CN116823321A - 一种电商用经济管理数据分析方法及*** - Google Patents
一种电商用经济管理数据分析方法及*** Download PDFInfo
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Abstract
本发明涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种电商用经济管理数据分析方法及***。该方法包括以下步骤：获取电商用原始数据，并对电商用原始数据进行多模态数据湖处理，从而获取电商用原始多模态数据；对电商用原始多模态数据进行预训练的迁移学习构建，从而构建电商用知识迁移模型；对电商用知识迁移模型进行多模态嵌入，从而获取电商用多模态嵌入矩阵数据；对电商用多模态嵌入矩阵数据进行用户行为推荐决策处理，生成用户行为推荐决策数据，并对电商用多模态嵌入矩阵数据进行动态定价决策处理，从而生成动态定价决策数据。本发明能够快速响应市场变化，提高竞争优势。
Description
技术领域
本发明涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种电商用经济管理数据分析方法及***。
背景技术
电商用经济管理是指在电子商务环境下，对商品和服务的生产、分配、交换、消费等经济活动进行的管理。它主要涉及到市场分析、定价策略、销售策略、供应链管理、库存管理、客户关系管理、财务分析的多个领域。电商用经济管理数据分析方法是通过收集、处理和分析电子商务中产生的各类数据，以洞察消费者行为、市场趋势、产品销售效果等信息，从而支持决策制定和业务运营的一种方法。这些数据可能包括用户的购物行为数据、用户的评论和反馈数据、产品的销售数据、市场的宏观经济数据。电商数据既有结构化的数据(如销售数据、库存数据等)，也有非结构化的数据(如用户评论、商品描述等)，对数据处理和分析的复杂性的处理不当，导致数据结果的失真以及不可靠。
发明内容
本发明为解决上述技术问题，提出了一种电商用经济管理数据分析方法及***，以解决至少一个上述技术问题。
本申请提供了一种电商用经济管理数据分析方法，包括以下步骤：
步骤S1：获取电商用原始数据，并对电商用原始数据进行多模态数据湖处理，从而获取电商用原始多模态数据；
步骤S2：对电商用原始多模态数据进行预训练的迁移学习构建，从而构建电商用知识迁移模型；
步骤S3：对电商用知识迁移模型进行多模态嵌入，从而获取电商用多模态嵌入矩阵数据；
步骤S4：对电商用多模态嵌入矩阵数据进行用户行为推荐决策处理，生成用户行为推荐决策数据，并对电商用多模态嵌入矩阵数据进行动态定价决策处理，从而生成动态定价决策数据；
步骤S5：根据用户行为推荐决策数据以及动态定价决策数据进行电商用矩阵数据优化处理，生成电商用经济管理决策数据；其中电商用矩阵数据优化处理通过电商用矩阵数据优化计算公式进行优化处理，电商用矩阵数据优化计算公式具体为：
f(x，p)为电商用经济管理决策数据，x为用户推荐决策数据，p为动态定价决策数据，αi为商品价格权重项，βi为历史用户购买意向项，ti为商品动态需求曲线项。
本发明通过多模态数据湖处理，能够综合各种类型的数据源，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据，使得分析更全面，考虑的因素更多，结果更准确。通过迁移学***台来说，能够快速响应市场变化，提高竞争优势。
本发明构造了一种电商用矩阵数据优化计算公式，该计算公式整合和分析用户推荐决策数据和动态定价决策数据，实现基于数据的决策，可以更准确地反映市场需求和用户行为。该模型可以实时对新的用户行为数据和市场动态数据进行响应和优化，提高决策的实时性和准确性。通过优化商品推荐和定价策略，可以提高商品的销售量和销售额，提升电商的经济效益。商品价格权重项αi调节了价格的影响，较高的αi会使价格对最终的决策分数产生更大的影响。历史用户购买意向项βi调节了历史用户购买意向的影响，较高的βi会使历史用户购买意向对最终的决策分数产生更大的影响。商品动态需求曲线项ti调节了商品动态需求曲线的影响，较高的ti会使商品动态需求曲线对最终的决策分数产生更大的影响。通过组合用户推荐数据和动态定价数据为每个商品生成一个决策分数。这有助于确定哪些商品应该被推荐以及应该设置的价格，以最大化收益，以提供可靠准确的数据支持。
优选地，步骤S1具体为：
步骤S11：通过预存在本地的爬虫引擎获取电商用原始数据；
步骤S12：对电商用原始数据进行数据降噪处理，从而获取电商用降噪数据；
步骤S13：对电商用降噪数据进行数据清洗处理，从而获取电商用清洗数据；
步骤S14：对电商用清洗数据进行数据结构化处理，从而获取电商用结构化数据；
步骤S15：对电商用结构化数据进行数据异常处理并标准化处理，从而获取电商用标准化数据；
步骤S16：对电商用标准化数据通过分布式计算框架进行多模态数据处理，从而获取电商用原始多模态数据。
本发明通过预存在本地的爬虫引擎获取数据，可以自动、持续且有效地收集大量电商数据，这为后续的数据处理和分析提供了丰富的素材。数据降噪处理可以去除数据中的无关因素和噪声，使得数据更加准确和一致，这对于后续的数据分析和模型建立非常重要。数据清洗处理可以进一步去除无效、错误或冗余的数据，提高数据质量，有助于提升分析结果的准确性。数据结构化处理将非结构化数据转化为结构化数据，便于存储、查询和分析。这是数据挖掘和数据分析的重要步骤。异常处理可以识别并处理异常值，避免它们对分析结果的影响。数据标准化处理可以消除数据量纲和规模的影响，使得不同规模和量纲的数据可以共同参与到数据分析中。通过分布式计算框架处理数据，可以充分利用计算资源，提高数据处理速度，处理大规模数据。多模态数据处理能够从多个方面或者角度对数据进行分析，提高数据分析的全面性。
优选地，步骤S12中数据降噪处理通过电商用数据降噪计算公式进行降噪计算，其中电商用数据降噪计算公式具体为：
F为电商用降噪数据，p为电商用行为数据，x为电商用原始数据中的数值特性数据，q为电商用原始数据复杂度数据，r为电商用原始数据对应的收集时间数据，z为电商用原始数据的图片数量数据，m为电商用降噪底数项，s为季节性因素数据，t为数据种类噪声项，y为电商用原始数据的文本长度数据。
