一种基于云计算大数据分析的网上商城商品推荐系统的制作方法

[0001]
本发明属于商品推荐技术领域，涉及到一种基于云计算大数据分析的网上商城商品推荐系统。


背景技术：

[0002]
随着经济的飞速发展,网络购物越来越被大众所接受,已广成为人们消费的重要渠道，比如母婴商品，妈妈们经常会在网上购物与婴儿有关的商品，比如奶粉、纸尿裤等婴儿消耗类商品，而现在的网上商城为了提高消费者网购体验感和网购意愿,会使用个性化推荐系统向消费者进行商品推荐和时间点推荐，对于时间点推荐，比如网上商城会针对购买婴儿用品的妈妈们根据其最近一次购买记录中购买商品的数量和该婴儿的当前年龄段，进而推算出该婴儿的当前年龄段消耗完最近一次购买记录中商品数量的标准消耗时长，再根据最近一次购买记录对应的购买时间，以此得出推荐时间点，进而在到达推荐时间点时向用户推荐。但这种时间点推算方式过于理想化，没有考虑到每个用户婴儿的实际情况，因此目前网上商城推荐的时间点与用户的匹配度不高，难以满足用户的高匹配度推荐需求。


技术实现要素：

[0003]
为解决上述问题，本发明提出一种匹配度高的基于云计算大数据分析的网上商城商品推荐系统，通过结合用户婴儿的实际消耗情况，预测用户婴儿当前年龄段消耗完最近一次购买记录中商品数量的实际消耗时长，解决了背景技术提到的问题。
[0004]
本发明的目的可以通过以下技术方案来实现：
[0005]
一种基于云计算大数据分析的网上商城商品推荐系统，包括用户婴儿基本信息获取模块、历史购物订单筛选模块、历史购物订单分类分析模块、数据库、消耗商品类实际消耗时长统计模块、分析服务器和推荐终端；
[0006]
所述用户婴儿基本信息获取模块用于根据用户在网上商城的登录账号，获取婴儿的出生日期，并将获取的婴儿出生日期发送至消耗商品类实际消耗时长统计模块；
[0007]
所述历史购物订单筛选模块用于根据用户在网上商城的登录账号获取该用户账号下的所有历史购物订单，并根据预设的筛选开始时间点和设置的时间段从该用户账号下的所有历史购物订单中筛选出设置时间段内的各历史购物订单，进而将筛选出的各历史购物订单按照购物时间的先后顺序进行编号，依次标记为1,2...i...n；
[0008]
所述数据库用于存储各婴儿消耗商品类对应的商品种类，并存储各婴儿消耗商品类对应的各年龄段消耗该商品种类单位商品数量对应的标准消耗时长；
[0009]
所述历史购物订单分类分析模块用于对编号的各历史购物订单获取订单参数，其中获取的订单参数包括购物时间、商品种类和商品数量，并将获取的各历史购物订单对应的订单参数构成历史购物订单参数集合r
w
(r
w
1,r
w
2,...,r
w
i,...,r
w
n)，r
w
i表示为第i个历史购物订单的第w个订单参数对应的数值，w表示为订单参数,w＝p1,p2,p3，p1,p2,p3分别表示为购物时间，商品种类，商品数量，进而从构成的历史购物订单参数集合中提取出各历
史购物订单对应的商品种类，并进行相互对比，分析是否存在相同的商品种类，若存在相同的商品种类，则统计相同商品种类的个数，同时将统计各相同商品种类进行编号，依次标记为1,2...j...m，进而统计各相同商品种类对应的历史购物订单编号，可记为q1,q2...qa...qk,qa表示为第q个相同商品种类对应的第a个历史购物订单，此时根据各相同商品种类对应的历史购物订单编号从历史购物订单参数集合中获取各相同商品种类对应各历史购物订单中的购物时间和商品数量，进而构成各相同商品种类购物参数集合g
u
q(g
u
q1,,g
u
q2...,g
u
qa,...,g
u
qk)，g
w
