一种基于时域分析的电子商务系统的制作方法

本发明涉及电子商务领域，尤其涉及一种基于时域分析的电子商务系统。

背景技术

国内最大的电商平台淘宝网每日访问用户达6000万，每日在线商品数目已经超过了8亿件。面对急速增长的数据规模，用户正面临着“信息超载问题”，如果不借助于搜索引擎、推荐系统或者信息分类等辅助技术，用户从海量的互联网资源中找到自己真正感兴趣的信息是一件非常困难的事情,使得信息的有效利用率反而降低了。搜索引擎和个性化推荐系统是解决“信息超载”问题的两种手段。搜索引擎根据用户输入的关键字反馈给用户查询的结果，由于搜索引擎根据的是所有人的行为规律返回搜索结果，无法根据每个用户提供个性化服务，使得可能用户真正感兴趣的内容被海量的搜索结果所掩盖。个性化推荐在此问题上弥补了搜索引擎的不足，即代替用户评估其所有未看过的产品，并通过分析用户的兴趣爱好和历史行为，主动推荐符合用户喜好的项目。

在大数据时代下的推荐系统会面临海量的训练规模，传统单机环境下的推荐系统不能满足大数据时代推荐的需求。因此以分布式计算平台作为模型计算平台的推荐系统渐次诞生。进入web2.0时代后，实时推荐的需求越来越多，而传统推荐系统，都是定期对数据进行分析，然后对模型进行更新，进而使用新的模型进行个性化推荐，训练效率低下，同时因为没有完善的机制配合对实时用户做出反馈，因此存在着推荐满意度以及交易转化率低下的问题。因此构建基于新型分布式流并行处理技术,能够分析实时用户行为并且做出实时推荐反馈的系统是非常有研究意义的。

技术实现要素：

发明目的：

针对传统推荐系统，都是定期对数据进行分析，然后对模型进行更新，进而使用新的模型进行个性化推荐，训练效率低下，同时因为没有完善的机制配合对实时用户做出反馈，因此存在着推荐满意度以及交易转化率低下的问题，本发明提供一种基于时域分析的电子商务系统。

技术方案：

一种基于时域分析的电子商务系统，包括：识别模块、处理模块、计算模块、第一采集模块、第二采集模块，所述识别模块、处理模块以及计算模块互相连接，所述处理模块分别连接所述第一采集模块以及第二采集模块，所述识别模块用于识别商品出品时间，所述计算模块用于计算商品上市持续时间，所述商品上市持续时间为商品从出品时距今的时间，所述处理模块用于将所述商品上市持续时间传输至所述第一采集模块以及第二采集模块，所述第一采集模块用于根据商品关键字采集所述商品关键字关联的商品，所述第二采集模块用于根据商品上市持续时间从所述商品关键字关联商品中进行商品筛选，所述处理模块还用于获取所述第一采集模块以及第二采集模块对商品的采集和筛选。

作为本发明的一种优选方式，还包括显示模块，所述显示模块连接所述处理模块，所述显示模块用于根据所述处理模块获取的对商品的采集和筛选进行商品的显示。

作为本发明的一种优选方式，所述第一采集模块根据关键字覆盖范围进行关键字相关商品的采集。

作为本发明的一种优选方式，所述处理模块根据用户以往购买记录对用户的时域选择进行确认，所述时域选择为用户选择的商品上市持续时间的集中分布区间，所述计算模块根据处理模块确认的时域选择推算用户对商品出品时间的选择，所述第二采集模块根据所述商品出品时间进行第一采集模块采集的相关商品的时域筛选。

作为本发明的一种优选方式，所述处理模块还用于根据关键字进行分类区别，计算模块根据分类区别进行相应的时域选择的计算。

作为本发明的一种优选方式，所述处理模块还用于根据关键字进行关键字交集处理，所述处理模块根据所述关键字交集处理进行关键字交集的时域交集的处理。

作为本发明的一种优选方式，所述第一采集模块根据所述关键字交集进行基于用户输入的关键字的商品采集，所述第二采集模块根据第一采集模块对商品的采集进行基于时域交集的商品筛选，所述处理模块获取商品筛选，所述显示模块根据所述处理模块获取的对商品的筛选进行商品显示。

