一种基于大数据的电子商务AI系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于大数据的电子商务AI系统，涉及电子商务AI系统技术领域；包括：数据采集模块，该模块负责收集用户的历史购买记录、浏览行为、搜索关键词等数据，并将其存储到数据库中；数据分析模块：该模块利用机器学习算法对收集到的数据进行分析，从而实现对用户的个性化推荐和服务，具体而言，该模块提供商品相似度计算、商家信誉度评估、交易历史分析等功能服务；自动匹配模块：该模块根据用户的需求和商品的属性，自动匹配合适的甲方和乙方进行交易。本发明专利技术可以自动匹配甲方和乙方之间的交易，从而提高交易效率和准确性；更好的帮助用户更快地找到合适的合作伙伴，并减少不必要的时间和精力浪费。要的时间和精力浪费。要的时间和精力浪费。

【技术实现步骤摘要】
一种基于大数据的电子商务AI系统


[0001]本专利技术涉及电子商务AI系统
，尤其涉及一种基于大数据的电子商务AI系统。

技术介绍

[0002]随着互联网的普及，电子商务系统已成为现代商业中不可或缺的一部分。电子商务系统是指利用互联网技术，实现商品和服务的在线交易、支付和物流等全过程的管理系统。它的出现改变了传统商业模式，使得商家和消费者可以更加便捷地进行交易，同时也为经济发展带来了巨大的推动力。
[0003]在过去，传统的实体店面是人们购物的主要场所。但是随着互联网的发展，越来越多的人开始选择在网上购物。电子商务系统的出现，为人们提供了一个全新的购物方式，不仅可以随时随地购买商品，还可以享受更多的优惠和服务。同时，电子商务系统也为企业提供了一个新的销售渠道，可以帮助企业扩大市场，提高销售额。
[0004]经检索，中国专利申请号为CN201911215188.0的专利，公开了一种基于手机终端的电子商务交易系统及其方法，包括交易信息管理层、交易平台基础建设层、交易订单中心处理层、交易信息对接层、交易应用服务层、人机互交层和用户交易信息维护层；所述交易信息管理层包括主系统、功能管理层、交易信息网络资源。上述专利中的电子商务交易系统存在以下不足：不具备撮合交易的功能，且不能够提供相应的价保服务，还有待改进。

