[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

说明书

本发明公开一种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：账号信息获取、历史购物信息筛选、历史购物记录分析、历史购物记录时间分析、商品推荐。本发明通过一种对用户历史购物记录全面的进行分析的方法，分析出下一次购买时间点，对一些有周期性的消耗品商品类别及时在下一次购买时间点向用户进行推荐，解决了与用户匹配度不高的问题，并对用户购买过的商家进行分析，节省了用户在搜索商品页中浪费的时间，让用户更加直观有针对性的对商品进行高效的购买，且通过分析出的商品智能推荐系数更加精准的对用户进行商家推荐，提高了与用户的匹配度，使得该方法更加适合推广使用。

技术领域

本发明涉及商品智能推荐领域，涉及到一种基于大数据分析的电子商务平台商品智能推荐方法。

背景技术

商品智能推荐是在购物APP上通过对用户浏览记录的分析定期对用户传送需要的信息来减少信息过载的一项新方法。推荐方法通过自动推荐商品给用户，来减少用于商品搜索页的搜索时间，它根据用户的兴趣来搜索、过滤商品，并将其推荐给用户。

现有的商品智能推荐方法，在使用过程中，采集的数据不够全面，从而导致系统分析的数据偏差较大，与用户的匹配度不高，同时目前的商品智能推荐方法在使用过程中存在对一些有周期性的日常消耗品不能够及时的对用户进行推荐，使得用户不能准确高效的购买商品的问题，为了解决这些缺陷，现提出一种解决方法。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于大数据分析的电子商务平台商品智能推荐方法，通过获取账号信息模块和历史购物信息筛选模块，结合购物信息分析处理模块对用户的历史购买记录进行分析，统计商家的智能推荐系数和下一次购买时间点，并根据智能推荐系数和下一次购买时间点确定适宜的推荐商品时间和商家，解决了背景技术中存在的问题。

本发明的目的可以通过以下技术方案实现：

一种基于大数据分析的电子商务平台商品智能推荐方法，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；