一种用户评价的电商平台自动推荐方法技术

本发明专利技术公开一种用户评价的电商平台自动推荐方法，包括以下步骤：获取各电商平台中所有商品种类的评价内容；将各电商平台中各商品种类的评价内容分别与设定的购买优良关键字集合和设定的购买劣质关键字集合进行一一对比，得到对比优良关键字集合和对比劣质关键字集合；统计各电商平台中各商品种类满意推荐系数；筛选出同一商品种类下的商品种类满意推荐系数排前三的电商平台，并按照销售占比数量向用户进行推送。本发明专利技术提供的一种用户评价的电商平台自动推荐方法，提高了电商平台推荐的效率，以及准确性，便于为用户提供综合满意度最佳的电商平台，提高用户购买的满意度，同时，促进电商平台的改进，进而促进电商平台销售商品的质量。

An Automatic Recommendation Method for E-commerce Platform Based on User Evaluation

【技术实现步骤摘要】
一种用户评价的电商平台自动推荐方法
本专利技术属于购物推荐
，涉及到一种用户评价的电商平台自动推荐方法。
技术介绍
随着互联网技术的迅猛发展，电子商务因其方便快捷的优点而得到了人们的广泛关注。但随着商品资源数量的增长，顾客在网络购物方面很难快速方便的找到满意的商品。为帮助广大顾客迅速找到其所需要的商品，同时给电商平台带来更高的利润，个性化服务逐渐成为行业发展面临的一个关键问题，但随着商品信息的细化及客户对推荐内容要求的提高，现有技术中的常用推荐技术的不足愈专利技术显，如推荐准确性差、效率低等问题，造成用户购买商品的满意度低，因此，如何满足顾客的需求，向他们推荐符合其购物习惯或偏好的商品已成为当前推荐算法的首要问题之一，研究推荐系统在实际应用中无论是对于电商平台自身，还是顾客，乃至社会，都具有很高的经济价值和实际意义。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供的一种用户评价的电商平台自动推荐方法，解决了现有电商平台推送商品时，存在推荐准确性差、效率低的问题，造成用户购买满意度差。本专利技术的目的可以通过以下技术方案实现：一种用户评价的电商平台自动推荐方法，包括以下步骤：S1、罗列所有的电商平台以及各电商平台中的商品种类，对各电商平台按照成立时间先后顺序进行编号，分别为1,2,...,i,...,m，对同一电商平台中的所有商品种类按照设定的先后顺序进行编号，分别为1,2,...,j,...,m；S2、获取各电商平台中所有商品种类的评价内容；S3、提取同一电商平台中各商品种类对应的评价内容，并对评价内容进行归纳；S4、将各电商平台中各商品种类的评价内容分别与设定的购买优良关键字集合Y(y1,y2,...,yk)和设定的购买劣质关键字集合X(x1,x2,...,xh)进行一一对比，得到对比优良关键字集合Y′ij(y′ij1,y′ij2,...,y′ijk)和对比劣质关键字集合X′ij(x′ij1,x′ij2,...,x′ijh)，y′ijk表示为第i个电商平台中的第j各商品种类的评价内容中出现第k个优良关键字的次数，x′ijh表示为第i个电商平台中的第j各商品种类的评价内容中出现第h个劣质关键字的次数；S5、存储购买优良关键字集合Y(y1,y2,...,yk)中各优良关键字对应的权重，分别为gy1,gy2,...,gyk，设定的购买劣质关键字集合X(x1,x2,...,xh)中各劣质关键字对应的权重，分别为gx1,gx2,...,gxh；S6、统计各电商平台中各商品种类满意推荐系数y′ijk表示为第i个电商平台中的第j个商品种类的评价内容中出现第k个优良关键字的次数，x′ijh表示为第i个电商平台中的第j各商品种类的评价内容中出现第h个劣质关键字的次数，gyk表示为第k个优良关键字对应的权重比值，gxh表示为第h个劣质关键字对应的权重比值；S7、将各电商平台下的各商品种类对应的商品种类满意推荐系数与设定的商品种类满意推荐系数阈值进行对比，提取大于商品种类满意推荐系数阈值的各电商平台下的各商品种类；S8、依次筛选出各电商平台下的各商品种类对应的商品种类满意推荐系数，对同一商品种类在不同电商平台下的商品种类满意推荐系数进行归类统计；S9、将同一商品种类对应的各电商平台下的商品种类满意推荐系数按照从大到小的顺序进行排序，并筛选出同一商品种类下的商品种类满意推荐系数排前三的电商平台；S10、统计商品种类满意推荐系数排前三的电商平台以往销售数量，统计各电商平台中该商品种类销售占比，并按照销售占比数量向用户推送该电商平台下的该商品种类。进一步地，所述购买优良关键字集合包括价格便宜、实惠、寿命长、款式新、物流快、服务态度好、操作简单以及噪音小，对购买优良关键字集合中的关键字进行排序分别为1,2，...,k，所述购买劣质关键字集合包括价格贵、寿命短、款式旧、物流慢、服务态度差、操作复杂以及噪音大，对购买劣质关键字集合中的关键字进行排序分别为1,2，...,h。