本发明构造了一种电商用数据降噪计算公式，该计算公式能够从多个角度和维度对电商数据进行降噪处理，不仅能够考虑数据本身的特性，还能考虑到收集时间、内容复杂度、季节性的权重因素的影响。这样可以大大提高降噪处理的精度和有效性，提高后续数据分析和决策的准确性。p以及x分别代表电商用行为数据和电商用原始数据中的数值特性数据。通过p和x的二次项px2+qx2的开方，可以获取到原始数据和用户行为的一个组合特性，这可以帮助我们理解用户行为和原始数据的复杂性。q代表电商用原始数据复杂度数据，和p、x一起，可以更好地刻画原始数据的特性和复杂度。r以及z分别代表电商用原始数据对应的收集时间数据和电商用原始数据的图片数量数据。它们的乘积对数部分考虑了数据的时间和内容复杂度的影响。s以及t分别代表季节性因素数据和数据种类噪声项。通过三角函数(sin和cos)的应用，可以考虑周期性的影响和不同种类的噪声对数据降噪的影响。y代表电商用原始数据的文本长度数据。通过求导，可以考虑文本长度对数据噪声的影响。极限部分是对s(季节性因素)趋近于0的处理，它表明当季节性因素影响趋近于0时，整个公式的变化情况。这可以帮助理解在没有季节性影响或者季节性影响很小的情况下，降噪的效果。通过这个公式，更准确地测量和减小电商数据的噪声，提高数据质量。
优选地，步骤S14具体为：
步骤S141：对电商用清洗数据进行电商用数据解析，从而获取电商用特征数据；
步骤S142：根据电商用特征数据进行识别计算，从而获取电商用关键内容数据；
步骤S143：将电商用关键内容数据进行数据抽象化，从而获取电商用标签数据；
步骤S144：根据电商用清洗数据以及电商用标签数据进行结构化构造，从而获取电商用结构化数据。
本发明在步骤S141中，通过解析电商用清洗数据以获取特征数据，可以识别和抽取出对电商活动最重要和最有用的信息，这有助于精简数据并提高分析效率。步骤S142的识别计算有助于进一步提炼出电商数据中的关键内容，这将为更深入、更具针对性的数据分析提供基础。在步骤S143中，通过对关键内容数据进行抽象化处理并生成标签数据，可以将复杂的数据信息转化为更容易理解和管理的形式，这将大大提高数据处理的效率。步骤S144通过将清洗数据和标签数据进行结构化构造，从而获取电商用结构化数据，这不仅使得数据更便于存储和查询，同时也更适合进行数据分析和机器学习的后续操作。
优选地，步骤S144具体为：
步骤S145：对电商用关键内容数据进行分词处理，从而获取电商用分词数据；
步骤S146：对电商用分词数据进行词性标注，从而获取电商用词性数据；
步骤S147：根据电商用词性数据进行命名实体识别，从而获取电商用实体数据；
步骤S148：根据电商用分词数据进行文档词频率矩阵构建，从而获取电商用文档词频率矩阵数据；
步骤S149：对电商用文档词频率矩阵数据进行主题提取，从而获取电商用主题数据，其中主题提取通过LDA模型进行无监督学习计算生成；
步骤S1410：根据电商用关键内容数据、电商用主题数据以及电商用实体数据进行标准结构转换，从而获取电商用结构化数据；
其中主题提取通过LDA模型优化主题分配计算公式进行计算，LDA模型优化主题分配计算公式具体为：
L(θ，φ，λ，γ)为电商用文档词频率矩阵数据的最大化对数似然函数，L(θ，φ)为电商用文档词频率矩阵数据的对数似然函数，θ为文档主题分布矩阵数据，φ为主题词分布矩阵数据，d为文档序次项，D为文档数量项，n为词序次项，Nd为第d个文档的词的数量，o为底数常数项，K为主题数量数据，k为主题序次项，θdk为第d个文档以及第k个主题对应的文档主题分布矩阵数据，为第k个主题以及第d个文档第n个词对应的主题词分布矩阵数据，λd为文档-主题约束的拉格朗日乘子向量，γk为主题-词约束的拉格朗日乘子向量。
本发明中步骤S145和S146通过分词和词性标注，提供了对电商文本数据的深入理解，这有助于后续的数据分析和信息提取，提高数据处理的准确性以及可靠程度。步骤S147的命名实体识别能帮助识别出文本中的关键实体，比如人名、地名或者产品名，对于理解电商数据的具体内容和上下文具有重要作用。步骤S149的主题提取能够通过无监督学习方法(如LDA模型)找出文档的主要主题或者关键话题，这能够帮助理解和总结文档的主要内容，从而更好地管理和使用电商数据。步骤S1410通过将处理过的电商数据转换成结构化数据，可以让这些数据更易于存储、查询和分析。
本发明构造了一种LDA模型优化主题分配计算公式，该计算公式可以对文档的主题进行优化分配，从而找到更准确的主题分布，提升文档的主题质量。通过引入拉格朗日乘子λ和γ，以及约束条件，使得在主题优化分配的过程中，可以考虑到一些特定的约束条件，如每个文档的主题总分布必须为1，或者每个主题的词的总分布也必须为1。这个公式不仅仅优化了文档的主题分布，还优化了主题的词分布，使得模型能够更好地理解和描述主题的内容。文档主题分布矩阵数据θ和主题词分布矩阵数据φ是主要的优化目标，通过优化这两个矩阵，找到更好的主题分布和词分布。该计算公式通过将文档集中每篇文档的主题以概率分布的形式给出，同时也可以推算出每个主题下词的概率分布，以进一步地实现可靠的主题分布数据，从而为下一步提供可靠的数据支持。
优选地，其中命名实体识别的步骤具体为：
步骤S101：对电商用词性数据进行实体抽取，从而获取初级电商用实体数据；
步骤S102：对初级电商用实体数据进行实体聚合，从而获取初级电商用实体聚合数据；
步骤S103：对初级电商用实体聚合数据进行实体分类，从而获取初级电商用实体分类数据；
步骤S104：对初级电商用实体分类数据进行实体归一化处理，从而获取电商用实体数据。
本发明通过四个步骤的操作，从实体抽取到实体聚合，再到实体分类和最后的实体归一化处理，这个流程可以帮助***更准确和高效地识别出电商数据中的命名实体，从而提高了数据处理的质量和效率。通过实体的抽取、聚合和分类，可以将原始的文本数据转化为具有丰富信息的实体数据，这有助于提高后续数据分析和利用的深度和广度。通过实体归一化处理，可以将不同来源、格式或标准的数据统一到一个标准化的形式，这有助于提高数据的一致性和可用性，也便于后续的数据处理和分析。在电商环境下，对商品和用户的精确识别是非常重要的，准确的实体识别可以极大地提高推荐***的精准度，从而提高用户满意度和电商平台的转化率。对电商数据中的实体进行准确的识别和分类，可以帮助电商平台更好地理解用户的需求和喜好，从而提供更加个性化的服务。准确的实体识别和分类也可以增强搜索引擎的效果，提高用户的搜索体验。
优选地，电商用知识迁移模型包括第一电商用知识迁移模型以及第二电商用知识迁移模型，步骤S2具体为：
