欢迎来到知嘟嘟! 联系电话:13336804447 卖家免费入驻,海量在线求购! 卖家免费入驻,海量在线求购!
知嘟嘟
我要发布
联系电话:13336804447
知嘟嘟经纪人
收藏
专利号: 2020108550518
申请人: 珠海以备科技有限责任公司
专利类型:发明专利
专利状态:已下证
专利领域: 计算;推算;计数
更新日期:2024-02-29
缴费截止日期: 暂无
价格&联系人
年费信息
委托购买

摘要:

权利要求书:

1.一种基于云计算的电子商务平台数据分析系统,其特征在于,包括根源获取单元、数据挑选单元、数据掠取单元、数据暂存单元、数据关联单元、关联规则库、管理单元、云存储单元、云处理器、并推规则库和显示单元;

其中,所述数据掠取单元用于获取电子平台的所有交易信息,交易信息包括商家信息、购买商品及其对应的购买时间和购买件数,商家信息即为商家身份标识,购买商品即为对应的交易记录里面达成交易的商品;

所述数据掠取单元用于将交易信息传输到数据挑选单元,所述数据挑选单元接收数据掠取单元传输的交易信息,并对交易信息进行挑选分析,得到所有商家信息对应的存利商品;

所述数据挑选单元在获取到所有商家信息对应的存利商品后,会自动结合根源获取单元进行数据追溯过程,得到商家信息Qi对应的所有存利商品Pij及其存利信息Cij;其中Cij与Pij一一对应,i=1...n,j=1...m;

数据挑选单元用于将商家信息Qi对应的所有存利商品Pij及其存利信息Cij传输到数据暂存单元,所述数据暂存单元接收数据挑选单元传输的所有存利商品Pij及其存利信息Cij,并进行实时存储;

其中,关联规则库内存储有对应的关联分析规则;所述数据关联单元用于结合关联规则库对数据暂存单元内的存利商品Pij及其存利信息Cij进行关联分析,得到所有的推荐商品与对应的存利商品绑定形成的推荐信息,以及所有商家信息Qi的关联商品;

所述数据关联单元用于将推荐信息和商家信息及其对应的关联商品传输到云处理器,所述云处理器用于将推荐信息传输到云存储单元,所述云存储单元接收云处理器传输的推荐信息,并进行实时存储;

所述云处理器用于将推荐信息传输到显示单元,所述显示单元接收到云处理器传输的推荐信息时,若检测到当前正在显示相关商品则立即显示对应的推荐信息;

所述并推规则库内存储有并推规则,所述云处理器在接收到数据关联单元传输的关联商品,并对关联商品进行并推分析,具体并推分析过程如下:S001:获取到关联商品;

S002:任选一关联商品;

S003:获取到当前对应该商品销售量最高的商家,将该商家标记为并联推荐商家;

S004:获取到购买该关联商品的用户去的人次最多的商家,将该商家标记为同向推荐商家;

S005:任选下一关联商品,重复步骤S003‑S005,获取到所有关联商品的并联推荐商家和同向推荐商家;

所述云处理器用于将关联商品的并联推荐商家和同向推荐商家传输到云存储单元,进行实时存储;

所述云处理器还用于在检测到用户在购买关联商品时自动驱动显示单元显示“并联推荐商家和同向推荐商家”;

所述管理单元与云处理器通信连接,用于录入所有的预设值;

所述挑选分析的具体过程为:

步骤一:获取到交易信息内的商家信息、购买商品及其对应的购买时间和购买件数;

步骤二:获取到任一商家信息;

步骤三:获取到其所有的在售商品,同时获取到所有的已售物品数量;

步骤四:获取到每个在售商品的利润,利润等于售价减去成本再减去附加值,附加值为除该成本之外的租房、水电成本,每月平均到各个在售商品上;

步骤五:获取到每一个在售商品已经售出的数量,根据该数量获取到对应在售商品的已创价值,获取到所有的已创价值之和将其标记为创收值,将对应所有在售商品的已创价值除以创收值;

步骤六:得到所有在售商品的创收占比;

步骤七:将创收占比超过预设门槛X1的在售商品标记为存利商品;其中,X1为预设的数值,且0

步骤八:任选下一商家信息,重复步骤三‑步骤八,直到对所有的商家信息处理完成;

步骤九:得到所有商家信息对应的存利商品;

步骤十:当存在有对应商家信息无存利商品时,自动忽略该商家。

2.根据权利要求1所述的一种基于云计算的电子商务平台数据分析系统,其特征在于,所述数据追溯过程具体如下:S1:获取到所有商家信息的存利商品;

S2:将商家信息标记为Qi,i=1...n;对应将商家信息Qi的存利商品标记为Pij,i=

1...n,j=1...m;其中Pij表示为对应商家信息Qi的存利商品为Pij;

S3:令i=1,j=1;

S4:获取到对应的存利商品Pij;

S5:获取到购买该商品的所有用户,将其标记为标的用户;

S6:任选一标的用户,获取到其近T2时间段内购买的所有物品,T2为预设值;

S7:依次选取下一用户在近T2时间段内购买的所有物品,获取到所有的用户购买的所有物品;

S8:获取到所有物品被购买的次数,将次数小于等于1的物品删除;

S9:获取到剩余物品的购买次数,同时获取到该剩余物品的购买人数,购买人数即为对应购买该物品的人员数量;

S10:利用公式:购买值=购买人数/购买次数,计算得到所有剩余物品的购买值;

S11:将购买值与预设购物值X2进行比较,X2为预设值,将大于X2的购买值对应的物品标记为存利物品,将对应的存利物品及其购买值融合形成存利信息;

S12:令j=j+1,重复步骤S4‑S12,获取到对应同一商家信息时,其所有的存利商品Pij的所有存利信息;

S13:之后令i=i+1,重复步骤S4‑S13,获取到所有的商家信息对应的所有物品的存利信息,将存利信息标记为Cij,其中Cij与Pij一一对应,i=1...n,j=1...m。

3.根据权利要求1所述的一种基于云计算的电子商务平台数据分析系统,其特征在于,所述关联分析的具体步骤为:SS1:获取到存利商品Pij及其存利信息Cij;

SS2:获取到存利信息Cij内的存利物品及其购买值;

SS3:之后令i=1,选取对应的商家信息;

SS4:任选一存利商品Pij,获取其对应的所有的存利信息Cij,之后获取到其内的存利物品及其购买值,将所有的存利物品标记为推荐商品,获取到该对应存利商品Pij的所有推荐商品;

SS5:之后比较所有的推荐商品的购买值,按照购买值从大到小的顺序进行排序,将排名前三的对应的推荐商品标记为关联商品;

SS6:令i=i+1;

SS7:重复步骤SS4‑SS7,直到对所有的商家信息处理完毕;

SS8:得到所有商家信息内的所有存利商品Pij的推荐商品,将该推荐商品与对应的存利商品绑定,形成推荐信息;

SS9:得到所有商家信息Qi的关联商品。