本发明涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种基于商品数据的电子商务数据筛选系统。
背景技术：
随着互联网的发展，网络中的信息量呈现指数式增长，随之带来了信息过载问题，尤其对于网上购物的电子商务平台而言，琳琅满目的商品往往让人们无从选择，商品推荐系统是解决信息过载最有效的方式之一，但是人们通过购物平台进行购物往往只能看到付钱推广商家的商品。
如何提高推荐数据的有效性、准确性已经成为衡量推荐系统的一个重要指标，对于电子商务平台而言，可以结合用户对商品的操作记录，反映用户的兴趣偏好，从商品被点击、收藏、加入购物车、购买可分析出大众用户对商品的选择倾向。
技术实现要素：
基于背景技术存在的技术问题，本发明提出了一种基于商品数据的电子商务数据筛选系统；
本发明提出的一种基于商品数据的电子商务数据筛选系统，包括：
记录采集模块，用于采集购物平台上商品被操作记录的次数；
计算模块，用于根据采集的商品被操作记录的次数对购物平台上商品进行权值计算，得到商品推荐分数；
搜索排序模块，用于在用户进行商品搜索时，根据商品推荐分数从大到小顺序进行商品排序；
推送模块，用于当用户打开购物平台时，按照用户上一次搜索记录向用户推送用户搜索商品中商品推荐分数前n位的商品。
优选地，所述记录采集模块，具体用于：采集购物平台上商品被操作记录的次数，所述商品被操作记录包括点击、收藏、加入购物车、购买。
优选地，所述计算模块，具体用于：
商品推荐分数c＝q1×a1+q2×a2+q3×a3+q4×a4；
其中，a1表示商品被点击次数、a2表示商品被收藏次数、a3商品被加入购物车次数、a4表示商品被购买次数；
q1商品被点击的权值，q2表示商品被收藏操作的权值，q3表示商品被加入购物车操作的权值，q4表示商品被购买的权值，其中，q1+q2+q3+q4＝1，q1＜q2＜q3＜q4。
优选地，所述计算模块，还用于：用户可对商品被点击的权值q1、商品被收藏操作的权值q2、商品被加入购物车操作的权值q3、商品被购买的权值q4进行编辑。
优选地，还包括第一反馈模块，与搜索排序模块连接，用于记录用户在商品推荐分数从大到小顺序进行商品排序后，是否进行其他排序方式选择操作。
优选地，还包括第二反馈模块，与推送模块连接，用于记录用户点击推送的商品推荐分数前n位的商品的点击率。
本发明通过采集购物平台上商品被操作记录的次数，对购物平台上商品进行权值计算得到商品推荐分数，用于在用户进行商品搜索时，根据商品推荐分数从大到小顺序进行商品排序，同时，当用户打开购物平台时，按照用户上一次搜索记录向用户推送用户搜索商品中商品推荐分数前n位的商品，如此，通过对商品被操作记录的挖掘，并根据这些操作记录加权值计算商品推荐分数，全面的体现商品的质量以及商家物流公司的服务质量，进而可以向用户推荐他们现在和将来可能会喜欢的商品，提高用户的购买体验，对于购物平台而言，提高商品的成交性，为企业带来更多的收益。
附图说明
图1为本发明提出的一种基于商品数据的电子商务数据筛选系统的模块示意图。
具体实施方式
参照图1，本发明提出的一种基于商品数据的电子商务数据筛选系统，包括：
记录采集模块，用于采集购物平台上商品被操作记录的次数。
在具体方案中，购物平台上商品被操作记录包括点击操作、商品收藏操作、商品加入购物车操作、商品购买操作，当商品被用户进行上述操作时，统计被操作次数。
计算模块，用于根据采集的商品被操作记录的次数对购物平台上商品进行权值计算，得到商品推荐分数；计算模块，具体用于：
商品推荐分数c＝q1×a1+q2×a2+q3×a3+q4×a4；
其中，a1表示商品被点击次数、a2表示商品被收藏次数、a3商品被加入购物车次数、a4表示商品被购买次数；
q1商品被点击的权值，q2表示商品被收藏操作的权值，q3表示商品被加入购物车操作的权值，q4表示商品被购买的权值，其中，q1+q2+q3+q4＝1，q1＜q2＜q3＜q4，其中，用户可对商品被点击的权值q1、商品被收藏操作的权值q2、商品被加入购物车操作的权值q3、商品被购买的权值q4进行编辑。
在具体方案中，根据用户预设的商品被点击的权值q1、商品被收藏操作的权值q2、商品被加入购物车操作的权值q3、商品被购买的权值q4以及商品被操作记录的次数，计算商品推荐分数，从而对商品进行打分。
搜索排序模块，用于在用户进行商品搜索时，根据商品推荐分数从大到小顺序进行商品排序；
第一反馈模块，与搜索排序模块连接，用于记录用户在商品推荐分数从大到小顺序进行商品排序后，是否进行其他排序方式选择操作；
在具体方案中，在用户进行商品搜索时，按照商品推荐分数从大到小的排序方式向用户进行商品展示，如此，向用户推荐商品推荐分数的商品，方便用户选择适宜的商品，同时记录用户是否进行其他排序方式选择操作，判断商品推荐分数的准确性。
推送模块，用于当用户打开购物平台时，按照用户上一次搜索记录向用户推送用户搜索商品中商品推荐分数前n位的商品。
第二反馈模块，与推送模块连接，用于记录用户点击推送的商品推荐分数前n位的商品的点击率。
在具体方案中，当用户打开购物平台时，按照用户上一次搜索记录向用户推送用户搜索商品中商品推荐分数前n位的商品，在用户上一次未购买到适宜的产品时，向用户推送商品推荐分数较高的商品，提高商品的购买率，通过记录用户点击推送的商品推荐分数前n位的商品的点击率，判断商品推荐分数的准确性。
本实施方式通过采集购物平台上商品被操作记录的次数，对购物平台上商品进行权值计算得到商品推荐分数，用于在用户进行商品搜索时，根据商品推荐分数从大到小顺序进行商品排序，同时，当用户打开购物平台时，按照用户上一次搜索记录向用户推送用户搜索商品中商品推荐分数前n位的商品，如此，通过对商品被操作记录的挖掘，并根据这些操作记录加权值计算商品推荐分数，全面的体现商品的质量以及商家物流公司的服务质量，进而可以向用户推荐他们现在和将来可能会喜欢的商品，提高用户的购买体验，对于购物平台而言，提高商品的成交性，为企业带来更多的收益。
以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，根据本发明的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变，都应涵盖在本发明的保护范围之内。