)明(設(shè)計)人: 沈晨斌 申請(專利權(quán))人: 蘇州若依玫信息技術(shù)有限公司
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(wù)所(普通合伙) 11548 代理人: 李靜
地址: 215400 江蘇省*** 國省代碼: 江蘇;32
權(quán)利要求書: 查看更多 說明書: 查看更多
摘要:
搜索關(guān)鍵詞: 數(shù)據(jù)采集模塊 數(shù)據(jù)分析模塊 第一數(shù)據(jù) 電子商務(wù)系統(tǒng) 社交系統(tǒng) 數(shù)據(jù)采集 數(shù)據(jù)處理模塊 采集模塊 分析模塊 數(shù)據(jù)分析 支付系統(tǒng) 好友 互動信息 社交數(shù)據(jù) 支付信息 用戶站 綁定 搜索 采集 記錄
【說明書】:

一種基于數(shù)據(jù)分析的電子商務(wù)系統(tǒng),包括:第一數(shù)據(jù)采集模塊、第二數(shù)據(jù)采集模塊、第三數(shù)據(jù)采集模塊、第四數(shù)據(jù)采集模塊、第一數(shù)據(jù)分析模塊、第二數(shù)據(jù)分析模塊、第三數(shù)據(jù)分析模塊、第四數(shù)據(jù)采集模塊、數(shù)據(jù)處理模塊,數(shù)據(jù)處理模塊分別連接第一數(shù)據(jù)分析模塊、第二數(shù)據(jù)分析模塊、第三數(shù)據(jù)分析模塊、第四數(shù)據(jù)分析模塊,電子商務(wù)系統(tǒng)綁定社交系統(tǒng)以及支付系統(tǒng),社交系統(tǒng)與第二數(shù)據(jù)采集模塊連接,支付系統(tǒng)與第三數(shù)據(jù)采集模塊連接,第一數(shù)據(jù)采集模塊用于對用戶站內(nèi)搜索記錄進行數(shù)據(jù)采集,第二數(shù)據(jù)采集模塊用于根據(jù)社交系統(tǒng)進行社交數(shù)據(jù)采集,第三數(shù)據(jù)采集模塊用于根據(jù)支付信息進行支付數(shù)據(jù)采集,第四數(shù)據(jù)采集模塊根據(jù)站內(nèi)好友進行站內(nèi)好友互動信息數(shù)據(jù)采集。

技術(shù)領(lǐng)域

發(fā)明涉及電子商務(wù)領(lǐng)域,尤其涉及一種基于數(shù)據(jù)分析的電子商務(wù)系統(tǒng)。

背景技術(shù)

國內(nèi)最大的電商平臺淘寶網(wǎng)每日訪問用戶達6000萬,每日在線商品數(shù)目已經(jīng)超過了8億件。面對急速增長的數(shù)據(jù)規(guī)模,用戶正面臨著“信息超載問題”,如果不借助于搜索引擎、推薦系統(tǒng)或者信息分類等輔助技術(shù),用戶從海量的互聯(lián)網(wǎng)資源中找到自己真正感興趣的信息是一件非常困難的事情,使得信息的有效利用率反而降低了。搜索引擎和個性化推薦系統(tǒng)是解決“信息超載”問題的兩種手段。搜索引擎根據(jù)用戶輸入的關(guān)鍵字反饋給用戶查詢的結(jié)果,由于搜索引擎根據(jù)的是所有人的行為規(guī)律返回搜索結(jié)果,無法根據(jù)每個用戶提供個性化服務(wù),使得可能用戶真正感興趣的內(nèi)容被海量的搜索結(jié)果所掩蓋。個性化推薦在此問題上彌補了搜索引擎的不足,即代替用戶評估其所有未看過的產(chǎn)品,并通過分析用戶的興趣愛好和歷史行為,主動推薦符合用戶喜好的項目。

