【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及产品代金券发放，具体为一种基于大数据的产品推荐方法及系统。
技术介绍
1、随着我国经济的不断发展，许多企业通过产品销售平台为消费者提供线上产品销售服务，销售平台为了刺激消费者的消费，通过产品推荐系统对产品进行推送，并定期在销售平台内发放代金券，提高销售平台的总消费量。
2、现有技术中，产品推荐系统主要是从客户购买或浏览记录中获取用户偏好产品信息，向其推荐相关能满足需求的产品并通过发放代金券的方式来刺激消费、发掘潜在客户，使其从浏览者转变为消费者；同时提高用户对电商系统的忠诚度，增加再次消费的几率。但传统的营销服务系统存在在用户消费需求较低的情况下过量推送代金券，容易引起用户的反感和抵触情绪，反而会导致用户产生较大的消费压力，降低用户的消费体验。因此，设计人性化程度高和推荐用户群体检测能力强的一种基于大数据的产品推荐方法及系统是很有必要的。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提供一种基于大数据的产品推荐方法及系统，以解决上述
技术介绍
中提出的问题。
2、为了解决上述技术问题，本专利技术提供如下技术方案：一种基于大数据的产品推荐方法，包括以下步骤：
3、步骤s1：在产品销售平台内接入产品推荐系统，通过数据库提取产品销售平台内发放代金券、销售产品以及目标用户对销售平台内产品的偏好值信息；
4、步骤s2：系统提取产品销售平台发放代金券的信息，检测用户对产品的偏好度，并对用户领取代金券行为进行分析，判断用户是否有将代金券进行消耗
5、步骤s3：系统对在销售平台内使用代金券折扣产品用户的消费习惯进行分析，统计该类产品发放代金券的时间节点，获取用户在消费的不同时间点消费单次和多次所能够使用的代金券金额值，检测用户的实时消耗代金券消费压力信息；
6、步骤s4：系统通过检测得到的消费压力信息，计算消费者对代金券的使用满意度，将产品销售平台内存储的代金券在相应的时间节点向消费者进行发放，并调节发放代金券面额的使用期限。
7、根据上述技术方案，所述步骤s2包括：
8、步骤s21：当产品销售平台检测到用户进入销售平台进行浏览时，提取存储的代金券信息，获取代金券的使用期限时间为t0，其中t0的单位为小时，若此时用户在页面内领取代金券，页面超链接检测单元识别到用户操作的移动终端销售平台页面内代金券领取超链接已被使用，则将此代金券已被领取的信息传输至存储终端；
9、步骤s22：产品推荐系统通过用户数据偏好存储单元提取用户对于该类产品偏好值q，其中偏好值的大小值根据用户访问该类产品浏览界面的次数决定，其中，用户对该类产品的偏好值q为用户访问该类产品浏览界面次数的k倍，其中k为用户在浏览界面领取代金券数量的平均值；
10、步骤s23：用户将代金券进行消耗的可能性其中，q0为当前浏览界面内刷新代金券的总数量，若每隔p小时内浏览界面刷新出的代金券出现相同金额，则将代金券中的出现相同金额的代金券次数记为1，其中p为当前产品代金券使用期限t0的十分之一；
11、步骤s24：若检测到用户消耗代金券可能性超过ε％时，判断用户有将代金券进行消耗的准备，其中ε为系统设定的消耗可能性限定比率值。
12、根据上述技术方案，所述步骤s3包括：
13、步骤s31：通过页面计时器从代金券发放后开始计时，在系统识别代金券被领取时计时单元第一次停止计时，获取用户领取代金券时代金券的使用期限已经经过的时间为t2；
14、步骤s32：提取用户的消费行为信息，通过用户移动终端上超链接检测单元获取的用户在使用代金券时点击位置判断用户进行消费的时间节点，在检测到用户订购消费订单时，计时器第二次停止，获取消费间隔时间为t1，若t1＞t1，并检测用户未消费目标代金券时的消费压力情况，用户当前消耗代金券的消费压力同时，系统根据采集的用户数据获取用户消耗代金券最大叠加额度，其中t1为消费间隔界限时间；
