[發(fā)明專利]基于去中心化大數(shù)據(jù)檢索市場的商品檢索及商品推薦系統(tǒng)

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202011238499.1
• 申請(qǐng)日: 2020-11-09
• 公開（公告）號(hào): CN112541111A
• 公開（公告）日: 2021-03-23
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 陶俊;李鵬;邱丹平
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 武漢蝌蚪信息技術(shù)有限公司
• 主分類號(hào): G06F16/9535
• 分類號(hào): G06F16/9535;G06Q30/06;G06K9/62
• 代理公司: 北京安度修典專利代理事務(wù)所(特殊普通合伙) 11424
• 代理人: 楊方成

1.一種基于去中心化大數(shù)據(jù)檢索市場的商品檢索及商品推薦系統(tǒng)，其特征在于，所述基于去中心化大數(shù)據(jù)檢索市場的商品檢索及商品推薦系統(tǒng)具體包括：

信息檢索模塊：用于采集檢索數(shù)據(jù)的用戶的檢索行為，并生成用戶行為分析報(bào)表；

用戶數(shù)據(jù)采集模塊：用于采集上傳信息的用戶的行為數(shù)據(jù)；

大數(shù)據(jù)檢索市場：包括信息存儲(chǔ)單元以及信息匹配單元；用于存儲(chǔ)采集到的相關(guān)用戶數(shù)據(jù)，并進(jìn)行信息的精準(zhǔn)匹配推送。

2.如權(quán)利要求1所述基于去中心化大數(shù)據(jù)檢索市場的商品檢索及商品推薦系統(tǒng)，其特征在于，所述大數(shù)據(jù)檢索市場具體包括：

信息存儲(chǔ)單元：用于存儲(chǔ)采集到的相關(guān)用戶行為數(shù)據(jù)；

信息匹配單元：用于采用大數(shù)據(jù)技術(shù)，基于采集到的相關(guān)用戶行為數(shù)據(jù)，向商品服務(wù)提供商推送用戶需求，同時(shí)向上傳信息的用戶發(fā)放數(shù)據(jù)被使用用后的收益以及推送商品給目標(biāo)客戶。

3.一種應(yīng)用于如權(quán)利要求1所述基于去中心化大數(shù)據(jù)檢索市場的商品檢索及商品推薦系統(tǒng)的基于去中心化大數(shù)據(jù)檢索市場的商品檢索及商品推薦方法，其特征在于，所述基于去中心化大數(shù)據(jù)檢索市場的商品檢索及商品推薦方法具體包括：

步驟一，采集檢索數(shù)據(jù)的用戶檢索行為，同時(shí)采集上傳信息的用戶相關(guān)行為數(shù)據(jù)；

步驟二，存儲(chǔ)并檢索相關(guān)數(shù)據(jù)，基于大數(shù)據(jù)分析技術(shù)進(jìn)行信息的檢索匹配，生成大數(shù)據(jù)分析報(bào)表，并返回給檢索數(shù)據(jù)的用戶；

步驟三，基于大數(shù)據(jù)分析結(jié)果，向商品服務(wù)提供商提供用戶關(guān)于商品或者服務(wù)的一般需求或者定制化需求相關(guān)數(shù)據(jù)，同時(shí)向目標(biāo)客戶精準(zhǔn)推送相關(guān)商品以及服務(wù)信息。

4.如權(quán)利要求3所述基于去中心化大數(shù)據(jù)檢索市場的商品檢索及商品推薦方法，其特征在于，步驟二中，基于大數(shù)據(jù)分析技術(shù)包括：

步驟1：將當(dāng)前檢索用戶的特征和檢索行為構(gòu)建大數(shù)據(jù)分析模型，其他用戶的特征和其歷史檢索行為以及和購買記錄構(gòu)建原始大數(shù)據(jù)分析模型；

步驟2：引入模糊聚類，系統(tǒng)根據(jù)原始大數(shù)據(jù)分析模型的特征進(jìn)行聚類，用戶的特征、興趣相似程度高的原始大數(shù)據(jù)分析模型聚集到同一類并標(biāo)識(shí)，建立高相似性原始大數(shù)據(jù)分析模型庫；

步驟3：運(yùn)用用戶原始大數(shù)據(jù)分析模型相似性檢索，計(jì)算被檢索原始大數(shù)據(jù)分析模型屬性與大數(shù)據(jù)分析模型屬性指標(biāo)要求的滿足程度，找出對(duì)大數(shù)據(jù)分析模型大于一定相似度水平α的原始大數(shù)據(jù)分析模型集；

步驟4：檢索出的原始大數(shù)據(jù)分析模型屬于哪個(gè)原始大數(shù)據(jù)分析模型類；如果屬于多個(gè)類，那么平均距離最小的即是目標(biāo)原始大數(shù)據(jù)分析模型所屬的類；

步驟5：用經(jīng)典模糊平均聚類算法為原始大數(shù)據(jù)分析模型進(jìn)行推薦；

步驟6：如果匹配相似值J_mix＞給定的閾值，且在分類門限下不隸屬于任何一個(gè)聚類子集，則將新大數(shù)據(jù)分析模型結(jié)果原始大數(shù)據(jù)分析模型加入原始大數(shù)據(jù)分析模型庫，自動(dòng)完成原始大數(shù)據(jù)分析模型學(xué)習(xí)；

步驟7：在用戶輸入中間保存系統(tǒng)后，該用戶身份并提示用戶通過，用戶輸入數(shù)據(jù)格式后，調(diào)用保存接口，并向其發(fā)出商品信息保存交易指令；其中，所述數(shù)據(jù)格式包括通用部分和保密部分；

步驟8：接收到保存交易指令后，獲取在商品推薦系統(tǒng)上注冊(cè)的公共賬號(hào)，并登錄商品推薦系統(tǒng)，當(dāng)通過驗(yàn)證后，向商品推薦系統(tǒng)發(fā)出保存指令。

5.如權(quán)利要求4所述基于去中心化大數(shù)據(jù)檢索市場的商品檢索及商品推薦方法，其特征在于，所述的原始大數(shù)據(jù)分析模型模型的建立方法包括：

建立一個(gè)四元組(U，A，V，F(xiàn))的原始大數(shù)據(jù)分析模型系統(tǒng)；其中，U＝{u₁，u₂，...，u_n}為原始大數(shù)據(jù)分析模型實(shí)體集合，稱為論域；原始大數(shù)據(jù)分析模型空間A＝C∪D，C為條件屬性集，D為決策集；是全體屬性值集合，V_a是屬性a的值域；F是U×A→V的一個(gè)函數(shù)。可以根據(jù)條件屬性對(duì)論域進(jìn)行劃分，論域中的對(duì)象根據(jù)條件屬性的不同，被劃分到具有不同決策屬性的決策類中。