对电商用原始多模态数据进行第一目标预训练模型构建，从而获取第一电商用知识迁移模型；
对电商用原始多模态数据进行第而目标预训练模型构建，从而获取第二电商用知识迁移模型。
本发明中通过使用知识迁移模型，我们可以利用一个领域(源领域)中学***台来说意味着可以更快地对新商品、新用户、新场景做出准确的预测。电商数据往往包含文本、图片、用户行为等多种类型的数据，也就是多模态数据。第一和第二电商用知识迁移模型可能分别专注于处理不同类型的数据，或者处理同一类型数据的不同方面。这样可以更好地利用电商数据的多模态性质，提高模型的预测能力。知识迁移模型通过在多个任务或领域上学***台来说非常重要，因为电商平台需要处理各种各样的商品和用户，需要模型有很强的泛化能力。在电商场景中，用户的行为和喜好可能会随着时间变化。通过使用知识迁移模型，在保持原有知识的同时，快速学习新的知识，从而实现在线学习。
优选地，步骤S3具体为：
步骤S31：对电商用知识迁移模型进行多模态数据向量化，从而获取电商用多模态向量数据；
步骤S32：对电商用多模态向量数据进行嵌入对齐处理，从而获取电商用对齐嵌入数据；
步骤S33：对电商用对齐嵌入数据进行嵌入融合，从而获取电商用多模态嵌入矩阵数据。
本发明中多模态数据向量化过程(步骤S31)将原始的多模态数据(如文本、图像、声音等)转化为易于计算机理解和操作的数字向量形式。这大大提高了计算效率，并为后续的数据处理和机器学习任务提供了基础。嵌入对齐处理(步骤S32)将不同模态的数据转化为同一嵌入空间，使得不同模态的数据可以直接进行比较和结合。这增强了模型处理多模态数据的能力，并有助于提取跨模态的关联特征。嵌入融合(步骤S33)进一步结合了不同模态的特征，生成了一种包含多模态信息的新的嵌入表达。这种嵌入表达既保留了各模态的特点，又融合了跨模态的关联信息，从而提高了模型的预测能力和泛化性。
优选地，步骤S5具体为：
步骤S51：获取数据管理决策意向数据；
步骤S52：根据数据管理决策意向数据生成数据管理决策目标数据；
步骤S53：利用数据管理决策目标数据对用户行为推荐决策数据以及动态定价决策数据进行电商用矩阵数据优化处理，生成电商用经济管理决策数据。
本发明中通过自动获取和生成数据管理决策意向和目标数据，使得决策过程能够自动化并与具体业务目标对齐，从而大大提高决策效率。通过利用用户行为推荐决策数据，可以更好地理解用户的需求和行为，提供更个性化和准确的商品推荐，从而提高用户体验和满意度。通过对动态定价决策数据的优化，可以实现更灵活和精细化的价格管理，以适应市场变化，优化销售策略，从而提高销售收入和利润。通过对电商用矩阵数据的优化处理，可以在满足个体用户需求的同时，实现整体业务目标的优化，实现电商经济管理的整体优化，增强电商平台的竞争力。以数据为核心，全面考虑电商平台的各种业务需求和挑战，提供了一种数据驱动的决策方法，有助于实现精准管理，提高决策的科学性和准确性。
优选地，一种电商用经济管理数据分析***，包括：
多模态数据湖处理模块，用于获取电商用原始数据，并对电商用原始数据进行多模态数据湖处理，从而获取电商用原始多模态数据；
迁移学习构建模块，用于对电商用原始多模态数据进行预训练的迁移学习构建，从而获取电商用知识迁移模型；
多模态嵌入模块，用于对电商用知识迁移模型进行多模态嵌入，从而获取电商用多模态嵌入矩阵数据；
用户行为推荐决策处理模块，用于对电商用多模态嵌入矩阵数据进行用户行为推荐决策处理，生成用户行为推荐决策数据，并对电商用多模态嵌入矩阵数据进行动态定价决策处理，从而生成动态定价决策数据；
电商用矩阵数据优化处理模块，用于根据用户行为推荐决策数据以及动态定价决策数据进行电商用矩阵数据优化处理，生成电商用经济管理决策数据；其中电商用矩阵数据优化处理通过电商用矩阵数据优化计算公式进行优化处理，电商用矩阵数据优化计算公式具体为：
f(x，p)为电商用经济管理决策数据，x为用户推荐决策数据，p为动态定价决策数据，αi为商品价格权重项，βi为历史用户购买意向项，ti为商品动态需求曲线项。
本发明的有益效果在于：本发明整合了多模态数据、知识迁移模型、用户行为推荐、动态定价等多方面的考虑，为电商平台提供了全面的经济管理决策支持。具体地，用户推荐和定价决策是电商平台运营的两大关键，本发明将这两大决策过程进行了深度融合，以达到优化电商经济管理的目标。通过用户行为推荐决策处理，可以对每个用户进行个性化推荐，提高用户体验，增加用户粘性。而且，利用电商用多模态嵌入矩阵数据，提供的推荐更具深度和精准性。通过对电商用多模态嵌入矩阵数据进行动态定价决策处理，实现商品价格的动态调整，既可以根据市场情况和用户需求进行灵活调整，也可以优化电商平台的收益。利用电商用矩阵数据优化计算公式，本发明可以对复杂的经济管理决策问题进行优化，包括如何平衡商品价格、历史用户购买意向、商品动态需求的多种因素，以达到最优的经济管理效果。知识迁移模型可以帮助电商平台从历史数据中学习和迁移有用的知识和模式，从而更好地预测和应对市场变化。利用多模态数据湖处理，本发明可以更高效、全面地处理电商用原始数据，提高数据处理的准确性和效率。
附图说明
通过阅读参照以下附图所作的对非限制性实施所作的详细描述，本申请的其它特征、目的和优点将会变得更明显：
图1示出了一实施例的电商用经济管理数据分析方法的步骤流程图；
图2示出了一实施例的步骤S1的步骤流程图；
图3示出了一实施例的步骤S14的步骤流程图；
图4示出了一实施例的步骤S144的步骤流程图；
图5示出了一实施例的命名实体识别方法的步骤流程图；
图6示出了一实施例的步骤S3的步骤流程图；
图7示出了一实施例的步骤S5的步骤流程图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明专利的技术方法进行清楚、完整的描述，显然，所描述的实施例是本发明的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域所属的技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
此外，附图仅为本发明的示意性图解，并非一定是按比例绘制。图中相同的附图标记表示相同或类似的部分，因而将省略对它们的重复描述。附图中所示的一些方框图是功能实体，不一定必须与物理或逻辑上独立的实体相对应。可以采用软件形式来实现功能实体，或在一个或多个硬件模块或集成电路中实现这些功能实体，或在不同网络和/或处理器方法和/或微控制器方法中实现这些功能实体。
