基于大数据的网购平台推荐方法和系统与流程

1.本发明涉及大数据处理的技术领域，特别涉及基于大数据的网购平台推荐方法和系统。


背景技术：

2.网购已经成为一种重要的线上消费行为，用户在网购平台进行浏览时，玩够平台会根据用户输入的关键词在整个网购平台进行全面的商品匹配检索，从而向用户推送合适的商品信息。上述方式能够保证为用户提供全面可靠的商品检索结果，但是网购平台的商品数量众多，若直接将用户输入的关键词与网购平台的所有商品信息进行匹配分析，不仅对网购平台提出较高的计算能力要求，并且每次匹配分析都需要等待较长时间才能获得检索结果，降低商品检索的效率。此外上述直接检索的方式并未充分考虑用户的网购习惯，无法为用户返回匹配度较高的商品检索结果，从而降低检索结果的个性化程度。


技术实现要素：

3.针对现有技术存在的缺陷，本发明提供基于大数据的网购平台推荐方法和系统，其基于来自用户终端的网购搜索关键词，依次从用户终端对应的历史网购信息、与用户终端在网购平台的历史浏览大数据相关的第一范围，与网购平台的实时商品大数据相关的第二范围进行搜索处理，不需要直接对网购平台的所有商品进行搜索，有效缩小商品的搜索范围、提高商品的搜索效率和缩短商品的搜索时间；此外，上述商品搜索方式还充分考虑用户的网购习惯，保证商品的搜索结果最大限度与用户的网购需求相匹配，提高网购结果的可靠性和准确性。从而改善用户的网购体验。
4.本发明提供基于大数据的网购平台推荐方法，包括如下步骤：
5.步骤s1，基于来自用户终端的网购搜索关键词，判断用户终端对应的历史网购信息中是否存在相匹配的商品；当所述历史网购信息存在相匹配的商品，基于所述商品在网购平台的状态，向用户终端推送商品推荐消息；
6.步骤s2，当所述历史网购信息不存在相匹配的商品，则基于所述网购搜索关键词，在网购平台进行第一范围的搜索处理，判断是否存在相匹配的商品；其中，所述第一范围与用户终端在网购平台的历史浏览大数据相关；当所述第一范围存在相匹配的商品，向用户终端推送商品推荐消息；
7.步骤s3，当所述第一范围不存在相匹配的商品，则基于所述网购搜索关键词，在网购平台进行第二范围的搜索处理，判断是否存在相匹配的商品；其中，所述第二范围与网购平台的实时商品大数据相关；根据所述相匹配的商品存在与否的判断结果，向用户终端推送商品推荐消息。
8.进一步，在所述步骤s1中，基于来自用户终端的网购搜索关键词，判断用户终端对应的历史网购信息中是否存在相匹配的商品；当所述历史网购信息存在相匹配的商品，基于所述商品在网购平台的状态，向用户终端推送商品推荐消息，包括：
9.对来自用户终端的网购搜索关键词进行模糊语义识别处理，得到关键词语义信息；
10.基于用户终端的终端身份信息，从网购平台提取用户终端对应的历史网购订单信息，并将所述关键词语义信息与所述历史网购订单信息进行对比，判断用户终端的历史网购订单是否存在与当前网购搜索相匹配的商品；
11.当用户终端的历史网购订单存在相匹配的商品，则基于所述商品当前在网购平台的可购买状态信息和可配送状态信息，向用户终端推送商品推荐消息。
12.进一步，在所述步骤s2中，当所述历史网购信息不存在相匹配的商品，则基于所述网购搜索关键词，在网购平台进行第一范围的搜索处理，判断是否存在相匹配的商品；其中，所述第一范围与用户终端在网购平台的历史浏览大数据相关；当所述第一范围存在相匹配的商品，向用户终端推送商品推荐消息，包括：
13.当用户终端的历史网购订单不存在相匹配的商品，基于用户终端的终端身份信息，从网购平台提取用户终端对应的历史商品浏览信息，以此作为所述第一范围；
