一种基于决策分析的电子商务信息推送方法及系统技术方案

本发明专利技术涉及电子商务大数据挖掘技术领域，尤其涉及一种基于决策分析的电子商务信息推送方法及系统。所述方法包括以下步骤：获取原始商务数据，利用原始商务数据对用户分级处理，生成用户价值级别，根据用户价值级别与原始商务数据进行商品详情页生成操作，生成多级商品详情页；根据用户价值级别以及商品详细信息数据集进行信息裂变重组处理，生成多级商品信息；对多级商品信息与多级商品详情页进行商品多维销量预测处理，生成商品多维销量预测数据；根据商品多维销量预测数据进行推送信息划分处理，生成正向多维推送信息以及负向多维推送信息；本发明专利技术通过对原始商务数据进行数据处理，提高电子商务信息推送的效率。提高电子商务信息推送的效率。提高电子商务信息推送的效率。

【技术实现步骤摘要】
一种基于决策分析的电子商务信息推送方法及系统


[0001]本专利技术涉及电子商务大数据挖掘
，尤其是涉及一种基于决策分析的电子商务信息推送方法。

技术介绍

[0002]随着科技信息技术的日益进步以及互联网的深入发展，目前国内电子商务发展如火如荼，越来越多的企业把电子商务作为主要的贸易手段，电子商务已经成为企业之间、企业对个人、个人之间重要的交易方式。面对大量的客户、入驻商家，如何让自己的商品吸引更多的用户、获取更大的效益，已经成为了每个合格的电商人需要思考的问题。目前电商平台主要通过商品信息、商品详情页对用户进行电子商务信息推送。这类电子商务信息推送方法虽然可以提高商务信息推送的推送效率，但是处理的智能化程度较低，并没有充分利用商品数据与用户数据之间的关联性。

