一种基于云平台的多源跨域数据交互系统的制作方法
本发明涉及数据交互系统领域，具体为一种基于云平台的多源跨域数据交互系统。
背景技术：
随着移动网络和大数据时代的到来，用户参与的网络活动越来越多，一切行为逐渐被数字化记录，导致整个网络数据形态和来源变得越来越丰富。虽然单一数据流的用户建模已经有成熟的研究方法，但多源异构数据的急剧增长，给用户建模带来更大的挑战，单一数据流很难全面刻画用户的多元化特征，难于进行精准的用户建。
目前，除了一些特别简单非联网类应用(比如计算器、闹钟等)，几乎所有的应用都是联网应用，而其app客户端基本都只是负责用户的交互与数据收集与展示，真正的数据和服务均存储在云端。
交互设计(英文interactiondesign,缩写ixd)，是定义、设计人造系统的行为的设计领域，它定义了两个或多个互动的个体之间交流的内容和结构，使之互相配合，共同达成某种目的。交互设计努力去创造和建立的是人与产品及服务之间有意义的关系，以“在充满社会复杂性的物质世界中嵌入信息技术”为中心。交互系统设计的目标可以从“可用性”和”用户体验“两个层面上进行分析，关注以人为本的用户需求。
但是，现有的数据交互系统存在以下缺陷：
(1)传统的客户端的数据传输采用整页加载模式，在网络不好动环境内，产品信息或数据要加载几分钟，且经常出现加载失败的情况，降低用户的体验和用户查询产品信息数据的速度；
(2)现在网络上很少有针对汽车零件或产品的网络销售平台，因此汽车产品都需要去汽车修理店或汽车售卖店去买，麻烦且费力，导致汽车产品销量不高；
(3)云平台在汽车产品的销售网络制作还不够完善，新老客户对产品的了解程度不够，产品效益提升不明显。
技术实现要素：
为了克服现有技术方案的不足，本发明提供一种基于云平台的多源跨域数据交互系统，客户端的数据加载采用分区域加载模式，降提高用户获取数据的效率，过滤推荐算法和产品评价相似度公式的设计能更快更高效的推广汽车产品，跨域关联技术能使用户和云平台上多个领域不同产品之间产生关联关系，提高了产品销量，制定的营销策略能大大扩展汽车产品的新客户和新用户，提高了产品效益，能有效的解决背景技术提出的问题。
本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：
一种基于云平台的多源跨域数据交互系统，包括业务云服务平台，其特征在于：所述业务云服务平台包括营销平台、物流平台、售后服务平台和采购平台，业务云服务平台连接有客户端，用户通过客户端来与业务云服务平台进行数据交互。
进一步地，用户包括客户、营销员、物流公司、客服售后人员和采购员，且客户、营销员、物流公司、客服售后人员、采购员分别与客户端、营销平台、物流平台、售后服务平台、采购平台进行信息和数据的交互。
进一步地，营销平台、物流平台、售后服务平台、采购平台与客户端均存在关联协同关系，营销平台与采购平台之间、营销平台与物流平台之间均存在关联协同关系。
进一步地，用户与云平台的数据交互的原理为：用户通过在客户端上进行相应操作使客户端向云平台发送请求数据，云平台处理请求后进行相应处理将数据返回传输到客户端上，客户端将结果显示出来反馈给用户。
进一步地，在业务云服务平台建立多源跨域数据交互系统，建立交互系统包括如下步骤：
s100、对客户端的数据进行挖掘；
s200、根据数据启动跨域关联技术，利用用户与各种产品之间的联系来分析产品各方面的优劣；
s300、根据产品分析结果制定合适的营销策略；
s400、提出合适的物流和售后服务方案，提供给客户更优质的服务。
进一步地，数据挖掘包括如下步骤：
s101、在用户里采集相关原始样品数据，原始样品数据包括购买数据、售卖数据、预定数据、价格数据、物流数据、各项反馈数据、产品评价数据、售后服务数据；
s102、对数据进行预处理，预处理包括抽样和取精，抽样即从所采集的原始数据中抽取与挖掘任务相关的目标数据，得到样本数据集，取精是在数据转换过程中筛选出与挖掘任务相关的特征或消减数据的特征维数；
s103、对数据进行有效地评估；
s104、若评估结果不满意，则数据挖掘的结果不满足要求，需重新采集新数据或改变新的挖掘方法来重新进行新的一轮数据挖掘。
