【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数据处理，尤其涉及一种用于企业经销软件的在线监控系统。
技术介绍
1、电子商务时代，线上推广支付线下消费反馈的消费模式逐渐占据人们的日常生活，在此过程中产生了大量的数据，包括商品的推广数据，用户的消费数据，反馈数据，此外还有一些潜在的隐形数据，包括终端的位置、用户的社交数据、用户的历史消费之间的相关性等等。随着电子商务企业经销软件的增加，电商的数据也达到爆发式增长，企业需要对经销网络进行实时监控和管理，以提高市场竞争力。现有的企业经销软件通常具有数据采集和分析功能，但缺乏全面的在线监控系统，无法满足企业对数据的快速响应和对经销软件管理的需求。
2、中国专利公开号：cn112232888a公开了一种消费者行为智能分析系统及方法，包括以下步骤：收集消费者在线上平台的消费记录，且追踪消费者在线上平台的每一条消费记录的消费总过程；根据每个消费者的消费记录的数量将消费者划分为不同消费量的需求群体，推断消费者在线上平台的隐藏消费类型；建立消费行为分析系统，根据每个消费者的消费记录的内容分解不同的需求群体的消费心理状态，通过反向激励方式对比不同的需求群体的消费记录，综合对比结果和不同需求群体当前的消费心理状态独立制定不同的营销策略；根据每个消费者的消费有效信息和裙带消费类型向消费者推荐合适的商品；由此可见，所述消费者行为智能分析系统及方法存在以下问题：由于对产品的供应匹配率反映出的推荐的精准性的判定不准确导致在线监控系统的数据分析效率下降。
技术实现思路
1、为此，本专
2、为实现上述目的，本专利技术提供一种用于企业经销软件的在线监控系统，其包括数据分析模组，该模组包括：
3、统合模块，其用以采集企业经销软件的运行数据，并进行初步处理，以形成运行集；
4、构建模块，其与所述统合模块相连，用以根据所述运行集输出各用户的用户画像，并基于用户画像确定各产品的需求周期；
5、模型模块，其与所述构建模块相连，用以根据所述各用户的对于单个产品的需求周期确定各用户的用户需求模型；
6、复核模块，其与所述统合模块、所述构建模块以及所述模型模块分别相连，用以根据单个产品的供应匹配率确定标准召回率，以及根据单个产品的供应匹配率和各用户查询该产品的次数在各产品中的占比确定所述运行数据的清洗次数；
7、其中，所述初步处理包括对所述运行数据进行筛选、清洗，并进行对应的特征提取以输出所述运行集。
8、进一步地，所述数据分析模组还包括：
9、召回分析模块，其与所述构建模块以及所述复核模块相连，用以根据单个产品的召回信息确定该产品的推荐合理性评价参数，并基于所述推荐合理性评价参数对所述标准召回率进行重新确定，或，基于所述推荐合理性评价参数和预测置信度对惩罚参数进行调节；
10、其中，所述召回信息由所述统合模块进行收集，且在运行集中进行收集。
11、进一步地，所述在线监控系统还包括：
12、产品序列模组，其与所述数据分析模组相连，用以根据所述各用户对于所述各产品的召回信息生成对应的产品清单。
13、进一步地，所述统合模块获取该产品在单个需求周期中的对于各用户的供应数量和该产品的需求数量并计算产品的供应匹配率；
14、将所述产品的供应匹配率分别与预设第一供应匹配率和预设第二供应匹配率进行对比；
15、若所述产品的供应匹配率大于预设第一供应匹配率且小于等于预设第二供应匹配率，并对所述标准召回率进行确定。
16、进一步地，所述标准召回率通过供应匹配率与预设第一供应匹配率的差值进行确定。
17、进一步地，所述统合模块在对所述运行数据进行清洗时，若所述产品的供应匹配率大于所述预设第二供应匹配率，则对用户搜索的产品种类的数量和该产品种类的总数量进行获取，且，
18、基于用户搜索的产品种类与该产品种类的重合种类数量和该产品种类的总数量计算用户搜索的产品次数占比；
19、将所述用户搜索的产品次数占比与预设次数占比进行对比；
20、若所述用户搜索的产品次数占比小于预设次数占比，则判定数据采集的精准性低于允许范围，对企业经销软件的运行数据的清洗次数进行确定。
21、进一步地，所述复核模块基于所述预设次数占比与所述用户搜索的产品次数占比的差值确定所述运行数据的清洗次数。
22、进一步地，所述召回分析模块在所述重新确定所述标准召回率时，根据所述推荐合理性评价参数分别与预设第一评价参数和预设第二评价参数进行对比；
23、若所述推荐合理性评价参数小于所述预设第一评价参数，则判定推荐合理性低于允许范围，对所述标准召回率进行重新确定。
24、进一步地，所述召回分析模块基于所述预设第一评价参数和推荐合理性评价参数的差值对所述标准召回率进行重新确定。
25、进一步地，所述召回分析模块在调节所述惩罚参数时，根据所述推荐合理性评价参数大于预设第一评价参数且小于等于预设第二评价参数，则对产品推荐过程的预测置信度进行获取；
