【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及电子商务领域，尤其涉及一种电子商务数据处理方法、装置、介质和设备。
技术介绍
1、随着科技和物流技术的快速发展，电子商务在我们日常生活中使用得越来越频繁。电子商务中存在一些客户特征明显趋于两级的领域，比如汉服、洛丽塔、jk等服饰类别，存在群体化特征相互独立的两个客户群体，一个客户群体重视性价比，不在乎是否属于仿制，属于该类别的浅层用户。而另一客户群体极度重视设计感以及原创性，不仅店铺粘性大，且对价格因素相对不敏感，属于该类别的深度用户。针对这两个人群，这些类别的商品（或者店铺）也可以分为两个领域，包括针对前者的批量生产领域，通常具有性价比高、出货量大等特征，以及针对后者的原创领域，具有原创性强、客户回头率高以及价格较高等特征。
2、现有技术的商品推荐方法虽然很多是从买家需求出发，但是难以对以上两种用户需求进行区分。当采用现有技术对前者进行推荐时，其对被推荐商品的要求不高，即使被推荐了原创领域的店铺或者商品，也存在成单可能性，且不会产生不满情绪。而当对后者进行推荐时，包括对具备深度用户特征的新用户进行推荐时，如果推荐了批量生产领域的商品，尤其是仿制商品，不仅浪费后者的大量购物时间，而且成单概率低，容易引起售后问题。
技术实现思路
1、本专利技术提供了一种电子商务数据处理方法、装置、介质和设备，解决了以上所述的技术问题。
2、本专利技术实施例的第一方面提供了一种电子商务数据处理方法，包括以下步骤：
3、步骤1，基于目标领域的预设关键特征
4、步骤2，获取所述目标店铺列表中每个目标店铺的历史用户数据，并根据所述历史用户数据中每个历史用户相对所述目标领域的忠诚度建立至少一个历史用户群组；
5、步骤3，获取待购用户的用户信息和/或第一搜索信息，并生成所述待购用户与每个历史用户群组的适配度，将所述待购用户添加进适配度最高的目标历史用户群组；
6、步骤4，获取并发布所述待购用户的第二搜索信息，根据所述目标历史用户群组内针对所述第二搜索信息的反馈数据生成对应的推荐店铺和/或推荐商品。
7、本专利技术实施例的第二方面提供了一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时，实现以上的电子商务数据处理方法。
8、本专利技术实施例的第三方面提供了一种电子商务数据处理设备，包括计算机可读存储介质和处理器，处理器执行计算机可读存储介质上的计算机程序时实现以上电子商务数据处理方法的步骤。
9、本专利技术实施例的第四方面提供了一种电子商务数据处理装置，包括选择模块、构建模块、分组模块和推荐模块，
10、所述选择模块用于基于目标领域的预设关键特征从所有入驻店铺中筛选出至少一个目标店铺，并建立目标店铺列表；
11、所述构建模块用于获取所述目标店铺列表中每个目标店铺的历史用户数据，并根据所述历史用户数据，并根据所述历史用户数据中每个历史用户相对所述目标领域的忠诚度建立至少一个历史用户群组；
12、所述分组模块用于获取待购用户的用户信息和/或第一搜索信息，并生成所述待购用户与每个历史用户群组的适配度，将所述待购用户添加进适配度最高的目标历史用户群组；
13、所述推荐模块用于获取并发布所述待购用户的第二搜索信息，根据所述目标历史用户群组内针对所述第二搜索信息的反馈数据生成对应的推荐店铺和/或推荐商品。
14、本专利技术提供了一种电子商务数据处理方法、装置、介质和设备，可以将对目标领域忠诚度较高的深度用户以及具备相应特征的新用户作为目标用户，通过转换推荐模式，即将“根据大数据进行用户需求分析推荐”转换为“根据目标群组内特定用户的反馈数据进行推荐”，对于目标用户来说推荐结果更加具有针对性，节约了购物时间，而对于该领域的目标商户来说，不仅增加了与定位相匹配的目标用户，而且可以通过群组对目标用户的引导增加该用户的购物黏性，提高目标店铺的成单概率，减少后续退货、售后等风险。
15、为使专利技术的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举本专利技术较佳实施例，并配合所附附图，作详细说明如下。
本文档来自技高网...【技术保护点】
1.一种电子商务数据处理方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述电子商务数据处理方法，其特征在于，所述获取所述目标店铺列表中每个目标店铺的历史用户数据，并根据所述历史用户数据中每个历史用户相对目标领域的忠诚度建立至少一个历史用户群组，具体包括以下步骤：
3.根据权利要求2所述电子商务数据处理方法，其特征在于，所述根据所述历史用户数据生成每个历史用户相对对应目标店铺的第一忠诚度，具体为：
4.根据权利要求2所述电子商务数据处理方法，其特征在于，所述根据所述目标店铺列表中所有目标店铺对应的第一忠诚度集合生成每个历史用户相对目标领域的第二忠诚度，具体为：
5.根据权利要求4所述电子商务数据处理方法，其特征在于，所述根据对应的多个第一忠诚度生成所述目标历史用户相对所述目标领域的第二忠诚度，具体为：
6.根据权利要求1-5任一所述电子商务数据处理方法，其特征在于，所述将所述待购用户添加进适配度最高的目标历史用户群组，具体为：
7.根据权利要求6所述电子商务数据处理方法，其特征在于，所述根据所述目标历史用
8.一种电子商务数据处理装置，基于权利要求1-7任一所述的电子商务数据处理方法，其特征在于，包括选择模块、构建模块、分组模块和推荐模块，
9.一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时，实现以上权利要求1-权利要求7任一所述电子商务数据处理方法。
10.一种电子商务数据处理设备，其特征在于，包括计算机可读存储介质和处理器，所述处理器执行所述计算机可读存储介质上的计算机程序时实现以上权利要求1-权利要求7任一所述电子商务数据处理方法的步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种电子商务数据处理方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述电子商务数据处理方法，其特征在于，所述获取所述目标店铺列表中每个目标店铺的历史用户数据，并根据所述历史用户数据中每个历史用户相对目标领域的忠诚度建立至少一个历史用户群组，具体包括以下步骤：
3.根据权利要求2所述电子商务数据处理方法，其特征在于，所述根据所述历史用户数据生成每个历史用户相对对应目标店铺的第一忠诚度，具体为：
4.根据权利要求2所述电子商务数据处理方法，其特征在于，所述根据所述目标店铺列表中所有目标店铺对应的第一忠诚度集合生成每个历史用户相对目标领域的第二忠诚度，具体为：
5.根据权利要求4所述电子商务数据处理方法，其特征在于，所述根据对应的多个第一忠诚度生成所述目标历史用户相对所述目标领域的第二忠诚度，具体为：
6.根据权利要求1-5...
【专利技术属性】
技术研发人员：肖滢，
申请(专利权)人：武汉软件工程职业学院武汉开放大学，
类型：发明
国别省市：
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