作为本发明的一种优选方式，所述识别模块还用于识别商品出品的时域信息，所述处理模块根据商品出品时域信息以及商品上市持续时间进行商品处理。

作为本发明的一种优选方式，所述第二采集模块根据所述商品出品时域信息以及商品上市持续时间进行商品的筛选，所述处理模块获取所述筛选结果，所述处理模块根据所述筛选结果进行筛选分类。

作为本发明的一种优选方式，所述显示模块获取所述处理模块的筛选分类并根据所述筛选分类对筛选分类中存在的商品进行商品显示。

本发明实现以下有益效果：

利用本发明提供的电子商务系统，定期对数据进行分析，然后对模型进行更新，进而使用新的模型进行个性化推荐，提供完善的机制配合对实时用户做出反馈，提高了推荐满意度以及交易转化率。

附图说明

此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本公开的实施例，并于说明书一起用于解释本公开的原理。

图1为系统框架图；

图2为模式一步骤图；

图3为模式二步骤图；

图4为模式三步骤图；

图5为模式四步骤图。

具体实施方式

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。

实施例一：

参考图为图1、图2、图3。一种基于时域分析的电子商务系统，包括：识别模块1、处理模块2、计算模块3、第一采集模块4、第二采集模块5，所述识别模块1、处理模块2以及计算模块3互相连接，所述处理模块2分别连接所述第一采集模块4以及第二采集模块5，所述识别模块1用于识别商品出品时间，所述计算模块3用于计算商品上市持续时间，所述商品上市持续时间为商品从出品时距今的时间，所述处理模块2用于将所述商品上市持续时间传输至所述第一采集模块4以及第二采集模块5，所述第一采集模块4用于根据商品关键字采集所述商品关键字关联的商品，所述第二采集模块5用于根据商品上市持续时间从所述商品关键字关联商品中进行商品筛选，所述处理模块2还用于获取所述第一采集模块4以及第二采集模块5对商品的采集和筛选。

作为本发明的一种优选方式，还包括显示模块6，所述显示模块6连接所述处理模块2，所述显示模块6用于根据所述处理模块2获取的对商品的采集和筛选进行商品的显示。

作为本发明的一种优选方式，所述第一采集模块4根据关键字覆盖范围进行关键字相关商品的采集。

作为本发明的一种优选方式，所述处理模块2根据用户以往购买记录对用户的时域选择进行确认，所述时域选择为用户选择的商品上市持续时间的集中分布区间，所述计算模块3根据处理模块2确认的时域选择推算用户对商品出品时间的选择，所述第二采集模块5根据所述商品出品时间进行第一采集模块4采集的相关商品的时域筛选。

在具体实施过程中，人们在购买商品时，往往会无意的购买上市日期接近或上市时间长短相当的物品，对于已经购置的商品，识别模块1会识别商品的上市日期以及上市时间的长度，识别模块1还基于上市日期以及上市时间对商品的关键字进行识别，并根据关键字识别商品的分类，处理模块2根据商品关键字以及关键字的商品分类将商品归类，商品归类之后，处理模块2再根据商品的上市日期或上市时间的长度进行再次分类。

本发明包括模式一：当用户进行商品搜索时，识别模块1识别关键字，处理模块2根据识别模块1识别的关键字将关键字关联，关键字以及关联的关键字确认关键字覆盖的范围，处理模块2将本次搜索的关键字覆盖范围同步至第一采集模块4，第一采集模块4根据关键字覆盖范围进行商品的采集，处理模块2将本次搜索的关键字覆盖范围涉及到的商品的上市日期以及上市时间的长度同步至第二采集模块5，第二采集模块5分别根据商品上市日期以及上市时间的长度进行商品的筛选采集，处理模块2获取第一采集模块4以及第二采集模块5对于商品的采集，并提取第一采集模块4以及第二采集模块5中交集出现的商品，处理模块2将交集出现的商品同步至显示模块6中，显示模块6显示交集出现的商品。

