CN107230136A - 一种基于大数据的购物排序推送方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于大数据的购物排序推送方法，所述方法包括：获取用户在电子商务平台上的历史记录，并存入大数据数据库；按照商品***作类型统计大数据数据库中用户历史记录内的商品***作次数；根据大数据数据库中预设权值对商品***作次数进行加权计算，得到商品加权分数；在用户进行购物时，对用户搜索到的商品按照商品加权分数从大到小排序；根据用户历史记录随机向用户推送与用户历史记录匹配的商品类型中商品加权分数前i位中j个商品。

Description

一种基于大数据的购物排序推送方法
技术领域
本发明涉及电子商务技术领域，尤其涉及一种基于大数据的购物排序推送方法。
背景技术
近年来，随着信息技术和互联网的不断迅速发展，电子商务在社会和生活中的地位越来越显著，电子商务***为用户提供越来越多的选择。与此同时，电子商务规模的急剧扩大使得用户耗费大量的时间浏览无关商品，对于销售商而言，以最合适的方式将商品推荐给用户是他们迫切希望的。随着大数据时代的到来，电子商务网站的商品以指数速度增长，不论其数量上还是种类上都是人们难以想象的，这更增大了迅速准确获取自己想要商品的难度。
互联网犹如一把双刃剑，虽然很大程度上它推动了电子商务的迅猛发展，使商家能够通过电子商务平台将自己的商品展示给消费者，消费者足不出户便可对商品信息完全掌握，并与商家达成交易，双方各取所需，但是随着电子商务规模的不断扩大，商品个数和种类快速增长，顾客需要花费大量的时间才能找到自己想买的商品。这种浏览大量无关的信息和产品过程无疑会使淹没在信息过载问题中的消费者不断流失。
发明内容
基于背景技术存在的技术问题，本发明提出了一种基于大数据的购物排序推送方法；
本发明提出的一种基于大数据的购物排序推送方法，包括：
S1、获取用户在电子商务平台上的历史记录，并存入大数据数据库；
S2、按照商品***作类型统计大数据数据库中用户历史记录内的商品***作次数；
S3、根据大数据数据库中预设权值对商品***作次数进行加权计算，得到商品加权分数；
S4、在用户进行购物时，对用户搜索到的商品按照商品加权分数从大到小排序；
S5、根据用户历史记录随机向用户推送与用户历史记录匹配的商品类型中商品加权分数前i位中j个商品。
优选地，步骤S2，所述商品***作类型，具体包括：商品被搜索操作、商品被浏览操作、商品被购买操作。
优选地，步骤S3，具体包括：
在大数据数据中，预设商品被搜索操作权值为W1，预设商品被浏览操作权值为W2，预设商品被购买操作权值为W3，其中，W1+W2+W3＝1；
商品加权分数B＝W1×C1+W2×C2+W3×C3；
其中，C1表示商品被搜索操作次数、C2表示商品被浏览操作次数、C3商品被购买操作次数。
优选地，用户可实时对商品被搜索操作权值W1、商品被浏览操作权值为W2、商品被购买操作权值为W3进行编辑。
优选地，步骤S4，还包括：记录用户是否对按照商品加权分数从大到小的排序方式进行其他方式修改。
优选地，步骤S5，还包括：记录用户点击推送的商品加权分数前i位中j个商品的点击率。
本发明通过获取用户在电子商务平台上的历史记录，按照商品***作类型统计大数据数据库中用户历史记录内的商品***作次数，并按照预设权值对商品***作次数进行加权计算得到商品加权分数，在用户进行购物时，根据用户历史记录随机向用户推送与用户历史记录匹配的商品类型中商品加权分数靠前的商品，如此，通过商品***作次数的统计与加权计算，对电子商务平台上的商品进行全面的评分得到商品加权分数，在用户进行购物时，通过商品加权分数对商品进行重新排序，大大提高了电子商务的效率，同时，根据用户历史记录向用户推送用户可能希望购买商品，避免了电子商务中用户搜索所需商品所产生的浏览中的大量无关信息，大大提高了电子商务的效率，同时大大改善了用户的使用体验。
附图说明
图1为本发明提出的一种基于大数据的购物排序推送方法的流程示意图。
具体实施方式
参照图1，本发明提出的一种基于大数据的购物排序推送方法，包括：
步骤S1，获取用户在电子商务平台上的历史记录，并存入大数据数据库；
步骤S2，按照商品***作类型统计大数据数据库中用户历史记录内的商品***作次数；
步骤S3，根据大数据数据库中预设权值对商品***作次数进行加权计算，得到商品加权分数；
步骤S4，在用户进行购物时，对用户搜索到的商品按照商品加权分数从大到小排序；
步骤S5，根据用户历史记录随机向用户推送与用户历史记录匹配的商品类型中商品加权分数前i位中j个商品；
在本实施例中，为实现所述方法，提出一种基于大数据的购物排序推送***，该***包括：
大数据获取模块，用于获取用户在电子商务平台上的历史记录，并存入大数据数据库；
大数据分类整理模块，用于按照商品***作类型统计大数据数据库中用户历史记录内的商品***作次数；
大数据计分模块，用于根据大数据数据库中预设权值对商品***作次数进行加权计算，得到商品加权分数；
重排序模块，用于在用户进行购物时，对用户搜索到的商品按照商品加权分数从大到小排序；
需求推送模块，用于根据用户历史记录随机向用户推送与用户历史记录匹配的商品类型中商品加权分数前i位中j个商品。
在具体实施方案中，步骤S2，电子商务平台上商品***作类型，具体包括：商品被搜索操作、商品被浏览操作、商品被购买操作，当商品被用户进行上述操作时，按照***作类型分别统计次数。
步骤S3具体包括：在大数据数据中，预设商品被搜索操作权值为W1，预设商品被浏览操作权值为W2，预设商品被购买操作权值为W3，其中，W1+W2+W3＝1；
商品加权分数B＝W1×C1+W2×C2+W3×C3；
其中，C1表示商品被搜索操作次数、C2表示商品被浏览操作次数、C3商品被购买操作次数，进一步，用户可实时对商品被搜索操作权值W1、商品被浏览操作权值为W2、商品被购买操作权值为W3进行编辑；
在具体实施方案中，根据用户预设的商品被搜索操作权值为W1，预设商品被浏览操作权值为W2，预设商品被购买操作权值为W3与商品被搜索操作次数C1、商品被浏览操作次数C2、商品被购买操作次数C3，计算商品加权分数，从而对商品进行评分。
步骤S4，还包括：记录用户是否对按照商品加权分数从大到小的排序方式进行其他方式修改。在具体方案中，在用户进行商品搜索时，按照商品加权分数从大到小的排序方式向用户进行商品展示，如此，向用户推荐商品加权分数较高的商品，方便用户选择适宜的商品，同时记录用户是否进行其他排序方式选择操作，判断商品加权分数的准确性。
步骤S5，还包括：记录用户点击推送的商品加权分数前i位中j个商品的点击率。
在具体实施方案中，按照用户历史记录向用户推送用户搜索商品中商品加权分数前i位中j个商品，在用户搜索商品时或未购买到适宜的产品时，向用户推送商品加权分数较高的商品，提高商品的购买率，通过记录用户点击推送的商品加权分数前i位中j个商品的点击率，判断商品加权分数的准确性。
本实施方式通过获取用户在电子商务平台上的历史记录，按照商品***作类型统计大数据数据库中用户历史记录内的商品***作次数，并按照预设权值对商品***作次数进行加权计算得到商品加权分数，在用户进行购物时，根据用户历史记录随机向用户推送与用户历史记录匹配的商品类型中商品加权分数靠前的商品，如此，通过商品***作次数的统计与加权计算，对电子商务平台上的商品进行全面的评分得到商品加权分数，在用户进行购物时，通过商品加权分数对商品进行重新排序，大大提高了电子商务的效率，同时，根据用户历史记录向用户推送用户可能希望购买商品，避免了电子商务中用户搜索所需商品所产生的浏览中的大量无关信息，大大提高了电子商务的效率，同时大大改善了用户的使用体验。
以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，根据本发明的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变，都应涵盖在本发明的保护范围之内。