在大數(shù)據(jù)時代下的推薦系統(tǒng)會面臨海量的訓練規(guī)模,傳統(tǒng)單機環(huán)境下的推薦系統(tǒng)不能滿足大數(shù)據(jù)時代推薦的需求。因此以分布式計算平臺作為模型計算平臺的推薦系統(tǒng)漸次誕生。進入Web2.0時代后,實時推薦的需求越來越多,而傳統(tǒng)推薦系統(tǒng),都是定期對數(shù)據(jù)進行分析,然后對模型進行更新,進而使用新的模型進行個性化推薦,訓練效率低下,同時因為沒有完善的機制配合對實時用戶做出反饋,因此存在著推薦滿意度以及交易轉(zhuǎn)化率低下的問題。因此構(gòu)建基于新型分布式流并行處理技術(shù),能夠分析實時用戶行為并且做出實時推薦反饋的系統(tǒng)是非常有研究意義的。

發(fā)明內(nèi)容

發(fā)明目的:

針對傳統(tǒng)推薦系統(tǒng),都是定期對數(shù)據(jù)進行分析,然后對模型進行更新,進而使用新的模型進行個性化推薦,訓練效率低下,同時因為沒有完善的機制配合對實時用戶做出反饋,因此存在著推薦滿意度以及交易轉(zhuǎn)化率低下的問題,本發(fā)明提供一種基于數(shù)據(jù)分析的電子商務(wù)系統(tǒng)。

技術(shù)方案:

一種基于數(shù)據(jù)分析的電子商務(wù)系統(tǒng),包括:第一數(shù)據(jù)采集模塊、第二數(shù)據(jù)采集模塊、第三數(shù)據(jù)采集模塊、第四數(shù)據(jù)采集模塊、第一數(shù)據(jù)分析模塊、第二數(shù)據(jù)分析模塊、第三數(shù)據(jù)分析模塊、第四數(shù)據(jù)采集模塊、數(shù)據(jù)處理模塊,所述第一數(shù)據(jù)采集模塊連接所述第一數(shù)據(jù)分析模塊,所述第二數(shù)據(jù)采集模塊連接所述第二數(shù)據(jù)分析模塊,所述第三數(shù)據(jù)采集模塊連接所述第三數(shù)據(jù)分析模塊,所述第四數(shù)據(jù)采集模塊連接所述第四數(shù)據(jù)分析模塊,所述數(shù)據(jù)處理模塊分別連接所述第一數(shù)據(jù)分析模塊、第二數(shù)據(jù)分析模塊、第三數(shù)據(jù)分析模塊、第四數(shù)據(jù)分析模塊,所述電子商務(wù)系統(tǒng)綁定社交系統(tǒng)以及支付系統(tǒng),所述社交系統(tǒng)與所述第二數(shù)據(jù)采集模塊連接,所述支付系統(tǒng)與所述第三數(shù)據(jù)采集模塊連接,所述第一數(shù)據(jù)采集模塊用于對用戶站內(nèi)搜索記錄進行數(shù)據(jù)采集,所述第二數(shù)據(jù)采集模塊用于根據(jù)社交系統(tǒng)進行社交數(shù)據(jù)采集,所述第三數(shù)據(jù)采集模塊用于根據(jù)支付信息進行支付數(shù)據(jù)采集,所述第四數(shù)據(jù)采集模塊根據(jù)站內(nèi)好友進行站內(nèi)好友互動信息數(shù)據(jù)采集。

作為本發(fā)明的一種優(yōu)選方式,所述第一數(shù)據(jù)分析模塊、第二數(shù)據(jù)分析模塊、第三數(shù)據(jù)分析模塊以及第四數(shù)據(jù)分析模塊分別根據(jù)所述第一數(shù)據(jù)采集模塊、第二數(shù)據(jù)采集模塊、第三數(shù)據(jù)采集模塊以及第四數(shù)據(jù)采集模塊采集的用戶數(shù)據(jù)進行建立喜好的排行。

作為本發(fā)明的一種優(yōu)選方式,所述數(shù)據(jù)處理模塊用于根據(jù)用戶當前輸入的信息以及所述第一數(shù)據(jù)分析模塊、第二數(shù)據(jù)分析模塊、第三數(shù)據(jù)分析模塊以及第四數(shù)據(jù)分析模塊建立的喜好排行進行商品篩選。

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3、專利數(shù)據(jù)每周兩次同步更新,支持Adobe PDF格式;

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