qa表示为第q个相同商品种类对应第a个历史购物订单的第u个购物参数对应的数值，u表示为购物参数，u＝h1,h2,h1,h2分别表示为购物时间，商品数量，历史购物订单分类分析模块将各相同商品种类购物参数集合中各相同商品种类的商品种类名称与数据库中存储的各婴儿消耗商品类对应的商品种类进行对比，从各相同商品种类对应的商品种类中筛选出各婴儿消耗商品类对应的相同商品种类，记为各婴儿消耗相同商品种类，进而对各婴儿消耗相同商品种类进行编号，依次标记为1,2...b...l，以此得到各婴儿消耗相同商品种类购物参数集合g
uz
(g
uz
1,,g
uz
2...,g
uz
a,...,g
uz
k)，g
uz
a表示为第z个婴儿消耗相同商品种类对应的第a个历史购物订单的第u个购物参数对应的数值，z表示为婴儿消耗相同商品种类编号，z＝1,2...b...l,历史购物订单分类分析模块将各婴儿消耗相同商品种类购物参数集合发送至消耗商品类实际消耗时长统计模块；
[0010]
所述消耗商品类实际消耗时长统计模块接收用户婴儿基本信息获取模块发送的婴儿出生日期，接收历史购物订单分类分析模块发送的各婴儿消耗相同商品种类购物参数集合，并从接收的各婴儿消耗相同商品种类购物参数集合中提取每个历史购物订单对应的购物时间，构成各婴儿消耗相同商品种类购物时间集合g
h1z
(g
h1z
1,,g
h1z
2...,g
h1z
a,...,g
h1z
k)，g
h1z
a表示为第z个婴儿消耗相同商品种类对应的第a个历史购物订单的购物时间，此时将各婴儿消耗相同商品种类购物时间集合从第2项开始，进行相邻两项作差计算，得到相邻两个历史购物订单对应的购物时间差,构成各婴儿消耗相同商品种类相邻购物时间差集合δt
z
[δt
z
1,δt
z
2,...,δt
z
(a-1),...,δt
z
(k-1)],δt
z
(a-1)表示为第z个婴儿消耗相同商品种类对应的第a个历史购物订单的购物时间与第a-1个历史购物订单的购物时间之间的购物时间差，与此同时消耗商品类实际消耗时长统计模块从各婴儿消耗相同商品种类购物参数集合中提取每个历史购物订单对应的商品数量，构成各婴儿消耗相同商品种类商品数量集合g
h2z
[g
h2z
1,,g
h2z
2...,g
h2z
(a-1),g
h2z
a,...,g
h2z
(k-1),g
h2z
k]，g
h2z
a表示为第z个婴儿消耗相同商品种类对应的第a个历史购物订单的商品数量，由此根据各婴儿消耗相同商品种类相邻购物时间差集合和各婴儿消耗相同商品种类商品数量集合统计各婴儿消耗相同商品种类内相邻两个购物订单购物时间差中消耗单位商品数量对应的实际消耗时长，同时根据婴儿的出生日期统计各婴儿消耗相同商品种类对应各历史购物订单的购物时间对应的婴儿年龄段，构成各婴儿消耗相同商品种类婴儿年龄段集合d
z
(d
z
1,,d
z
2...,d
z
a,...,d
z
k)，d
z
a表示为第z个婴儿消耗相同商品种类对应的第a个历史购物订单的购物时间对应的婴儿年龄段，消耗商品类实际消耗时长统计模块将各婴儿消耗相同商品种类购物时间集合发送至推荐终端，同时将各婴儿消耗相同商品种类商品数量集合、各婴儿消耗相同商品种类内相邻两个购物订单购物时间差中消耗单位商品数量对应的实际消耗时长和各婴儿消耗相同商品种类婴儿年龄段集合发送至分析服务器；
[0011]
所述分析服务器接收消耗商品类实际消耗时长统计模块发送的各婴儿消耗相同
商品种类商品数量集合、各婴儿消耗相同商品种类内相邻两个购物订单购物时间差中消耗单位商品数量对应的实际消耗时长和各婴儿消耗相同商品种类婴儿年龄段集合，并将接收的各婴儿消耗相同商品种类内相邻两个购物订单购物时间差中消耗单位商品数量对应的实际消耗时长构成各婴儿消耗相同商品种类婴儿年龄段实际消耗时长集合t