Claims (6)

1.一种基于大数据的购物排序推送方法，其特征在于，包括：
S1、获取用户在电子商务平台上的历史记录，并存入大数据数据库；
S2、按照商品***作类型统计大数据数据库中用户历史记录内的商品***作次数；
S3、根据大数据数据库中预设权值对商品***作次数进行加权计算，得到商品加权分数；
S4、在用户进行购物时，对用户搜索到的商品按照商品加权分数从大到小排序；
S5、根据用户历史记录随机向用户推送与用户历史记录匹配的商品类型中商品加权分数前i位中j个商品。
2.根据权利要求1所述的基于大数据的购物排序推送方法，其特征在于，步骤S2，所述商品***作类型，具体包括：商品被搜索操作、商品被浏览操作、商品被购买操作。
3.根据权利要求2所述的基于大数据的购物排序推送方法，其特征在于，步骤S3，具体包括：
在大数据数据中，预设商品被搜索操作权值为W1，预设商品被浏览操作权值为W2，预设商品被购买操作权值为W3，其中，W1+W2+W3＝1；
商品加权分数B＝W1×C1+W2×C2+W3×C3；
其中，C1表示商品被搜索操作次数、C2表示商品被浏览操作次数、C3商品被购买操作次数。
4.根据权利要求3所述的基于大数据的购物排序推送方法，其特征在于，用户可实时对商品被搜索操作权值W1、商品被浏览操作权值为W2、商品被购买操作权值为W3进行编辑。
5.根据权利要求1所述的基于大数据的购物排序推送方法，其特征在于，步骤S4，还包括：记录用户是否对按照商品加权分数从大到小的排序方式进行其他方式修改。
6.根据权利要求1所述的基于大数据的购物排序推送方法，其特征在于，步骤S5，还包括：记录用户点击推送的商品加权分数前i位中j个商品的点击率。
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