本发明属于大数据处理技术领域，具体涉及一种基于大数据处理的电子商务运营管理方法。
背景技术：
随着计算机网络技术的发展，电子设备与人们生活和工作联系得越来越紧密，传统的商品交易也从线下交易形成了如今广泛使用且规模越来越大的电子商务市场。通过政府的大力支持,电子商务也成为一项重要发展产业，如今，电子商务通过信息技术手段经历了从简单的电子数据交换到现在电子商务安全交易准则，然而，电子商务并不是绝对安全，它正面临着严峻的信息安全挑战。
在信息爆炸的今天，人们对数据的态度也发生了质的飞跃。数据几乎成为一种商业资本，成为重要经济投资的选择对象，这一切都源于科技的进步、存储成本的降低、数据通讯方式的改变。电子存储设备最初作为辅助记忆的角色也发生了天翻地覆的变化，数据由记录事物状态发展变化的基本依据提升为可预测事物未来发展趋势的重要支撑。数据中隐藏的价值正逐渐被揭露出来，人们迫切想通过挖掘数据中蕴藏的能量来增加对大自然以及人类社会的认识。数据挖掘等技术的产生为认识数据，了解数据提供了有效的方法，了解数据就是了解事物的属性，事物的性质及事物间联系。
随着电子商务的发展和应用，对于基于大数据的个性化信息推荐的服务模式研究成为一个前沿问题。电子商务网站在为用户提供产品和服务的同时，也加大了用户在海量信息中快速而准确的找到符合其需求的产品信息的难度。基于大数据的个性化信息推荐服务能够实时、主动的向用户推荐符合其偏好的产品或服务。一方面，更好地满足了用户的个性化需求；另一方面，有利于电商网站建立稳定的用户群体、提高服务质量，从而提高企业的市场竞争力。
技术实现要素：
本发明的目的在于克服上述现有技术的不足，提供一种基于大数据处理的电子商务运营管理方法。
一种基于大数据处理的电子商务运营管理方法，其特征在于，包括以下步骤：
1）购买意向提取模块提取用户购买行为的偏好特征数据，并将所述偏好特征数据传输至用户信息管理模块；
2）用户信息管理模块对偏好特征数据进行处理提取用户感兴趣的商品特征属性，并将用户注册信息和用户感兴趣的商品特征属性存储至用户特征库；
3）当用户在网站网页中搜索商品时，抽样模块从商品信息库中调取符合搜索结果的商品，并将所述符合搜索结果的商品与用户特征库中存储的用户感兴趣的商品特征属性进行比对，并将比对结果按符合性进行排序；
4）过滤模块对抽样模块中输出的排序结果进行过滤，删除排序靠末端商品特征属性，并将过滤后的排序结果传输至个性化推荐模块；
5）个性化推荐模块对滤后的排序结果进行处理，并将处理后的排序结果呈现在网站网页中；
6）当用户在网站网页中浏览商品时，抽样模块从商品信息库中调取与用户特征库中存储的用户感兴趣的商品特征属性进行比对，并将比对结果按符合性进行排序；
7）过滤模块对抽样模块中输出的排序结果进行过滤，仅留存排序前两位的商品特征信息，个性化推荐模块对留存排序前两位的商品特征信息进行处理，并将处理后的排序结果推荐给用户。
优选地，所述步骤1）中用户购买行为为注册、浏览、购买和商品评价。
优选地，所述步骤2）中用户信息管理模块的工作过程是通过用户平时浏览行为来分析出用户感兴趣的商品特征属性。
优选地，所述步骤7）中推荐给用户的方式为电子邮件或弹幕广告。
与现有技术相比，本发明的有益效果：
本发明通过对大数据背景下用户购买个性化推荐商品，具有准确性好的优点，能够有效提高电商企业的销售额；通过基于大数据处理的方式对用户购买行为进行提取和分析，从而挖掘用户的感兴趣的商品，实现精准的商品推荐，具有工作效率高、应用范围广的优点。
附图说明
图1为本发明一种基于大数据处理的电子商务运营管理方法的流程示意图。
具体实施方式
参见图1，一种基于大数据处理的电子商务运营管理方法，其特征在于，包括以下步骤：
1）购买意向提取模块提取用户购买行为的偏好特征数据，并将所述偏好特征数据传输至用户信息管理模块；
2）用户信息管理模块对偏好特征数据进行处理提取用户感兴趣的商品特征属性，并将用户注册信息和用户感兴趣的商品特征属性存储至用户特征库；
3）当用户在网站网页中搜索商品时，抽样模块从商品信息库中调取符合搜索结果的商品，并将所述符合搜索结果的商品与用户特征库中存储的用户感兴趣的商品特征属性进行比对，并将比对结果按符合性进行排序；
4）过滤模块对抽样模块中输出的排序结果进行过滤，删除排序靠末端商品特征属性，并将过滤后的排序结果传输至个性化推荐模块；
5）个性化推荐模块对滤后的排序结果进行处理，并将处理后的排序结果呈现在网站网页中；
6）当用户在网站网页中浏览商品时，抽样模块从商品信息库中调取与用户特征库中存储的用户感兴趣的商品特征属性进行比对，并将比对结果按符合性进行排序；
7）过滤模块对抽样模块中输出的排序结果进行过滤，仅留存排序前两位的商品特征信息，个性化推荐模块对留存排序前两位的商品特征信息进行处理，并将处理后的排序结果推荐给用户。
所述步骤1）中用户购买行为为注册、浏览、购买和商品评价。
所述步骤2）中用户信息管理模块的工作过程是通过用户平时浏览行为来分析出用户感兴趣的商品特征属性。
所述步骤7）中推荐给用户的方式为电子邮件或弹幕广告。
本发明技术方案在上面结合附图对发明进行了示例性描述，显然本发明具体实现并不受上述方式的限制，只要采用了本发明的方法构思和技术方案进行的各种非实质性改进，或未经改进将发明的构思和技术方案直接应用于其它场合的，均在本发明的保护范围之内。