z
[t
z
1,,t
z
2...,t
z
a,...,t
z
(k-1)]，t
z
a表示为第z个婴儿消耗相同商品种类对应的第a个历史购物订单的购物时间与第a-1个历史购物订单的购物时间之间的购物时间差对应的该婴儿年龄段消耗单位商品数量对应的实际消耗时长，与此同时分析服务器将接收的各婴儿消耗相同商品种类婴儿年龄段集合与数据库中各婴儿消耗商品类对应的各年龄段消耗该商品种类单位商品数量对应的标准消耗时长进行对比，筛选出各婴儿消耗相同商品种类婴儿年龄段集合中对应年龄段消耗该商品种类单位商品数量对应的标准消耗时长，构成各婴儿消耗相同商品种类婴儿年龄段标准消耗时长集合t
0z
[t
0z
1,,t
0z
2...,t
0z
a,...,t
0z
(k-1),t
0z
k],t
0z
a表示为第z个婴儿消耗相同商品种类对应第a个历史购物订单的购物时间对应的该婴儿年龄段消耗单位商品数量对应的标准消耗时长，由此分析服务器将各婴儿消耗相同商品种类婴儿年龄段实际消耗时长集合与各婴儿消耗相同商品种类婴儿年龄段标准消耗时长集合进行对比，进而统计各婴儿消耗相同商品种类对应婴儿年龄段消耗单位商品数量对应的消耗系数，此时分析服务器从各婴儿消耗相同商品种类婴儿年龄段标准消耗时长集合中提取各婴儿消费相同商品种类对应的最近一次购物订单的购物时间对应该婴儿年龄段消耗该商品种类单位商品数量对应的标准消耗时长，即t
0z
k，再从各婴儿消耗相同商品种类商品数量集合中提取各婴儿消耗相同商品种类对应的最近一次购物订单的商品数量，即g
h2z
k，由此统计各婴儿消耗相同商品种类消耗最近一次购物订单的商品数量对应的标准消耗总时长，综合以上分析服务器根据各婴儿消耗相同商品种类对应的婴儿年龄段消耗单位商品数量对应的消耗系数和各婴儿消耗相同商品种类消耗最近一次购物订单的商品数量对应的标准消耗总时长，统计各婴儿消耗相同商品种类消耗最近一次购物订单的商品数量对应的预测消耗总时长，并发送至推荐终端；
[0012]
所述推荐终端接收消耗商品类实际消耗时长统计模块发送的各婴儿消耗相同商品种类购物时间集合，并接收分析服务器发送的各婴儿消耗相同商品种类消耗最近一次购物订单的商品数量对应的预测消耗总时长，进而从接收的各婴儿消耗相同商品种类购物时间集合中提取各婴儿消耗相同商品种类最近一次购物订单的购物时间，即g
h1z
k，将其与各婴儿消耗相同商品种类消耗最近一次购物订单的商品数量对应的预测消耗总时长进行相加，得到各婴儿消耗相同商品种类最近一次购物订单的该商品数量消耗完对应的推荐时间点，推荐终端实时跟踪当前的时间点，若当前时间点到达推荐时间点时，在该推荐时间点及时向用户推荐对应商品种类的商品。
[0013]
进一步地，所述预设的筛选开始时间点应不晚于婴儿出生日期。
[0014]
进一步地，所述历史购物订单筛选模块根据预设的筛选开始时间点和设置的时间段从该用户账号下的所有历史购物订单中筛选出设置时间段内的各历史购物订单，其具体筛选过程包括以下几个步骤：
[0015]
s1：根据预设的筛选开始时间点和设置的时间段，统计筛选的结束时间点；
[0016]
s2：获取该用户账号下的所有历史购物订单对应的购物时间；
[0017]
s3：将获取的该用户账号下的所有历史购物订单对应的购物时间依次与筛选开始
时间点和筛选的结束时间点进行对比，保留购物时间在筛选开始时间点和筛选结束时间点之间的历史购物订单，其保留的各历史购物订单即为设置时间段内的各历史购物订单。
[0018]
进一步地，所述各婴儿消耗商品类对应的商品种类包括奶粉、纸尿裤和婴儿辅食。
