一种基于人工智能的智慧交易平台信息监管系统及方法技术方案

本发明专利技术涉及交易信息监管技术领域，具体为一种基于人工智能的智慧交易平台信息监管系统及方法，所述系统包括商铺用户监管模块，所述商铺用户监管模块中产品所属商铺接收同一时间对应的各个用户信息评估值，得到每个用户信息评估值对应的沟通优先级，并按沟通优先级对未沟通的用户进行管理，并反馈给产品所属商铺的管理员。本发明专利技术在商铺浏览用户基数大且用户对商铺的选择空间较大的情况下，对用户的商品购买特征进行准确分析，分析用户浏览产品与用户购买习惯的匹配程度（评估值），在一定程度为商铺管理者筛选了商铺的优质用户，改变商铺管理员传统意义上被动等待沟通的状态，降低了商铺的优质用户的流失，实现了对交易平台信息的有效监管。的有效监管。的有效监管。

【技术实现步骤摘要】
一种基于人工智能的智慧交易平台信息监管系统及方法


[0001]本专利技术涉及交易信息监管
，具体为一种基于人工智能的智慧交易平台信息监管系统及方法。

技术介绍

[0002]随着电子商务的快速发展及移动终端的普及，利用移动设备上网购物已经成为当代人们的一种生活方式；电商购物能够使得人们足不出户就能获取想要的物品，在一定程度上提高了人们的生活信服指数。同时，电商相交于实体商铺，用户虽然不能切身感受到产品的质量及触感，但是，电商的用户评价及商铺信息在一定程度上也能作为用户评估产品信息的数据参照，同时，商铺针对的用户范围更广，相交而言，电商针对实体商铺具有进步意义。
[0003]实体商铺中，用户在观察产品时，商铺管理者可以直接咨询用户对产品的需求及满意程度，或作为被咨询对象，解答产品的信息参数；而现有电商存在缺陷，由于浏览用户的基数大且用户对商铺的选择空间较大（通过移动设备用户可以选择浏览的电子商铺，并随时可以进行切换，停留时间短），且现有电商交易平台无法对用户的商品购买特征进行准确分析，进而电商中商铺管理者经常作为被咨询对象，无法精准且本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于人工智能的智慧交易平台信息监管方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：S1、获取交易平台中用户的各项交易数据，分析同一用户的历史交易数据对应的购买行为特征；S2、获取同一用户的不同交易数据分别对应商铺的特征标签信息集，得到用户购买对象标签需求函数；生成交易平台中用户的交易特征画像；S3、获取当前时间用户在交易平台浏览的产品所属商铺对应的特征标签信息集及用户针对当前浏览产品对应的操作行为信息，结合交易平台中用户的交易特征画像，得到用户当前浏览产品对应的用户信息评估值，并传送给相应产品所属商铺；S4、产品所属商铺接收同一时间对应的各个用户信息评估值，得到每个用户信息评估值对应的沟通优先级，并按沟通优先级对未沟通的用户进行管理，并反馈给产品所属商铺的管理员。2.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的智慧交易平台信息监管方法，其特征在于：所述S1中分析同一用户的历史交易数据对应的购买行为特征前，需要相应用户的授权许可，在用户未授权的情况，不对用户的交易数据进行采集及分析；所述S1中分析同一用户的历史交易数据对应的购买行为特征的方法包括以下步骤：S11、获取用户的历史交易数据，将第n次交易对应的用户行为信息记为An，An={An1，An2，...，An
an
‑1，An
an
}，所述An1，An2，...，An
an
‑1，An
an
分别表示用户第n次交易前对应的第1个、第2个、...、第an
‑
