[發(fā)明專利]一種基于數(shù)據(jù)分析的商品推薦方法

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202110019465.1
• 申請日: 2021-01-07
• 公開（公告）號: CN112700307A
• 公開（公告）日: 2021-04-23
• 發(fā)明（設計）人: 董華江
• 申請（專利權）人: 董華江
• 主分類號: G06Q30/06
• 分類號: G06Q30/06;G06Q30/02;G06Q50/00
• 代理公司: 廣東省中源正拓專利代理事務所(普通合伙) 44748
• 代理人: 黨沖

1.一種基于數(shù)據(jù)分析的商品推薦方法，其特征在于，所述商品推薦方法包括以下步驟：

步驟一：行為分析模塊通過智能終端獲取用戶的購物記錄，根據(jù)購物記錄獲取用戶的活動范圍和愛好關鍵字；根據(jù)活動范圍評估系數(shù)判定用戶的購物喜好；

步驟二：通過用戶的愛好關鍵字獲取商品初篩范圍，根據(jù)商品初篩范圍獲取商品排序表，線上推薦模塊結合商品排序表為用戶推薦商品；

步驟三：通過愛好關鍵字結合第三方生活平臺和活動范圍進行篩選獲取商品次篩范圍，根據(jù)商品次篩范圍獲取線下排序表，線下推薦模塊結合線下排序表為用戶推薦商品；

步驟四：獲取社區(qū)中用戶的購物記錄，通過購物記錄提取購物關鍵詞，并以社區(qū)為圓心劃定社區(qū)區(qū)域，通過社區(qū)關鍵詞搜索社區(qū)區(qū)域內(nèi)的商家并標記為目標商家；將社區(qū)關鍵詞、社區(qū)人口數(shù)和社區(qū)地址發(fā)送至目標商家的智能終端。

2.根據(jù)權利要求1所述的一種基于數(shù)據(jù)分析的商品推薦方法，其特征在于，所述行為分析模塊是控制系統(tǒng)的組成部分，所述控制系統(tǒng)還包括處理器、線上推薦模塊、線下推薦模塊、數(shù)據(jù)互動模塊、后臺維護模塊和數(shù)據(jù)存儲模塊；

所述行為分析模塊用于獲取用戶的活動范圍和愛好關鍵字，包括：

通過智能終端獲取用戶的購物記錄；所述購物記錄包括購物次數(shù)、時間、購物地址和商品名稱；

按照購物記錄中時間的先后、購物地址與用戶現(xiàn)居住地的距離遠近生成購物活動曲線；

獲取購物活動曲線的距離總長，并將距離總長標記為ZC；獲取購物地址中與用戶現(xiàn)居住地的最長距離，并將最長距離標記為ZJ；

通過獲取半徑設定值BZ；其中α1和α2為比例系數(shù)，且α1和α2均為大于0的實數(shù)；

以用戶現(xiàn)居住地以圓心，以半徑設定值BZ為半徑劃定圓形區(qū)域，并將圓形區(qū)域標記為活動范圍；

通過智能終端獲取用戶的搜索記錄；所述搜索記錄包括時間和商品名稱；

通過購物記錄和搜索記錄提取愛好關鍵字；所述愛好關鍵字包括商品名稱和商品價格，所述商品價格為購物記錄和搜索記錄中商品的最低價格和最高價格組成的區(qū)間；

將購物次數(shù)標記為GC，獲取活動范圍的區(qū)域面積，并將區(qū)域面積標記為QM；

通過公式HFPX＝α3×GC×ln(α4×QM)獲取活動范圍評估系數(shù)HFPX；其中α3和α4為比例系數(shù)，且α3和α4均為大于1的實數(shù)；

當活動范圍評估系數(shù)HFPX滿足0＜HFPX＜L1時，則判定用戶喜歡線上購物，通過處理器發(fā)送線上推薦信號至線上推薦模塊；當活動范圍評估系數(shù)HFPX滿足L1≤HFPX＜L2時，則判定既喜歡線上購物又喜歡線下購物，通過處理器分別發(fā)送商品推薦信號至線上推薦模塊和線下推薦模塊；當活動范圍評估系數(shù)HFPX滿足L2≤HFPX時，則判定用戶喜歡線下購物，通過處理器發(fā)送線下推薦信號至線下推薦模塊；其中L1和L2為活動范圍評估系數(shù)閾值，且L1＜L2；

通過處理器將活動范圍評估系數(shù)和推薦發(fā)送信號的發(fā)送記錄發(fā)送至數(shù)據(jù)存儲模塊進行存儲。

3.根據(jù)權利要求2所述的一種基于數(shù)據(jù)分析的商品推薦方法，其特征在于，所述線上推薦模塊通過線上為用戶推薦商品，包括：

當線上推薦模塊接收到商品推薦信號和線上推薦信號時，獲取用戶的愛好關鍵字；

通過愛好關鍵字在購物平臺進行篩選獲取商品初篩范圍；

獲取商品初篩范圍內(nèi)商品的評價次數(shù)、銷售總量和評價均分，并分別將評價次數(shù)、銷售總量和評價均分分別標記為PC、XZ和PJ；其中商品初篩范圍內(nèi)商品的評價次數(shù)、銷售總量和評價均分均大于0；

通過公式獲取商品評估系數(shù)SPPX；其中β1為比例系數(shù)，且β1為大于0的實數(shù)；

當商品評估系數(shù)SPPX滿足0＜SPPX≤K1時，則判定商品不滿足要求，將商品從商品初篩范圍中刪除；當商品評估系數(shù)SPPX滿足K1＜SPPX時，將商品篩選范圍中的商品按照評價均分進行降序排列獲取商品排序表；其中K1為商品評估系數(shù)閾值，且K1＞0；

按照設定比例將商品排序表從上到下分為第一部分、第二部分和第三部分；將第一部分商品排序表中的商品按照設定周期Z1推送至用戶的智能終端，將第二部分商品排序表中的商品按照設定周期Z2推送至用戶的智能終端，將第三部分商品排序表中的商品按照設定周期Z3推送至用戶的智能終端；其中0＜Z1＜Z2＜Z3；

通過處理器將商品排序表和商品的推送記錄發(fā)送至數(shù)據(jù)存儲模塊進行存儲。