目标品牌信息确定方法、装置、电子设备及存储介质制造方法及图纸

本公开是关于一种目标品牌信息确定方法、目标品牌信息确定装置、电子设备以及计算机可读存储介质，涉及电子商务技术领域。该方法包括：按照多个维度统计与各个品牌信息对应的所有用户的购物行为数据，其中，所述多个维度包括地域维度和用户维度；基于所述购物行为数据，通过聚类算法从各所述维度分析对所述品牌信息的偏好程度；将所述偏好程度大于预设阈值的所述品牌信息确定为所述目标品牌信息并显示所述目标品牌信息。本公开能够高效地获取用户偏好的品牌信息并深层次挖掘用户消费偏好，提高了品牌推广的精准性。

Target brand information determination methods, devices, electronic devices and storage media

The present disclosure relates to a method for determining target brand information, a device for determining target brand information, an electronic device and a computer readable storage medium, and relates to the technical field of electronic commerce. The method includes: counting all users'shopping behavior data corresponding to each brand information according to multiple dimensions, in which the multiple dimensions include geographical dimension and user dimension; analyzing the preference degree of the brand information from each dimension by clustering algorithm based on the shopping behavior data; and confirming the brand information whose preference degree is greater than the preset threshold. The target brand information is defined and displayed. The present disclosure can efficiently obtain brand information of user preferences and deeply mine user consumption preferences, thus improving the accuracy of brand promotion.

【技术实现步骤摘要】
目标品牌信息确定方法、装置、电子设备及存储介质
本公开涉及电子商务
，具体而言，涉及一种目标品牌信息确定方法、目标品牌信息装置、电子设备以及计算机可读存储介质。
技术介绍
随着大数据技术的广泛应用，精准营销已经成为电子商务业务实践中品牌商进行营销和品牌推广的重要途径。但是，每个地域对同一品牌产生的效应大不相同，每个用户对同一品牌的偏好程度也不相同。目前，相关技术中主要利用搜索推荐系统对用户进行商品推荐。具体而言，主要对用户搜索词的相关性，商品基础信息，库存信息进行检索排序，从而基于用户历史关注和购买记录，以及平台促销等方式对用户进行商品推荐。在上述方案中，一方面，由于不区分地域和用户，因此在品牌日促销活动中，所有地区以及所有用户在促销页面中看到的都是相同的品牌，无法实现精准性品牌推广；另一方面，基于搜索词产生的推荐结果，无法在各个推荐位根据用户偏好快速进行品牌推荐，从而导致品牌推广效率较差。例如，用户买电视热衷A品牌，但是推荐位却推荐B品牌。需要说明的是，在上述
技术介绍
部分公开的信息仅用于加强对本公开的背景的理解，因此可以包括不构成对本领域普通技术人员已知的现有技术的信息。
技术实现思路
本公开的目的在于提供一种目标品牌信息确定方法、目标品牌信息装置、电子设备以及计算机可读存储介质，进而至少在一定程度上克服由于相关技术的限制和缺陷而导致的一个或者多个问题。本公开的其他特性和优点将通过下面的详细描述变得显然，或部分地通过本公开的实践而习得。根据本公开的一个方面，提供一种目标品牌信息确定方法，包括：按照多个维度统计与各个品牌信息对应的所有用户的购物行为数据，其中，所述多个维度包括地域维度和用户维度；基于所述购物行为数据，通过聚类算法从各所述维度分析对所述品牌信息的偏好程度；将所述偏好程度大于预设阈值的所述品牌信息确定为所述目标品牌信息并显示所述目标品牌信息。在本公开的一种示例性实施例中，所述购物行为数据包括与所述品牌信息对应的用户点击数据和用户订单数据。在本公开的一种示例性实施例中，在统计与各个品牌信息对应的所有用户的购物行为数据前，所述方法还包括：对用户点击数据以及用户订单数据进行过滤处理，筛选出第一用户点击数据以及第一用户订单数据。在本公开的一种示例性实施例中，统计与各个品牌信息对应的所有用户的购物行为数据包括：对所述第一用户订单数据和所述品牌信息进行关联生成地域订单品牌信息；对所述地域订单品牌信息按照品牌信息维度进行分组，以统计所有用户对各所述品牌信息的点击数据。在本公开的一种示例性实施例中，统计与各个品牌信息对应的所有用户的购物行为数据还包括：对所述第一用户点击数据和所述品牌信息进行关联生成用户点击品牌信息；对所述用户点击品牌信息按照品牌信息维度进行分组，以统计所有用户对各所述品牌信息的点击数据。在本公开的一种示例性实施例中，通过聚类算法从各所述维度分析对所述品牌信息的偏好程度包括：根据所述购物行为数据对各地域通过k-means++聚类算法进行聚类并获取与各所述地域对应的影响值。在本公开的一种示例性实施例中，通过聚类算法从各所述维度分析对所述品牌信息的偏好程度还包括：根据所述购物行为数据对各用户通过k-means++聚类算法进行聚类并获取与各所述用户对应的偏好值。在本公开的一种示例性实施例中，显示所述目标品牌信息包括：根据用户标识和/或地域标识显示对应的所述目标品牌信息。根据本公开的一个方面，提供一种目标品牌信息确定装置，包括：数据统计模块，用于按照两个维度统计与各个品牌信息对应的所有用户的购物行为数据，其中，所述购物行为数据包括与所述品牌信息对应的点击数据和订单数据；聚类计算模块，用于基于所述购物行为数据，通过聚类算法计算各所述维度对所述品牌信息的偏好程度；目标确定模块，用于将所述偏好程度大于预设阈值的所述品牌信息确定为所述目标品牌信息并显示所述目标品牌信息。根据本公开的一个方面，提供一种电子设备，包括：处理器；以及存储器，所述存储器上存储有计算机可读指令，所述计算机可读指令被所述处理器执行时实现根据上述任意一项所述的目标品牌信息确定方法。根据本公开的一个方面，提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现根据上述任意一项所述的目标品牌信息确定方法。本公开的一种示例性实施例中的目标品牌信息确定方法、目标品牌信息确定装置、电子设备以及计算机可读存储介质中，通过地域维度和用户维度统计购物行为数据，并据此对所有地域和所有用户进行聚类计算，以确定目标品牌信息。一方面，基于用户的购物行为数据计算用户对品牌信息的偏好程度，能够挖掘出用户偏好的多个品牌，进而能够更深层次挖掘用户消费心理和偏好，提高品牌推广和营销的效率和精准度；另一方面，基于购物行为数据计算地域对品牌信息的偏好程度，能够挖掘出地域对品牌信息的偏好及影响，通过针对不同地域进行不同的品牌推广，以便于精准营销。应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本公开。附图说明通过参照附图来详细描述其示例实施例，本公开的上述和其它特征及优点将变得更加明显。图1示意性示出了本公开一示例性实施例的目标品牌信息系统的架构图；图2示意性示出了本公开一示例性实施例的目标品牌信息确定方法的流程图；图3示意性示出了本公开一示例性实施例的目标品牌信息确定装置的框图；图4示意性示出了根据本公开一示例性实施例的电子设备的框图；以及图5示出了根据本公开一示例性实施例的计算机可读存储介质的示意图。具体实施方式现在将参考附图更全面地描述示例实施例。然而，示例实施例能够以多种形式实施，且不应被理解为限于在此阐述的实施例；相反，提供这些实施例使得本公开将全面和完整，并将示例实施例的构思全面地传达给本领域的技术人员。在图中相同的附图标记表示相同或类似的部分，因而将省略对它们的重复描述。此外，所描述的特征、结构或特性可以以任何合适的方式结合在一个或更多实施例中。在下面的描述中，提供许多具体细节从而给出对本公开的实施例的充分理解。然而，本领域技术人员将意识到，可以实践本公开的技术方案而没有所述特定细节中的一个或更多，或者可以采用其它的方法、组元、材料、装置、步骤等。在其它情况下，不详细示出或描述公知结构、方法、装置、实现、材料或者操作以避免模糊本公开的各方面。附图中所示的方框图仅仅是功能实体，不一定必须与物理上独立的实体相对应。即，可以采用软件形式来实现这些功能实体，或在一个或多个软件硬化的模块中实现这些功能实体或功能实体的一部分，或在不同网络和/或处理器装置和/或微控制器装置中实现这些功能实体。本示例实施方式中，首先提供了一种用于确定目标品牌信息的系统平台，其架构可以如图1所示，该平台可以包括提炼特征数据模块，分布式消息队列模块，广告投放系统、搜索系统、推荐系统以及精准营销系统。其中，提炼特征数据模块可以用于执行数据筛选、关联性数据汇集以及聚类算法计算、特征画像数据形成等操作；分布式消息队列主要用于确定目标品牌信息，并将确定的目标品牌信息推送至广告投放系统、搜索系统、推荐系统以及精准营销系统。接下来，基于上述系统平台，本示例实施方式中提供了一种目标品牌信息确定方法。参考图2中所示，该目标品牌信息确定方法可以包本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种目标品牌信息确定方法，其特征在于，包括：按照多个维度统计与各个品牌信息对应的所有用户的购物行为数据，其中，所述多个维度包括地域维度和用户维度；基于所述购物行为数据，通过聚类算法从各所述维度分析对所述品牌信息的偏好程度；将所述偏好程度大于预设阈值的所述品牌信息确定为所述目标品牌信息并显示所述目标品牌信息。