进一步地，所述购买优良关键字集合中的优良关键字对应的权重之和等于1，所述购买劣质关键字集合中的劣质关键字对应的权重之和等于1。进一步地，所述商品种类销售占比等于该电商平台下该商品种类的销售量与排名前三的电商平台累计销售该商品种类的量。本专利技术的有益效果：本专利技术提供的一种用户评价的电商平台自动推荐方法，通过采集已购买用户对商品购买后的评价，评估商品种类满意推荐系数，筛选出商品种类满意推荐系数排前三的电商平台，并按照商品种类销售占比向用户推荐商品种类对应的电商平台，提高了电商平台推荐的效率，以及准确性，便于为用户提供综合满意度最佳的电商平台，提高用户购买的满意度，同时，促进电商平台的改进，进而促进电商平台销售商品的质量。具体实施方式下面将结合本专利技术实施例，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本专利技术保护的范围。一种用户评价的电商平台自动推荐方法，包括以下步骤：S1、罗列所有的电商平台以及各电商平台中的商品种类，对各电商平台按照成立时间先后顺序进行编号，分别为1,2,...,i,...,m，对同一电商平台中的所有商品种类按照设定的先后顺序进行编号，分别为1,2,...,j,...,m；S2、获取各电商平台中所有商品种类的评价内容；S3、提取同一电商平台中各商品种类对应的评价内容，并对评价内容进行归纳；S4、将各电商平台中各商品种类的评价内容分别与设定的购买优良关键字集合Y(y1,y2,...,yk)和设定的购买劣质关键字集合X(x1,x2,...,xh)进行一一对比，得到对比优良关键字集合Y′ij(y′ij1,y′ij2,...,y′ijk)和对比劣质关键字集合X′ij(x′ij1,x′ij2,...,x′ijh)，y′ijk表示为第i个电商平台中的第j各商品种类的评价内容中出现第k个优良关键字的次数，x′ijh表示为第i个电商平台中的第j各商品种类的评价内容中出现第h个劣质关键字的次数，其中，购买优良关键字集合包括价格便宜、实惠、寿命长、款式新、物流快、服务态度好、操作简单以及噪音小等，对购买优良关键字集合中的关键字进行排序分别为1,2，...,k；购买劣质关键字集合包括价格贵、寿命短、款式旧、物流慢、服务态度差、操作复杂以及噪音大等，对购买劣质关键字集合中的关键字进行排序分别为1,2，...,h；S5、存储购买优良关键字集合Y(y1,y2,...,yk)中各优良关键字对应的权重，分别为gy1,gy2,...,gyk，且gy1+gy2+...+gyk＝1，设定的购买劣质关键字集合X(x1,x2,...,xh)中各劣质关键字对应的权重，分别为gx1,gx2,...,gxh，且gx1+gx2+...+gxh＝1；S6、统计各电商平台中各商品种类满意推荐系数y′ijk表示为第i个电商平台中的第j个商品种类的评价内容中出现第k个优良关键字的次数，x′ijh表示为第i个电商平台中的第j各商品种类的评价内容中出现第h个劣质关键字的次数，gyk表示为第k个优良关键字对应的权重比值，gxh表示为第h个劣质关键字对应的权重比值本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种用户评价的电商平台自动推荐方法，其特征在于：包括以下步骤：S1、罗列所有的电商平台以及各电商平台中的商品种类，对各电商平台按照成立时间先后顺序进行编号，分别为1,2,...,i,...,m，对同一电商平台中的所有商品种类按照设定的先后顺序进行编号，分别为1,2,...,j,...,m；S2、获取各电商平台中所有商品种类的评价内容；S3、提取同一电商平台中各商品种类对应的评价内容，并对评价内容进行归纳；S4、将各电商平台中各商品种类的评价内容分别与设定的购买优良关键字集合Y(y1,y2,...,yk)和设定的购买劣质关键字集合X(x1,x2,...,xh)进行一一对比，得到对比优良关键字集合Y′ij(y′ij1,y′ij2,...,y′ijk)和对比劣质关键字集合X′ij(x′ij1,x′ij2,...,x′ijh)，y′ijk表示为第i个电商平台中的第j各商品种类的评价内容中出现第k个优良关键字的次数，x′ijh表示为第i个电商平台中的第j各商品种类的评价内容中出现第h个劣质关键字的次数；S5、存储购买优良关键字集合Y(y1,y2,...,yk)中各优良关键字对应的权重，分别为gy1,gy2,...,gyk，设定的购买劣质关键字集合X(x1,x2,...,xh)中各劣质关键字对应的权重，分别为gx1,gx2,...,gxh；S6、统计各电商平台中各商品种类满意推荐系数...