26、所述召回分析模块将所述预测置信度与预设置信度进行对比；
27、若预测置信度小于预设置信度，判定模型参数修正的准确性低于允许范围，并基于预设置信度与预测置信度的差值对惩罚参数进行调节。
28、与现有技术相比，本专利技术的有益效果在于，本专利技术所述在线监控系统构建用户需求模型，在对所述用户需求模型评估的过程中，由于推荐的单一性或数据存在错误，导致产品的供应匹配率低，企业经销软件推荐产品的准确率也随之降低，通过增大标准召回率，用户需求模型获取信息的全面性得到提升，减少信息遗漏的可能性，提高信息的利用率和可靠性，进一步实现了在线监控系统的数据分析效率和软件调整准确性的提高。
29、本专利技术所述在线监控系统，在对所述用户需求模型评估的过程中，由于对数据的不平衡或对不相关或错误数据的影响，导致模型出现分析的偏差，监控的准确性下降，通过对企业经销软件的运行数据的清洗次数的增加，可以纠正错误数据、处理数据缺失、去除重复数据，从而改善数据集的准确性和完整性，提高模型分析的可靠性，进一步实现了在线监控系统的数据分析效率和软件调整准确性的提高。
30、本专利技术所述在线监控系统，在对所述用户需求模型评估的过程中，由于对召回率的增大，导致模型的供应匹配率发生偏差，错误率上升，错误率上升，导致用户需求模型的运行发生异常，通过对标准召回率的再次调节，实现了召回率和精确度之间的权衡，进一步实现了在线监控系统的数据分析效率和软件调整准确性的提高。
31、本专利技术所述在线监控系统在对所述用户需求模型评估的过程中，由于实际应用场景之间的分布发生变化，模型可能不再能够准确地捕捉新数据的特征，导致模型的本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种用于企业经销软件的在线监控系统，其特征在于，其包括数据分析模组，该模组包括：
2.根据权利要求1所述的用于企业经销软件的在线监控系统，其特征在于，所述数据分析模组还包括：
3.根据权利要求2所述的用于企业经销软件的在线监控系统，其特征在于，所述在线监控系统还包括：
4.根据权利要求3所述的用于企业经销软件的在线监控系统，其特征在于，所述统合模块获取该产品在单个需求周期中的对于各用户的供应数量和该产品的需求数量并计算产品的供应匹配率；
5.根据权利要求4所述的用于企业经销软件的在线监控系统，其特征在于，所述标准召回率通过供应匹配率与预设第一供应匹配率的差值进行确定。
6.根据权利要求2所述的用于企业经销软件的在线监控系统，其特征在于，所述统合模块在对所述运行数据进行清洗时，若所述产品的供应匹配率大于所述预设第二供应匹配率，则对用户搜索的产品种类的数量和该产品种类的总数量进行获取，且，
7.根据权利要求6所述的用于企业经销软件的在线监控系统，其特征在于，所述复核模块基于所述预设次数占比与所述用户搜索的产品
8.根据权利要求5所述的用于企业经销软件的在线监控系统，其特征在于，所述召回分析模块在所述重新确定所述标准召回率时，根据所述推荐合理性评价参数分别与预设第一评价参数和预设第二评价参数进行对比；
9.根据权利要求8所述的用于企业经销软件的在线监控系统，其特征在于，所述召回分析模块基于所述预设第一评价参数和推荐合理性评价参数的差值对所述标准召回率进行重新确定。
10.根据权利要求9所述的用于企业经销软件的在线监控系统，其特征在于，所述召回分析模块在调节所述惩罚参数时，根据所述推荐合理性评价参数大于预设第一评价参数且小于等于预设第二评价参数，则对产品推荐过程的预测置信度进行获取；
...【技术特征摘要】
1.一种用于企业经销软件的在线监控系统，其特征在于，其包括数据分析模组，该模组包括：
2.根据权利要求1所述的用于企业经销软件的在线监控系统，其特征在于，所述数据分析模组还包括：
3.根据权利要求2所述的用于企业经销软件的在线监控系统，其特征在于，所述在线监控系统还包括：
4.根据权利要求3所述的用于企业经销软件的在线监控系统，其特征在于，所述统合模块获取该产品在单个需求周期中的对于各用户的供应数量和该产品的需求数量并计算产品的供应匹配率；
5.根据权利要求4所述的用于企业经销软件的在线监控系统，其特征在于，所述标准召回率通过供应匹配率与预设第一供应匹配率的差值进行确定。
6.根据权利要求2所述的用于企业经销软件的在线监控系统，其特征在于，所述统合模块在对所述运行数据进行清洗时，若所述产品的供应匹配率大于所述预设第二供应匹配率，则对用户搜索的产品种类的数量和...
【专利技术属性】
技术研发人员：张子荣，
申请(专利权)人：深圳易财信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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