【技术特征摘要】
1.一种目标品牌信息确定方法，其特征在于，包括：按照多个维度统计与各个品牌信息对应的所有用户的购物行为数据，其中，所述多个维度包括地域维度和用户维度；基于所述购物行为数据，通过聚类算法从各所述维度分析对所述品牌信息的偏好程度；将所述偏好程度大于预设阈值的所述品牌信息确定为所述目标品牌信息并显示所述目标品牌信息。2.根据权利要求1所述的目标品牌信息确定方法，其特征在于，所述购物行为数据包括与所述品牌信息对应的用户点击数据和用户订单数据。3.根据权利要求2所述的目标品牌信息确定方法，其特征在于，在统计与各个品牌信息对应的所有用户的购物行为数据前，所述方法还包括：对用户点击数据以及用户订单数据进行过滤处理，筛选出第一用户点击数据以及第一用户订单数据。4.根据权利要求3所述的目标品牌信息确定方法，其特征在于，统计与各个品牌信息对应的所有用户的购物行为数据包括：对所述第一用户订单数据和所述品牌信息进行关联生成地域订单品牌信息；对所述地域订单品牌信息按照品牌信息维度进行分组，以统计所有用户对各所述品牌信息的点击数据。5.根据权利要求3所述的目标品牌信息确定方法，其特征在于，统计与各个品牌信息对应的所有用户的购物行为数据还包括：对所述第一用户点击数据和所述品牌信息进行关联生成用户点击品牌信息；对所述用户点击品牌信息按照品牌信息维度进行分组，以统计所有用户对各所述品牌信息的点击数据。6.根据权利要求1所述的目标品牌信息确定方法，...

【专利技术属性】
技术研发人员：魏敏，邵荣防，郝晖，罗宝胜，蒋帆，
申请(专利权)人：北京京东尚科信息技术有限公司，北京京东世纪贸易有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11