技术实现思路

[0003]本专利技术提供一种基于决策分析的电子商务信息推送方法及系统，以解决至少一个上述技术问题。
[0004]为实现上述目的，一种基于决策分析的电子商务信息推送方法，包括以下步骤：
[0005]步骤S1：获取电子商务平台的原始商务数据，其中原始商务数据包括用户价值参数数据集与商品详细信息数据集以及原始商品详情页数据集，基于用户价值参数数据集对用户进行分级处理，生成用户价值级别，根据原始商品详情页数据集进行多级详情页参数生成处理，生成多级详情页参数，根据用户价值级别与多级详情页参数进行多级商品详情页生成操作，生成多级商品详情页；
[0006]步骤S2：根据用户价值级别以及商品详细信息数据集进行信息裂变重组处理，生成多级商品信息；
[0007]步骤S3：将多级商品详情页和多级商品信息反馈给终端，以使终端向用户展示多级商品详情页以及多级商品信息；
[0008]步骤S4：根据多级商品信息与多级详情页参数进行销量预测数据生成处理，生成图文预测数据，根据商品多维销量预测计算公式对图文预测数据进行商品多维销量预测处理，生成商品多维销量预测数据；
[0009]步骤S5：根据商品详细信息数据集与原始商品详情页数据集进行原始信息检索处理，生成原始商品信息与原始商品详情页，根据商品多维销量预测数据进行分级推送信息处理，生成正向多维推送信息以及负向多维推送信息，针对正向多维推送信息，保留多级商品信息与多级商品详情页，针对负向多维推送信息，将多级商品信息与多级商品详情页替换为原始商品信息与原始商品详情页。
[0010]本实例获取电子商务平台的原始商务数据，对原始商品详情页数据集进行定制商品详情页参数生成处理，将图像数据化，以图像中的像素点特征值作为基础数据，实现对商
品信息的细化分析，从多维角度剖析图像所具备的特征，实现商务推送信息的多维性，根据用户价值级别与多级详情页参数进行多级商品详情页生成操作，通过将用户级别与同一商品的详情页信息与商品信息进行绑定处理，扩大了用户数据与商品数据之间的关联深度，更有利于对商务推送信息的定制化和对推送资源的精确分配，通过多级商品信息生成处理，从而实现将用户需求展现在所浏览的每一处商品信息中，在保证商务推送信息总体性的同时减少商务推送信息的同质性，终端向用户展示多级商品详情页以及多级商品信息，可以保证商务推送信息的多元性以及对用户推送的精准度，通过商品多维销量预测处理，综合商品图文信息所提取出的图文数据与商品销量进行关联计算，减少商务推送信息推送过程中所产生的风险性，降低商务推送信息对商品销量造成的影响，获取原始商品信息与原始商品详情页作为储备信息，在分级商务推送信息未达到预期效果时，进行补救措施，增大商务推送信息推送过程中的可调整性。因此，本专利技术的基于决策分析的电子商务推送信息方法在具有商务信息推送精确性、具体性、弱同质性、及时性的同时兼具了商品更换商务信息推送时的弱风险性，在提高电子商务信息推送效率的同时维护电子商务平台效益。
[0011]在本说明书的一个实施例中，步骤S1包括以下步骤：
[0012]步骤S11：获取电子商务平台的原始商务数据，其中原始商务数据包括用户价值参数数据集与商品详细信息数据集以及原始商品详情页数据集；
[0013]步骤S12：基于用户价值参数数据集对用户进行用户价值分级处理，将所有的用户划分为多个等级，从而生成用户价值级别；
[0014]步骤S13：获取详情页配色数据库，其中详情页配色数据库包括详情页配色规则数据、配色规则解析数据；
[0015]步骤S14：根据详情页配色数据库以及用户价值级别进行详情页样品参数生成处理，生成详情页样品参数；
[0016]步骤S15：根据详情页样品参数进行标准参数转化处理，生成多级详情页参数，根据多级详情页参数与原始商品详情页数据集进行配色渲染，生成定制商品详情页；
[0017]步骤S16：根据用户价值级别对定制商品详情页进行数据绑定处理，生成多级商品详情页。
[0018]本实施例中用户价值分级处理通过用户价值参数数据集进行建立，将用户价值进行深度挖掘从而实现价值分类，通过详情页配色数据库中为不同用户价值级别设置的详情页配色规则数据以及配色规则解析数据，将用户价值信息以及商家定制信息进行深度关联，实现了具备商业特征的用户分级，通过对详情页信息进行解析，将解析参数与详情页配色数据库进行配色选取、参数融合、用户价值绑定，实现了商品详情页在视觉上满足各个用户级别的需求。
[0019]在本说明书的一个实施例中，步骤S14的具体步骤为：
[0020]步骤S141：对详情页配色规则数据进行初次规则解析处理，生成初次配色信息；
[0021]步骤S142：对初次配色信息与用户价值级别进行配色选取处理，生成初次配色报告；
[0022]步骤S143：对初次配色报告进行解析信息提取处理，生成标准配色解析信息；
[0023]步骤S144：根据标准配色解析信息与配色规则解析数据，进行配色规则解析操作，生成配色图参数数据集；
[0024]步骤S145：对原始商品详情页数据集进行配色参数提取，生成原始详情页参数，利用详情页参数定制计算公式对原始详情页参数集和配色图参数数据集进行参数生成计算处理生成详情页样品参数。