14.将所述网购搜索关键词进行模糊语义识别处理得到的关键词语义信息与所述历史商品浏览信息进行对比，判断用户终端的历史商品浏览记录是否存在与当前网购搜索相匹配的商品；
15.当用户终端的历史商品浏览记录存在相匹配的商品，则将对应的历史商品浏览链接作为商品推荐消息推送给用户终端。
16.进一步，在所述步骤s3中，当所述第一范围不存在相匹配的商品，则基于所述网购搜索关键词，在网购平台进行第二范围的搜索处理，判断是否存在相匹配的商品；其中，所述第二范围与网购平台的实时商品大数据相关；根据所述相匹配的商品存在与否的判断结果，向用户终端推送商品推荐消息，包括：
17.当在所述第一范围不存在相匹配的商品，从网购平台的实时商品大数据目录中提取与所述网购搜索关键词之间满足预设匹配度条件的实时商品数据记录，并基于所述第一范围对所述实时商品数据记录进行数据去重处理，得到相应的第二范围；
18.将所述网购搜索关键词进行模糊语义识别处理得到的关键词语义信息与所述第二范围进行对比，判断所述第二范围是否存在与当前网购搜索相匹配的商品；
19.当所述第二范围存在相匹配的商品，则将相匹配的商品在网购平台的位置连接作为商品推荐消息推送给用户终端。
20.进一步，在所述步骤s3中，当所述第二范围存在相匹配的商品，则将相匹配的商品在网购平台的位置连接作为商品推荐消息推送给用户终端，包括：
21.步骤s301，利用下面公式(1)，根据所述相匹配的商品的销量以及商品的好评率，得到每个相匹配的商品的第一推荐排名，
[0022][0023]
在上述公式(1)中，z1(a)表示第a个相匹配的商品的第一推荐排名值；h(a)表示第a个相匹配的商品的好评率；k(a)表示第a个相匹配的商品的总销量；n表示相匹配的商品总个数；表示将a的值从1取值到n代入到括号内得到括号内的最大值；
[0024]
步骤s302，利用下面公式(2)，根据用户终端历史购买同类型商品的价格以及每个
相匹配的商品的价格，对所述第一推荐排名进行排名更新得到第二推荐排名，若用户终端历史未购买同类型商品，则所述第二推荐排名与第一推荐排名相同，
[0025][0026]
在上述公式(2)中，z2(a)表示第a个相匹配的商品的第二推荐排名值；g(a)表示第a个相匹配的商品的价格；g(i)表示用户终端历史购买的第i个同类型商品的价格；m表示用户终端历史购买的同类型商品的总个数；表示将i的值从1取值到m代入到括号内得到括号内的最大值；表示将i的值从1取值到m代入到括号内得到括号内的最小值；||表示求取绝对值；e表示自然常数；
[0027]
步骤s303，当用户终端每次搜索相同的关键词时，利用下面公式(3)，根据用户终端点击的每个相匹配的商品的查看次数，更新每次搜索相同的关键词后每个相匹配的商品的第二推荐排名，
[0028][0029]
在上述公式(3)中，表示用户终端第p次搜索相同的关键词时第a个相匹配的商品的最新第二推荐排名值；d[(p-1)_a]表示用户终端前p-1次搜索相同的关键词查看第a个相匹配的商品的总查看次数；
[0030]
若用户终端是首次搜索所述关键词，则按照上述步骤s302的第二推荐排名进行从大到小将商品推荐消息依次推送并显示在用户终端上，若,用户终端不是首次搜索所述关键词，则按照上述步骤s303中每次每个相匹配的商品的最新第二推荐排名的从大到小将商品推荐消息依次推送并显示在用户终端上。
[0031]
本发明还提供基于大数据的网购平台推荐系统，包括：
[0032]
第一商品搜索模块，用于基于来自用户终端的网购搜索关键词，判断用户终端对应的历史网购信息中是否存在相匹配的商品；
[0033]
推荐消息发送模块，用于当所述历史网购信息存在相匹配的商品，基于所述商品在网购平台的状态，向用户终端推送商品推荐消息；