1个及第an个与用户第n次交易产品相关的用户操作行为；S12、获取用户历史交易数据中所有交易分别对应用户行为信息的并集，记为AN，并对AN进行关键操作行为提取，得到用户购买行为对应的关键操作行为集，记为C；关键操作行为提取过程中，分别计算AN中每个元素对应的频率占比，将AN中第i个元素对应的频率占比记为Bi，Bi=Q（ANi）/n1，并将AN中对应频率占比大于第一预设值的各个元素作为用户购买行为的一个关键操作行为，其中，n1表示用户历史交易数据中交易的总次数，Q（ANi）表示AN中的第i个元素对应的操作行为ANi，在用户历史交易数据中所有交易分别对应用户行为信息中出现的总次数；S13、结合用户历史交易数据中所有交易分别对应用户行为信息中，不同操作行为在相应用户行为信息中出现的顺序，对C中元素进行优先级排序，得到用户历史交易数据对应的购买行为特征，记为CT；对C中任意两个元素进行优先级排序的方法包括以下步骤：S131、统计用户历史交易数据内同时包含C中相应的两个元素的所有用户行为信息中，Cr1出现的位置在Cr2位置之前的用户行为信息个数d1，及Cr2出现的位置在Cr1位置之前的用户行为信息个数d2，Cr1表示C中相应的两个元素中的前一个元素，Cr2表示C中相应的两个元素中的后一个元素；S132、比较d1与d2，并确定用户历史交易数据对应的购买行为特征中Cr1与Cr2之间的优先级关系，当d1＞d2时，则判定得到的用户历史交易数据对应的购买行为特征中，Cr1的优先级高于Cr2的优先级，当d1＜d2时，则判定得到的用户历史交易数据对应的购买行为特征中，Cr2的优先级高
于Cr1的优先级，当d1=d2时，引入C中的第3个元素Cr3进行综合分析，获取用户历史交易数据内同时包含C中相应的两个元素的所有用户行为信息中，每个用户行为信息内Cr1与Cr2之间元素构成的元素片段集合，一个用户行为信息对应一个元素片段集合，获取所得元素片段集合的并集中，每个元素在所得各个元素片段集合内出现的总次数，并将出现总次数最多的元素对应的操作行为记为Cr3；S133、按步骤S131及S132内容，对C中Cr1与Cr3进行优先级排序，对C中Cr2与Cr3进行优先级排序，得到Cr1、Cr2及Cr3三者之间的关系，若Cr1、Cr2及Cr3三者之间的关系中，Cr1与Cr2的优先级能够确定，则将此时Cr1与Cr2的优先级关系的确认结果，作为用户历史交易数据对应的购买行为特征中Cr1与Cr2的优先级排序结果，若Cr1、Cr2及Cr3三者之间的关系中，Cr1与Cr2的优先级无法确定，则将判定用户历史交易数据对应的购买行为特征中Cr1与Cr2的优先级相同。3.根据权利要求2所述的一种基于人工智能的智慧交易平台信息监管方法，其特征在于：所述S2中得到用户购买对象标签需求函数的方法包括以下步骤：S201、获取数据库中预置的商铺特征标签项目集，所述商铺特征标签项目集中每个元素均对应一个商铺特征标签项目，且商铺特征标签项目集中的元素个数记为a1n，获取用户的历史交易数据，将第n次交易对应商铺的特征标签信息集，记为Wn，Wn={Wn1，Wn2，...，Wn
a1n
‑1，Wn
a1n
}，所述An1，An2，...，An
an
‑1，An
an
分别表示用户第n次交易商铺对应的第1个、第2个、...、第an
‑
1个及第an个与用户第n次交易产品相关的特征标签信息，所述Wn
a1n
表示第n次交易对应商铺在商铺特征标签项目集中第a1n个商铺特征标签项目对应的信息，在数据库预制表单中对应的信息值，所述数据库预制表单中不同商铺特征标签项目的不同信息对应的信息值不同；S202、得到第n次交易对应商铺的特征标签信息集相应的购买需求值，记为Dn，所述Dn=∑
j=1a1n
Wn
j
，所述Wn
j
表示第n次交易对应商铺在商铺特征标签项目集中第j个商铺特征标签项目对应的信息，在数据库...

【专利技术属性】
技术研发人员：张瀚茹，
申请(专利权)人：南京航空航天大学，
类型：发明
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