【技术实现步骤摘要】
本申请涉及数字化推荐，具体涉及一种基于大数据的产业数字化综合服务系统。
技术介绍
1、随着计算机技术的蓬勃发展，大数据技术在不同领域得到广泛应用，社会进入了智能大数据时代。大数据技术拥有强大的信息处理和分析能力，将大数据技术和农业生产充分结合，有助于改善农业经济结构，推动农业发展。实现，必须利用好大数据这一技术助推器。的重点是推广大数据、人工智能等绿色技术，让这些技术驱动人们发展绿色生活方式，将丰富的绿色资源转化为绿色资本，实现可持续发展。
2、其中，农产品电子商务是的重要的一环。农产品电子商务是指将当前先进的信息网络技术与农业生产、初级加工、销售和运输相结合。而在这一过程中，为了增加农产品的销售率，往往需要对客户进行精确营销，完成相关农产品的推荐。
技术实现思路
1、为了解决上述技术问题，本专利技术的目的在于提供一种基于大数据的产业数字化综合服务系统，所采用的技术方案具体如下：
2、本专利技术提出了基于一种基于大数据的产业数字化综合服务系统，所述系统包括：
3、农产品电子商务平台的相关数据采集模块：获取农产品电子商务平台的相关数据，包括但不限于：用户购买记录数据、农产品销售数据以及农产品时令数据；
4、农产品与用户购买数据分析模块：根据用户对各种农产品在每年的购买数据之间的相似性、不同时令时间段的购买情况获取用户的高价值度；根据任意两个用户的高价值度、购买农产品的重叠情况以及农产品之间的替代情况得到任意两个用户之间修正后的购买近似度
5、农产品种植与用户推荐模块：根据各种农产品对各用户的用户推荐率得到各种农产品的种植推荐率；针对大于预设推荐阈值的用户推荐率与种植推荐率的农产品和用户进行精准推荐。
6、优选的，所述根据用户对各种农产品在每年的购买数据之间的相似性、不同时令时间段的购买情况获取用户的高价值度，包括：
7、对于任意一种农产品，将用户对农产品每年的购买时间与购买数据进行线性拟合得到每年的特征曲线；
8、根据用户对农产品每年的特征曲线之间的相似情况得到用户对农产品的需求稳定性；根据用户对农产品在每年的特征曲线上不同时令时间段的购买数据得到用户对农产品的花费度；计算所述需求稳定性与所述花费度的乘积，将用户对所有农产品的所述乘积的和值与用户购买农产品的种类数量的乘积结果作为用户的高价值度。
9、优选的，所述根据用户对农产品每年的特征曲线之间的相似情况得到用户对农产品的需求稳定性，包括：
10、对于任意一条特征曲线，获取特征曲线与其他特征曲线之间的最小dtw距离；获取特征曲线上的购买记录个数、最大购买量与最小购买量；
11、对于特征曲线上各购买记录，计算与该购买记录在时序上最近邻的购买记录的购买量之间的差值绝对值；获取特征曲线上所有购买记录的所述差值绝对值的和值作为第一和值；
12、计算所述最大购买量与所述最小购买量的差值绝对值的相反数，将所述相反数与所述第一和值的乘积作为以自然常数为底数的指数函数的指数；
13、计算所述指数函数的计算结果、所述购买记录个数、所述最小dtw距离之间的乘积结果，将所有特征曲线的所述乘积结果的和值作为用户对农产品的需求稳定性。
14、优选的，所述根据用户对农产品在每年的特征曲线上不同时令时间段的购买数据得到用户对农产品的花费度，包括：
15、对于任意一条特征曲线上各购买记录，获取购买记录的购买时间、购买量；获取农产品的时令时间段；计算所述购买时间与最邻近的时令时间段的时间距离；
16、将所述时间距离与所述购买量的乘积作为第一乘积，将所有特征曲线上的所有购买记录的所述第一乘积的和值作为用户对农产品的花费度。
17、优选的，所述根据任意两个用户的高价值度、购买农产品的重叠情况以及农产品之间的替代情况得到任意两个用户之间修正后的购买近似度，包括：
18、对于任意两个用户，根据两个用户的高价值度、购买农产品的重叠情况得到两个用户之间的购买近似度；根据两个用户中未同时购买的任意两种农产品之间的替代情况得到任意两种农产品之间的可替代性；
19、计算两个用户之间未同时购买的所有农产品与未同时购买的其他所有农产品之间最大的可替代性之和，将所述最大的可替代性之和与两个用户之间的购买近似度的乘积结果作为两个用户之间修正后的购买近似度。
20、优选的，所述根据两个用户的高价值度、购买农产品的重叠情况得到两个用户之间的购买近似度，包括：
21、获取两个用户共同购买过的农产品种类个数；获取两个用户购买对方未购买的农产品种类个数之和；计算所述共同购买过的农产品种类个数与所述农产品种类个数之和的比值；
22、获取两个用户之间所有年份的特征曲线，将两个用户同一年份的特征曲线组成匹配特征曲线对，当其中一个用户不存在对应年份时，将距离该年份最近年份的特征曲线组成匹配特征曲线对；
23、对于各匹配特征曲线对，获取匹配特征曲线对之间的dtw距离；计算匹配特征曲线对上所有对应数据点之间的差值绝对值的和值的相反数，将所述相反数作为以自然常数为底数的指数函数的指数；