进一步地，云平台与客户端之间采用异步传输的方式对数据的相互传输，客户端的数据加载方式采用分区域加载方式，分区域加载方式为：首先加载占位框域和格式，然后加载文本标题、标签、关键字信息，再加载文本内容，最后加载附属图片和用户信息，且根据网络情况选择加载不同清晰度和大小的图片。
进一步地，所述跨域关联技术包括如下步骤：
s201、利用产品名称作为关键词，在百度、qq、微信、网购平台上搜索关键词，然后查找其对产品的正面和负面评价；
s202、根据产品的用户评价对产品进行打分，并对客户和作者的信息进行记录；
s203、采用过滤推荐算法对打分进行计算；
s204、根据计算结果推出合理、完善的营销方案和客户服务。
进一步地，所述过滤推荐算法包括如下步骤：
s205、根据客户对产品的评价或质量形容词对产品的评分进行分级，对产品进行跨域分级，每个产品的评分等级包括极差、差强人意、质量勉强、质量过关、质量良好、质量优秀，分别用1、2、3、4、5表示评价等级满意度；
s206、将云平台上的产品分为n0类，参与评分的客户有m人，用f(n)m表示标号为m的客户对标号为n的产品的打分数值；
s207、将打分产品类似的两个客户相互对比，按照公式评价相似度，评价相似度的公式如下：
s208、根据评价相似度给客户推荐新用产品。
进一步地，所述营销策略包括如下步骤：
s301、根据产品的实际评价分来对产品进行价值评估，制定合适的价格调整方案、购买方案和物流方案，保证质量的同时提高产品的经济效益；
s302、迎接新的客户，对新客户提供问卷调查、有奖产品喜好问答、产品体验服务；
s303、对老客户进行适当的打折促销、团购福利、量购折扣、上门服务、良性互动，增加使用产品并给予产品好评的客户的好感度和粘性；
s304、总结季度盈利和亏损，不断改进营销策略以提高用户的满意度。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：
(1)本发明的客户端的数据加载采用分区域加载模式，能将信息分段加载出来，不仅降低了加载压力，且在用户网络不是很好地情况下也能缓慢逐步加载标题、文字，便于用户事先观察所需要的内容，提前得知所需信息，从而提高用户提取信息的速度，且在网络不好的情况下还可以加载低帧率的图片，从而降低信息交互的难度，提高用户获取数据的效率。
(2)本发明设计了过滤推荐算法和产品评价相似度公式，能简单快捷地计算出任意两个客户间对各种产品评价分值的相似程度，从而根据相似度高的两个客户中的任意一个客户推荐新的产品，从而达到高效率推广汽车产品的目的。
(3)本发明的跨域关联技术能使用户和云平台上多个领域不同产品之间产生关联关系，如客户与产品之间的联系、客户与营销员的互动、营销员对产品价格的调整、采购员对采购产品数量的制定等，将各个领域的角色联系在一起，这样就制作出了一张以产品为中心，各类用户之间、用户与产品之间建立互动关系的联动销售网络，从而使产品的销售更加规范和严整，保证了产品销售的稳定性和用户的利益，使客户在云平台网络上就可以购买汽车产品，大大提高了产品销量。
(4)本发明制定了营销策略，能大大扩展汽车产品的新客户和新用户，且能增加老客户的参与感和新鲜度，从而大大保持老客户对产品的信任度，增加老客户的粘性，提高了产品销量和效益。
附图说明
图1为本发明的用户与云平台的交互关系示意图；
图2为本发明的多源跨域数据交互方法的流程图。
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。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。
如图1和图2所示，本发明提供了一种基于云平台的多源跨域数据交互系统，包括业务云服务平台，所述业务云服务平台包括营销平台、物流平台、售后服务平台和采购平台，业务云服务平台连接有客户端，用户通过客户端来与业务云服务平台进行数据交互。用户与云平台的数据交互的原理为：用户通过在客户端上进行相应操作使客户端向云平台发送请求数据，云平台处理请求后进行相应处理将数据返回传输到客户端上，客户端将结果显示出来反馈给用户。
用户包括客户、营销员、物流公司、客服售后人员和采购员，且客户、营销员、物流公司、客服售后人员、采购员分别与客户端、营销平台、物流平台、售后服务平台、采购平台进行信息和数据的交互。