技术实现思路

[0005]本专利技术的目的是为了解决现有技术中存在的缺点，而提出的一种基于大数据的电子商务AI系统。
[0006]为了实现上述目的，本专利技术采用了如下技术方案：
[0007]一种基于大数据的电子商务AI系统，包括：
[0008]数据采集模块，该模块负责收集用户的历史购买记录、浏览行为、搜索关键词数据，并将其存储到数据库中；
[0009]数据分析模块：该模块利用机器学习算法对收集到的数据进行分析，从而实现对用户的个性化推荐和服务，具体而言，该模块提供商品相似度计算、商家信誉度评估、交易历史分析功能服务；
[0010]自动匹配模块：该模块根据用户的需求和商品的属性，自动匹配合适的甲方和乙方进行交易，具体而言，该模块提供商品属性匹配、商家信誉度匹配、交易历史匹配功能服务；
[0011]保价服务模块：该模块为用户提供保价服务，以保障用户的购物安全，具体而言，该模块提供价格监控、差价退还功能服务；
[0012]业务拓展模块：该模块根据用户的购物行为和偏好，为甲方或乙方提供相应的业务拓展建议，具体而言，该模块提供商品推荐、广告投放优化功能服务；
[0013]系统控制模块：该模块负责系统的运行和管理，提供用户认证、权限管理、系统日志记录功能服务。
[0014]优选的：所述电子商务AI系统，还包括：
[0015]用户管理模块：该模块负责用户的注册、登录、个人信息管理功能，具体而言，该模块提供用户信息录入、密码加密存储、用户权限管理功能服务；
[0016]支付模块：该模块负责处理用户的支付请求，并与第三方支付平台进行交互，具体而言，该模块提供支付接口开发、支付结果通知功能服务；
[0017]物流跟踪模块：该模块负责为用户提供物流跟踪服务，以便用户及时了解订单的配送情况，具体而言，该模块提供物流信息查询、配送状态更新功能服务；
[0018]数据安全模块：该模块负责系统的安全性保障，提供数据加密、防火墙设置、漏洞修复功能服务。
[0019]优选的：所述数据采集模块包括：
[0020]用户信息采集单元：负责收集用户的基本信息，包括姓名、性别、年龄、联系方式；
[0021]商品信息采集单元：负责收集商品的基本信息，包括名称、价格、库存量、分类；
[0022]交易记录采集单元：负责收集用户的交易记录，包括购买时间、购买金额、商品名称。
[0023]优选的：所述数据分析模块包括：
[0024]商品相似度计算单元：根据用户的历史购买记录和搜索关键词，计算出与当前商品最相似的商品；
[0025]商家信誉度评估单元：根据商家的历史交易记录和用户评价，评估商家的信誉度；
[0026]交易历史分析单元：根据用户的交易记录，分析用户的购物习惯和偏好。
[0027]优选的：所述自动匹配模块包括：
[0028]商品属性匹配单元：根据用户的需求和商品的属性，自动匹配合适的甲方和乙方进行交易；
[0029]商家信誉度匹配单元：根据商家的信誉度和用户的需求，自动匹配合适的甲方和乙方进行交易；
[0030]交易历史匹配单元：根据用户的交易历史和商品的属性，自动匹配合适的甲方和乙方进行交易。
[0031]优选的：所述保价服务模块包括：
[0032]价格监控单元：实时监控商品的价格变化，当商品价格下跌时，生产差价退还指令。
[0033]差价退还单元：基于差价退还指令，将相应的差价退还给用户，并生成记录。
[0034]优选的：所述业务拓展模块包括：
[0035]商品推荐单元：根据用户的购物行为和偏好，为甲方或乙方提供相应的商品推荐；
[0036]广告投放优化单元：根据用户的购物行为和偏好，优化广告投放策略，提高广告效果。
[0037]优选的：所述物流跟踪模块包括：
[0038]物流信息查询单元：允许用户查询订单的物流信息，了解订单的配送进度；
[0039]配送状态更新单元：当订单的配送状态发生变化时，及时向用户发送更新信息；
[0040]异常处理单元：对于配送过程中出现的异常情况，及时进行处理和反馈。
[0041]优选的：所述电子商务AI系统，还包括：
[0042]AI客服接待模块：该模块负责接待用户的咨询请求，并根据用户的问题提供相应的回答；
[0043]AI客服推荐模块：该模块负责根据用户的历史记录和偏好，为用户推荐相关的商品和服务；
[0044]AI客服质检模块：该模块负责对AI客服的回答进行质量检测，以确保回答的准确性和完整性；
[0045]AI客服训练模块：该模块负责对AI客服进行训练和优化，以提高其回答问题的能力和效率。
[0046]优选的：所述电子商务AI系统的服务方法包括如下步骤：
[0047]S1：收集用户的个人信息、历史记录和行为数据；
[0048]S2：对收集到的用户数据进行分析，以了解用户的兴趣、需求和偏好；
[0049]S3：根据分析结果，建立用户画像；
[0050]S4：基于用户画像，根据用户的历史记录和行为数据，为用户提供个性化的推荐服务；
[0051]S5：基于自然语言处理技术实现自动化响应，当用户发送消息或提问时，系统可以自动回复相应的答案或建议；
[0052]S6：不断监测和评估服务的性能，并根据反馈结果进行优化。
[0053]本专利技术的有益效果为：
[0054]1.本专利技术可以自动匹配甲方和乙方之间的交易，从而提高交易效率和准确性；更好的帮助用户本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于大数据的电子商务AI系统，其特征在于，包括：数据采集模块，该模块负责收集用户的历史购买记录、浏览行为、搜索关键词数据，并将其存储到数据库中；数据分析模块：该模块利用机器学习算法对收集到的数据进行分析，从而实现对用户的个性化推荐和服务，具体而言，该模块提供商品相似度计算、商家信誉度评估、交易历史分析功能服务；自动匹配模块：该模块根据用户的需求和商品的属性，自动匹配合适的甲方和乙方进行交易，具体而言，该模块提供商品属性匹配、商家信誉度匹配、交易历史匹配功能服务；保价服务模块：该模块为用户提供保价服务，以保障用户的购物安全，具体而言，该模块提供价格监控、差价退还功能服务；业务拓展模块：该模块根据用户的购物行为和偏好，为甲方或乙方提供相应的业务拓展建议，具体而言，该模块提供商品推荐、广告投放优化功能服务；系统控制模块：该模块负责系统的运行和管理，提供用户认证、权限管理、系统日志记录功能服务。2.根据权利要求1所述的一种基于大数据的电子商务AI系统，其特征在于，所述电子商务AI系统，还包括：用户管理模块：该模块负责用户的注册、登录、个人信息管理功能，具体而言，该模块提供用户信息录入、密码加密存储、用户权限管理功能服务；支付模块：该模块负责处理用户的支付请求，并与第三方支付平台进行交互，具体而言，该模块提供支付接口开发、支付结果通知功能服务；物流跟踪模块：该模块负责为用户提供物流跟踪服务，以便用户及时了解订单的配送情况，具体而言，该模块提供物流信息查询、配送状态更新功能服务；数据安全模块：该模块负责系统的安全性保障，提供数据加密、防火墙设置、漏洞修复功能服务。3.根据权利要求1所述的一种基于大数据的电子商务AI系统，其特征在于，所述数据采集模块包括：用户信息采集单元：负责收集用户的基本信息，包括姓名、性别、年龄、联系方式；商品信息采集单元：负责收集商品的基本信息，包括名称、价格、库存量、分类；交易记录采集单元：负责收集用户的交易记录，包括购买时间、购买金额、商品名称。4.根据权利要求1所述的一种基于大数据的电子商务AI系统，其特征在于，所述数据分析模块包括：商品相似度计算单元：根据用户的历史购买记录和搜索关键词，计算出与当前商品最相似的商品；商家信誉度评估单元：根据商家的历史交易记录和用户评价，评估商家的信誉度；交易历史分析单元：根据用户的交易记录，分析用户的购物习惯和偏好。5.根据权利要求1所述的...

【专利技术属性】
技术研发人员：王晨，
申请(专利权)人：弗兰威尔信息科技苏州有限公司，
类型：发明
国别省市：