[发明专利]基于关系链权重的商品以及搜索排序展示方法

说明书

技术领域

本发明涉及计算机网络信息技术领域，特别涉及基于关系链权重的商品以及搜索排序展示方法。

背景技术

目前，电子商务平台通常会提供用户最需要的商品的展示模块，且提供搜索功能，用户输入商品关键词得到与商品关键词相关的商品列表，然而，传统的商品以及搜索到的结果的排序展示一般会根据相关度进行，且目前排序经常会根据商品点击次数、付费方法等进行，因此，很多商家的商品想要排序比较靠前，可能会进行不合规的刷单，积攒人气和销量，相关度提高，因此目前商务平台的商品及搜索排序展示比较混乱，可信度不高，增加了用户筛选信息的压力。

发明内容

根据本发明的一个方面，提供了基于关系链权重的商品以及搜索排序展示方法，包括以下步骤：

步骤1：数据处理中心实时采集商品属性及商品信息传播的关系节点；

步骤2：给各个节点赋予权重值，由各个关系节点组成关系链，各个节点的权重值集合成关系链权重值，进行实时记录；

步骤3：数据处理中心设有定时执行系统，定时执行系统定时根据商品的关系链权重值，从数据处理中心筛选数据，更新排序展示。

上述基于关系链权重的商品以及搜索排序展示方法，采集商品属性，可以为商品价格或其他商品自然属性信息；采集商品信息传播的关系节点，可以为个朋友圈或商圈推荐商品的用户人数、浏览量、销售量等信息，基于以上信息所分析的基于关系链权重的排序可信度高，定时对排序展示进行更新，减少了数据量，解决了用户筛选信息压力大的问题。

其中，在步骤3之前，数据处理中心根据商品的属性进行分析，将商品进行分类，形成不同分类的数据模块，之后，根据商品的关系链权重值定时更新各数据模块的排序展示。对商品进行进行分类后便于用户根据分类进行搜索，每一个类别对应相关的商品。

其中，在步骤3之前，重值进行分析步骤之前，数据处理中心根据分词索引处理后，将数据储存在高性能索引系统中，高性能索引系统接收关键词的搜索请求，对数据进行筛选，根据关系链权重值的高低展示搜索结果排序。检索商品关键词时，例如检索商品名称关键词、推荐用户评价关键词、商家名称或推荐用户关键词；数据处理中心对商品信息进行分析后导入到高性能索引系统，数据处理中心进行分词索引处理后，存储在高性能索引系统中，可以让用户迅速查询到想要的数据；通过关键词的分析，显示查询结果，例如商品、推荐用户或店铺的列表。

其中，数据模块包括每日推荐数据模块、人气推荐用户数据模块、每日好店数据模块和热销商品数据模块，数据模块依次为数据中心将在售商品、用户信息、正常店铺和销售排名进行筛选分析所得。各数据模块显示在电商平台上，根据关系链权重值的高低定时对各数据模块进行更新排序展示。

其中，每日推荐数据模块的关系链权重值为：

关系链权重值＝时间系数*2+推荐用户系数*1+浏览量系数*1+销售额系数*1。

时间系数区间划分：第一天上架权重为1，第二天为0.9，以此类推第七天为0.4；

推荐用户系数：0-5个天使为0.1；6-10个天使为0.2；11-20(0.3)；21-40(0.4)；41-60(0.5)；61-80(0.6)；81-110(0.7)；111-150(0.8)；151-200(0.9)，200+(1)；

浏览量系数：0-50个浏览为0.1；51-100(0.2)；101-200(0.3)；201-500(0.4)；501-1000(0.5)；1001-2000(0.6)；2001-4000(0.7)；4001-6000(0.8)；6001-10000(0.9)，10000+(1)；

销量权重：0-2个销量为0.1；2-5(0.2)；6-10(0.3)；11-20(0.4)；21-30(0.5)；31-40(0.6)；41-50(0.7)；51-70(0.8)；71-100(0.9)，100+(1)。

销售额系数：0-50元为0.1；51-200(0.2)；201-500(0.3)；501-1000(0.4)；1001-2000(0.5)；2001-4000(0.6)；4001-8000(0.7)；8001-15000(0.8)；15001-30000(0.9)，30000+(1)；

每日推荐商品，先由人工推荐，然后根据关系链权重值，每日取100个作为每日推荐的数据排序展示对象。

其中，人气推荐用户数据模块的关系链权重值为：

关系链权重值＝近30天推荐用户的价值指数系数*7+近30天推荐用户的影响指数系数*3。