客户能在客户端预购产品，即网购，并能在购买前浏览云平台上的产品信息，包括产品的评价、价格、售后保障、说明书和产品优势等信息，而且客户能在购买产品后在客户端对云平台上的汽车产品进行评价或打分，客户在购买产品后保留联系信息，方便云平台对客户推荐新产品。
营销员负责具有在网络上推销产品、根据产品欢迎度和效益制定合理的价格、与客户沟通、说服客户使客户具有更强的购买意愿、分析产品销量和效益问题等职责。物流公司则负责产品的送货和产品的返回维修，能提高产品售卖效率和维修效率，使客户能更快地收到购买的产品。客服售后人员具有解答客户的产品疑难、提供给客户自主简单维修技术、提供产品维修时回寄的地点、安排上门维修人员等职责。而采购员则具有根据网络市场行情、问卷调查、产品评分、产品效率等方面制定购买价格和购买数量等职责。
营销平台、物流平台、售后服务平台、采购平台与客户端均存在关联协同关系，营销平台与采购平台之间、营销平台与物流平台之间均存在关联协同关系。
云平台与客户端之间采用异步传输的方式对数据的相互传输，传统数据io传输方式是一个线程处理一个io，或者说一个线程处理多个io，如果线程不够，那么io就需要排队。而异步最大的特点就是不排队，这个io请求后，下一个io请求接着上，这样就不会出现io传输阻塞的现象，自然而然会充分利用到了服务器的性能，不浪费任何一丝资源，大大提升了云平台的处理能力以及效率。
客户端的数据加载方式采用分区域加载方式，分区域加载方式为：首先加载占位框域和格式，然后加载文本标题、标签、关键字信息，再加载文本内容，最后加载附属图片和用户信息，且根据网络情况选择加载不同清晰度和大小的图片。这样逐步加载的模式不仅能降低用户的焦虑度，因为传统的整页加载模式在网速不是很好地情况下加载要好几分钟甚至一点都加载不出来，而分区域加载模式能将信息分段加载出来，不仅降低了加载压力，且在用户网络不是很好地情况下也能缓慢逐步加载标题、文字，便于用户事先观察所需要的内容，提前得知所需信息，从而提高用户提取信息的速度，且在网络不好的情况下还可以加载低帧率的图片，从而降低信息交互的难度，提高用户获取数据的效率。
在业务云服务平台建立多源跨域数据交互系统，建立交互系统包括如下步骤：
s100、对客户端的数据进行挖掘，数据挖掘包括如下步骤：
s101、在用户里采集相关原始样品数据，原始样品数据包括购买数据、售卖数据、预定数据、价格数据、物流数据、各项反馈数据、产品评价数据、售后服务数据；
s102、对数据进行预处理，预处理包括抽样和取精，抽样即从所采集的原始数据中抽取与挖掘任务相关的目标数据，得到样本数据集，取精是在数据转换过程中筛选出与挖掘任务相关的特征或消减数据的特征维数；
s103、对数据进行有效地评估；
s104、若评估结果不满意，则数据挖掘的结果不满足要求，需重新采集新数据或改变新的挖掘方法来重新进行新的一轮数据挖掘。
数据挖掘能去粗取精，能提取出更加准确和更加精细的数据，从而使后续的各种计算结果更加具有说服性，能给用户提供更好地理论依据来购买产品或销售产品。
s200、根据数据启动跨域关联技术，利用用户与各种产品之间的联系来分析产品各方面的优劣，所述跨域关联技术包括如下步骤：
s201、利用产品名称作为关键词，在百度、qq、微信、网购平台上搜索关键词，然后查找其对产品的正面和负面评价；
s202、根据产品的用户评价对产品进行打分，并对客户和作者的信息进行记录；
s203、采用过滤推荐算法对打分进行计算；
所述过滤推荐算法包括如下步骤：
s205、根据客户对产品的评价或质量形容词对产品的评分进行分级，对产品进行跨域分级，每个产品的评分等级包括极差、差强人意、质量勉强、质量过关、质量良好、质量优秀，分别用1、2、3、4、5表示评价等级满意度，评分等级也可以专门设置评分问卷调查，如汽车的某个零件产品设置星级，由购买过的客户打分评星，然后根据星级决定分数，模拟商家星级评分手段来更清晰地得到产品评分。
s206、将云平台上的产品分为n0类，参与评分的客户有m人，用f(n)m表示标号为m的客户对标号为n的产品的打分数值；
s207、将打分产品类似的两个客户相互对比，按照公式评价相似度，评价相似度的公式如下：
