[发明专利]一种基于区块链大数据的各个电商平台商品信息共享方法和系统

权利要求书

1.一种基于区块链大数据的各个电商平台商品信息共享方法，其特征在于：包括如下步骤：

步骤1、通过大数据获得各个电商平台的商品信息，

步骤2、根据各个电商平台的商品信息，构建商品信息库，

步骤3、根据构建的商品信息库，通过数据分析模块获得各个商品平台中所区别于其他平台的在售商品，获得特异商品信息库，

步骤4、根据特异信息库，获得各个特异商品信息的点击量和购买量，根据特异商品信息的点击量和购买量与相应的平台商品总的点击量和购买量进行对比获得活跃数据，并预设活跃数据区间，

步骤5、根据云计算机，构建点击和购买趋势预测模型，获得预测数据，

步骤6、判断预测数据是否处于活跃数据区间中，若处于活跃数据区间内，即为活跃商品，若不处于活跃数据区间内，即为不活跃商品，

步骤7、统计并储存活跃商品信息和不活跃商品信息，形成活跃商品库和不活跃商品库，

步骤8、根据活跃商品库和不活跃商品库，对活跃商品库和不活跃商品库内部的储存商品信息分别进行等级标注，形成等级商品，各个等级商品包括第一等级、第二等级直至第N等级，

步骤9、根据等级商品信息、各个电商平台搭建的数据显示模块和数据搜索模块，把区别于本平台的特异商品按照等级标注进行等级展示，并把特异商品与在售的平台建立链接关系，同时这一显示区域具有搜索功能。

2.根据权利要求1所述的一种基于区块链大数据的各个电商平台商品信息共享方法，其特征在于：所述获得特异商品信息库还包括如下步骤：

步骤31、抽取各个电商平台的商品信息库中所有商品信息数据，

步骤32、对相似的产品进行统计、分类和对比，

步骤32、然后对区别于其他电商平台的商品进行统计，并且进行储存，而获得特异商品信息库。

3.根据权利要求1所述的一种基于区块链大数据的各个电商平台商品信息共享方法，其特征在于：所述预测数据还包括如下步骤：

步骤51、将所述各个特异商品信息的点击量和购买量作为输入数据，输入点击和购买趋势预测模型，得到各个特异商品的预测数据；

步骤52：所述点击和购买趋势预测模型通过多组训练数据训练至收敛获得，其中，所述多组训练数据中的每组数据均包括将点击量和购买量和作为用于标识访问趋势的标识信息；

步骤53：获得各个特异商品的点击量和购买量的预测数据，其中，预测数据为对特异商品能够被客户关注或者购买的趋势数据。

4.根据权利要求1所述的一种基于区块链大数据的各个电商平台商品信息共享方法，其特征在于：所述活跃数据区间包括如下步骤：

步骤61、统计各个平台所有商品的点击和购买数据，获得商品被关注系数数据；

步骤62、根据各个商品的被关注系数数据，划分活跃数据区间，得到活跃数据；

步骤63、统计各个特异商品点击和购买数据，获得各个特异商品的被关注系数数据；

步骤64、特异商品的被关注系数数据和活跃数据区间进行对比，而判断特异商品是否为活跃商品。

5.根据权利要求1所述的一种基于区块链大数据的各个电商平台商品信息共享方法，其特征在于：所述数据显示模块和数据搜索模块还包括如下步骤：

步骤71、根据云计算机搭建显示模块和数据搜索模块；

步骤72、根据各个电商平台的APP显示模块内部镶嵌根据云计算机搭建显示模块；

步骤73、然后再根据云计算机搭建显示模块内部添加数据搜索模块；

步骤74、将储存的特异商品的信息显示在根据云计算机搭建显示模块内部。

6.根据权利要求1所述的一种基于区块链大数据的各个电商平台商品信息共享方法，其特征在于：所述特异商品与在售的平台建立链接关系还包括如下步骤：

步骤75、根据特异商品信息库，对各个特异商品进行标识，获得特异商品标识；

步骤76、根据特异商品标识，将标识的特异商品与对应在售的电商平台搭建链接关系；

步骤77、点击特异商品即可跳转到对应在售的电商平台。