应当理解的是，虽然在这里可能使用了术语“第一”、“第二”等等来描述各个单元，但是这些单元不应当受这些术语限制。使用这些术语仅仅是为了将一个单元与另一个单元进行区分。举例来说，在不背离示例性实施例的范围的情况下，第一单元可以被称为第二单元，并且类似地第二单元可以被称为第一单元。这里所使用的术语“和/或”包括其中一个或更多所列出的相关联项目的任意和所有组合。
请参阅图1至图7，本申请提供了一种电商用经济管理数据分析方法，包括以下步骤：
步骤S1：获取电商用原始数据，并对电商用原始数据进行多模态数据湖处理，从而获取电商用原始多模态数据；
具体地，例如可以从电商平台数据库中提取各类原始数据，如用户购物记录、用户浏览历史、商品信息、用户评论、用户个人信息等。这些数据的类型可能包括文本、图像、视频、音频等多模态数据。使用数据湖处理方式，所有类型的原始数据可以被统一地存储和管理，使得多模态数据的处理更为高效。
步骤S2：对电商用原始多模态数据进行预训练的迁移学习构建，从而构建电商用知识迁移模型；
具体地，例如使用BERT、GPT等预训练模型进行知识迁移学习的构建。例如，可以先在大规模的非电商领域的多模态数据上训练预训练模型，然后将预训练模型在电商领域的多模态数据上进行微调，从而构建电商用知识迁移模型。
步骤S3：对电商用知识迁移模型进行多模态嵌入，从而获取电商用多模态嵌入矩阵数据；
具体地，例如使用诸如Word2Vec、BERT的词嵌入模型，将电商用知识迁移模型的输出转化为向量形式的嵌入矩阵数据，用于后续的用户行为推荐和动态定价决策。
步骤S4：对电商用多模态嵌入矩阵数据进行用户行为推荐决策处理，生成用户行为推荐决策数据，并对电商用多模态嵌入矩阵数据进行动态定价决策处理，从而生成动态定价决策数据；
具体地，例如用协同过滤、深度学习等推荐算法，根据电商用多模态嵌入矩阵数据生成用户行为推荐决策数据。同时，可以利用强化学习、价格优化的算法，根据多模态嵌入矩阵数据生成动态定价决策数据。
步骤S5：根据用户行为推荐决策数据以及动态定价决策数据进行电商用矩阵数据优化处理，生成电商用经济管理决策数据；
具体地，例如将用户行为推荐决策数据和动态定价决策数据作为输入，利用优化算法(如梯度下降等)进行优化处理，通过比如A/B测试等方式，找到最优的推荐和定价策略，从而生成电商用经济管理决策数据。
其中电商用矩阵数据优化处理通过电商用矩阵数据优化计算公式进行优化处理，电商用矩阵数据优化计算公式具体为：
f(x，p)为电商用经济管理决策数据，x为用户推荐决策数据，p为动态定价决策数据，αi为商品价格权重项，βi为历史用户购买意向项，ti为商品动态需求曲线项。
本发明通过多模态数据湖处理，能够综合各种类型的数据源，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据，使得分析更全面，考虑的因素更多，结果更准确。通过迁移学***台来说，能够快速响应市场变化，提高竞争优势。
本发明构造了一种电商用矩阵数据优化计算公式，该计算公式整合和分析用户推荐决策数据和动态定价决策数据，实现基于数据的决策，可以更准确地反映市场需求和用户行为。该模型可以实时对新的用户行为数据和市场动态数据进行响应和优化，提高决策的实时性和准确性。通过优化商品推荐和定价策略，可以提高商品的销售量和销售额，提升电商的经济效益。商品价格权重项αi调节了价格的影响，较高的αi会使价格对最终的决策分数产生更大的影响。历史用户购买意向项βi调节了历史用户购买意向的影响，较高的βi会使历史用户购买意向对最终的决策分数产生更大的影响。商品动态需求曲线项ti调节了商品动态需求曲线的影响，较高的ti会使商品动态需求曲线对最终的决策分数产生更大的影响。通过组合用户推荐数据和动态定价数据为每个商品生成一个决策分数。这有助于确定哪些商品应该被推荐以及应该设置的价格，以最大化收益，以提供可靠准确的数据支持。
优选地，步骤Sl具体为：
步骤S11：通过预存在本地的爬虫引擎获取电商用原始数据；
具体地，例如使用Scrapy、Beaut而lSoup的爬虫框架从电商平台网页上抓取商品信息、用户评论、销售记录等原始数据。
步骤S12：对电商用原始数据进行数据降噪处理，从而获取电商用降噪数据；
具体地，例如使用滤波、主成分分析的降噪方法去除数据中的噪声，如去除文本数据中的标点符号、无意义的停用词等。
步骤S13：对电商用降噪数据进行数据清洗处理，从而获取电商用清洗数据；
具体地，例如通过数据预处理技术，如空值填充、异常值处理、重复值处理，对降噪后的数据进行进一步清洗。
步骤S14：对电商用清洗数据进行数据结构化处理，从而获取电商用结构化数据；
具体地，例如使用NLP技术将非结构化的文本数据转化为结构化数据，例如，可以通过命名实体识别(NER)技术识别出文本中的产品名、品牌名等实体，然后将这些实体及其属性组织成表格形式的结构化数据。
步骤S15：对电商用结构化数据进行数据异常处理并标准化处理，从而获取电商用标准化数据；
具体地，例如通过Z-score标准化、Min-Max标准化的方法将结构化数据转化为统一的标准化数据，以便于后续的数据分析和模型训练。
步骤S16：对电商用标准化数据通过分布式计算框架进行多模态数据处理，从而获取电商用原始多模态数据。
具体地，例如使用如Hadoop、Spark的分布式计算框架处理大规模的电商用标准化数据，包括数据的分布式存储、查询和分析。这些处理可以有效地处理多模态数据，如文本、图像、音频等，以满足多模态数据分析的需求。
本发明通过预存在本地的爬虫引擎获取数据，可以自动、持续且有效地收集大量电商数据，这为后续的数据处理和分析提供了丰富的素材。数据降噪处理可以去除数据中的无关因素和噪声，使得数据更加准确和一致，这对于后续的数据分析和模型建立非常重要。数据清洗处理可以进一步去除无效、错误或冗余的数据，提高数据质量，有助于提升分析结果的准确性。数据结构化处理将非结构化数据转化为结构化数据，便于存储、查询和分析。这是数据挖掘和数据分析的重要步骤。异常处理可以识别并处理异常值，避免它们对分析结果的影响。数据标准化处理可以消除数据量纲和规模的影响，使得不同规模和量纲的数据可以共同参与到数据分析中。通过分布式计算框架处理数据，可以充分利用计算资源，提高数据处理速度，处理大规模数据。多模态数据处理能够从多个方面或者角度对数据进行分析，提高数据分析的全面性。
