一种应用于电商平台的用户自助服务方法技术

本发明专利技术具体涉及一种应用于电商平台的用户自助服务方法，包括如下步骤：尺码数据处理方法：向用户提供输入尺码数据的接口，并根据用户输入的尺码数据建立服装筛选模型；用户在电商平台上搜索服装商品时，通过服装筛选模型筛选出相应的服装商品，并发送给用户查看；自助咨询方法：收集所有与用户之间的聊天记录，筛选并丢弃其中涉及用户隐私的信息；对不能判定其是否为隐私信息的聊天记录，发送给相应的用户进行判断，若用户确认是隐私信息，则丢弃这条聊天记录；对收集到的所有聊天记录建立数据集，并向用户提供该数据集的检索入口。

A User Self-Service Method Applied to E-commerce Platform

The invention specifically relates to a user self-service method applied to e-commerce platform, which includes the following steps: size data processing method: providing an interface for user to input size data, and establishing a clothing screening model based on user input size data; when user searches clothing commodities on the commercial platform, the corresponding clothing commodities are screened out by clothing screening model and sent out. Self-help consultation method: collect all chat records between users, filter and discard information related to user privacy; send chat records that can not determine whether they are privacy information to the corresponding users for judgment, if the user confirms that they are privacy information, discard the chat records; set up data sets for all chat records collected, and Provide users with access to the data set.