15、步骤s33：计时器继续计时，用户在未对目标代金券进行消耗的情况下，用户随着时间t实时消耗代金券消费压力其中tmax+t2≤t-t1，t为平台内批量发放代金券的时间间隔，其中λ为转化级数，当检测到用户实时消耗代金券消费压力超过最大需求值fd后，系统将消费压力达到最大值的信息传输至产品销售平台的推送控制终端，推送控制终端控制在代金券未达到使用期限的过程中，不再对该用户发放同类代金券，其中，fd的值与系统通过调取用户使用所有代金券的历史记录中，接收到代金券到使用代金券之间的平均时间值呈正比。
16、根据上述技术方案，所述步骤s32中，系统获取用户消耗代金券最大叠加额度的检测方法包括：
17、步骤s321：产品推荐系统提取存储营销平台发放代金券的信息，在代金券中随机选取两张代金券，若选取的两张代金券发放间隔时间低于t且发放代金券信息都处于使用期限内时，检索其是否可以叠加使用，若可以，则将发放时间较晚对应代金券到下一个批量发放代金券时间之间的代金券额度进行叠加，执行步骤s322；否则将两张代金券标记为不可叠加，在可选代金券中再次选取两张代金券进行检索，其中再次选取的两张代金券与之前的选取方案至少有一张选取的代金券不同，直到检索到可叠加使用代金券或穷尽所有代金券检索依然未检测到可叠加使用代金券后停止步骤；
18、步骤s322：系统在已叠加代金券的基础上选取与已选代金券的发放间隔时间都低于t且仍然处于使用期限的另一张代金券继续进行叠加，判断该代金券在选取时段内是否能够继续叠加金额，若可以叠加，重复步骤s312当前操作指令，直到叠加至个当前选取时段内没有其他可叠加的代金券后停止叠加，并将当前已经叠加的总代金券额度设置为最大叠加额度xmax，预测用户能够消耗的代金券额度其中n为最大叠加额度对应的代金券数量；否则在可选代金券中选取其他两张代金券。
19、根据上述技术方案，所述步骤s4中，消费者对代金券的使用满意度其中γ为单位转化参数，若使用满意度未达到平台满意度限定值，则通过对消费者消费预期时间最近的单发放代金券的发放时间，使得代金券能在用户消耗时进行使用；若发放时间属于同一批次则延长未进入筛选范围代金券的使用期限，动态控制消费者在消费时代金券的可总额度达到80％。
20、根据上述技术方案，所述产品推荐系统包括数据采集模块、代金券使用分析模块和产品优惠推荐模块，所述数据采集模块用于获取产品推荐系统内产品代金券的使用期限信息；所述代金券使用分析模块用于判断不同用户群体对产品代金券是否能在使用期限内对代金券进行使用，分析向用户推送代金券的最佳时间，并检测用户使用代金券折扣产品的满意度；所述产品优惠推荐模块用于在检测到用户使用满意度未达到平台满意度限定值时，调节预期时间最近的单发放代金券的发放时间。
21、根据上述技术方案，所述数据采集模块包括代金券信息采集模块、营销数据采集模块和用户偏好数据存储单元，所述代金券信息采集模块用于获取营销平台发放代金券的本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于大数据的产品推荐方法，其特征在于：包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于大数据的产品推荐方法，其特征在于：所述步骤S2包括：
3.根据权利要求2所述的一种基于大数据的产品推荐方法，其特征在于：所述步骤S3包括：
4.根据权利要求3所述的一种基于大数据的产品推荐方法，其特征在于：所述步骤S32中，系统获取用户消耗代金券最大叠加额度的检测方法包括：
5.根据权利要求4所述的一种基于大数据的产品推荐方法，其特征在于：所述步骤S4中，消费者对代金券的使用满意度其中γ为单位转化参数，若使用满意度未达到平台满意度限定值，则通过对消费者消费预期时间最近的单发放代金券的发放时间，使得代金券能在用户消耗时进行使用；若发放时间属于同一批次则延长未进入筛选范围代金券的使用期限，动态控制消费者在消费时代金券的可总额度达到80％。