优选地，步骤S12中数据降噪处理通过电商用数据降噪计算公式进行降噪计算，其中电商用数据降噪计算公式具体为：
F为电商用降噪数据，p为电商用行为数据，x为电商用原始数据中的数值特性数据，q为电商用原始数据复杂度数据，r为电商用原始数据对应的收集时间数据，m为电商用降噪底数项，z为电商用原始数据的图片数量数据，s为季节性因素数据，t为数据种类噪声项，y为电商用原始数据的文本长度数据。
本发明构造了一种电商用数据降噪计算公式，该计算公式能够从多个角度和维度对电商数据进行降噪处理，不仅能够考虑数据本身的特性，还能考虑到收集时间、内容复杂度、季节性的权重因素的影响。这样可以大大提高降噪处理的精度和有效性，提高后续数据分析和决策的准确性。p以及x分别代表电商用行为数据和电商用原始数据中的数值特性数据。通过p和x的二次项px2+qx2的开方，可以获取到原始数据和用户行为的一个组合特性，这可以帮助我们理解用户行为和原始数据的复杂性。q代表电商用原始数据复杂度数据，和p、x一起，可以更好地刻画原始数据的特性和复杂度。r以及z分别代表电商用原始数据对应的收集时间数据和电商用原始数据的图片数量数据。它们的乘积对数部分考虑了数据的时间和内容复杂度的影响。s以及t分别代表季节性因素数据和数据种类噪声项。通过三角函数(sin和cos)的应用，可以考虑周期性的影响和不同种类的噪声对数据降噪的影响。y代表电商用原始数据的文本长度数据。通过求导，可以考虑文本长度对数据噪声的影响。极限部分是对s(季节性因素)趋近于0的处理，它表明当季节性因素影响趋近于0时，整个公式的变化情况。这可以帮助理解在没有季节性影响或者季节性影响很小的情况下，降噪的效果。通过这个公式，更准确地测量和减小电商数据的噪声，提高数据质量。
优选地，步骤S14具体为：
步骤S141：对电商用清洗数据进行电商用数据解析，从而获取电商用特征数据；
具体地，例如数据解析阶段涉及对清洗后的文本数据进行语法和语义分析，比如使用词袋模型(Bag ofWords)或者TF-IDF方法提取出文本数据中的关键词作为特征数据。
步骤S142：根据电商用特征数据进行识别计算，从而获取电商用关键内容数据；
具体地，例如识别计算阶段，根据特征数据对重要的信息进行提取，例如，使用频繁项集挖掘、关联规则或聚类分析方法来识别出频繁出现的商品组合或用户行为模式，这些就是关键内容数据。
步骤S143：将电商用关键内容数据进行数据抽象化，从而获取电商用标签数据；
具体地，例如数据抽象化阶段，将关键内容数据进行高级别的表述或者概括，例如，将某些关键内容数据归纳为某个类别，如″高销售量商品″，″用户喜爱产品″，形成标签数据。
步骤S144：根据电商用清洗数据以及电商用标签数据进行结构化构造，从而获取电商用结构化数据。
具体地，例如结构化构造阶段，根据清洗数据和标签数据构造结构化的表格或数据库，如SQL或NoSQL数据库，其中的每一行代表一条记录(如一个商品或一个用户)，每一列代表一个特征(如商品价格、销售量、标签等)。
本发明在步骤S141中，通过解析电商用清洗数据以获取特征数据，可以识别和抽取出对电商活动最重要和最有用的信息，这有助于精简数据并提高分析效率。步骤S142的识别计算有助于进一步提炼出电商数据中的关键内容，这将为更深入、更具针对性的数据分析提供基础。在步骤S143中，通过对关键内容数据进行抽象化处理并生成标签数据，可以将复杂的数据信息转化为更容易理解和管理的形式，这将大大提高数据处理的效率。步骤S144通过将清洗数据和标签数据进行结构化构造，从而获取电商用结构化数据，这不仅使得数据更便于存储和查询，同时也更适合进行数据分析和机器学习的后续操作。
优选地，步骤S144具体为：
步骤S145：对电商用关键内容数据进行分词处理，从而获取电商用分词数据；
具体地，例如对商品的描述文本使用如jieba的中文分词工具进行分词，例如，“这是一款高性能的笔记本电脑”经过分词后得到：“这是/一款/高性能/的/笔记本电脑”。
步骤S146：对电商用分词数据进行词性标注，从而获取电商用词性数据；
具体地，例如对上一步得到的分词数据，使用如jieba.posseg的词性标注工具进行词性标注，例如，“这是/一款/高性能/的/笔记本电脑”经过词性标注后得到：“这是(v)/一款(m)/高性能(n)/的(u)/笔记本电脑(n)”。
步骤S147：根据电商用词性数据进行命名实体识别，从而获取电商用实体数据；
具体地，例如对词性数据进行命名实体识别，例如，从“这是一款(品牌名)生产的笔记本电脑”中识别出“(品牌名)”是一个品牌名(命名实体)。
步骤S148：根据电商用分词数据进行文档词频率矩阵构建，从而获取电商用文档词频率矩阵数据；
具体地，例如对分词数据进行向量化，生成文档-词频率矩阵，例如，使用sklearn中的CountVectorizer方法，将商品描述转化为稀疏的词频率矩阵。
步骤S149：对电商用文档词频率矩阵数据进行主题提取，从而获取电商用主题数据，其中主题提取通过LDA模型进行无监督学习计算生成；
具体地，例如使用主题模型如LDA(Latent Dirichlet Allocation)对词频矩阵进行主题提取，例如，“笔记本电脑”的主题可能被提取为“电子产品”。
步骤S1410：根据电商用关键内容数据、电商用主题数据以及电商用实体数据进行标准结构转换，从而获取电商用结构化数据；
具体地，例如将关键内容数据、主题数据、实体数据等整合，并转化为如JSON格式的结构化数据，例如，商品“X”的数据可能被转化为：{"商品名称":"X"，"关键词":"高性能，笔记本电脑"，"主题":"电子产品"}。
其中主题提取通过LDA模型优化主题分配计算公式进行计算，LDA模型优化主题分配计算公式具体为：
L(θ，φ，λ，γ)为电商用文档词频率矩阵数据的最大化对数似然函数，L(θ，φ)为电商用文档词频率矩阵数据的对数似然函数，θ为文档主题分布矩阵数据，φ为主题词分布矩阵数据，d为文档序次项，D为文档数量项，n为词序次项，Nd为第d个文档的词的数量，o为底数常数项，K为主题数量数据，k为主题序次项，θdk为第d个文档以及第k个主题对应的文档主题分布矩阵数据，为第k个主题以及第d个文档第n个词对应的主题词分布矩阵数据，λd为文档-主题约束的拉格朗日乘子向量，γk为主题-词约束的拉格朗日乘子向量。
