【技术实现步骤摘要】
一种基于互联网的商品智能推荐管理系统
[0001]本专利技术涉及商品智能推荐
，具体为一种基于互联网的商品智能推荐管理系统
。
技术介绍
[0002]互联网又称网际网路或音译因特网
、
英特网，是网络与网络之间所串连成的庞大网络，这些网络以一组通用的协定相连，形成逻辑上的单一巨大国际网络；电子商务通常是指在全球各地广泛的商业贸易活动中，在因特网开放的网络环境下，基于客户端
/
服务端应用方式，买卖双方不谋面地进行各种商贸活动，实现消费者的网上购物
、
商户之间的网上交易和在线电子支付以及各种商务活动
、
交易活动
、
金融活动和相关的综合服务活动的一种新型的商业运营模式
。
[0003]但是在现有技术中，互联网购物不能够进行智能推荐，无法根据用户浏览信息进行需求趋势分析，以至于不能够进行商品推荐，且不能够根据推荐商品进行延伸推荐，同时无法对实时推荐的商品进行实时分析监测调整，造成推荐效率低且准确性不高
。
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.
一种基于互联网的商品智能推荐管理系统，包括服务器，其特征在于，服务器通讯连接有智能推荐单元和推荐监测单元，通过智能推荐单元进行商品推荐以及通过推荐监测单元对推荐商品进行推荐监测；智能推荐单元通讯连接有：需求分析单元，用于对用户进行数据采集并根据采集数据进行需求分析，获取到用户的历史浏览时段，获取到历史浏览时段内用户的商品需求分析系数比较将浏览商品划分为需求商品和非需求商品，将需求商品和非需求商品进行分析，通过分析获取到优先推荐商品
、
备选推荐商品
、
偶尔推荐商品以及不推荐商品，并将其一同发送至智能推荐单元；相关性分析单元，用于对商品进行相关性分析，根据商品相关性分析进行商品延伸推荐，将优先推荐商品
、
备选推荐商品
、
偶尔推荐商品统一标记为推送商品，通过推送商品分析获取到延伸商品；智能推荐单元将推送商品类型发送至服务器，服务器对推送商品进行推荐；推荐监测单元通讯连接有：个性化推送检测单元，用于对根据用户浏览信息分析推送进行检测；非个性化推送检测单元，用于对用户推荐商品的延伸商品推送进行检测
。2.
根据权利要求1所述的一种基于互联网的商品智能推荐管理系统，其特征在于，需求分析单元的运行过程如下：采集到历史浏览时段内浏览商品对应用户浏览时长超过用户商品浏览时长均值的时长量以及历史浏览时段内商品浏览参数界面中用户反复点击频率；获取到历史浏览时段内商品浏览界面中滚动条的拉动速度；通过分析获取到历史浏览时段内用户的商品需求分析系数；将历史浏览时段内用户的商品需求分析系数与商品需求分析系数阈值进行比较：若历史浏览时段内用户的商品需求分析系数超过商品需求分析系数阈值，则将对应浏览商品标记为需求商品；若历史浏览时段内用户的商品需求分析系数未超过商品需求分析系数阈值，则将对应浏览商品标记为非需求商品
。3.
根据权利要求2所述的一种基于互联网的商品智能推荐管理系统，其特征在于，将需求商品和非需求商品进行分析，获取到历史浏览时段内需求商品对应各个时刻的需求分析系数，并根据时间顺序对各个时刻的需求分析系数进行曲线构建，获取到需求商品系数曲线内曲线最大上升斜率与最大下降斜率的多出量以及需求商品系数曲线中曲线恒定增长的持续时长，并将需求商品系数曲线内曲线最大上升斜率与最大下降斜率的多出量以及需求商品系数曲线中曲线数值恒定增长的持续时长分别与斜率多出量阈值和持续时长阈值进行比较
。4.
根据权利要求3所述的一种基于互联网的商品智能推荐管理系统，其特征在于，若到需求商品系数曲线内曲线最大上升斜率与最大下降斜率的多出量超过斜率多出量阈值，且需求商品系数曲线中曲线数值恒定增长的持续时长超过持续时长阈值，则将当前需求商品标记为优先推荐商品；若到需求商品系数曲线内曲线最大上升斜率与最大下降斜率的多出量未超过斜率多出量阈值，或者需求商品系数曲线中曲线数值恒定增长的持续时长未超过持续时长阈值，则将当前需求商品标记为备选推荐商品
。5.
根据权利要求4所述的一种基于互联网的商品智能推荐管理系统，其特征在于，获取到非需求系数曲线内需求系数增长后持续增长的频率以及非需求系数曲线内需求系数的往复浮动频率，并将非需求系数曲线内需求系数增长后持续增长的频率以及非需求系数曲
线内需求系数的往复浮动频率进行分析：若非需求系数曲线内需求系数增长后持续增长的频率以及非需求系数曲线内需求系数的往复浮动频率任一数值...
【专利技术属性】
技术研发人员：崔小波，崔小壮，时玲玲，赵艳，
申请(专利权)人：合肥正非数字科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。