[发明专利]一种基于大数据的智能零售管理方法及系统

权利要求书

1.一种基于大数据的智能零售管理方法，其特征在于，包括：

步骤1：基于大数据平台，获取商品的基本信息，同时获取不同顾客的购买记录及身份标识；

步骤2：基于大数据平台，将购买过商品的顾客的购买记录与商品信息进行匹配，并将匹配结果进行保存；

步骤3：基于匹配结果，确定顾客对不同种类商品的购买频率；

步骤4：基于购买频率，预测顾客对不同种类商品的需求热度，并基于顾客的身份标识及商品需求热度向不同顾客进行针对性的推荐。

2.根据权利要求1所述的一种基于大数据的智能零售管理方法，其特征在于，步骤1中，基于大数据平台，获取商品的基本信息，同时获取不同顾客的购买记录，包括：

获取商品条形码，并对所述商品条形码进行解码，得到商品对应的索引信息；

基于所述索引信息，从预设的商品关联数据库中查找与所述索引信息匹配的目标商品信息，得到商品的基本信息；

同时，基于大数据平台从交易终端获取目标顾客的交易信息；

基于所述交易信息，锁定目标顾客的移动支付终端标识，并基于所述移动支付终端标识确定与所述移动支付终端相绑定的所述目标顾客的身份标识信息；

基于目标顾客的身份标识信息，从预设购买记录数据库中查找目标顾客的购买记录。

3.根据权利要求1所述的一种基于大数据的智能零售管理方法，其特征在于，步骤2中，基于大数据平台，将购买过商品的顾客的购买记录与商品信息进行匹配，包括：

将所述商品信息输入预设的商品信息记录矩阵，并提取所顾客购买记录中的待匹配特征数据；

基于所述待匹配特征数据，从预设的匹配规则库中获取对应的目标匹配规则；

同时，确定所述待匹配特征数据的优先级以及所述待匹配特征数据对应的目标匹配规则的优先级，生成所述待匹配特征数据矩阵；

基于所述目标匹配规则，确定所述待匹配特征数据矩阵与所述商品信息记录矩阵之间的字段对应关系；

基于所述字段对应关系完成顾客的购买记录与商品信息的匹配。

4.根据权利要求1所述的一种基于大数据的智能零售管理方法，其特征在于，步骤2中，将匹配结果进行保存，包括：

获取匹配结果，确定所述匹配结果中不同顾客的购买记录与商品信息的匹配数据的数据类型，并根据所述数据类型确定目标缓存区域；

确定所述匹配结果对应的数据量与所述目标缓存区域的缓存量阈值的大小关系；

当所述匹配结果对应的数据量小于或等于所述目标缓存区域的缓存量阈值时，获取顾客的身份标识，并基于所述身份标识在所述目标缓存区域为不同顾客设置对应的目录；

其中，目录具有与顾客身份标识映射的目录标识；

基于所述目录标识，将所述匹配结果对应的数据存储至对应的目录区域下；

否则，重新确定目标缓存区域，直至所述匹配结果对应的数据量小于或等于所述目标缓存区域的缓存量阈值。

5.根据权利要求1所述的一种基于大数据的智能零售管理方法，其特征在于，步骤3中，基于匹配结果，确定顾客对不同种类商品的购买频率，包括：

获取不同顾客购买的商品种类，将不同顾客购买的商品种类进行汇总，得到已经出售的所有商品种类，并提取所有商品种类中不同种类商品数据中的关键字；

同时，获取不同顾客的购买记录与商品信息的匹配结果；

确定所述不同种类商品数据中的关键字在不同顾客的购买记录与商品信息的匹配结果中出现的频率；

将不同顾客购买同一种类商品的频率进行叠加运算，得到顾客对不同种类商品的购买频率。