【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及智能推荐，具体涉及一种线上商城商品智能化展示系统。
技术介绍
1、线上商城系统是一个功能完善的在线购物系统，主要为在线销售和在线购物服务。线上商城的有效运营需要建立符合企业定位的用户运营、管理系统。根据企业实际情况，为用户提供丰富的商品、便捷的交易、快捷的物流和完善的售后服务，同时线上商城运营还要有创新的用户运营策略，如精准地为用户提供推荐产品，进而可以提高线上商城的日活跃度，提升企业形象。
2、多数企业运营线上商城时，经常会出现某些用户的浏览数据相对较多、浏览商品种类复杂、但产生购买数据相对较少的情况，现有技术中多依赖于用户的购买数据与浏览数据来为用户提供智能化推荐，但是对于这种浏览范围较广、缺乏购买数据验证用户偏好的情况将难以捕捉用户的真实意图，无法形成有效的商品智能化展示。
技术实现思路
1、为了解决对于这种浏览范围较广、缺乏购买数据验证用户偏好的情况将难以捕捉用户的真实意图，无法形成有效的商品智能化展示的技术问题，本专利技术的目的在于提供一种线上商城商品智能化展示系统，所采用的技术方案具体如下：
2、本专利技术提供了一种线上商城商品智能化展示系统，所述系统包括：
3、数据获取模块，用于获取每个用户的用户数据；所述用户数据包括浏览数据和购买数据，所述浏览数据和购买数据中均包括单个商品的具体信息和用户具体行为信息；
4、特征关键词提取模块，用于获取每个所述购买数据中商品具体信息的每个关键词出现的频率；根据用户数据总数
5、浏览行为特征分析模块，用于获取每个所述购买数据的购买周期，将每个所述购买数据中每个特征关键词与对应购买周期内的每个浏览数据中对应的特征关键词出现次数的差异作为特征关键词差异，根据每个特征关键词的所述特征关键词差异与重要性评估值获得所述购买数据与对应购买周期内每个浏览数据的数据相似度；根据所有所述数据相似度获得连续浏览数据聚簇，获取所述连续浏览聚簇中的用户具体行为信息；
6、聚簇分析模块，用于根据用户对每类商品的浏览时间获得每类商品的商品聚簇；根据所述连续浏览聚簇与每类商品的每个商品聚簇的用户行为具体信息之间的差异以及每类商品的每个商品聚簇中的数据量获得聚簇相似度；
7、商品展示模块，用于根据所述聚簇相似度获得智能化展示商品。
8、进一步地，所述调节参数的获取方法包括：
9、根据所述用户数据总数与所述每个关键词存在的用户数据数获得每个关键词的非冗余性；所述用户数据总数与所述非冗余性呈正相关，所述每个关键词存在的用户数据数与所述非冗余性呈负相关；
10、统计每个关键词在每个所述用户数据中出现的次数在所有所述用户数据中的方差，获得每个关键词的特征趋向性；
11、将所述非冗余性与所述特征趋向性相乘作为每个关键词的所述调节参数。
12、进一步地，所述重要性评估值的获取方法包括：
13、将每个关键词的所述调节参数与每个关键词出现的频率相乘作为每个关键词的重要性评估值。
14、进一步地，所述特征关键词的获取方法包括：
15、以重要性评估值最大的预设数量个关键词作为所述特征关键词。
16、进一步地，所述购买周期的获取方法包括：
17、设置预设时间间隔；
18、若用户的购买数据与上一次购买数据时间间隔超过所述预设时间间隔，则购买周期为预设时间间隔；若用户的购买数据与上一次购买数据时间间隔不超过所述预设时间间隔，则购买周期为两次购买数据的时间间隔。
19、进一步地，所述购买数据与对应购买周期内每个浏览数据的数据相似度的获取方法包括：
20、将每个特征关键词的重要性评估值归一化后与特征关键词对应的所述特征关键词差异的平方相乘，作为每个特征关键词对应的调整后的特征关键词差异；
21、将所有调整后的特征关键词差异的平均值进行负相关映射并归一化作为所述购买数据与对应购买周期内每个浏览数据的数据相似度。
22、进一步地，所述连续浏览数据聚簇的获取方法包括：
23、设置预设判断阈值；
24、将购买周期内的浏览数据的数据相似度大于所述预设判断阈值的浏览数据作为决策数据；
