[发明专利]一种基于爬虫技术与购物分析相结合的目标营销方法及装置

说明书

本发明公开一种基于爬虫技术与购物分析相结合的目标营销方法，其包括：步骤a：购物篮分析：对电子商务网站内所有用户的购物篮数据进行关联挖掘；步骤b：网络爬虫分析：对网页进行分析，提取网页关键字；步骤c：关键字与关联规则匹配；步骤d，将相关产品信息向用户推送；还公开了一种与基于爬虫技术与购物分析相结合的目标营销方法相对应的装置。这样，本方法和装置实现了基于网络爬虫和购物篮分析的目标营销，针对只用购物篮分析无法定位消费者的具体需求的不足，在该基础上添加网络爬虫技术来判断消费者感兴趣的产品，从而实现对某些特定产品的营销。

技术领域

本发明属于数据处理技术领域，具体涉及一种基于爬虫技术与购物分析相结合的目标营销方法及装置。

背景技术

随着电子商务的快速发展，网上购物成为一种潮流。根据商务部电子商务司统计，2014年中国农产品电子商务交易额已经突破800亿元。但是网上消费者的流动性很大，对电商而言，唯有了解客户的兴趣爱好和价值取向才能吸引和留住更多的消费者。

本发明基于消费者短期内的购物行为不会改变的假设，通过网络爬虫分析，获得消费者近期的购物关注点，从而进行有针对性的电子商务营销活动，提高消费者购买的可能性。在改善消费者用户体验的同时，提高产品的销售额，达到电商与消费者“双赢”局面。

鉴于上述需求，本发明创作者经过长时间的研究和实践终于获得了本发明。

发明内容

为解决上述技术需求，本发明采用的技术方案在于，提供一种基于爬虫技术与购物分析相结合的目标营销方法，其包括：

步骤a：购物篮分析，购物篮分析就是对电子商务网站内所有用户的购物篮数据进行关联挖掘；

步骤b：网络爬虫分析，抓取完整的URL进行散列处理，然后利用聚焦网络爬虫技术对网页进行分析，提取网页关键字；

步骤c：关键字与关联规则匹配，将网络爬虫输出的关键字与购物分析过程得到的关联规则进行匹配；

步骤d，产品信息推送，关键字与关联规则匹配成功后，得到与关键字相关联的其他产品，并将产品信息推送给用户。

较佳的，所述步骤a包括

步骤a1，对数据进行初始处理，对数据属性进行筛选和数据清理，得到符合要求的数据；

步骤a2，确定候选1-项集；

步骤a3，对项集进行分析，得到关联规则；

步骤a4，存储所述关联规则。

较佳的，步骤b包括：

步骤b1，抓取完整的URL；

步骤b2，对抓取到的URL队列进行散列处理；

步骤b3，对网页进行分析，得到网页内的关键字；

步骤b4，存储网页内的所述关键字。

较佳的，步骤c包括：

步骤c1，将所述关键字与所述关联规则进行匹配，从所述关联规则中找到与所述关键字相关的关联产品。

步骤c2，将所述关联产品推送给用户。

一种与以上任一所述的基于爬虫技术与购物分析相结合的目标营销方法对应的装置，其特征在于，所述基于爬虫技术与购物分析相结合的目标营销装置包括：

购物篮分析模块，所述购物篮分析模块就是对电子商务网站内所有用户的购物篮数据进行关联挖掘，找到关联规则；

网络爬虫分析模块，抓取完整的URL进行散列处理，对网页进行分析，提取网页关键字；