一种基于大数据的电商管理平台制造技术

本发明专利技术公开了一种基于大数据的电商管理平台，具体涉及电商管理技术领域，包括注册登录模块、信息采集模块、信息分析模块、商家管理模块、商品展示模块、订单管理模块，所述信息采集模块用于采集用户信息、商品信息、商品评分信息，并将采集的信息传输至信息分析模块，包括用户信息采集单元、商家信息采集单元和商品评分采集单元；所述信息分析模块包括云计算单元和边缘计算单元，利用云计算单元处理大数据信息得到活跃用户的个性偏好和问题商品信息的计算模型，利用边缘计算单元处理短期内用户行为或游客用户，使用云计算单元得到的模型即时推荐商品，并将信息分析的结果传输至商家管理模块和商品展示模块。理模块和商品展示模块。理模块和商品展示模块。

【技术实现步骤摘要】
一种基于大数据的电商管理平台


[0001]本专利技术涉及电商管理
，更具体地说，本专利技术涉及一种基于大数据的电商管理平台。

技术介绍

[0002]电商管理是指为实现企业战略目标对电子商务应用中技术和商业及其创新活动进行计划、组织、领导和控制的过程。是开展电子商务活动的各类企业在新的技术环境下，如何借助互联网技术，开展采购、生产、营销以及与之相关的财务、人员、信息等经营活动，实现其商业目标。
[0003]在公开号为CN114549112A的现有技术中，公开了基于自动算法的电商商品推荐平台，包括中央控制模块、时钟模块、后台管理模块、数据储存模块、APP关联模块、数据收集模块、数据筛选模块、数据整理模块、商品信息推送模块、商品搜索模块以及商品后台管理模块。该专利技术的优点在于：该平台可从多方面自动对商品进行搜索，保证找到的商品契合程度较高，商品后台管理模块内包括商品推荐管理模块，商品推荐管理模块包括商品购买量统计模块、商品好评率统计模块、收发货时长统计模块以及商品退换货统计模块，由这四个指标组成商品推荐度，使平台自动推荐的商品质量好，收发货效率高。
[0004]存在以下问题：1、用户偏好推荐模型简单，导致推荐体验感不佳；2、用户隐私数据泄露；3、缺少对异常订单交易的监督。