25、对所述决策数据进行dbscan聚类，获得与购买数据时间最近的聚簇作为所述连续浏览数据聚簇。
26、进一步地，所述聚簇相似度的获取方法包括：
27、将所述连续浏览聚簇与所述每类商品中每个商品聚簇的每种用户具体行为信息之间的差异累加后进行负相关映射并归一化作为初始相似度，将每类商品的每个商品聚簇中的浏览数据量归一化后与对应的初始相似度相乘获得所述聚簇相似度。
28、进一步地，所述智能化展示商品的获取方法包括：
29、对所有商品的最大聚簇相似度进行降序排序获得聚簇相似度有序序列，根据所述聚簇相似度有序序列中的元素依次展示商品。
30、本专利技术具有如下有益效果：
31、本专利技术首先获取用户的浏览数据和购买数据，浏览数据和购买数据为后续的处理分析提供初始参考；进而可以基于购买数据提取出后续可为用户进行智能化推荐的商品的特征关键词，获取用户的购买数据中每个关键词的频率，可将该频率视为每个关键词为特征关键词的初始评估值，但是由于关键词中会存在停用词或者固定展示模板包含的无用词，如果仅根据关键词出现的频率作为评估值会导致特征关键词的提取准确度较差，故本专利技术获取了每个关键词的调节参数对初始评估值进行调整获得重要性评估值，提高了特征关键词的获取准确度；然后获取购买数据的购买周期，进而可以基于特征关键词以及重要性评估值获得购买周期内的浏览数据与购买数据的数据相似度，获得连续浏览数据聚簇，故连续浏览数据聚簇可以视为促成用户购买的主要影响因素；进一步基于连续浏览数据聚簇和每类商品的每个聚簇的聚簇相似度获得智能化展示商品；在本专利技术的整个过程中，不仅通过调节参数可以提高特征关键词的获取准确度，避免了非特征关键词的混入；连续浏览数据聚簇中的数据是基于筛选出来的特征关键词，然后根据购买数据与购买周期内的浏览数据的相似度获得的，可以作为影响用户购买行为的主要决定因素，所以本专利技术不需要大量购买数据，也不需要完全依赖浏览数据，就可以形成有效、可信度较高的商品智能化展示方案。
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1.一种线上商城商品智能化展示系统，其特征在于，所述系统包括：
2.根据权利要求1所述的一种线上商城商品智能化展示系统，其特征在于，所述调节参数的获取方法包括：
3.根据权利要求1所述的一种线上商城商品智能化展示系统，其特征在于，所述重要性评估值的获取方法包括：
4.根据权利要求1所述的一种线上商城商品智能化展示系统，其特征在于，所述特征关键词的获取方法包括：
5.根据权利要求1所述的一种线上商城商品智能化展示系统，其特征在于，所述购买周期的获取方法包括：
6.根据权利要求1所述的一种线上商城商品智能化展示系统，其特征在于，所述购买数据与对应购买周期内每个浏览数据的数据相似度的获取方法包括：
7.根据权利要求1所述的一种线上商城商品智能化展示系统，其特征在于，所述连续浏览数据聚簇的获取方法包括：
8.根据权利要求1所述的一种线上商城商品智能化展示系统，其特征在于，所述聚簇相似度的获取方法包括：
9.根据权利要求1所述的一种线上商城商品智能化展示系统，其特征在于，所述智能化展示商品的获取
...【技术特征摘要】
1.一种线上商城商品智能化展示系统，其特征在于，所述系统包括：
2.根据权利要求1所述的一种线上商城商品智能化展示系统，其特征在于，所述调节参数的获取方法包括：
3.根据权利要求1所述的一种线上商城商品智能化展示系统，其特征在于，所述重要性评估值的获取方法包括：
4.根据权利要求1所述的一种线上商城商品智能化展示系统，其特征在于，所述特征关键词的获取方法包括：
5.根据权利要求1所述的一种线上商城商品智能化展示系统，其特征在于，所述购买周期的获取方法...
【专利技术属性】
技术研发人员：张鑫，陈晨，
申请(专利权)人：塞奥斯北京网络科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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