【技术实现步骤摘要】
一种电商平台商品智能推荐系统
[0001]本专利技术属于电商销售领域，具体涉及一种电商平台商品智能推荐系统。
技术介绍
[0002]随着电商网络日益进入人们生活视野中，用户在各大电商销售平台中获取自己所需要的数据时，花费大量的时间，面对庞大数据资料时，用户自主选择适合自己的商品数据十分困难，往往需要花费较长的时间和精力去进行数据搜索和筛除，因此很多电商销售平台的信息利用率十分低下。
[0003]而随着网上购物的不断兴起，通过算法来给予用户相关的推荐是电商售卖系统的核心技术。推荐系统是给予消费者消费推荐的一个系统。鉴于网络上的可用信息的爆炸式增长，消费者很难在数据海中搜索到最适合自己以及商品的详细化数据。因此，个性化的推荐是给予消费者更好的用户体验的基本策略。现在的推荐系统在各种信息访问系统中发挥着至关重要的作用，以促进用户的决策过程。正是如此，推荐系统在诸多电子商务或媒体网站等领域普遍存在。
[0004]而目前的推荐系统功能较为简单，通常是将热卖商品或日常所需较多或较为重要的商品推送至用户终端，以及根据用户往...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种电商平台商品智能推荐系统，其特征在于，包括：用户数据处理模块，用于获取用户终端数据，其中，用户终端数据包括用户体质数据、用户往期体能训练数据和设定时间的体能训练计划数据，并基于预设的规划策略对用户终端数据进行综合处理分析后获得适应商品营养成分数据阈值；商品数据处理模块，用于获取平台销售商品数据、用户往期购买商品数据和适应商品营养成分数据阈值，并基于预设的商品推荐策略对平台销售商品数据、用户往期购买商品数据和适应商品营养成分数据阈值进行处理分析后获得推荐商品数据，并将推荐商品数据通过用户数据处理模块传输至用户终端。2.根据权利要求1所述的一种电商平台商品智能推荐系统，其特征在于，所述用户数据处理模块获取用户终端数据时，具体为：向用户终端发送数据获取授权申请；获取授权信息后，检测用户终端是否存储有用户体质数据以及用户往期体能训练数据；若有则获取用户体质数据、用户往期体能训练数据；若无则向用户终端发送体质数据选填表、往期体能训练数据选填表和设定时间的体能训练计划数据选填表，待用户填写数据后获取相应填写数据，其中，填写数据包括用户性别、身高、体重、体脂率、BMI、水分率、基础代谢率、内脏脂肪等级、肌肉量、往期体能训练项目种类、往期体能训练时间、设定时间内的体能训练种类以及体能训练时间。3.根据权利要求2所述的一种电商平台商品智能推荐系统，其特征在于，所述基于预设的规划策略对用户终端数据进行综合处理分析后获得适应商品营养成分数据阈值，具体为：基于获取的用户体质数据和用户往期体能训练数据计算出用户往期日常体能训练消耗阈值；基于用户往期日常体能训练消耗阈值生成用户日常摄入营养阈值参考数据；基于用户日常摄入营养阈值参考数据、设定时间内的体能训练种类以及体能训练时间进行计算后生成适应商品营养成分数据阈值。4.根据权利要求3所述的一种电商平台商品智能推荐系统，其特征在于，所述用户往期购买商品数据和平台销售商品数据均包括商品营养成分数据、商品分量数据以及商品保质时长数据；所述基于用户往期购买商品数据、平台销售商品数据和适应商品营养成分数据阈值进行处理分析后生成推荐商品数据，具体为：基于用户往期购买商品数据中的商品营养成分数据与适应商品营养成分数据阈值进行计算差值范围d1；当
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10％≤d1≤10％时，将该用户往期购买商品数据设定为推荐商品数据；当
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30％≤d1<
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10％时或10％<d1≤30％时，将该用户往期购买商品数据设定为次选推荐商品数据，基于用户往期购买商品数据中的商品保质时长数据、商品分量数据以及用户日常摄入营养阈值参考数据进行计算后生成设定时间内的用户日常摄入商品分量差值数据，并将用户日常摄入商品分量差值数据结合至次选推荐商品数据中；当d1<
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30％时或30％<d1时，将该用户往期购买商品数据设定为不推荐商品数据。5.根据权利要求4所述的一种电商平台商品智能推荐系统，其特征在于，所述基于用户
往期购...
【专利技术属性】
技术研发人员：冯清倩，聂薇薇，
申请(专利权)人：南京慧智莲华科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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