[0025]本实施例中详情页样品参数生成处理根据配色规则，将配色与不同级别用户之间的关系通过数据选取、常态化测试，实现配色与用户等级之间的最佳适配，利用原始详情页参数集与优化配色参数进行图像参数之间的关联关系进行配色渲染，将配色因子融入到图像信息中，生成的多级商品详情页在原始商品详情页信息的基础上通过参数计算，将配色信息结合到商品图像展示信息中。
[0026]在本说明书的一个实施例中，步骤S145中的详情页参数定制计算公式包括以下步骤：
[0027][0028]N为详情页样品参数，n为原始商品详情页数据集中的图像分辨率参数，x为配色图参数数据集中的像素点的最大横坐标，t为配色图像素点的灰度值，x
i
为配色图参数数据集中的像素点的横坐标，h为配色图像素点的模板像素值，y
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为配色图本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于决策分析的电子商务信息推送方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1：获取电子商务平台的原始商务数据，其中原始商务数据包括用户价值参数数据集、商品详细信息数据集以及原始商品详情页数据集，基于用户价值参数数据集对用户进行分级处理，生成用户价值级别，根据原始商品详情页数据集进行多级详情页参数生成处理，生成多级详情页参数，根据用户价值级别与多级详情页参数进行多级商品详情页生成操作，生成多级商品详情页；步骤S2：根据用户价值级别以及商品详细信息数据集进行信息裂变重组处理，生成多级商品信息；步骤S3：将多级商品详情页和多级商品信息反馈给终端，以使终端根据用户价值级别向用户展示多级商品详情页以及多级商品信息；步骤S4：根据多级商品信息与多级详情页参数进行销量预测数据生成处理，生成图文预测数据，根据商品多维销量预测计算公式对图文预测数据进行商品多维销量预测处理，生成商品多维销量预测数据；步骤S5：根据商品详细信息数据集与原始商品详情页数据集进行原始信息检索处理，生成原始商品信息与原始商品详情页，根据商品多维销量预测数据进行多维推送信息划分处理，生成正向多维推送信息以及负向多维推送信息，针对正向多维推送信息，保留多级商品信息与多级商品详情页，针对负向多维推送信息，将多级商品信息与多级商品详情页替换为原始商品信息与原始商品详情页。2.根据权利要求1的方法，其特征在于，步骤S1的具体步骤为：步骤S11：获取电子商务平台的原始商务数据，其中原始商务数据包括用户价值参数数据集与商品详细信息数据集以及原始商品详情页数据集；步骤S12：基于用户价值参数数据集对用户进行用户价值分级处理，将所有的用户划分为多个等级，从而生成用户价值级别；步骤S13：获取详情页配色数据库，其中详情页配色数据库包括详情页配色规则数据、配色规则解析数据；步骤S14：根据详情页配色数据库以及用户价值级别进行详情页样品参数生成处理，生成详情页样品参数；步骤S15：根据详情页样品参数进行标准参数转化处理，生成多级详情页参数，根据多级详情页参数与原始商品详情页数据集进行配色渲染，生成定制商品详情页；步骤S16：根据用户价值级别对定制商品详情页进行数据绑定处理，生成多级商品详情页。3.根据权利要求2的方法，其特征在于，其中步骤S14具体步骤为：步骤S141：对详情页配色规则数据进行初次规则解析处理，生成初次配色信息；步骤S142：对初次配色信息与用户价值级别进行配色选取处理，生成初次配色报告；步骤S143：对初次配色报告进行解析信息提取处理，生成标准配色解析信息；步骤S144：根据标准配色解析信息与配色规则解析数据，进行配色规则解析操作，生成配色图参数数据集；步骤S145：对原始商品详情页数据集进行配色参数提取，生成原始详情页参数，利用详情页参数定制计算公式对原始详情页参数集和配色图参数数据集进行参数生成计算处理
生成详情页样品参数。4.根据权利要求3的方法，其特征在于，步骤S145中的详情页参数定制计算公式具体为：N为详情页样品参数，n为原始商品详情页数据集中的图像分辨率参数，x为配色图参数数据集中的像素点的最大横坐标，t为配色图像素点的灰度值，x
i
为配色图参数数据集中的像素点的横坐标，h为配色图像素点的模板像素值，y
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为配色图参数数据集中的像素点的纵坐标，y为配色图参数数据集中的像素点的最大纵坐标，a为原始商品详情页数据集中的像素点的灰度值，q为原始商品详情页数据集中的模版像素值。5.根据权利要求1的方法，其特征在于，步骤S2的具体步骤为：步骤S201：对商品详细信息数据集进行数据降噪处理，生成商品降噪信息数据；步骤S202：对...

【专利技术属性】
技术研发人员：张许观，白海洋，柯习才，
申请(专利权)人：张许观，
类型：发明
国别省市：