其中，f(n)i表示标号为i的用户对标号为n的产品的打分数值，x表示评价相似度。1≤i≤n≤n0，n表示正整数，即产品标号均为正整数。上述公式与标准差公式类似，[f(n)m-f(n)i]所表示的是标号为m的客户和标号为n的客户对同类产品的评价分值的差值，而公式的整体则表示两个客户对多类产品评价差值的平方和然后再求平均值，这样能更精准地计算两个客户对产品评价的相似程度，这样就能计算出两个客户对产品评价相似度的大小。
s208、根据评价相似度给客户推荐新用产品。评价相似度的评价标准为若x≤1，则两个客户对多种产品的评价相似度极高，即两个客户对多类产品的喜好和兴趣类似，因此可以给两个客户中的其中一个推荐另一个客户评分较高的产品，从而达到按爱好需求推出新产品的目的，能极大地满足被推荐客户的需求，增加客户满意度。而若x>1，这时两个客户的评价分值离散程度较高，说明两个客户评价产品的相似度不高，因此选择其他客户与其中某个客户再次计算两者的评价相似度，直到x≤1时，重复上述推荐产品的操作。
优选的是，上文的过滤推荐算法的评价相似度公式与传统的过滤算法公式的功能相似，均是查看用户对各种产品评价的相似程度，然后根据评价相似较大的两个客户中的任意一个客户推荐另一个客户评价高的产品达到推荐推广产品的目的。评价相似度的公式比传统过滤算法的公式简单易懂，计算步骤少，能更快地得出两个客户对产品的评价相似程度，从而提高了产品推广推荐效率。
另外，还可以针对某个客户满意或评价分较高的产品的类似、替代或附带关联产品进行推荐，比如某个客户对汽车门评价度较高的时候，能推荐此客户相同类型的车窗、车门锁等产品，从而使客户接触新产品，能极大地扩展客户的购买范围，为新产品的推销提供了渠道。
s204、根据计算结果推出合理、完善的营销方案和客户服务。
跨域关联技术能使用户和云平台上多个领域不同产品之间产生关联关系，如客户与产品之间的联系、客户与营销员的互动、营销员对产品价格的调整、采购员对采购产品数量的制定等，将各个领域的角色联系在一起，这样就制作出了一张以产品为中心，各类用户之间的互动、用户与产品的互动的联动网络，从而使产品的销售更加规范和严整，保证了产品销售的稳定性和用户的利益。
s300、根据产品分析结果制定合适的营销策略，所述营销策略包括如下步骤：
s301、根据产品的实际评价分来对产品进行价值评估，制定合适的价格调整方案、购买方案和物流方案，保证质量的同时提高产品的经济效益。设计产品评分平均值公式：
另外，yn值对采购员也具有参考价值，若yn≥3，则说明该产品比较受客户欢迎，可引导采购员进购更多此类产品，反之，则说明产品不是很畅销，此时采购员需考虑控制尽量，以避免囤货过多而降低效益的问题。
s302、迎接新的客户，对新客户提供问卷调查、有奖产品喜好问答、产品体验服务，能提高客户的参与感和新鲜感，因为客户对于新产品一般都抱有好奇和比较的态度，因此要吸引客户的眼球，能更清晰地明确客户的喜好和产品要求，从而为产品的价格调整和制定提高产品销量的策略提供趋向，营销员需制定更多的吸引新客户并将新客户变为铁粉或回头客，从而保证产品长久地销售量。
s303、对老客户进行适当的打折促销、团购福利、量购折扣、上门服务、良性互动，增加使用产品并给予产品好评的客户的好感度和粘性，能提高老客户的粘性，提高老客户的新鲜度，即老客户买的不再只是产品，买的还包括服务，从而使客户更加信任产品，同时老客户对满意产品和服务的好评也是给产品做出免费的广告和标牌，从而能更多的向广大的新客户进行推广销售，稳定了老客户，然后再扩展新客户，这样产品的效率就能稳步提升。
s304、总结季度盈利和亏损，不断改进营销策略以提高用户的满意度。
s400、提出合适的物流和售后服务方案，提供给客户更优质的服务。在产品销售过后，发布产品评分和物流评分，观察客户对哪个物流公司更加满意，综合产品运送效率、产品运送质量保证和产品售卖利益等方面考虑选择更加合适的物流公司，从而保证客户与商家的双重利益和满意度。
对于本领域技术人员而言，显然本发明不限于上述示范性实施例的细节，而且在不背离本发明的精神或基本特征的情况下，能够以其他的具体形式实现本发明。因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化囊括在本发明内。不应将权利要求中的任何附图标记视为限制所涉及的权利要求。
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