[0019]
进一步地，所述各婴儿消耗相同商品种类内相邻两个购物订单购物时间差中消耗单位商品数量对应的实际消耗时长的计算公式为t
z
a表示为第z个婴儿消耗相同商品种类对应的第a个历史购物订单的购物时间与第a-1个历史购物订单的购物时间之间购物时间差对应的该婴儿年龄段消耗单位商品数量对应的实际消耗时长，g
h2z
(a-1)表示为第z个婴儿消耗相同商品种类对应的第a-1个历史购物订单的商品数量。
[0020]
进一步地，所述各婴儿消耗相同商品种类对应的婴儿年龄段消耗单位商品数量对应的消耗系数的计算公式为η
z
(a-1)表示为第z个婴儿消耗相同商品种类对应第a-1个历史购物订单的购物时间对应该婴儿年龄段消耗单位商品数量对应的消耗系数，t
0z
(a-1)表示为第z个婴儿消耗相同商品种类对应第a-1个历史购物订单的购物时间对应的该婴儿年龄段消耗单位商品数量对应的标准消耗时长。
[0021]
进一步地，所述各婴儿消耗相同商品种类消耗最近一次购物订单的商品数量对应的标准消耗总时长的计算公式为t
0z
k
总
＝t
0z
k*g
h2z
k，t
0z
k
总
表示为第z个婴儿消耗相同商品种类消耗最近一次购物订单的商品数量对应的标准消耗总时长。
[0022]
进一步地，所述各婴儿消耗相同商品种类消耗最近一次购物订单的商品数量对应的预测消耗总时长的计算公式为t
z
k
预测
表示为第z个婴儿消耗相同商品种类最近一次购物订单的商品数量对应的预测消耗总时长。
[0023]
本发明的有益效果如下：
[0024]
本发明通过用户的登录账号获取用户婴儿的出生日期及该用户账号下设置时间段内的所有历史购物订单，并根据各历史购物订单构建各婴儿消耗相同商品种类购物参数集合，同时以此构建各婴儿消耗相同商品种类婴儿年龄段实际消耗时长集合，进而统计各婴儿消耗相同商品种类对应婴儿年龄段消耗单位商品数量对应的消耗系数，综合以上推算各婴儿消耗相同商品种类消耗最近一次购物订单的商品数量对应的预测消耗总时长，由此得到推荐时间点进行推荐，能够实现推荐时间点的智能推荐，其推荐的时间点提高了与用户需求的匹配度，弥补了目前网上商城推荐时间点与用户匹配度不高的弊端，提高了用户消费体验感，满足了用户的高匹配度推荐需求。
附图说明
[0025]
利用附图对本发明作进一步说明，但附图中的实施例不构成对本发明的任何限制，对于本领域的普通技术人员，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据以下附图获得其它的附图。
[0026]
图1为本发明的模块示意图。
具体实施方式
[0027]
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
[0028]
参照图1所示，一种基于云计算大数据分析的网上商城商品推荐系统，包括用户婴儿基本信息获取模块、历史购物订单筛选模块、历史购物订单分类分析模块、数据库、消耗商品类实际消耗时长统计模块、分析服务器和推荐终端，其中用户婴儿基本信息获取模块与消耗商品类实际消耗时长统计模块连接，历史购物订单筛选模块与历史购物订单分类分析模块连接，历史购物订单分类分析模块与消耗商品类实际消耗时长统计模块连接，消耗商品类实际消耗时长统计模块分别与分析服务器和推荐终端连接，分析服务器与推荐终端连接。
[0029]
用户婴儿基本信息获取模块用于根据用户在网上商城的登录账号，获取婴儿的出生日期，并将获取的婴儿出生日期发送至消耗商品类实际消耗时长统计模块。
[0030]