【技术实现步骤摘要】
一种应用于电商平台的用户自助服务方法
本专利技术涉及社会网络与信息安全领域，具体涉及一种应用于电商平台的用户自助服务方法。
技术介绍
自90年代起，中国掀起了一股信息化的浪潮，中国的电子商务也自此起步，发展至现在，互联网信息碎片化以及云计算技术愈发成熟，主动互联网营销模式出现，i-Commerce（individualCommerce）顺势而出，电子商务摆脱传统销售模式生搬上互联网的现状，以主动、互动、用户关怀等多角度与用户进行深层次沟通，但是对于服装的购买，现有的电商平台还是体验度不高，因为身材因人而异，而工厂大批量生产的服装很难适合各种类型用户的身材，而一般用户也不知道自己的身材尺寸，很难找到适合自己的衣服；还有新兴的自动回复用户咨询的机器人，自动回复功能酷炫有余而体验不足，机器还是很难理解人类语言下的真正含义，既降低了用户体验，也使用户因难以及时跟人工客服沟通而放弃购买。
技术实现思路
为了克服现有技术的缺陷，本专利技术提供一种应用于电商平台的用户自助服务方法，通过获取用户自己已经在穿着的衣服的尺码数据，并进行分析，进而有效给用户匹配适合尺寸的衣服，还通过将聊天记录作为历史数据建立数据库，以供用户自助搜索问题，得出相应的答案，提高了用户体验和解决用户的疑问的效率，降低退货率。针对上述专利技术目的，本专利技术是这样加以解决的：一种应用于电商平台的用户自助服务方法，包括如下步骤：尺码数据处理方法：向用户提供输入尺码数据的接口，并根据用户输入的尺码数据建立服装筛选模型；用户在电商平台上搜索服装商品时，通过服装筛选模型筛选出相应的服装商品，并发送给用户查看；自助咨询方法：收集所有与用户之间的聊天记录，筛选并丢弃其中涉及用户隐私的信息；对不能判定其是否为隐私信息的聊天记录，发送给相应的用户进行判断，若用户确认是隐私信息，则丢弃这条聊天记录；对收集到的所有聊天记录建立数据集，并向用户提供该数据集的检索入口。本专利技术通过建立服装筛选模型，使用户不必测量自己的身材尺码，即可有效筛选出适合的服装，提高了用户的体验，降低了退货率；还通过收集所有聊天记录来建立数据集，这样一来，当聊天记录越多，数据集也越丰富，用户可检索的内容也越多，由于用户对商品的问题大多雷同，例如询问价格、优点、使用方法、物流过程等，所以直接通过搜历史数据可快捷有效解决用户的疑问，体验度高。具体涉及用户隐私的信息可为身份证号码、账号密码、银行卡卡号、手机号码等信息。进一步地，向用户提供同时输入的上衣尺码数据和下衣尺码数据的接口。这样的话，有利于对用户喜欢的穿着搭配进行分析，以便于用户筛选出自己喜欢的，能够搭配自己已有衣服的服装。进一步地，所述模型为增强学习模型。每次用户输入新数据，增强学习可将其列为新样本再次增强学习，提高模型的准确性。进一步地，建立服装筛选模型前，计算所有相同类型的尺码数据的方差，将方差最大的尺码数据丢弃。有时用户可能错输尺码数据，那么用计算方差的方式可以较容易地将输错的尺码数据找出并丢弃，以免影响模型的准确性。进一步地，还向用户提供输入颜色数据的接口，还根据颜色数据建立服装筛选模型。颜色数据可进一步筛选出用户心仪的服装，而且有些用户也可能对颜色和尺码也有独特的喜欢的搭配。进一步地，具体收集过程为：向所有用户发送收集确认请求，等待用户确认后，获取用户系统中的聊天记录缓存数据。进一步地，获取聊天记录缓存数据时，丢弃与聊天记录无关的信息。缩减数据集的数据量，提高检索效率和服务器负荷。具体无关的信息为每条聊天记录的时间、聊天人的名称等。进一步地，设定敏感屏蔽词，将包含敏感屏蔽词的聊天记录丢弃。进一步地，若用户聊天记录中的敏感屏蔽词出现的频次达到预设值，则丢弃该用户的所有聊天记录。相比于现有技术，本专利技术的有益效果在于：通过收集所有聊天记录来建立数据集，这样一来，当聊天记录越多，数据集也越丰富，用户可检索的内容也越多，由于用户对商品的问题大多雷同，例如询问价格、优点、使用方法、物流过程等，所以直接通过搜历史数据可快捷有效解决用户的疑问，体验度高。具体涉及用户隐私的信息可为身份证号码、账号密码、银行卡卡号、手机号码等信息。通过建立服装筛选模型，使用户不必测量自己的身材尺码，即可有效筛选出适合的服装，提高了用户的体验，降低了退货率。附图说明图1是本专利技术尺码数据处理方法的流程图。图2是本专利技术自助咨询方法的流程图。具体实施方式下面结合具体实施例和附图对本专利技术进行详细地说明。一种应用于电商平台的用户自助服务方法，包括如下步骤：如图1所示的尺码数据处理方法：向用户提供输入尺码数据的接口，并根据用户输入的尺码数据建立服装筛选模型；用户在电商平台上搜索服装商品时，通过服装筛选模型筛选出相应的服装商品，并发送给用户查看；如图2所示的自助咨询方法：收集所有与用户之间的聊天记录，筛选并丢弃其中涉及用户隐私的信息；对不能判定其是否为隐私信息的聊天记录，发送给相应的用户进行判断，若用户确认是隐私信息，则丢弃这条聊天记录；对收集到的所有聊天记录建立数据集，并向用户提供该数据集的检索入口。本专利技术通过建立服装筛选模型，使用户不必测量自己的身材尺码，即可有效筛选出适合的服装，提高了用户的体验，降低了退货率；还通过收集所有聊天记录来建立数据集，这样一来，当聊天记录越多，数据集也越丰富，用户可检索的内容也越多，由于用户对商品的问题大多雷同，例如询问价格、优点、使用方法、物流过程等，所以直接通过搜历史数据可快捷有效解决用户的疑问，体验度高。具体涉及用户隐私的信息可为身份证号码、账号密码、银行卡卡号、手机号码等信息。向用户提供同时输入的上衣尺码数据和下衣尺码数据的接口。这样的话，有利于对用户喜欢的穿着搭配进行分析，以便于用户筛选出自己喜欢的，能够搭配自己已有衣服的服装。所述模型为增强学习模型。每次用户输入新数据，增强学习可将其列为新样本再次增强学习，提高模型的准确性。建立服装筛选模型前，计算所有相同类型的尺码数据的方差，将方差最大的尺码数据丢弃。有时用户可能错输尺码数据，那么用计算方差的方式可以较容易地将输错的尺码数据找出并丢弃，以免影响模型的准确性。还向用户提供输入颜色数据的接口，还根据颜色数据建立服装筛选模型。颜色数据可进一步筛选出用户心仪的服装，而且有些用户也可能对颜色和尺码也有独特的喜欢的搭配。具体收集过程为：向所有用户发送收集确认请求，等待用户确认后，获取用户系统中的聊天记录缓存数据。获取聊天记录缓存数据时，丢弃与聊天记录无关的信息。缩减数据集的数据量，提高检索效率和服务器负荷。具体无关的信息为每条聊天记录的时间、聊天人的名称等。设定敏感屏蔽词，将包含敏感屏蔽词的聊天记录丢弃。若用户聊天记录中的敏感屏蔽词出现的频次达到预设值，则丢弃该用户的所有聊天记录。本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种应用于电商平台的用户自助服务方法，其特征在于，包括如下步骤：尺码数据处理方法：向用户提供输入尺码数据的接口，并根据用户输入的尺码数据建立服装筛选模型；用户在电商平台上搜索服装商品时，通过服装筛选模型筛选出相应的服装商品，并发送给用户查看；自助咨询方法：收集所有与用户之间的聊天记录，筛选并丢弃其中涉及用户隐私的信息；对不能判定其是否为隐私信息的聊天记录，发送给相应的用户进行判断，若用户确认是隐私信息，则丢弃这条聊天记录；对收集到的所有聊天记录建立数据集，并向用户提供该数据集的检索入口。

【技术特征摘要】
1.一种应用于电商平台的用户自助服务方法，其特征在于，包括如下步骤：尺码数据处理方法：向用户提供输入尺码数据的接口，并根据用户输入的尺码数据建立服装筛选模型；用户在电商平台上搜索服装商品时，通过服装筛选模型筛选出相应的服装商品，并发送给用户查看；自助咨询方法：收集所有与用户之间的聊天记录，筛选并丢弃其中涉及用户隐私的信息；对不能判定其是否为隐私信息的聊天记录，发送给相应的用户进行判断，若用户确认是隐私信息，则丢弃这条聊天记录；对收集到的所有聊天记录建立数据集，并向用户提供该数据集的检索入口。2.根据权利要求1所述的一种应用于电商平台的用户自助服务方法，其特征在于，向用户提供同时输入的上衣尺码数据和下衣尺码数据的接口。3.根据权利要求1所述的一种应用于电商平台的用户自助服务方法，其特征在于，所述模型为增强学习模型。4.根据权利要求1所述的一种应用于电...

【专利技术属性】
技术研发人员：余坤鸿，林培川，
申请(专利权)人：淘度客电子商务股份有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44