本发明中步骤S145和S146通过分词和词性标注，提供了对电商文本数据的深入理解，这有助于后续的数据分析和信息提取，提高数据处理的准确性以及可靠程度。步骤S147的命名实体识别能帮助识别出文本中的关键实体，比如人名、地名或者产品名，对于理解电商数据的具体内容和上下文具有重要作用。步骤S149的主题提取能够通过无监督学习方法(如LDA模型)找出文档的主要主题或者关键话题，这能够帮助理解和总结文档的主要内容，从而更好地管理和使用电商数据。步骤S1410通过将处理过的电商数据转换成结构化数据，可以让这些数据更易于存储、查询和分析。
本发明构造了一种LDA模型优化主题分配计算公式，该计算公式可以对文档的主题进行优化分配，从而找到更准确的主题分布，提升文档的主题质量。通过引入拉格朗日乘子λ和γ，以及约束条件，使得在主题优化分配的过程中，可以考虑到一些特定的约束条件，如每个文档的主题总分布必须为1，或者每个主题的词的总分布也必须为1。这个公式不仅仅优化了文档的主题分布，还优化了主题的词分布，使得模型能够更好地理解和描述主题的内容。文档主题分布矩阵数据θ和主题词分布矩阵数据φ是主要的优化目标，通过优化这两个矩阵，找到更好的主题分布和词分布。该计算公式通过将文档集中每篇文档的主题以概率分布的形式给出，同时也可以推算出每个主题下词的概率分布，以进一步地实现可靠的主题分布数据，从而为下一步提供可靠的数据支持。
优选地，其中命名实体识别的步骤具体为：
步骤S101：对电商用词性数据进行实体抽取，从而获取初级电商用实体数据；
具体地，例如通过词性标注和规则匹配，从电商文本数据中提取出具有特定词性的词语作为实体，如提取出电商平台上的商品名称、品牌、价格、用户评价等信息作为初级电商用实体数据。
步骤S102：对初级电商用实体数据进行实体聚合，从而获取初级电商用实体聚合数据；
具体地，例如将初级电商用实体数据中相似的实体进行聚合，将具有相同含义或指代相同事物的实体合并为一个实体，如将不同商品名称中指向同一商品的实体进行聚合，形成初级电商用实体聚合数据。
步骤S103：对初级电商用实体聚合数据进行实体分类，从而获取初级电商用实体分类数据；
具体地，例如基于事先定义好的类别体系，对初级电商用实体聚合数据进行分类，将实体归类到不同的类别中，如将商品实体分类为电子产品、服装、食品等不同类别，形成初级电商用实体分类数据。
步骤S104：对初级电商用实体分类数据进行实体归一化处理，从而获取电商用实体数据。
具体地，例如对初级电商用实体分类数据中的同一类别实体进行标准化处理，统一命名、格式、单位等，消除实体表达的多样性，形成电商用实体数据，如将不同品牌的相同商品进行统一命名，统一价格单位。
本发明通过四个步骤的操作，从实体抽取到实体聚合，再到实体分类和最后的实体归一化处理，这个流程可以帮助***更准确和高效地识别出电商数据中的命名实体，从而提高了数据处理的质量和效率。通过实体的抽取、聚合和分类，可以将原始的文本数据转化为具有丰富信息的实体数据，这有助于提高后续数据分析和利用的深度和广度。通过实体归一化处理，可以将不同来源、格式或标准的数据统一到一个标准化的形式，这有助于提高数据的一致性和可用性，也便于后续的数据处理和分析。在电商环境下，对商品和用户的精确识别是非常重要的，准确的实体识别可以极大地提高推荐***的精准度，从而提高用户满意度和电商平台的转化率。对电商数据中的实体进行准确的识别和分类，可以帮助电商平台更好地理解用户的需求和喜好，从而提供更加个性化的服务。准确的实体识别和分类也可以增强搜索引擎的效果，提高用户的搜索体验。
优选地，电商用知识迁移模型包括第一电商用知识迁移模型以及第二电商用知识迁移模型，步骤S2具体为：
对电商用原始多模态数据进行第一目标预训练模型构建，从而获取第一电商用知识迁移模型；
具体地，例如使用原始多模态数据作为输入，在神经网络框架下构建并训练第一目标预训练模型，该模型可以是卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)或变换器(Transformer)。通过对数据的特征提取和模式学习，该模型能够从原始多模态数据中学习到一定程度的知识迁移，并生成第一电商用知识迁移模型。
具体地，例如第一目标预训练模型构建采用卷积神经网络技术进行构建。
对电商用原始多模态数据进行第而目标预训练模型构建，从而获取第二电商用知识迁移模型。
具体地，例如使用相同或不同的神经网络架构，在第一目标预训练模型的基础上进一步构建并训练第二目标预训练模型。第二模型可以使用更深层、更复杂的结构，或者针对不同的任务进行优化。通过在原始多模态数据上进行第二目标任务的训练，该模型能够进一步提取更高级别的特征，并生成第二电商用知识迁移模型。
具体地，例如第二目标预训练模型构建采用变换器(Transformer)进行构建。
本发明中通过使用知识迁移模型，我们可以利用一个领域(源领域)中学***台来说意味着可以更快地对新商品、新用户、新场景做出准确的预测。电商数据往往包含文本、图片、用户行为等多种类型的数据，也就是多模态数据。第一和第二电商用知识迁移模型可能分别专注于处理不同类型的数据，或者处理同一类型数据的不同方面。这样可以更好地利用电商数据的多模态性质，提高模型的预测能力。知识迁移模型通过在多个任务或领域上学***台来说非常重要，因为电商平台需要处理各种各样的商品和用户，需要模型有很强的泛化能力。在电商场景中，用户的行为和喜好可能会随着时间变化。通过使用知识迁移模型，在保持原有知识的同时，快速学习新的知识，从而实现在线学习。
优选地，步骤S3具体为：
步骤S31：对电商用知识迁移模型进行多模态数据向量化，从而获取电商用多模态向量数据；
具体地，例如将经过预训练的电商用知识迁移模型作为特征提取器，将多模态数据输入模型中，并获取模型的中间表示或特征向量。对于图像数据，可以使用卷积神经网络提取图像特征；对于文本数据，可以使用循环神经网络或Transformer模型提取文本特征。最终，将不同模态的特征向量进行拼接或整合，得到电商用多模态向量数据。
步骤S32：对电商用多模态向量数据进行嵌入对齐处理，从而获取电商用对齐嵌入数据；
具体地，例如通过使用对齐技术，将不同模态的向量映射到同一嵌入空间，以便它们可以进行有效的比较和融合。常见的对齐方法包括主成分分析(PCA)、线性判别分析(LDA)和正则化方法(如最大均值差异和最小二乘对齐)。通过对多模态向量数据进行嵌入对齐处理，可以消除模态之间的差异，并使它们在相同的语义空间中具有一致的表示。
步骤S33：对电商用对齐嵌入数据进行嵌入融合，从而获取电商用多模态嵌入矩阵数据。