历史购物订单筛选模块用于根据用户在网上商城的登录账号获取该用户账号下的所有历史购物订单，并根据预设的筛选开始时间点和设置的时间段从该用户账号下的所有历史购物订单中筛选出设置时间段内的各历史购物订单，其预设的筛选开始时间点应不晚于婴儿出生日期，其筛选出设置时间段内各历史购物订单的具体筛选过程包括以下几个步骤：
[0031]
s1：根据预设的筛选开始时间点和设置的时间段，统计筛选的结束时间点；
[0032]
s2：获取该用户账号下的所有历史购物订单对应的购物时间；
[0033]
s3：将获取的该用户账号下的所有历史购物订单对应的购物时间依次与筛选开始时间点和筛选的结束时间点进行对比，保留购物时间在筛选开始时间点和筛选结束时间点之间的历史购物订单，其保留的各历史购物订单即为设置时间段内的各历史购物订单，进而将筛选出的各历史购物订单按照购物时间的先后顺序进行编号，依次标记为1,2...i...n。
[0034]
数据库用于存储各婴儿消耗商品类对应的商品种类，其中各婴儿消耗商品类对应的商品种类包括奶粉、纸尿裤和婴儿辅食，并存储各婴儿消耗商品类对应的各年龄段消耗该商品种类单位商品数量对应的标准消耗时长。
[0035]
历史购物订单分类分析模块用于对编号的各历史购物订单获取订单参数，其中获取的订单参数包括购物时间、商品种类和商品数量，并将获取的各历史购物订单对应的订单参数构成历史购物订单参数集合r
w
(r
w
1,r
w
2,...,r
w
i,...,r
w
n)，r
w
i表示为第i个历史购物订单的第w个订单参数对应的数值，w表示为订单参数,w＝p1,p2,p3，p1,p2,p3分别表示为购物时间，商品种类，商品数量，进而从构成的历史购物订单参数集合中提取出各历史购物订单对应的商品种类，并进行相互对比，分析是否存在相同的商品种类，若存在相同的商品种类，则统计相同商品种类的个数，同时将统计各相同商品种类进行编号，依次标记为1,2...j...m，进而统计各相同商品种类对应的历史购物订单编号，可记为q1,q2...qa...qk,qa表示为第q个相同商品种类对应的第a个历史购物订单，此时根据各相同商品种类对应的历史购物订单编号从历史购物订单参数集合中获取各相同商品种类对应各历史购物订单
中的购物时间和商品数量，进而构成各相同商品种类购物参数集合g
u
q(g
u
q1,,g
u
q2...,g
u
qa,...,g
u
qk)，g
w
qa表示为第q个相同商品种类对应第a个历史购物订单的第u个购物参数对应的数值，u表示为购物参数，u＝h1,h2,h1,h2分别表示为购物时间，商品数量，历史购物订单分类分析模块将各相同商品种类购物参数集合中各相同商品种类的商品种类名称与数据库中存储的各婴儿消耗商品类对应的商品种类进行对比，从各相同商品种类对应的商品种类中筛选出各婴儿消耗商品类对应的相同商品种类，记为各婴儿消耗相同商品种类，进而对各婴儿消耗相同商品种类进行编号，依次标记为1,2...b...l，以此得到各婴儿消耗相同商品种类购物参数集合g
uz
(g
uz
1,,g
uz
2...,g
uz
a,...,g
uz
k)，g
uz
a表示为第z个婴儿消耗相同商品种类对应的第a个历史购物订单的第u个购物参数对应的数值，z表示为婴儿消耗相同商品种类编号，z＝1,2...b...l,历史购物订单分类分析模块将各婴儿消耗相同商品种类购物参数集合发送至消耗商品类实际消耗时长统计模块。
[0036]
本实施例通过从各相同商品种类购物参数集合中根据各相同商品种类对应的商品种类名称从数据库中筛选出各婴儿消耗相同商品种类，进而构建各婴儿消耗相同商品种类购物参数集合，为后面统计各婴儿消耗相同商品种类相邻两个购物订单购物时间差中消耗单位商品数量对应的实际消耗时长提供依据。