【技术特征摘要】
1.一种用户评价的电商平台自动推荐方法，其特征在于：包括以下步骤：S1、罗列所有的电商平台以及各电商平台中的商品种类，对各电商平台按照成立时间先后顺序进行编号，分别为1,2,...,i,...,m，对同一电商平台中的所有商品种类按照设定的先后顺序进行编号，分别为1,2,...,j,...,m；S2、获取各电商平台中所有商品种类的评价内容；S3、提取同一电商平台中各商品种类对应的评价内容，并对评价内容进行归纳；S4、将各电商平台中各商品种类的评价内容分别与设定的购买优良关键字集合Y(y1,y2,...,yk)和设定的购买劣质关键字集合X(x1,x2,...,xh)进行一一对比，得到对比优良关键字集合Y′ij(y′ij1,y′ij2,...,y′ijk)和对比劣质关键字集合X′ij(x′ij1,x′ij2,...,x′ijh)，y′ijk表示为第i个电商平台中的第j各商品种类的评价内容中出现第k个优良关键字的次数，x′ijh表示为第i个电商平台中的第j各商品种类的评价内容中出现第h个劣质关键字的次数；S5、存储购买优良关键字集合Y(y1,y2,...,yk)中各优良关键字对应的权重，分别为gy1,gy2,...,gyk，设定的购买劣质关键字集合X(x1,x2,...,xh)中各劣质关键字对应的权重，分别为gx1,gx2,...,gxh；S6、统计各电商平台中各商品种类满意推荐系数y′ijk表示为第i个电商平台中的第j个商品种类的评价内容中出现第k个优良关键字的次数，x′ijh表示为第i个电商平台中的第j各商品种类的评价内容中出现第h个劣质关键字的次数，gyk表示为第k个优良关键字对...

【专利技术属性】
技术研发人员：许加刚，
申请(专利权)人：安徽景徽菜篮子电子商务有限公司，
类型：发明
国别省市：安徽,34