24、将所有匹配特征曲线对的所述指数函数的计算结果与所述dtw距离之间比值的和值记为第二和值；计算两个用户的高价值度的差值绝对值的倒数；将所述比值、所述第二和值与所述倒数的乘积作为两个用户之间的购买近似度。
25、优选的，所述根据两个用户中未同时购买的任意两种农产品之间的替代情况得到任意两种农产品之间的可替代性，包括：
26、计算购买所述两种农产品中的一种农产品的各用户与购买另一种农产品的各用户之间的购买近似度和值；
27、采用关联规则挖掘算法获取两种农产品之间的支持度、置信度；获取同时购买所述两种农产品的用户个数；
28、将所述购买近似度和值、所述支持度、所述置信度的乘积与所述用户个数的比值作为两种农产品之间的可替代性。
29、优选的，所述根据待选用户中任意两个用户之间修正后的购买近似度、高价值度以及用户特征数据差异优化对用户的聚类过程，得到各聚类簇，包括：
30、对于待选用户中的各用户，计算用户与其他所有用户之间修正后的购买近似度的和值作为第三和值，将所述第三和值与用户的高价值度的乘积作为用户作为第一初始聚类中心的可能性；将待选用户中所述可能性最大的用户作为第一初始聚类中心；
31、其中，剩余各初始聚类中心与第一初始聚类中心的计算过程相同；将各初始聚类簇中心作为k-means聚类算法中的各聚类中心；
32、对于任意两个用户之间的距离度量指标，计算两个用户的高价值度的差值绝对值，计算两个用户共本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于大数据的产业数字化综合服务系统，其特征在于，所述系统包括：
2.如权利要求1所述的一种基于大数据的产业数字化综合服务系统，其特征在于，所述根据用户对各种农产品在每年的购买数据之间的相似性、不同时令时间段的购买情况获取用户的高价值度，包括：
3.如权利要求2所述的一种基于大数据的产业数字化综合服务系统，其特征在于，所述根据用户对农产品每年的特征曲线之间的相似情况得到用户对农产品的需求稳定性，包括：
4.如权利要求2所述的一种基于大数据的产业数字化综合服务系统，其特征在于，所述根据用户对农产品在每年的特征曲线上不同时令时间段的购买数据得到用户对农产品的花费度，包括：
5.如权利要求2所述的一种基于大数据的产业数字化综合服务系统，其特征在于，所述根据任意两个用户的高价值度、购买农产品的重叠情况以及农产品之间的替代情况得到任意两个用户之间修正后的购买近似度，包括：
6.如权利要求5所述的一种基于大数据的产业数字化综合服务系统，其特征在于，所述根据两个用户的高价值度、购买农产品的重叠情况得到两个用户之间的购买近似度，包
7.如权利要求5所述的一种基于大数据的产业数字化综合服务系统，其特征在于，所述根据两个用户中未同时购买的任意两种农产品之间的替代情况得到任意两种农产品之间的可替代性，包括：
8.如权利要求5所述的一种基于大数据的产业数字化综合服务系统，其特征在于，所述根据待选用户中任意两个用户之间修正后的购买近似度、高价值度以及用户特征数据差异优化对用户的聚类过程，得到各聚类簇，包括：
9.如权利要求8所述的一种基于大数据的产业数字化综合服务系统，其特征在于，所述根据各种农产品对各用户所在聚类簇内用户的购买情况得到各种农产品对各用户的用户推荐率，包括：
10.如权利要求9所述的一种基于大数据的产业数字化综合服务系统，其特征在于，所述根据各种农产品对各用户的用户推荐率得到各种农产品的种植推荐率，包括：
...【技术特征摘要】
1.一种基于大数据的产业数字化综合服务系统，其特征在于，所述系统包括：
2.如权利要求1所述的一种基于大数据的产业数字化综合服务系统，其特征在于，所述根据用户对各种农产品在每年的购买数据之间的相似性、不同时令时间段的购买情况获取用户的高价值度，包括：
3.如权利要求2所述的一种基于大数据的产业数字化综合服务系统，其特征在于，所述根据用户对农产品每年的特征曲线之间的相似情况得到用户对农产品的需求稳定性，包括：
4.如权利要求2所述的一种基于大数据的产业数字化综合服务系统，其特征在于，所述根据用户对农产品在每年的特征曲线上不同时令时间段的购买数据得到用户对农产品的花费度，包括：
5.如权利要求2所述的一种基于大数据的产业数字化综合服务系统，其特征在于，所述根据任意两个用户的高价值度、购买农产品的重叠情况以及农产品之间的替代情况得到任意两个用户之间修正后的购买近似度，包括：
6.如权利要求5所述的一种基于...
【专利技术属性】
技术研发人员：罗西，丰年，童小龙，
申请(专利权)人：北京中创方维数字科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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