[發(fā)明專利]基于大數(shù)據(jù)的電商平臺活動發(fā)布方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 202010943132.3
• 申請日: 2020-09-09
• 公開（公告）號: CN111815377B
• 公開（公告）日: 2020-12-29
• 發(fā)明（設計）人: 李振華
• 申請（專利權）人: 杭州鮮入為主網(wǎng)絡科技有限公司
• 主分類號: G06Q30/02
• 分類號: G06Q30/02;G06Q20/12
• 代理公司: 杭州信義達專利代理事務所(普通合伙) 33305
• 代理人: 陳繼算

1.基于大數(shù)據(jù)的電商平臺活動發(fā)布方法，其特征在于，

S1，帳號管理，在用戶的平臺帳號下綁定一個或多個最常用的支付帳號；

S2，平臺活動分類，分為固定種類商品活動和非固定種類商品活動；

S3，賦予平臺活動相應的活動屬性；

S4，獲取用戶的消費記錄，包括線下消費記錄和線上消費記錄，分析用戶的消費行為習慣；

S5，針對固定種類商品活動，按用戶對商品種類的消費次數(shù)與活動的消費次數(shù)的加權求和值選擇發(fā)布對象；針對非固定種類商品活動，按用戶對活動種類乘以加權系數(shù)選擇發(fā)布對象；

S6，統(tǒng)計所有用戶使用電商平臺最頻繁的時間段，發(fā)布平臺活動；

所述活動屬性的賦予過程如下：

若該平臺活動為固定種類商品活動，則其活動屬性包括商品種類和活動種類；若該平臺活動為非固定種類商品活動，則其活動屬性僅包括活動種類；

所述消費行為習慣的分析過程如下：

S41，獲取用戶的線下消費記錄和線上消費記錄；

S42，數(shù)據(jù)預處理：針對每一條線上消費記錄，提取其中的商品種類和活動種類；針對每一條線下消費記錄，提取其中的商品種類，并提供窗口供用戶補充相應的活動種類；

S43，構建用戶的消費記錄集，，其中，為該用戶的第條消費記錄；，分別為該條消費記錄的商品種類和活動種類；，，為商品種類總集，為活動種類總集；

S44，分別統(tǒng)計該用戶消費次數(shù)最多的前K個商品占消費總商品次數(shù)的第一比例以及參加活動次數(shù)占總消費記錄的第二比例：

S45，若第一比例大于預先設定的第一閾值，則記該用戶的消費行為習慣為商品優(yōu)先，若第二比例大于預先設定的第二閾值，則記該用戶的消費行為習慣為活動優(yōu)先；

所述第一比例的計算過程如下：

S441，統(tǒng)計每一商品種類的消費次數(shù)，即每當一條消費記錄中出現(xiàn)商品種類時，則累加1；

S442，按消費次數(shù)從高到低重新進行排序，得序列；

S443，計算第一比例：

其中，為第一比例；

所述第二比例的計算過程如下：

S444，統(tǒng)計消費記錄中各活動種類的數(shù)量；即每當一條消費記錄中出現(xiàn)活動種類時，則累加1；

S445，計算第二比例：

其中，為第二比例，為活動種類為無的消費記錄數(shù)量；

所述S5的具體步驟如下：

S51，針對固定種類商品活動，其商品種類為，活動種類為；計算用戶與本活動的契合度，

其中，為加權系數(shù)且；為用戶的消費記錄中商品種類為的消費次數(shù)，為用戶的消費記錄中活動種類為的消費次數(shù)；表示商品優(yōu)先的用戶，表示活動優(yōu)先的用戶；

S52，采用top-K算法提取契合度最大的K個用戶作為發(fā)布對象，向其發(fā)布活動；

S53，針對非固定種類商品活動，其活動種類為，計算用戶與本活動的契合度，

其中，為加權系數(shù)，；為用戶的消費記錄中活動種類為的消費次數(shù)；表示活動優(yōu)先的用戶；

S54，采用top-K算法提取契合度最大的K個用戶作為發(fā)布對象，向其發(fā)布活動。

2.根據(jù)權利要求1所述的基于大數(shù)據(jù)的電商平臺活動發(fā)布方法，其特征在于，所述支付帳號為微信帳號、支付寶帳號、網(wǎng)上銀行帳號中的一種或幾種。

3.根據(jù)權利要求1所述的基于大數(shù)據(jù)的電商平臺活動發(fā)布方法，其特征在于，所述活動種類包括滿減活動、打折活動、贈送活動、秒殺活動、拍賣活動。