一种基于关联挖掘的直播商品排品和组货方法技术

本发明专利技术涉及数据分析领域，并提供了一种基于关联挖掘的直播商品排品和组货方法，获取直播间内的商品列表，对所述商品列表内的直播商品进行实时的用户行为数据收集，得到基础数据，通过基础数据计算每件直播商品的关联解率，根据关联解率对直播商品进行排品调整。所述方法能够有效地提高商品在直播时段内的排品效果，通过对用户对于商品的行为数据进行挖掘分析，以实时的方式更新排品策略，最大程度地确保商品列表的前端能够动态地与数据保持高相关，准确地捕捉直播间用户实时的偏好信号，在海量的直播数据中实现快速响应以及分析处理，以高动态的方式对直播商品排品进行调整，充分提高商品推荐与实时数据的同步性。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及数据分析领域，特别涉及一种基于关联挖掘的直播商品排品和组货方法。

技术介绍

1、随着移动互联网和社交媒体的迅速发展，直播电商逐渐成为电子商务的重要组成部分。直播电商结合了实时互动和即时购买的特点，为消费者提供了全新的购物体验。然而，随着直播平台和内容的快速增长，用户面临信息过载的问题，短时间内页面上的推荐商品与用户的实时行为数据并不匹配，这就需要直播平台提供更加智能和个性化的商品推荐服务。

2、在传统电商平台中，商品推荐通常基于用户的历史购买行为、浏览记录等进行，而在直播电商场景下，商品推荐需要考虑直播的实时性、互动性以及主播与观众之间的关系，同时商品的排品（选择何种商品进行展示）和组货（组合商品进行销售）是影响销售效率和用户购物体验的主要因素，传统的推荐算法在直播数据的实时处理方面缺乏有效的分析手段，如关联规则分析方法，关联规则分析是一种基于频繁项集的分析方法，它以最常出现在一起的元素之间的关系作为分析对象，而由于直播间内经常出现不同用户的进入或退出，造成直播间数据具有较强的随机性，即用户的行为数据特点表现为高度离散以及混杂，针本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于关联挖掘的直播商品排品和组货方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于关联挖掘的直播商品排品和组货方法，其特征在于，步骤S100，获取直播间内的商品列表的方法具体为：通过直播间的后台管理系统，获取直播间内所有处于上架状态的商品，记这些商品共有N个，以Pdt(i)表示这N个商品中的第i个，i为序号，将这N个商品组成一个商品列表ProDuctList[]。

3.根据权利要求1所述的一种基于关联挖掘的直播商品排品和组货方法，其特征在于，步骤S200，对所述商品列表内的直播商品进行实时的用户行为数据收集的方法具体为：以Pdt(i...

【技术特征摘要】

1.一种基于关联挖掘的直播商品排品和组货方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于关联挖掘的直播商品排品和组货方法，其特征在于，步骤s100，获取直播间内的商品列表的方法具体为：通过直播间的后台管理系统，获取直播间内所有处于上架状态的商品，记这些商品共有n个，以pdt(i)表示这n个商品中的第i个，i为序号，将这n个商品组成一个商品列表productlist[]。

3.根据权利要求1所述的一种基于关联挖掘的直播商品排品和组货方法，其特征在于，步骤s200，对所述商品列表内的直播商品进行实时的用户行为数据收集的方法具体为：以pdt(i)表示商品列表productlist[]内的第i个直播商品，在直播间开播的任意一个时段t内，获取直播商品的平均点击量和平均购买数量，分别以cli(i)和pur(i)表示第i个直播商品pdt(i)在时段t内的平均点击量和平均购买数量，以cli(i)和pur(i)作为直播商品pdt(i)的用户行为数据，则n个直播商品pdt(1),pdt(2),…,pdt(n)对应着2*n个用户行为数据cli(1),cli(2),…,cli(n)以及pur(1),pur(2),…,pur(n)，将cli(1),cli(2),…,cli(n)组成数组cli[]，将pur(1),pur(2),…,pur(n)组成数组pur[]，以数组cli[]和数组pur[]作为基础数据；

4.根据权利要求3所述的一种基于关联挖掘的直播商品排品和组货方法，其特征在于，s300，通过基础数据计算每件直播商品的关联解率的方法具体为：记cli(i)为数组cli[]内的第i个元素，记pur(i)为数组pur[]内的第i个元素，i为序号，i的取值范围为i=1,2,…,n，以clra(i)表示第i件直播商...

【专利技术属性】
技术研发人员：林敏，于帆，
申请(专利权)人：广东茉莉数字科技集团股份有限公司，
类型：发明
国别省市：