模式二：处理模块2对用户的购买记录采取识别模块1进行识别，主要识别商品上市到购买商品的持续时间，处理模块2将各个上市持续时间进行时间轴上的分布，并将时间分布靠近的商品归类为同一个时域，计算模块3根据不同的商品对应的各个时域以及当前日期进行商品出品时间选择的推算，以当前日期为基准，向前推算各个时域对应的时间，推算得到的时域即为用户可能选择的商品出品时间的时域信息，处理模块2获取用户可能选择的商品出品时间，第一采集模块4根据用户输入的关键字覆盖范围采集相关商品，第二采集模块5根据用户可能选择的商品出品时间的时域信息在第一采集模块4采集的商品中筛选商品，处理模块2获取第二采集模块5筛选出的商品并同步至显示模块6，显示模块6显示商品。

实施例二：

参考图为图1、图4。针对实施例一，本实施例的不同点在于：

作为本发明的一种优选方式，所述处理模块2还用于根据关键字进行分类区别，计算模块3根据分类区别进行相应的时域选择的计算。

作为本发明的一种优选方式，所述处理模块2还用于根据关键字进行关键字交集处理，所述处理模块2根据所述关键字交集处理进行关键字交集的时域交集的处理。

作为本发明的一种优选方式，所述第一采集模块4根据所述关键字交集进行基于用户输入的关键字的商品采集，所述第二采集模块5根据第一采集模块4对商品的采集进行基于时域交集的商品筛选，所述处理模块2获取商品筛选，所述显示模块6根据所述处理模块2获取的对商品的筛选进行商品显示。

在具体实施过程中，本实施例提供模式三：若用户输入多个关键字，在识别模块1识别出关键字之后，处理模块2根据关键字确认该关键字的分类并进行对应的分类区别，该关键字为商品或商品特征的关键字，计算模块3根据分类的区别对关键字对应的商品进行相应的时域选择的计算，处理模块2将当次输入的关键字和与之关联的关联关键字做交集处理，例如，当用户输入关键字a以及关键字b时，处理模块2分别对关键字a以及关键字b进行关键字关联处理，在进行交集处理时，先根据关键字a的关联关键字与关键字b是否交集进行交集提取，再根据关键字b的关联关键字与关键字a是否交集进行交集提取，处理模块2将两个交集提取得到的商品整合，作为交集处理得到的商品。当处理模块2获取关键字交集时，处理模块2同时获取关键字中关键字的时域，并进行时域交集的获取，将关键字对应的时域进行时域排序，提取时域重叠的部分，并分析时域的重叠度，处理模块2根据时域的重叠度进行时域重叠度的排序，提取时域重叠度最高的部分并同步至第一采集模块4以及第二采集模块5，第一采集模块4根据时域重叠度最高的部分对应的商品的关键字进行商品采集，第二采集模块5根据时域重叠度最高的部分对应的时域重叠信息进行第一采集模块4采集的商品的筛选，处理模块2获取筛选过后的商品并将商品信息同步至显示模块6，显示模块6进行商品推荐的显示。

实施例三：

参考图为图1、图5。针对实施例一，本实施例的不同点在于：

作为本发明的一种优选方式，所述识别模块1还用于识别商品出品的时域信息，所述处理模块2根据商品出品时域信息以及商品上市持续时间进行商品处理。

作为本发明的一种优选方式，所述第二采集模块5根据所述商品出品时域信息以及商品上市持续时间进行商品的筛选，所述处理模块2获取所述筛选结果，所述处理模块2根据所述筛选结果进行筛选分类。

作为本发明的一种优选方式，所述显示模块6获取所述处理模块2的筛选分类并根据所述筛选分类对筛选分类中存在的商品进行商品显示。

在具体实施过程中，本实施例提供模式四：第一采集模块4根据关键字采集商品，识别模块1识别商品的出品时域信息以及商品上市持续时间的时域信息，处理模块2根据计算模块3计算的时域选择进行商品时域信息以及商品上市持续时间的时域信息的获取，并将获取结果同步至第二采集模块5，第二采集模块5根据获取结果进行第一采集模块4采集的商品的筛选，处理模块2获取筛选过后的商品并将商品信息同步至显示模块6，显示模块6进行商品推荐的显示。

上述实施例只为说明本发明的技术构思及特点，其目的是让熟悉该技术领域的技术人员能够了解本发明的内容并据以实施，并不能以此来限制本发明的保护范围。凡根据本发明精神实质所作出的等同变换或修饰，都应涵盖在本发明的保护范围之内。