[發明專利]一種基于移動互聯網的線上商城管理系統在審
| 申請號: | 202110038896.2 | 申請日: | 2021-01-12 |
| 公開(公告)號: | CN112633993A | 公開(公告)日: | 2021-04-09 |
| 發明(設計)人: | 趙其峰 | 申請(專利權)人: | 武漢天源迪科數據科技有限公司 |
| 主分類號: | G06Q30/06 | 分類號: | G06Q30/06;G06Q10/06 |
| 代理公司: | 合肥律眾知識產權代理有限公司 34147 | 代理人: | 趙娟 |
| 地址: | 430000 湖北省武漢市東湖新技術開發區花城大道*** | 國省代碼: | 湖北;42 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 基于 移動 互聯網 線上 商城 管理 系統 | ||
1.一種基于移動互聯網的線上商城管理系統,其特征在于,包括商城信息導入模塊、商城銷量導入模塊、商城檢索信息模塊、數據接收模塊、數據處理模塊、總控模塊與信息發送模塊;
所述商城信息導入模塊用于導入商城訪問量信息、商城中各個商品的單價信息與各個商品的利潤信息,所述商城銷量導入模塊用于導入商城中各個商品的銷量信息,所述商城檢索信息模塊用于導入商城檢索模塊中用戶檢索各個商品的次數信息;
所述數據接收模塊用于接收商城訪問量信息、商城中各個商品的單價信息、各個商品的利潤信息、商城中各個商品的銷量信息與用戶檢索各個商品的次數信息,并將商城訪問量信息、商城中各個商品的單價信息、各個商品的利潤信息、商城中各個商品的銷量信息與用戶檢索各個商品的次數信息發送到數據處理模塊;
所述數據處理模塊對商城訪問量信息、商城中各個商品的單價信息、各個商品的利潤信息、商城中各個商品的銷量信息與用戶檢索各個商品的次數信息進行處理,所述數據處理模塊對商城訪問量信息進行處理生成訪問量報表信息,所述數據處理模塊對商城中各個商品的銷量信息進行處理得到商品銷量均值信息,所述數據處理模塊對所對商城中各個商品的單價信息進行處理生成單價均值信息,所述數據處理模塊對用戶檢索各個商品的次數信息進行處理生成檢索均值信息,所述數據處理模塊對商城中用戶檢索各個商品的次數信息、各個商品的利潤信息與商城中各個商品的銷量信息件處理生成推薦商品信息;
所述訪問量報表信息、商品銷量均值信息、單價均值信息、檢索均值信息與推薦商品信息被發送到總控模塊;
所述總控模塊控制信息發送模塊將訪問量報表信息、商品銷量均值信息、單價均值信息、檢索均值信息與推薦商品信息發送到接收端進行展示。
2.根據權利要求1所述的一種基于移動互聯網的線上商城管理系統,其特征在于:所述數據處理模塊處理出訪問量報表的具體處理過程如下:
步驟一:提取出單日的商城訪問量信息P,每隔預設時長即采集一次商城訪問量信息P,連續采集m次,m≥10;
步驟二:以P的大小為x軸,以預設時長為y軸建立平面直角坐標系F,將采集到的m次單日的商城訪問量信息P標記在平面直角坐標系F上;
步驟三:將在平面直角坐標系上標記好的所有的單日的商城訪問量信息P按照順序進行連線得到,連線后即得到折線圖,即訪問量報表。
3.根據權利要求1所述的一種基于移動互聯網的線上商城管理系統,其特征在于:所述商品銷量均值信息與檢索均值信息的具體過程如下:
S1:從商城銷量導入模塊中獲取到同一類型產品的銷量信息,將其標記為Ci,i=1……n;
S2:計算出C1+C2+C3+……+Ci的和得到Ci和,再通過公式計算出Ci和與數量i之間的比值,得到C均,即商品銷量均值信息;
S3:從商城信息檢索模塊中提取出所有商品的檢索次數信息,通過上述S1到S2的過程計算出檢索均值信息D均。
4.根據權利要求1所述的一種基于移動互聯網的線上商城管理系統,其特征在于:所述單價均值信息的具體處理過程如下:從商城信息導入模塊中提出同一類型商品的單價信息,將其標記為Ki,i=……n,從Ki中去除掉最大值Kmax與最小值Kmim,計算出Ki去掉最大值Kmax與最小值Kmim后的和得到單價和Ki和,之后通過公式Ki和/(i-2)=K均,即得到單價均值K均。
5.根據權利要求1所述的一種基于移動互聯網的線上商城管理系統,其特征在于:所述推薦商品信息的具體處理過程如下:
SS1:提取出同一種類商品的用戶檢索各個商品的次數信息、各個商品的利潤信息與商城中各個商品的銷量信息,將用戶檢索各個商品的次數信息標記為Q、將利潤信息標記為T、銷量信息標記為G;
SS2:通過公式T*G=Tg得到總利潤Tg,將所有的Tg和所有Tg對應的檢索次數信息Q提取出,為了突出檢索次數的重要性,現在賦予Q一個修正值U1,賦予總利潤Tg一個修正值U2,U1>U2,U1+U2=1;
SS3:通過公式Q*U1+Tg*U2=Qt和,得到推薦系數Qt和,將所有商品的Qt和按照從大到小的順序進行排序,提取出推薦系數Qt和最大的前三個為推薦商品信息。
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