6.根据权利要求5所述的一种基于大数据的产品推荐系统，其特征在于：所述产品推荐系统包括数据采集模块、代金券使用分析模块和产品优惠推荐模块，所述数据采集模块用于获取产品推荐系统内产品代金券的使用期限
7.根据权利要求6所述的一种基于大数据的产品推荐系统，其特征在于：所述数据采集模块包括代金券信息采集模块、营销数据采集模块和用户偏好数据存储单元，所述代金券信息采集模块用于获取营销平台发放代金券的具体信息；所述营销数据采集模块用于获取营销平台内销售产品的具体信息；所述用户偏好数据存储单元用于提取并存储营销平台内目标用户对平台产品的偏好值信息。
8.根据权利要求7所述的一种基于大数据的产品推荐系统，其特征在于：所述代金券使用分析模块包括页面超链接检测单元、代金券发放分析模块和用户消费行为预测模块，所述页面超链接检测单元用于对发放代金券页面内设置的代金券领取超链接进行检测；所述代金券发放分析模块用于在营销平台发放代金券时对用户使用代金券的需求度进行分析；所述用户消费行为预测模块用于预测用户自身对于代金券折扣产品的消费习惯。
9.根据权利要求8所述的一种基于大数据的产品推荐系统，其特征在于：所述用户消费行为预测模块包括消费压力分析子模块和优惠检测子模块，所述消费压力分析子模块用于检测用户领取代金券后的消费压力信息；所述优惠检测子模块用于检测用户在各个时间段内使用代金券获取的优惠力度。
10.根据权利要求9所述的一种基于大数据的产品推荐系统，其特征在于：所述代金券发放分析模块包括使用期限检测子模块和消耗可能性筛选子模块，所述使用期限检测子模块用于对营销平台内发放代金券时对代金券限定的使用期限对应时间进行检测，检测不同代金券推送到用户移动终端内时用户对代金券需求度的时间节点；所述消耗可能性筛选子模块用于筛选对领取代金券进行消耗的用户群体。
...【技术特征摘要】
1.一种基于大数据的产品推荐方法，其特征在于：包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于大数据的产品推荐方法，其特征在于：所述步骤s2包括：
3.根据权利要求2所述的一种基于大数据的产品推荐方法，其特征在于：所述步骤s3包括：
4.根据权利要求3所述的一种基于大数据的产品推荐方法，其特征在于：所述步骤s32中，系统获取用户消耗代金券最大叠加额度的检测方法包括：
5.根据权利要求4所述的一种基于大数据的产品推荐方法，其特征在于：所述步骤s4中，消费者对代金券的使用满意度其中γ为单位转化参数，若使用满意度未达到平台满意度限定值，则通过对消费者消费预期时间最近的单发放代金券的发放时间，使得代金券能在用户消耗时进行使用；若发放时间属于同一批次则延长未进入筛选范围代金券的使用期限，动态控制消费者在消费时代金券的可总额度达到80％。
6.根据权利要求5所述的一种基于大数据的产品推荐系统，其特征在于：所述产品推荐系统包括数据采集模块、代金券使用分析模块和产品优惠推荐模块，所述数据采集模块用于获取产品推荐系统内产品代金券的使用期限信息；所述代金券使用分析模块用于判断不同用户群体对产品代金券是否能在使用期限内对代金券进行使用，分析向用户推送代金券的最佳时间，并检测用户使用代金券折扣产品的满意度；所述产品优惠推荐模块用于在检测到用户使用满意度未达到平台满意度限定值时，调节预期时间最近的单发放代金券的发放时间。
7.根据权利要求6所述的一种基于大数据的产品推荐系...
【专利技术属性】
技术研发人员：张素愿，
申请(专利权)人：深圳一资源网络平台有限公司，
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。