[发明专利]一种基于大数据的商品推荐系统

说明书

本发明公开了一种基于大数据的商品推荐系统，属于数据处理与分析技术领域，包括：采集模块，分类模块，连接采集模块，处理模块，连接分类模块，推送模块，连接处理模块，根据平均购买间隔时间，计算用户下次购买时间，并根据下次购买时间向用户推送所述商品的购买信息；上述技术方案的有益效果是：通过采集用户的历史购买信息，并对该历史购买信息进行统计分类处理，从中找出用户购买商品的规律和特征信息，并根据该规律和特征信息有针对性的向用户推送对应商品的打折促销信息，从而做到了面向用户需求的精准营销，在用户恰好需要某样商品时，能够及时收到来自购物网站的该种商品的推荐信息，进而增加了用户的粘性，增强了竞争力。

技术领域

本发明涉及数据处理与分析技术领域，尤其涉及一种基于大数据的商品推荐系统。

背景技术

随着互联网时代的到来，人们的购物模式也跟着发生了翻天覆地的变化，目前，网络购物已经是呈现一种火爆的状态，很多人都选择网上购物，网上购物不仅可以足不出户就能买到想买的东西，而且很多在身边买不到的东西都可以通过网购实现，而随着中国网民的人数增速的放缓，中国网购用户的增加速度也相对放慢，各大电商网站纷纷从当初的跑马圈地，积极抢夺新注册用户，转而开始重视现有用户的维护，增加现有用户粘性，吸引现有用户在本电商网站内的消费额，而随着各大电商之间竞争的加剧，谁能够更快更高效的满足客户的购物需求，及时根据每个客户的需要推送相关打折促销商品信息，就成了竞争中脱颖而出的关键。

发明内容

根据现有技术中存在的上述问题，现提供一种基于大数据的商品推荐系统，该推荐系统通过采集用户的历史购买信息，并对该历史购买信息进行统计分类处理，从中找出用户购买商品的规律和特征信息，并根据该规律和特征信息有针对性的向用户推送对应商品的打折促销信息，从而做到了面向用户需求的精准营销，在用户恰好需要某样商品时，能够及时收到来自购物网站的该种商品的推荐信息，使得购物网站的推销成功率大大提升，进而增加了用户的粘性，增强了该网站的竞争力。

上述技术方案具体包括：

一种基于大数据的商品推荐系统，应用于购物网站，其中，包括：

采集模块，用于采集所述购物网站的用户的购物数据；

分类模块，连接所述采集模块，对所述购物数据按照预设规则进行统计分类，并输出一分类结果；

所述分类结果包括所述用户购买商品的种类和购买时间；

处理模块，连接所述分类模块，对所述分类结果进行处理，计算得到所述商品的平均购买间隔时间；

推送模块，连接所述处理模块，根据所述平均购买间隔时间，计算所述用户下次购买时间，并根据所述下次购买时间向所述用户推送所述商品的购买信息。

优选地，其中，所述平均购买间隔时间为单个用户购买该种所述商品的平均购买间隔时间。

优选地，其中，所述平均购买间隔时间为所有用户购买该种所述商品的平均购买间隔时间。

优选地，其中，所述系统还包括：存储模块，连接所述推送模块，用于存储所述购买信息。

优选地，其中，所述购买信息包括所述商品的打折促销信息。

优选地，其中，所述商品为消耗类商品。

优选地，其中，所述推送所述商品购买信息包括移动端消息推送和短信推送。

优选地，其中，所述预设规则为按照所述购物网站的商品分类规则进行分类统计。

优选地，其中，所述购物数据包括移动端购物数据和电脑端购物数据。