[0037]
消耗商品类实际消耗时长统计模块接收用户婴儿基本信息获取模块发送的婴儿出生日期，接收历史购物订单分类分析模块发送的各婴儿消耗相同商品种类购物参数集合，并从接收的各婴儿消耗相同商品种类购物参数集合中提取每个历史购物订单对应的购物时间，构成各婴儿消耗相同商品种类购物时间集合g
h1z
(g
h1z
1,,g
h1z
2...,g
h1z
a,...,g
h1z
k)，g
h1z
a表示为第z个婴儿消耗相同商品种类对应的第a个历史购物订单的购物时间，此时将各婴儿消耗相同商品种类购物时间集合从第2项开始，进行相邻两项作差计算，得到相邻两个历史购物订单对应的购物时间差,构成各婴儿消耗相同商品种类相邻购物时间差集合δt
z
[δt
z
1,δt
z
2,...,δt
z
(a-1),...,δt
z
(k-1)],δt
z
(a-1)表示为第z个婴儿消耗相同商品种类对应的第a个历史购物订单的购物时间与第a-1个历史购物订单的购物时间之间的购物时间差，与此同时消耗商品类实际消耗时长统计模块从各婴儿消耗相同商品种类购物参数集合中提取每个历史购物订单对应的商品数量，构成各婴儿消耗相同商品种类商品数量集合g
h2z
[g
h2z
1,,g
h2z
2...,g
h2z
(a-1),g
h2z
a,...,g
h2z
(k-1),g
h2z
k]，g
h2z
a表示为第z个婴儿消耗相同商品种类对应的第a个历史购物订单的商品数量，由此根据各婴儿消耗相同商品种类相邻购物时间差集合和各婴儿消耗相同商品种类商品数量集合统计各婴儿消耗相同商品种类内相邻两个购物订单购物时间差中消耗单位商品数量对应的实际消耗时长t
z
a表示为第z个婴儿消耗相同商品种类对应的第a个历史购物订单的购物时间与第a-1个历史购物订单的购物时间之间购物时间差对应的该婴儿年龄段消耗单位商品数量对应的实际消耗时长，g
h2z
(a-1)表示为第z个婴儿消耗相同商品种类对应的第a-1个历史购物订单的商品数量，同时根据婴儿的出生日期统计各婴儿消耗相同商品种类对应各历史购物订单的购物时间对应的婴儿年龄段，构成各婴儿消耗相同商品种类婴儿年龄段集合d
z
(d
z
1,,d
z
2...,d
z
a,...,d
z
k)，d
z
a表示为第z个婴儿消耗相同商品种类对应的第a个历史购物订单的购物时间对应的婴儿年龄段，消耗商品类实际消耗时长统计模块将各婴儿消耗相同商品种类购物时间集合发送至推荐终端，同时将各婴儿消耗相同商品种类商品数量
集合、各婴儿消耗相同商品种类内相邻两个购物订单购物时间差中消耗单位商品数量对应的实际消耗时长和各婴儿消耗相同商品种类婴儿年龄段集合发送至分析服务器。
[0038]
分析服务器接收消耗商品类实际消耗时长统计模块发送的各婴儿消耗相同商品种类商品数量集合、各婴儿消耗相同商品种类内相邻两个购物订单购物时间差中消耗单位商品数量对应的实际消耗时长和各婴儿消耗相同商品种类婴儿年龄段集合，并将接收的各婴儿消耗相同商品种类内相邻两个购物订单购物时间差中消耗单位商品数量对应的实际消耗时长构成各婴儿消耗相同商品种类婴儿年龄段实际消耗时长集合t
z
[t
z
1,,t
z
2...,t
z
a,...,t
z
(k-1)]，t
z
a表示为第z个婴儿消耗相同商品种类对应的第a个历史购物订单的购物时间与第a-1个历史购物订单的购物时间之间的购物时间差对应的该婴儿年龄段消耗单位商品数量对应的实际消耗时长，与此同时分析服务器将接收的各婴儿消耗相同商品种类婴儿年龄段集合与数据库中各婴儿消耗商品类对应的各年龄段消耗该商品种类单位商品数量对应的标准消耗时长进行对比，筛选出各婴儿消耗相同商品种类婴儿年龄段集合中对应年龄段消耗该商品种类单位商品数量对应的标准消耗时长，构成各婴儿消耗相同商品种类婴儿年龄段标准消耗时长集合t
