[发明专利]一种实现智能服务平台的方法

说明书

所属技术领域

本发明涉及一种实现智能服务平台的方法。

背景技术

 随着网络和电子商务技术的发展 熟，人们越来越多的在网络上购物，网络消费成为新兴时尚的消费方式。普通消费者 参与的主要 电子商务模 式是淘宝类 的 B2C，供应商提 供的主要是 网络零售的服务，还有这一 阶段非常流行的美团、聚划算 类的团购模式，供应商提供 普通消费者批量特价的业务，但主要应用于服务行业。能否有 一种方法，将供应 商的销售 业务统 一起来，不 管是零 售、批发还 是代理、经销，不管是团购用户、还 是零售买家、中间商，所有渠道、所有模式能集中在一个电子 商务此电子商务服务平台，按照一致的规则和流程，公开透明的统一交易。并在交易过程能很好的贯彻企业的销售策略，执行企业销售计 划，支持多种形式的销售和促 销方案，并实时方便选择、修改 和调整。我们需要一种新的电子商务的解决方法。

发明内容

本专利所要解决的问题就是为了克服上述现有的缺陷而提供一种基于现代技术的智慧型电子商务服务此电子商务服务平台的各项技术突破解决了电子商务发展中的四个重要问题，提供4项特色服务，更有利于服务中小企业，实现企业之间的项目对流、对接，用信息通信电子商务技术联盟作为信息业发展传导的介质，该项目为电子商务发展提供良性的信息服务此电子商务服务平台，涉及到电子商务以及电子商务等产业。这一融合的发展将直接带动和影响着整个时代的经济发展，迅速成为经济增长的重要动力。

本专利的目的可以通过以下技术方案来实现：基于现代技术的智慧型电子商务服务此电子商务服务平台提供交易网络的商家推荐服务，整理交易数据并建立交易网络 ；根据用户交易历史对用户聚类；对交易网络进行社团划分 ；应用随机行走方法实现商家推荐。为广大买家推荐合适的卖家 ；充分利用买家 和卖家的历史交易数据，发掘买家和卖家的偏好特征，分析买家和卖家交易的相似性，合理应用随机行走方法，有效提高商家推荐的准确性和针对性。所采用的计算方法简单高效，切合电子商务网站海量交易数据、同时买家和卖家交易信息稀疏的特性，有较好的扩展性和适用性 ；有效填补目前电子商务网站商家推荐方面的空白。

推荐系统已应用到信 息检索、新闻传媒、电子商 务、社会网络服务等诸多领 域。在电子商务领域，良 好的推 荐系统能 够有效提 升用户体验（包括买家和卖家），增加用户黏着度，促进更多交易行为的发生。目前众多的电子商务网站，如淘宝、大众点评、亚马逊、亿贝、京东等 都建立了各自的推荐系统，在商品层面 进行有效 的统计、建 模、挖掘和推荐工作，取得了良好成果。目前的推荐技术大致可分为三大类 ：基于内容的推荐、协同过滤、以及混合推荐。基于内容的推荐为用户（买家）推荐与其之前的选择相类似的物品（商品）；协同过滤为用户推荐与其偏好最相近的用户所选择过的物品 ；混合方式采用多种推荐方法的组 合为用户推荐 物品，一种 策略是结 合基于内 容和协同 过滤为用 户提供推 荐，另一种目前比较流行的策略是在协同过滤中引入社会网络技术为用户推荐物品。目前电子商务网站在交 易过程中主要承担此电子商务服务平台和中 介的角色，每一次交易实际发生在买家和卖家之间。现有的推荐系统在为买家发掘商 品、促进买家体验和交易量方 面已取得良好成果 ；但对卖家的关注度仍然不够，实际是较少考虑到社会网络因素的影响。已有市场调查 报告显示超过 65% 的买家更倾 向于同信任的卖家进行交 易，并建立所 谓“老客”、“回头客”等相对稳固的信任交易关系 ；考虑到在线商品交易中更高的劣质商品风险和质保代价，合理的商家推 荐是当前电子商务领域需要 立即考虑的问题。提出一种基于交易网络的 商家推荐方法，通过在买家和卖家之间 建立偏好 相似的用 户簇，根 据交易网络的连接模式划分社团，通过随机行走完成商家推荐。

我们根据电子商务网站中实际采集的交易数据对本发 明方法进行检验 ：从所建立的交易网络 中随机删除 部分有向边，即删除部分 买家和卖家 之间的交易 关系 ；然后以这些买家作为目标用户，应用为其推荐合适的卖家（商家），如果推荐的卖家就是之前删除了交易关系的卖家，则证明推荐方法的合理性和准确性。实验数据表明，应用本项服务方法，商家推荐的准确率达到了 70% 以上 ；考虑 到买家和卖家交易的随机性，这个结果已经超过了 目前大多数面向商品的推荐 方法和技术。本项服务方法计算 简单高效，适合电子商务网站海量交易数据的特点，具有良好的适用性和扩展性。