技术实现思路

[0005]为了克服现有技术的上述缺陷，本专利技术的实施例提供一种基于大数据的电商管理平台，通过提供一种能够保护用户隐私的推荐算法为用户推荐感兴趣的商品，所述推荐算法基于用户的个性偏好，基于大数据得到关于用户的个性偏好模型，通过云边协同模式为用户推荐商品，通过对订单的监督防止异常交易，以解决上述
技术介绍
中提出的问题。
[0006]为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：一种基于大数据的电商管理平台，包括注册登录模块、信息采集模块、信息分析模块、商家管理模块、商品展示模块、订单管理模块，所述信息采集模块用于采集用户信息、商品信息、商品评分信息，并将采集的信息传输至信息分析模块，包括用户信息采集单元、商家信息采集单元和商品评分采集单元；所述信息分析模块包括云计算单元和边缘计算单元，利用云计算单元处理大数据信息得到活跃用户的个性偏好和问题商品信息的计算模型，利用边缘计算单元处理短期内用户行为或游客用户，使用云计算单元得到的模型即时推荐商品，并将信息分析的结果传输至商家管理模块和商品展示模块；所述商家管理模块用于监管商家，保证商品质量，并将商家信息传输至订单管理模块；所述商品展示模块根据用户的个性偏好进行商品展示，为用户提供精准推荐商品，用户在商品展示区中选择商品进行交易；所述订单管理模块与商品展示模块相连用于监管订单交易行为，筛选出异常订单；
[0007]在一个优选地实施方式中，所述用户的个性偏好模型先通过将采集的信息中筛
选、划分得到商品评价矩阵，再根据评价矩阵得到用户对商品的偏好程度，用户个性偏好模型包括下列步骤：
[0008]步骤S01、数据划分：首先通过协同过滤算法从海量网络痕迹信息中将符合标准的信息全部筛选出来，然后从采集的数据中获取活跃数据，然后将数据根据商品所属类别划分为n项目，每个项目视为一组数据样本，数据样本经过重新构建后进入下一步骤；
[0009]步骤S02、建立评分矩阵：重构后的每组数据样本包括用户和商品，从用户中筛选出p个活跃用户；从商品中筛选出q个活跃商品，其中用户集合表示为U＝{u1，u2，
…
u
p
}，商品集合为表示为,用户商品评分矩阵用V表示，表示用户ui对商品I
j
的评分结果，评分结果用数值表示，负向评价用
“‑”
标记，无评分用“0”表示，其中i∈[1,p]，j∈[1,q]；
[0010]步骤S03、评分矩阵标准化处理：先得到对两种商品都做出评分的用户集,得到用户集关于商品I
x
、I
y
的评分矩阵V
xy
，评分矩阵V
xy
经过标准化处理后得到V
xy
″
；
[0011]步骤S04、获取平均偏差值：设用户u对商品I
x
、I
y
的评分分别为e和f，e＝f+ε，其中的ε表示用户u在两个商品之间的评分偏差，根据V
xy
″
计算两个商品的评分偏差ε
xy
，所述ε
xy
满足公式其中N[U(x,y)]表示集合中存在的元素个数，表示矩阵的数值，最终得到用户对商品I
x
、I
y
的平均偏差值ε
xy
；
[0012]步骤S05、获取偏好程度：通过下列公式计算用户关于商品的偏好程度其中V
xy
表示用户对商品的真实评分，δ
xy
表示商品在所属项目中的权重。
[0013]在一个优选地实施方式中，所述注册登录模块用于进入电商平台，包括权限管理单元，将进入电商管理平台的人划分为：用户端、商家端、管理者端，通过权限管理单元管理用户、商家、管理者的权限，所述用户的权限包括查阅、修改、增删基础信息，搜索商品进行交易；所述商家的权限包括查阅、修改、增删基础信息，查看交易情况；所述管理端用于管理商家和用户的交易，为用户推荐商品，反馈监督商品质量。
[0014]在一个优选地实施方式中，所述用户信息采集单元用于采集用户的基础信息和网络痕迹信息，所述网络痕迹信息包括浏览信息、停留信息、购物信息；所述商家信息采集单元用于采集商家信息，包括基础信息、信誉评分；所述商品评分采集单元用于采集商品的信息熵、商品的活跃度。
[0015]在一个优选地实施方式中，所述矩阵的标准化处理方式为将评分矩阵转换为标准化影响矩阵V
ij
″
，V
ij
″
满足公式其中I
ij
表示单位矩阵。
[0016]在一个优选地实施方式中，所述商品在所属项目中的权重与商品质量评分、商品所属商家的信誉评分、商品的信息熵、商品的活跃度呈正相关，所述商品质量评分为用户对商品评分的平均值；所述商品所属商家的信誉评分由平台管理者设置；所述商品的信息熵表示商品包含信息的丰富度，该丰富度的计算方式为将商品分解为m个标签；所述商品的活
跃度用于表示商品的购买频次，最后通过线性回归方程计算商品的权重，其中βi表示商品的质量评分，Xi表示商品所属商家的信誉评分，Ti表示商品的活跃度，pi表示商品标签m的发生概率，c表示常数。
[0017]在一个优选地实施方式中，所述商品展示模块基于用户的个性偏好模型得到的用户偏好，商品展示方式为首先得到用户在搜索框中输入的关键词，基于关键词和用户基本信息，得到用户的效用知识，所述效用知识为用户的详细的需求集合，即用户隐含的需求；计算用户隐含需求与用户的相关程度，得到需求集合的相关度数值；根据需求集合的相关度数值得到用户首页的商品项目分布结构，最后从商品项目中选取商品本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于大数据的电商管理平台，包括注册登录模块、信息采集模块、信息分析模块、商家管理模块、商品展示模块、订单管理模块，其特征在于，所述信息采集模块用于采集用户信息、商品信息、商品评分信息，并将采集的信息传输至信息分析模块，包括用户信息采集单元、商家信息采集单元和商品评分采集单元；所述信息分析模块包括云计算单元和边缘计算单元，利用云计算单元处理大数据信息得到活跃用户的个性偏好和问题商品信息的计算模型，利用边缘计算单元处理短期内用户行为或游客用户，使用云计算单元得到的模型即时推荐商品，并将信息分析的结果传输至商家管理模块和商品展示模块；所述商家管理模块用于监管商家，保证商品质量，并将商家信息传输至订单管理模块；所述商品展示模块根据用户的个性偏好进行商品展示，为用户提供精准推荐商品，用户在商品展示区中选择商品进行交易；所述订单管理模块与商品展示模块相连用于监管订单交易行为，筛选出异常订单；所述用户的个性偏好模型先通过将采集的信息中筛选、划分得到商品评价矩阵，再根据评价矩阵得到用户对商品的偏好程度，用户个性偏好模型包括下列步骤：步骤S01、数据划分：首先通过协同过滤算法从海量网络痕迹信息中将符合标准的信息全部筛选出来，然后从采集的数据中获取活跃数据，然后将数据根据商品所属类别划分为n项目，每个项目视为一组数据样本，数据样本经过重新构建后进入下一步骤；步骤S02、建立评分矩阵：重构后的每组数据样本包括用户和商品，从用户中筛选出p个活跃用户；从商品中筛选出q个活跃商品，其中用户集合表示为U＝{u1，u2，...u
p
}，商品集合为表示为,用户商品评分矩阵用V表示，表示用户ui对商品I
j
的评分结果，评分结果用数值表示，负向评价用
“‑”
标记，无评分用“0”表示，其中i∈[1,p]，j∈[1,q]；步骤S03、评分矩阵标准化处理：先得到对两种商品都做出评分的用户集,得到用户集关于商品I
x
、I
y
的评分矩阵V
xy
，评分矩阵V
xy
经过标准化处理后得到V
xy
″
；步骤S04、获取平均偏差值：设用户u对商品I
x
、I
y
的评分分别为e和f，e＝f+ε，其中的ε表示用户u在两个商品之间的评分偏差，根据V
xy
″
计算两个商品的评分偏差ε
xy
，ε
xy
满足公式其中N[U(x,y)]表示集合中存在的元素个数，表示矩阵的数值，最终得到用户对商品I
x
、I
y
的平均偏差值εxy；步骤S05、获取偏好程度：通过下列公式计算用户关于商品的偏好程度其中V
xy
表示用户对商品的真实评分，δ
xy
表示商品在所属项目中的权重。2.根据权利要求1所述的一种基于大数据的电商管理平台，其特征在于：所述注册登录模块用于进入电商平台，包括权限管理单元，将进入电商管理平台的人划分为：用户端、商家端、管理者端，通过权限管理单元管理用户、商家、管理者的权限，所述用户的权限包括查阅、修改、增删基础信息，搜索商品进行交易；所述商家的权限包括查阅、修改、增删基础信息，查看交易情况；所述管理端用于管理商家和用户的交易，为用户推荐商品，反馈监督商品质...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈庆武，王金隆，朱连珍，李季，王雷，
申请(专利权)人：浙江红太阳企业管理咨询有限公司，
类型：发明
国别省市：