0z
[t
0z
1,,t
0z
2...,t
0z
a,...,t
0z
(k-1),t
0z
k],t
0z
a表示为第z个婴儿消耗相同商品种类对应第a个历史购物订单的购物时间对应的该婴儿年龄段消耗单位商品数量对应的标准消耗时长，由此分析服务器将各婴儿消耗相同商品种类婴儿年龄段实际消耗时长集合与各婴儿消耗相同商品种类婴儿年龄段标准消耗时长集合进行对比，进而统计各婴儿消耗相同商品种类对应婴儿年龄段消耗单位商品数量对应的消耗系数η
z
(a-1)表示为第z个婴儿消耗相同商品种类对应第a-1个历史购物订单的购物时间对应该婴儿年龄段消耗单位商品数量对应的消耗系数，t
0z
(a-1)表示为第z个婴儿消耗相同商品种类对应第a-1个历史购物订单的购物时间对应的该婴儿年龄段消耗单位商品数量对应的标准消耗时长，此时分析服务器从各婴儿消耗相同商品种类婴儿年龄段标准消耗时长集合中提取各婴儿消费相同商品种类对应的最近一次购物订单的购物时间对应该婴儿年龄段消耗该商品种类单位商品数量对应的标准消耗时长，即t
0z
k，再从各婴儿消耗相同商品种类商品数量集合中提取各婴儿消耗相同商品种类对应的最近一次购物订单的商品数量，即g
h2z
k，由此统计各婴儿消耗相同商品种类消耗最近一次购物订单的商品数量对应的标准消耗总时长t
0z
k
总
＝t
0z
k*g
h2z
k，t
0z
k
总
表示为第z个婴儿消耗相同商品种类消耗最近一次购物订单的商品数量对应的标准消耗总时长，综合以上分析服务器根据各婴儿消耗相同商品种类对应的婴儿年龄段消耗单位商品数量对应的消耗系数和各婴儿消耗相同商品种类消耗最近一次购物订单的商品数量对应的标准消耗总时长，统计各婴儿消耗相同商品种类消耗最近一次购物订单的商品数量对应的预测消耗总时长t
z
k
预测
表示为第z个婴儿消耗相同商品种类最近一次购物订单的商品数量对应的预测消耗总时长，并发送至推荐终端。
[0039]
本实施例统计的各婴儿消耗相同商品种类对应婴儿年龄段消耗单位商品数量对应的消耗系数，直观展示了各婴儿消耗相同商品种类对应婴儿年龄段消耗单位商品数量的
实际消耗时长与标准消耗时长之间的对比状况，其统计的消耗系数越接近于1，表明该婴儿年龄段消耗单位商品数量的实际消耗时长与标准消耗时长越接近，为后面统计各婴儿消耗相同商品种类消耗最近一次购物订单商品数量对应的预测消耗总时长提供可靠的预测依据。
[0040]
推荐终端接收消耗商品类实际消耗时长统计模块发送的各婴儿消耗相同商品种类购物时间集合，并接收分析服务器发送的各婴儿消耗相同商品种类消耗最近一次购物订单的商品数量对应的预测消耗总时长，进而从接收的各婴儿消耗相同商品种类购物时间集合中提取各婴儿消耗相同商品种类最近一次购物订单的购物时间，即g
h1z
k，将其与各婴儿消耗相同商品种类消耗最近一次购物订单的商品数量对应的预测消耗总时长进行相加，得到各婴儿消耗相同商品种类最近一次购物订单的该商品数量消耗完对应的推荐时间点，其推荐的时间点提高了与用户需求的匹配度，弥补了目前网上商城推荐时间点与用户匹配度不高的弊端，提高了用户消费体验感，满足了用户的高匹配度推荐需求，推荐终端实时跟踪当前的时间点，若当前时间点到达推荐时间点时，在该推荐时间点及时向用户推荐对应商品种类的商品。
[0041]
以上内容仅仅是对本发明结构所作的举例和说明，所属本技术领域的技术人员对所描述的具体实施例做各种各样的修改或补充或采用类似的方式替代，只要不偏离发明的结构或者超越本权利要求书所定义的范围，均应属于本发明的保护范围。