[发明专利]基于大数据的产品销售数据采集方法和系统

说明书

本发明适用于数据采集技术领域，提供了一种基于大数据的产品销售数据采集方法和系统，所述方法包括以下步骤：接收产品关键词，检索得到对应的产品链接；接收采集数量值，根据采集数量值保留排列靠前的产品链接；采集保留的产品链接所对应产品的月销量、月评论信息、月评论数量和店铺评分，所述月评论数量由月好评数量和月中差评数量组成；确定存在刷单行为的产品链接，并将确定的产品链接删除；根据店铺评分、月销量、月好评数量和月中差评数量对剩余的产品链接进行排列，并显示每条产品链接对应的销售数据。本发明能够将存在刷单行为的产品链接删除，避免对消费者造成误导，使得数据采集更加准确。

技术领域

本发明涉及数据采集技术领域，具体是涉及一种基于大数据的产品销售数据采集方法和系统。

背景技术

随着网络销售的不断发展，各大电商平台都具有销售大数据的自动采集功能，不仅方便电商平台对店铺进行管理，也方便店铺对其运营策略的调整，消费者需要在网上购买商品时，输入商品名称，并点开商品详情页面，就能够得到店铺评分、月销量、评论信息和评论数量等销售数据，进而方便消费者进行选择，挑选出更可靠的商品，但是这些销售数据可能存在伪造的情况，例如店铺存在刷单、刷好评的行为，这样就会对消费者进行误导，买到质量不够好的商品，进而影响消费者的网购体验。因此，需要提供一种基于大数据的产品销售数据采集方法和系统，旨在解决上述问题。

发明内容

针对现有技术存在的不足，本发明的目的在于提供一种基于大数据的产品销售数据采集方法和系统，以解决上述背景技术中存在的问题。

本发明是这样实现的，一种基于大数据的产品销售数据采集方法，所述方法包括以下步骤：

接收产品关键词，检索得到对应的产品链接；

接收采集数量值，根据采集数量值保留排列靠前的产品链接；

采集保留的产品链接所对应产品的月销量、月评论信息、月评论数量和店铺评分，所述月评论数量由月好评数量和月中差评数量组成；

确定存在刷单行为的产品链接，并将确定的产品链接删除；

根据店铺评分、月销量、月好评数量和月中差评数量对剩余的产品链接进行排列，并显示每条产品链接对应的销售数据。

作为本发明进一步的方案：所述确定存在刷单行为的产品链接的步骤，具体包括：

根据产品链接中的月销量和月评论数量确定总评论占比值，所述总评论占比值=月评论数量总和/月销量总和；

计算每个产品链接的单独评论占比值，单独评论占比值=月评论数量/月销量；

将单独评论占比值与总评论占比值进行对比确定存在刷单行为的产品链接。

作为本发明进一步的方案：所述将单独评论占比值与总评论占比值进行对比确定存在刷单行为的产品链接的步骤，具体包括：

设定评论占比上限值和评论占比下限值，评论占比上限值=总评论占比值*（1+a），评论占比下限值=总评论占比值*（1-b），a和b均为定值；

判定单独评论占比值是否属于[评论占比上限值，评论占比下限值]，当不属于时，确定单独评论占比值所对应的产品链接存在刷单行为。

作为本发明进一步的方案：所述确定存在刷单行为的产品链接，并将确定的产品链接删除的步骤，还包括：

对剩余的每个产品链接的月评论信息进行自动识别分析；

当月评论信息中存在一个评论内容出现的次数到达数量设定值时，将所述月评论信息对应的产品链接删除。

作为本发明进一步的方案：所述根据店铺评分、月销量、月好评数量和月中差评数量对剩余的产品链接进行排列，并显示每条产品链接对应的销售数据的步骤，具体包括：

计算产品总评分，产品总评分=店铺评分*c+月销量*d+月好评数量*e-月中差评数量*f，其中，c、d、e和f均为定值；

根据产品总评分对产品链接进行排列；