一种基于目标搜索数据的智能筛选方法及系统技术方案

本发明专利技术提供一种基于目标搜索数据的智能筛选方法及系统，涉及搜索数据筛选技术领域，包括如下步骤：步骤S1，收录搜索数据以及销售数据；步骤S2，对搜索数据以及销售数据进行分析；步骤S3，对品牌进行分类；步骤S4，分析不同品牌的品牌搜索比；步骤S5，计算每个商品的商品推荐值；步骤S6，更新商品推荐值；本发明专利技术用于解决现有的搜索数据筛选技术还存在对数据有效性的分析不足以及缺少对用户消费水平的分析，导致推送商品不符合用户需求以及用户预期的问题。的问题。的问题。

【技术实现步骤摘要】
一种基于目标搜索数据的智能筛选方法及系统


[0001]本专利技术涉及搜索数据筛选
，尤其涉及一种基于目标搜索数据的智能筛选方法及系统。

技术介绍

[0002]搜索数据筛选技术，是指根据用户搜索的信息对搜索结果进行智能筛选以及智能推送的技术，搜索数据筛选技术通过获取用户的搜索信息，在后台经过大量的数据处理，可以结合用户数据以及平台数据对用户的搜索结果进行智能筛选，以确保推送结果符合用户需求。
[0003]现有的搜索数据筛选技术中，通常都是根据用户的搜索量以及浏览量对搜索内容进行排序后展示给用户，缺少了对数据有效性的分析，同时，用户每次搜索时，通常都会进行一次搜索量以及浏览量的综合评比，导致服务器的数据处理量较大，负荷较高，针对同一用户推送的商品，商品价格参差不齐，难以与用户的消费水平贴合，比如在申请公开号为“CN107169842A”的申请文件中，公开了“一种基于商品数据的电子商务数据筛选系统”，该方案在对用户推送商品时就没有对用户的消费水平进行分析，易导致推送的商品不符合用户的消费预期，现有的搜索数据筛选技术还存在对数据有效性的分本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于目标搜索数据的智能筛选方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤S1，建立商品数据库，收录第一评估时间内历史记录中商品的搜索数据以及销售数据；步骤S2，对搜索数据以及销售数据进行分析，计算每个商品的搜索热度；步骤S3，建立品牌数据库，获取用户搜索品牌的次数，标记为搜索品牌次数，获取品牌评分，对搜索品牌次数以及品牌评分进行分析，并根据分析结果对品牌进行分类，录入品牌数据库；步骤S4，读取用户搜索数据库，获取历史搜索数据，对历史搜索数据进行分析，得到不同品牌的品牌搜索比；步骤S5，当用户进行搜索时，获取搜索热度、商品价格以及消费等级，计算每个商品的商品推荐值，根据商品推荐值向用户推送商品；步骤S6，获取用户的反馈数据，对反馈数据进行分析，并更新商品推荐值。2.根据权利要求1所述的一种基于目标搜索数据的智能筛选方法，其特征在于，所述步骤S1包括如下子步骤：步骤S101，建立商品数据库；步骤S102，获取第一评估时间内商品的搜索数据并录入商品数据库，所述搜索数据包括搜索次数以及平均浏览有效时长；步骤S103，获取第一评估时间内商品的销售数据并录入商品数据库，所述销售数据包括销售数量以及退货数量。3.根据权利要求2所述的一种基于目标搜索数据的智能筛选方法，其特征在于，所述步骤S102包括如下子步骤：步骤S1021，用户进入商品的浏览页面后，对用户的浏览时长进行计时；步骤S1022，将浏览时长与第一浏览阈值进行比对，若浏览时长小于第一浏览阈值，则输出数据不可靠信号；若浏览时长大于等于第一浏览阈值，则输出数据可靠信号；步骤S1023，若输出数据不可靠信号，则将浏览时长标记为浏览无效时长；若输出数据可靠信号，则将浏览时长标记为浏览有效时长；步骤S1024，通过平均浏览有效时长算法对搜索次数以及浏览有效时长进行计算，得到商品的平均浏览有效时长；所述平均浏览有效时长算法配置为：；其中，Py为平均浏览有效时长，Ty
i
为第i个浏览有效时长，S为搜索次数，n为浏览有效时长的数据数。4.根据权利要求3所述的一种基于目标搜索数据的智能筛选方法，其特征在于，所述步骤S2包括如下子步骤：步骤S201，通过热度分析公式对商品的搜索次数、平均浏览有效时长、销售数量以及退货数量进行计算，得到商品的搜索热度；所述热度分析公式设置为：；其中，R为搜索热度，M为销售
数量，B为退货数量，α为搜索系数，β为浏览系数，γ为销售系数，δ为退货系数，A为浏览转换系数。5.根据权利要求4所述的一种基于目标搜索数据的智能筛选方法，其特征在于，所述步骤S3包括如下子步骤：步骤S301，建立品牌数据库；步骤S302，获取第一评估时间内用户搜索品牌的次数，标记为搜索品牌次数；步骤S303，获取平台内品牌旗舰店的评分，标记为品牌评分；步骤S304，将品牌评分与第一评分阈值以及第二评分阈值进行比对，若品牌评分小于等于第一评分阈值，则输出低端品牌信号；若品牌评分大于第一评分阈值且小于等于第二评分阈值，则输出中端待定信号；若品牌评分大于第二评分阈值，则输出高端待定信号；步骤S305，若输出高端待定信号，则将搜索品牌次数与第一搜索阈值进行比对，若搜索品牌次数小于等于第一搜索阈值，则输出中端品牌信号；若搜索品牌次数大于第一搜索阈值，则输出高端品牌信号；步骤S306，若输出中端待定信号，则将搜索品牌次数与第二搜索阈值进行比对，若搜索品牌次数小于等于第二搜索阈值，则输出中端品牌信号；若搜索品牌次数大于第二搜索阈值，则输出高端品牌信号；步骤S307，若输出低端品牌信号，则将对应品牌划分为低端品牌并录入品牌数据库；若输出中端品牌信号，则将对应品牌划分为中端品牌并录入品牌数据库；若输出高端品牌信号，则将对应品牌划分为高端品牌并录入品牌数据库。6.根据权利要求5所述的一种基于目标搜索数据的智能筛选方法，其特征在于，所述步骤S4包括如下子步骤：步骤S401，读取用户搜索数据库，获取用户的历史搜索数据，所述历史搜索数据包括品牌历史搜索次数以及消费等级，所述消费等级包括低消费等级、中消费等级以及高消费等级；步骤S402，获取与用户购买商品相同的商品，查找销量最高的商品，标记为性价比商品，获取性价比商品的价格，标记为性价比价格，将中消费等级的价格区间设置为（2Px/3，2Px），其中，Px为性价比价格；步骤S403，获取用户购买商品的价格，标记为购买价格，将购买价格与价格区间进行查找比对，若购买价格小于价格区间最小值，则输出低消费信号；若购买价格存在于价格区间内，则输出中消费信号；若购买价格大于价格区间最大值，则输出高消费信号；步...

【专利技术属性】
技术研发人员：许扬汶，韩冬，刘天鹏，朱一飞，陈伟，顾阜城，
申请(专利权)人：南京大数据集团有限公司，
类型：发明
国别省市：