基于亚马逊平台的产品关联度定量分析方法技术

本发明专利技术公开了一种基于亚马逊平台的产品关联度定量分析方法，包括通过爬虫技术获取源ASIN和多个关联ASIN之间的反向数据链，计算单一维度下反向数据链对应关联ASIN的临近度，计算多个维度下关联ASIN的临近度，计算源ASIN与关联ASIN之间的相似度和相关度。本发明专利技术通过爬虫技术得到一个源ASIN与其他多个关联ASIN之间的多个反向关联数据链；再通过建立一个关联度定量模型，对源ASIN与多个关联ASIN之间的关联度进行定量分析，从而可以有效帮助卖家精准的找到关联产品，进而优化运营策略，提高产品流量。

【技术实现步骤摘要】
基于亚马逊平台的产品关联度定量分析方法
本专利技术属于跨境电商关联产品分析
，具体涉及一种基于亚马逊平台的产品关联度定量分析方法。
技术介绍
随着贸易全球化和中国制造在全球的逐渐兴起，越来越多的中国卖家开始向国外市场进军。亚马逊平台作为全球最大的跨境电商平台，拥有大量的流量，市场遍布欧美等各个发达国家，平台上卖家少，买家多，竞争小，存在极大的利润空间。因此吸引了越来越多的中国卖家入驻该平台。在亚马逊平台上，若想要运营好一个产品，那么就必须了解这个产品所在的行业，因此，找出所有和该产品相关联的产品进行行业分析就非常必要。在运营时，一些高级的运营策略往往需要知道哪些产品和自己的产品是互补的，哪些是相似的，以便和其建立关联，从而从关联产品处获取流量。比如对于相关产品，一般来说，相关产品最容易出现在Frequentlyboughttogether数据链中，因此，将相关产品和自己的产品一起购买，加强和热卖品的关联度，从而获得更多关联推荐，产生订单。对于相似产品，一般来说，大多数相似产品和自己的产品都属于同一行业，属于竞品，因此，在获取相似产本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于亚马逊平台的产品关联度定量分析方法，其特征在于，包括以下步骤：/nS1、通过爬虫技术获取源ASIN和多个关联ASIN之间的反向数据链；/nS2、计算单一维度下反向数据链对应关联ASIN的临近度；/nS3、根据单一维度下关联ASIN的临近度计算多个维度下关联ASIN的临近度；/nS4、根据多个维度下关联ASIN的临近度计算源ASIN与关联ASIN之间的相似度和相关度。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于亚马逊平台的产品关联度定量分析方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1、通过爬虫技术获取源ASIN和多个关联ASIN之间的反向数据链；
S2、计算单一维度下反向数据链对应关联ASIN的临近度；
S3、根据单一维度下关联ASIN的临近度计算多个维度下关联ASIN的临近度；
S4、根据多个维度下关联ASIN的临近度计算源ASIN与关联ASIN之间的相似度和相关度。


2.根据权利要求1所述的基于亚马逊平台的产品关联度定量分析方法，其特征在于，所述步骤S1中源ASIN和多个关联ASIN之间的反向数据链具体包括CSI、BAV、VAV、FBT、BAB及SP数据链，并将源ASIN出现在多个关联ASIN的相关信息中的排名作为数据链的数据结构。


3.根据权利要求1所述的基于亚马逊平台的产品关联度定量分析方法，其特征在于，所述步骤S2具体包括以下分步骤：
S21、利用源ASIN和关联ASIN构建二维临近度矩阵，设定关联ASIN位于第一层的第K1个，第二层的第K2个和第三层的第K3个上；
S22、检索第一层数据，计算关联ASIN的临近度；
S23、对每一个K1，分别检索第二层数据，计算每个出现的ASIN的多阶临近度；
S24、对每一个K2，分别检索第三层数据，计算每个出现的ASIN的多阶临近度；
S25、对临近度矩阵的数据进行过滤处理，具体为将关联ASIN的临近度低于设置阈值，或关联ASIN的Review数目低于设定比例的临近度矩阵中所有关联ASIN的Review数的中位数的数据去除；
S26、根据临近度矩阵的值进行排序，输出关联ASIN及其对应的临近度指数。


4.根据权利要求3所述的基于亚马逊平台的产品关联度定量分析方法，其特征在于，所述步骤S2中关联ASIN的临近度的计算公式为：



其中，p表示临近度，x表示排名次序。


5.根据权利要求3所述的基于亚马逊平台的产品关联度定量分析方法，其特征在于，所述步骤S2中ASIN的多阶临近度的计算公式为：



其中，m表示ASIN在源ASIN数据链下的数据层数，xi表示ASIN在第i-1层数据下的排名次序。


6.根据权利要求1所述的基于亚马逊平台的产品关联度定量分析方法，其特征在于，所述步骤S3中源ASIN和某个关联ASIN...

【专利技术属性】
技术研发人员：姚磊，王旭，张猛，王敏，
申请(专利权)人：海汇星驰信息科技广州有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44