具体地，例如将经过对齐的多模态嵌入数据进行融合，以获取一个综合的多模态表示。融合方法可以是简单的向量拼接、加权求和或更复杂的模型(如神经网络或图模型)。通过嵌入融合，不同模态的信息可以得到更全面和一致的表达，为后续的用户行为推荐和动态定价决策提供更丰富的数据基础。
本发明中多模态数据向量化过程(步骤S31)将原始的多模态数据(如文本、图像、声音等)转化为易于计算机理解和操作的数字向量形式。这大大提高了计算效率，并为后续的数据处理和机器学习任务提供了基础。嵌入对齐处理(步骤S32)将不同模态的数据转化为同一嵌入空间，使得不同模态的数据可以直接进行比较和结合。这增强了模型处理多模态数据的能力，并有助于提取跨模态的关联特征。嵌入融合(步骤S33)进一步结合了不同模态的特征，生成了一种包含多模态信息的新的嵌入表达。这种嵌入表达既保留了各模态的特点，又融合了跨模态的关联信息，从而提高了模型的预测能力和泛化性。
优选地，步骤S5具体为：
步骤S51：获取数据管理决策意向数据；
具体地，例如通过市场调研、用户调查或数据分析等方法，收集与数据管理决策相关的用户需求、市场趋势、竞争情报的数据。例如，可以通过问卷调查或用户行为分析，获取用户对于数据管理的偏好、期望和需求。
步骤S52：根据数据管理决策意向数据生成数据管理决策目标数据；
具体地，例如根据收集到的数据管理决策意向数据，制定具体的数据管理决策目标。目标可能涉及数据存储、数据安全、数据分析、数据共享的方面。例如，如果用户对于数据安全性的需求较高，目标可以是建立强大的数据加密和访问控制机制。
步骤S53：利用数据管理决策目标数据对用户行为推荐决策数据以及动态定价决策数据进行电商用矩阵数据优化处理，生成电商用经济管理决策数据。
具体地，例如基于数据管理决策目标数据，可以开发相应的优化算法或模型，对用户行为推荐决策数据和动态定价决策数据进行处理和优化。这可能涉及到数据过滤、特征选择、权重调整、数据聚类的技术方法。例如，可以使用机器学习算法对用户行为数据进行分析和建模，从而提供个性化的推荐决策；可以使用动态定价模型根据市场需求和竞争情况对产品价格进行优化。
本发明中通过自动获取和生成数据管理决策意向和目标数据，使得决策过程能够自动化并与具体业务目标对齐，从而大大提高决策效率。通过利用用户行为推荐决策数据，可以更好地理解用户的需求和行为，提供更个性化和准确的商品推荐，从而提高用户体验和满意度。通过对动态定价决策数据的优化，可以实现更灵活和精细化的价格管理，以适应市场变化，优化销售策略，从而提高销售收入和利润。通过对电商用矩阵数据的优化处理，可以在满足个体用户需求的同时，实现整体业务目标的优化，实现电商经济管理的整体优化，增强电商平台的竞争力。以数据为核心，全面考虑电商平台的各种业务需求和挑战，提供了一种数据驱动的决策方法，有助于实现精准管理，提高决策的科学性和准确性。
优选地，一种电商用经济管理数据分析***，包括：
多模态数据湖处理模块，用于获取电商用原始数据，并对电商用原始数据进行多模态数据湖处理，从而获取电商用原始多模态数据；
迁移学习构建模块，用于对电商用原始多模态数据进行预训练的迁移学习构建，从而获取电商用知识迁移模型；
多模态嵌入模块，用于对电商用知识迁移模型进行多模态嵌入，从而获取电商用多模态嵌入矩阵数据；
用户行为推荐决策处理模块，用于对电商用多模态嵌入矩阵数据进行用户行为推荐决策处理，生成用户行为推荐决策数据，并对电商用多模态嵌入矩阵数据进行动态定价决策处理，从而生成动态定价决策数据；
电商用矩阵数据优化处理模块，用于根据用户行为推荐决策数据以及动态定价决策数据进行电商用矩阵数据优化处理，生成电商用经济管理决策数据；其中电商用矩阵数据优化处理通过电商用矩阵数据优化计算公式进行优化处理，电商用矩阵数据优化计算公式具体为：
f(x，p)为电商用经济管理决策数据，x为用户推荐决策数据，p为动态定价决策数据，αi为商品价格权重项，βi为历史用户购买意向项，ti为商品动态需求曲线项。
本发明的有益效果在于：本发明整合了多模态数据、知识迁移模型、用户行为推荐、动态定价等多方面的考虑，为电商平台提供了全面的经济管理决策支持。具体地，用户推荐和定价决策是电商平台运营的两大关键，本发明将这两大决策过程进行了深度融合，以达到优化电商经济管理的目标。通过用户行为推荐决策处理，可以对每个用户进行个性化推荐，提高用户体验，增加用户粘性。而且，利用电商用多模态嵌入矩阵数据，提供的推荐更具深度和精准性。通过对电商用多模态嵌入矩阵数据进行动态定价决策处理，实现商品价格的动态调整，既可以根据市场情况和用户需求进行灵活调整，也可以优化电商平台的收益。利用电商用矩阵数据优化计算公式，本发明可以对复杂的经济管理决策问题进行优化，包括如何平衡商品价格、历史用户购买意向、商品动态需求的多种因素，以达到最优的经济管理效果。知识迁移模型可以帮助电商平台从历史数据中学习和迁移有用的知识和模式，从而更好地预测和应对市场变化。利用多模态数据湖处理，本发明可以更高效、全面地处理电商用原始数据，提高数据处理的准确性和效率。
因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本发明的范围由所附申请文件而不是上述说明限定，因此旨在将落在申请文件的等同要件的含义和范围内的所有变化涵括在本发明内。
以上所述仅是本发明的具体实施方式，使本领域技术人员能够理解或实现本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所发明的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。
Claims (10)
1.一种电商用经济管理数据分析方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤S1：获取电商用原始数据，并对电商用原始数据进行多模态数据湖处理，从而获取电商用原始多模态数据；
步骤S2：对电商用原始多模态数据进行预训练的迁移学习构建，从而构建电商用知识迁移模型；
步骤S3：对电商用知识迁移模型进行多模态嵌入，从而获取电商用多模态嵌入矩阵数据；
步骤S4：对电商用多模态嵌入矩阵数据进行用户行为推荐决策处理，生成用户行为推荐决策数据，并对电商用多模态嵌入矩阵数据进行动态定价决策处理，从而生成动态定价决策数据；
