基于关联性分析算法的汽车配件推荐系统及推荐方法技术方案

本发明专利技术提供了一种基于关联性分析算法的汽车配件推荐系统及推荐方法，该系统包括：数据采集模块，用于采集所购汽车的类型参数，并发送至配件推荐清单生成模块；关联性分析模块，用于调取已存储的该所购类型汽车的历史购买数据和所购汽车配件的历史购买数据，并建立所购类型汽车与所购汽车配件的历史购买数据相关性模型，并将历史购买数据相关性模型发送至配件推荐清单生成模块；配件推荐清单生成模块，用于根据接收的所购汽车的类型参数和历史购买数据相关性模型生成汽车配件推荐清单，并发送至显示模块。本发明专利技术具有节约时间和提高用户体验的优点。

Auto parts recommendation system and recommendation method based on relevance analysis algorithm

The invention provides an automobile parts recommendation system and a recommendation method based on the correlation analysis algorithm. The system comprises a data acquisition module for collecting the type parameters of the purchased automobile and sending them to the generation module of the parts recommendation list; a correlation analysis module for invoking the history of the purchased automobile. The historical purchase data and the historical purchase data of the auto parts purchased are used to establish the historical purchase data correlation model between the purchased type of auto and the purchased auto parts, and the historical purchase data correlation model is sent to the spare parts recommendation list generation module; the spare parts recommendation list generation module is used to generate the spare parts recommendation list according to the received purchased auto parts. Type parameters and historical purchasing data relativity model generate the recommended list of auto parts and send it to the display module. The invention has the advantages of saving time and improving user experience.

【技术实现步骤摘要】
基于关联性分析算法的汽车配件推荐系统及推荐方法
本专利技术涉及商品推荐
，尤其涉及一种基于关联性分析算法的汽车配件推荐系统及推荐方法。
技术介绍
客户在4S店中购买汽车之后，还会购买相应的汽车配件，现有的4S店中，汽车配件的销售一方面靠用户自己自行进行挑选，另一方面，主要根据销售人员的经验对客户进行介绍。但是对于用户来说，想要获得更好的选择往往依赖于销售人员专业的推荐，销售人员对用户进行推荐时，根据经验的不同，对用户的推荐也不同，尤其是对于不能全面掌握4S店中所有类型汽车的销售人员，甚至无法为用户推荐汽车配件，这就缺少一定的专业性，影响用户的体验、浪费用户的时间，这必然会影响4S店的销售效率。由于4S店没有在用户购买汽车的历史数据上做进一步分析，也就无法为用户提供个性化配套服务，促进汽车配件的销售。因此，急需一种能够根据用户购买的汽车类型，为用户进行相关的汽车配件的推荐的系统和方法。
技术实现思路
鉴于上述问题，提出了本专利技术以便提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的基于关联性分析算法的汽车配件推荐系统及推荐方法。本专利技术的一个方面，提供了一种基于关联性分析算法的汽车本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于关联性分析算法的汽车配件推荐系统，其特征在于，包括：数据采集模块，用于采集所购汽车的类型参数，并发送至配件推荐清单生成模块；关联性分析模块，用于调取已存储的该所购类型汽车的历史购买数据和所购汽车配件的历史购买数据，并建立所购类型汽车与所购汽车配件的历史购买数据相关性模型，并将历史购买数据相关性模型发送至配件推荐清单生成模块；配件推荐清单生成模块，用于根据接收的所购汽车的类型参数和历史购买数据相关性模型生成汽车配件推荐清单，并发送至显示模块。

【技术特征摘要】
1.一种基于关联性分析算法的汽车配件推荐系统，其特征在于，包括：数据采集模块，用于采集所购汽车的类型参数，并发送至配件推荐清单生成模块；关联性分析模块，用于调取已存储的该所购类型汽车的历史购买数据和所购汽车配件的历史购买数据，并建立所购类型汽车与所购汽车配件的历史购买数据相关性模型，并将历史购买数据相关性模型发送至配件推荐清单生成模块；配件推荐清单生成模块，用于根据接收的所购汽车的类型参数和历史购买数据相关性模型生成汽车配件推荐清单，并发送至显示模块。2.根据权利要求1所述的基于关联性分析算法的汽车配件推荐系统，其特征在于，还包括数据库，用于存储汽车的历史购买数据和汽车配件的历史购买数据。3.根据权利要求2所述的基于关联性分析算法的汽车配件推荐系统，其特征在于，关联性分析模块分别与数据库、配件推荐清单生成模块电连接，配件推荐清单生成模块分别与数据采集模块、显示模块电连接。4.根据权利要求3所述的基于关联性分析算法的汽车配件推荐系统，其特征在于，配件推荐清单生成模块与显示模块无线网络连接。5.根据权利要求3所述的基于关联性分析算法的汽车配件推荐系统，其特征在于，配件推荐清单生成模块与显示模块有线电连接。6.根据权利要求4所...

【专利技术属性】
技术研发人员：常凯博，汪世赓，
申请(专利权)人：北京长城华冠汽车技术开发有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11