[发明专利]一种基于大数据分析的电子商务平台商品智能推荐方法

权利要求书

1.一种基于大数据分析的电子商务平台商品智能推荐方法，其特征在于：包括账号信息获取模块、历史购物信息筛选模块、购物信息分析处理模块和智能推荐终端；

所述账号信息获取模块与历史购物信息筛选模块连接，历史购物信息筛选模块与购物信息分析处理模块连接，购物信息分析处理模块与智能推荐终端连接；

所述账号信息获取模块，用于获取用户登陆电子商务平台的账号，进而获取该用户账号下所有历史购物记录，并将获取的各历史购物记录按照购物时间的先后顺序进行编号，依次标记为1,2...,p,...,q，同时将获取的所有历史购物记录发送至历史购物信息筛选模块；

所述历史购物信息筛选模块，用于接收账号信息获取模块发送的历史购物记录和编号，筛选出在设定的特定时间内的历史购物记录，并将筛选出的各条历史购物记录，按照购物时间的先后顺序进行编号分别标记为1,2...,i,...,n，进而获取筛选出的每条历史购物记录的商品类别、数量、购买时间、品牌、金额和商家，构成历史购物信息集合LS(LS_z1,LS_z2,...,LS_zi,...,LS_zn)，LS_zi表示为第i条历史购物记录中的第z个历史购物信息，z表示为历史购物信息，z＝A1,A2,A3,A4,A5,A6,A1,A2,A3,A4,A5,A6,分别表示历史购物记录中的商品类别、数量、购买时间、品牌、金额和商家，以此，将构成的历史购物信息集合发送至购物信息分析处理模块；

所述购物信息分析处理模块，用于接收历史购物信息筛选模块发送的历史购物信息集合，提取历史购物信息集合里的每条历史购物记录的商品类别，将提取出的商品类别进行对比，获取相同商品类别下的各条历史购物记录并对其进行编号分别标记为1,2...,j,...,m，构成相同商品类别集合SP(SP_z1,SP_z2,...,SP_zj,...,SP_zm),SP表示为相同商品类别，SP_zj表示为该相同商品类别下的第j条历史购物记录中的第z个历史购物信息，然后，从相同商品类别集合中的每条历史购物记录里提取商品的品牌，将提取出的品牌进行对比，获取相同商品品牌的各条历史购物记录并对其进行编号，分别标记为1,2...,k,...,l，构成相同商品品牌集合PP(PP_z1,PP_z2,...,PP_zk,...,pp_zl),pp表示为相同商品品牌，PP_zk表示为该相同商品品牌内的第k条历史购物记录里的第z个历史购物信息，再从相同品牌集合内的每条历史购物记录里提取商品的商家，将提取出的商家进行对比，统计该相同品牌下用户购买的商家个数，并对统计的各商家进行编号，依次标记为SJ1,SJ2,...,SJx,...,SJy,对统计的商家获取每个商家对应的各条历史购物记录，并对其进行编号1,2...,h,...,o，构成商家集合SJx(SJx_z1,SJx_z2,...,SJx_zh,...,SJx_zo)，SJx_zh表示为该相同品牌下的第x个商家中的第h条历史购物记录的第z个历史购物信息，并提取第x个商家对应的该商家集合里的各条历史购物记录的金额，构成商家金额集合SJx(SJx_A51,SJx_A52,...,SJx_A5h,...,SJx_A5o),SJx表示第x个商家，SJx_A5h表示为第x个商家的第h条历史购物记录中的金额，获取统计的各商家对应的好评率，记为u1,u2,...,ux,...,uy，根据以上统计各商家的智能推荐系数，通过智能推荐计算公式得到各商家的智能推荐系数Q，至此，将每个商家的智能推荐系数相对比，对每个商家按照智能推荐系数从大到小进行排序，将智能推荐系数最高的商家发送至智能推荐终端；

所述各商家的智能推荐系数的计算公式为：e表示为自然数，Qx表示为第x个商家的智能推荐系数，SJ_XA5h表示为第x个商家中的第h条历史购物记录的金额，PP_A5k表示为该相同商品品牌中的第k条历史购物记录的金额，l表示为该相同商品品牌下用户购买的历史购物记录的条数，ox表示为第x个商家中用户购买的历史购物记录的条数，ux表示为第x个商家的好评率；

所述购物信息分析处理模块，从相同商品类别集合中提取该相同商品类别下各条历史购物记录的购买时间和数量，并将提取的各条历史购物记录对应的购买时间构成时间集合，将提取的各条历史购物记录对应的数量构成数量集合，所述时间集合为SP(SP_A31,SP_A32,...,SP_A3j,...,SP_A3m)，SP_A3j表示为该相同商品类别下的第j条历史购物记录的购买时间，所述数量集合为SP(SP_A21,SP_A22,...,SP_A2j,...,SP_A2m)，SP_A2j表示为该相同商品类别下的第j条历史购物记录的数量，从时间集合里的第二项开始将相邻两项做差，得到相邻两条历史购物记录购买时间之间的时间差记为ΔT,构成时间差集合ΔT(ΔT1，ΔT2，...,ΔTj-1,...,ΔTm-1)，ΔTj-1表示为时间集合里的第j条历史购物记录的购买时间与第j-1条历史购物记录的购买时间之间的时间差，根据数量集合和时间差集合统计该用户消耗该相同商品类别的单位数量商品对应的时长，从数量集合中提取最近一次历史购买记录的数量，即SP_A2m，通过时长公式得到该最近一次历史购物记录的数量可以消耗的时长，从时间集合中提取最近一次历史购买记录的购买时间，即SP_A3m，通过购买时间公式得到该相同商品类别下一次购买的时间点，将该相同商品类别下一次购买的时间点发送至智能推荐时间终端；

所述智能推荐终端用于接受购物信息分析模块发送的该商品类别下一次购买的时间点和智能推荐系数最高的商家，并获取当前时间点，将当前时间点与该商品类别下一次购买的时间点做对比，若两时间点相同，则在此时对该商品类别下智能推荐系数最高的商家进行推荐；

所述基于大数据分析的电子商务平台商品智能推荐方法，包括以下步骤：

S1：账号信息获取：获取用户的账号信息和历史购物记录；

S2：历史购物信息筛选：将获取的历史购物记录按照特定的时间内进行筛选，筛选出在特定的时间内的历史购物信息；

S3：历史购物记录分析：通过历史购物信息分析出在特定的时间范围内对应相同商品类别中相同商品品牌下的各商家的智能推荐系数；

S4：历史购物记录时间分析：通过历史购物信息分析出各相同商品类别数量的消耗时长，结合最近一次历史购物记录的数量判断出各相同商品类别下一次购买时间点；

S5：商品推荐：获取当前时间点，将当前时间点与该商品类别下一次购买的时间点做对比，若两时间点相同，则在此时对该商品类别下智能推荐系数最高的商家进行推荐。