步骤S5：根据用户行为推荐决策数据以及动态定价决策数据进行电商用矩阵数据优化处理，生成电商用经济管理决策数据；其中电商用矩阵数据优化处理通过电商用矩阵数据优化计算公式进行优化处理，电商用矩阵数据优化计算公式具体为：
f(x,p)为电商用经济管理决策数据，x为用户推荐决策数据，p为动态定价决策数据，αi为商品价格权重项，βi为历史用户购买意向项，ti为商品动态需求曲线项。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S1具体为：
步骤S11：通过预存在本地的爬虫引擎获取电商用原始数据；
步骤S12：对电商用原始数据进行数据降噪处理，从而获取电商用降噪数据；
步骤S13：对电商用降噪数据进行数据清洗处理，从而获取电商用清洗数据；
步骤S14：对电商用清洗数据进行数据结构化处理，从而获取电商用结构化数据；
步骤S15：对电商用结构化数据进行数据异常处理并标准化处理，从而获取电商用标准化数据；
步骤S16：对电商用标准化数据通过分布式计算框架进行多模态数据处理，从而获取电商用原始多模态数据。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，步骤S12中数据降噪处理通过电商用数据降噪计算公式进行降噪计算，其中电商用数据降噪计算公式具体为：
F为电商用降噪数据，p为电商用行为数据，x为电商用原始数据中的数值特性数据，q为电商用原始数据复杂度数据，r为电商用原始数据对应的收集时间数据，m为电商用降噪底数项，z为电商用原始数据的图片数量数据，s为季节性因素数据，t为数据种类噪声项，y为电商用原始数据的文本长度数据。
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，步骤S14具体为：
步骤S141：对电商用清洗数据进行电商用数据解析，从而获取电商用特征数据；
步骤S142：根据电商用特征数据进行识别计算，从而获取电商用关键内容数据；
步骤S143：将电商用关键内容数据进行数据抽象化，从而获取电商用标签数据；
步骤S144：根据电商用清洗数据以及电商用标签数据进行结构化构造，从而获取电商用结构化数据。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，步骤S144具体为：
对电商用关键内容数据进行分词处理，从而获取电商用分词数据；
对电商用分词数据进行词性标注，从而获取电商用词性数据；
根据电商用词性数据进行命名实体识别，从而获取电商用实体数据；
根据电商用分词数据进行文档词频率矩阵构建，从而获取电商用文档词频率矩阵数据；
对电商用文档词频率矩阵数据进行主题提取，从而获取电商用主题数据，其中主题提取通过LDA模型进行无监督学习计算生成；
根据电商用关键内容数据、电商用主题数据以及电商用实体数据进行标准结构转换，从而获取电商用结构化数据；
其中主题提取通过LDA模型优化主题分配计算公式进行计算，LDA模型优化主题分配计算公式具体为：
L(θ,φ,λ,γ)为电商用文档词频率矩阵数据的最大化对数似然函数，L(θ,φ)为电商用文档词频率矩阵数据的对数似然函数，θ为文档主题分布矩阵数据，φ为主题词分布矩阵数据，d为文档序次项，D为文档数量项，n为词序次项，Nd为第d个文档的词的数量，o为底数常数项，K为主题数量数据，k为主题序次项，θdk为第d个文档以及第k个主题对应的文档主题分布矩阵数据，为第k个主题以及第d个文档第n个词对应的主题词分布矩阵数据，λd为文档-主题约束的拉格朗日乘子向量，γk为主题-词约束的拉格朗日乘子向量。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，其中命名实体识别的步骤具体为：
对电商用词性数据进行实体抽取，从而获取初级电商用实体数据；
对初级电商用实体数据进行实体聚合，从而获取初级电商用实体聚合数据；
对初级电商用实体聚合数据进行实体分类，从而获取初级电商用实体分类数据；
对初级电商用实体分类数据进行实体归一化处理，从而获取电商用实体数据。
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，电商用知识迁移模型包括第一电商用知识迁移模型以及第二电商用知识迁移模型，步骤S2具体为：
对电商用原始多模态数据进行第一目标预训练模型构建，从而获取第一电商用知识迁移模型；
对电商用原始多模态数据进行第而目标预训练模型构建，从而获取第二电商用知识迁移模型。
8.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，步骤S3具体为：
对电商用知识迁移模型进行多模态数据向量化，从而获取电商用多模态向量数据；
对电商用多模态向量数据进行嵌入对齐处理，从而获取电商用对齐嵌入数据；
对电商用对齐嵌入数据进行嵌入融合，从而获取电商用多模态嵌入矩阵数据。
9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S5具体为：
获取数据管理决策意向数据；
根据数据管理决策意向数据生成数据管理决策目标数据；
利用数据管理决策目标数据对用户行为推荐决策数据以及动态定价决策数据进行电商用矩阵数据优化处理，生成电商用经济管理决策数据。
10.一种电商用经济管理数据分析***，其特征在于，包括：
多模态数据湖处理模块，用于获取电商用原始数据，并对电商用原始数据进行多模态数据湖处理，从而获取电商用原始多模态数据；
迁移学习构建模块，用于对电商用原始多模态数据进行预训练的迁移学习构建，从而获取电商用知识迁移模型；
多模态嵌入模块，用于对电商用知识迁移模型进行多模态嵌入，从而获取电商用多模态嵌入矩阵数据；
用户行为推荐决策处理模块，用于对电商用多模态嵌入矩阵数据进行用户行为推荐决策处理，生成用户行为推荐决策数据，并对电商用多模态嵌入矩阵数据进行动态定价决策处理，从而生成动态定价决策数据；
电商用矩阵数据优化处理模块，用于根据用户行为推荐决策数据以及动态定价决策数据进行电商用矩阵数据优化处理，生成电商用经济管理决策数据；其中电商用矩阵数据优化处理通过电商用矩阵数据优化计算公式进行优化处理，电商用矩阵数据优化计算公式具体为：
f(x,p)为电商用经济管理决策数据，x为用户推荐决策数据，p为动态定价决策数据，αi为商品价格权重项，βi为历史用户购买意向项，ti为商品动态需求曲线项。
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