[发明专利]一种基于大数据分析的在线商品展示方法

摘要

本发明公开了一种基于大数据分析的在线商品展示方法，包括商品展示装置、数据存储装置、数据处理装置，所述数据存储装置内存储有商品信息和用户购物信息，所述商品信息包括有品牌、型号、上市日期、活动信息、关键字，数据处理装置计算出推荐值，并按照推荐值进行排列展示，将最热门、最受欢迎的商品展示给用户。通过设置活动商品展示区，让用户可以方便的了解到最新最热门的活动商品。通过设置新品展示区，配合推荐值筛选出商品，方便向用户展示出最热门的新上市商品，同时能够有效避免马太效应，为新上市的产品提供展示的机会。通过筛选出优质真实的用户和疑似刷单用户、机器人用户，提高了推荐值的真实性和准确性。

主权项

1.一种基于大数据分析的在线商品展示方法，包括商品展示装置、数据存储装置、数据处理装置，其特征在于，所述数据存储装置内存储有商品信息和用户购物信息，所述商品信息包括有品牌、型号、上市日期、活动信息、关键字，所述数据处理装置用于处理商品信息并对商品进行排列展示；所述数据处理装置排列展示商品的步骤如下：步骤一：根据用户搜索的商品信息筛选出所有包含该商品信息的商品作为备选商品；步骤二：按成交量从大至小对备选商品进行排序，并将前N个备选商品排名R分别记为1、2、……N，再通过单项评分公式其中N≥25，计算前N个商品各自的成交量评分S_成；步骤三：按好评率从大至小对备选商品进行排序，并将前N个备选商品排名R分别记为1、2、……N，再通过步骤二中所述单项评分公式计算前N个商品各自的好评率评分S好；步骤四：按回购率从大至小对备选商品进行排序，并将前N个备选商品排名R分别记为1、2、……N，再通过步骤二中所述单项评分公式，计算前N个商品各自的回购率评分S回；步骤五：按浏览量从大至小对备选商品进行排序，并将前N个备选商品排名R分别记为1、2、……N，再通过步骤二中所述单项评分公式，计算前N个商品各自的浏览量评分S浏；步骤六：按收藏量从大至小对备选商品进行排序，并将前N个备选商品排名R分别记为1、2、……N，再通过步骤二中所述单项评分公式，计算前N个商品各自的收藏量评分S收；步骤七：根据推荐值计算公式W＝0.35*S成+0.25S好+0.15S回+0.1S收+0.1S浏计算出每个备选商品的推荐值W；步骤八：按照推荐值从大至小将N个商品从上至下排列展示在商品展示装置的搜索结果展示页面上，作为搜索展示商品，并以每十个相邻的商品为一组进行分组，在第一组和第二组之间设置有活动商品展示区，且活动商品展示区展示两个活动商品，在第二组和第三组之间设置有新品展示区，且新品展示区内展示两个新上市商品，所述活动商品根据活动信息是否匹配从备选商品中筛选得出，所述新上市商品从上市日期不超过一个月的备选商品中选出，将搜索展示商品、活动商品展示区内的活动商品，新品展示区内的新上市商品记录在已展示商品中；用户选择浏览下一页时，从备选商品中删除已展示商品后，重复步骤二至八；同时所述数据处理装置根据用户购物信息将用户分成优质用户，普通用户和可疑用户，所述数据处理装置将用户分类的步骤如下：(1)在用户搜索商品时，记录开始浏览商品至付款的时长，并记录浏览同类商品的数量，记录在购物信息中；(2)统计用户一年内所有购买商品中付款时长小于五分钟的订单占比；(3)统计用户一年内所有浏览同类商品数量小于三个的订单占比；(4)根据用户购物信息分析用户一年内的商品文字评价，对内容进行查重，计算出商品文字评价内容重复次数超过10次的评价的占比；(5)将付款时长小于五分钟的订单占比、浏览同类商品数量小于三个的订单占比、商品文字评价内容重复次数超过10次的评价的占比均小于30％的用户作为优质用户；(6)将付款时长小于五分钟的订单占比、浏览同类商品数量小于三个的订单占比、商品文字评价内容重复次数超过10次的评价的占比中任意一项大于30％的用户作为普通用户；(7)将付款时长小于五分钟的订单占比、浏览同类商品数量小于三个的订单占比、商品文字评价内容重复次数超过10次的评价的占比中两项以上大于30％或任意一项超过90％的用户作为可疑用户。