[0034]
第一范围确定模块，用于根据用户终端在网购平台的历史浏览大数据，确定在网购平台进行网购搜索的第一范围；
[0035]
第二商品搜索模块，用于当所述历史网购信息不存在相匹配的商品，基于所述网购搜索关键词，在网购平台进行第一范围的搜索处理，判断是否存在相匹配的商品；
[0036]
推荐消息发送模块，还用于当所述第一范围存在相匹配的商品，向用户终端推送商品推荐消息；
[0037]
第二范围确定模块，用于根据网购平台的实时商品大数据，确定在网购平台进行网购搜索的第二范围；
[0038]
第三商品搜索模块，用于当所述第一范围不存在相匹配的商品，则基于所述网购搜索关键词，在网购平台进行第二范围的搜索处理，判断是否存在相匹配的商品；
[0039]
推荐消息发送模块，还用于根据所述相匹配的商品与所述第二范围存在与否的判
断结果，向用户终端推送商品推荐消息。
[0040]
进一步，所述第一商品搜索模块用于基于来自用户终端的网购搜索关键词，判断用户终端对应的历史网购信息中是否存在相匹配的商品，包括：
[0041]
对来自用户终端的网购搜索关键词进行模糊语义识别处理，得到关键词语义信息；
[0042]
基于用户终端的终端身份信息，从网购平台提取用户终端对应的历史网购订单信息，并将所述关键词语义信息与所述历史网购订单信息进行对比，判断用户终端的历史网购订单是否存在与当前网购搜索相匹配的商品；
[0043]
所述推荐消息发送模块用于当所述历史网购信息存在相匹配的商品，基于所述商品在网购平台的状态，向用户终端推送商品推荐消息，包括：
[0044]
当用户终端的历史网购订单存在相匹配的商品，则基于所述商品当前在网购平台的可购买状态信息和可配送状态信息，向用户终端推送商品推荐消息。
[0045]
进一步，所述第一范围确定模块用于根据用户终端在网购平台的历史浏览大数据，确定在网购平台进行网购搜索的第一范围，包括：
[0046]
基于用户终端的终端身份信息，从网购平台提取用户终端对应的历史商品浏览信息，以此作为所述第一范围；
[0047]
所述第二商品搜索模块用于当所述历史网购信息不存在相匹配的商品，基于所述网购搜索关键词，在网购平台进行第一范围的搜索处理，判断是否存在相匹配的商品，包括：
[0048]
当用户终端的历史网购订单不存在相匹配的商品，将所述网购搜索关键词进行模糊语义识别处理得到的关键词语义信息与所述历史商品浏览信息进行对比，判断用户终端的历史商品浏览记录是否存在与当前网购搜索相匹配的商品；
[0049]
所述推荐消息发送模块用于当所述第一范围存在相匹配的商品，向用户终端推送商品推荐消息，包括：
[0050]
当用户终端的历史商品浏览记录存在相匹配的商品，则将对应的历史商品浏览链接作为商品推荐消息推送给用户终端。
[0051]
进一步，所述第二范围确定模块用于根据网购平台的实时商品大数据，确定在网购平台进行网购搜索的第二范围，包括：
[0052]
从网购平台的实时商品大数据目录中提取与所述网购搜索关键词之间满足预设匹配度条件的实时商品数据记录，并基于所述第一范围对所述实时商品数据记录进行数据去重处理，得到相应的第二范围；
[0053]
所述第三商品搜索模块用于当所述第一范围不存在相匹配的商品，则基于所述网购搜索关键词，在网购平台进行第二范围的搜索处理，判断是否存在相匹配的商品，包括：
[0054]
当在所述第一范围不存在相匹配的商品，将所述网购搜索关键词进行模糊语义识别处理得到的关键词语义信息与所述第二范围进行对比，判断所述第二范围是否存在与当前网购搜索相匹配的商品；
[0055]
所述推荐消息发送模块用于根据所述相匹配的商品与所述第二范围存在与否的判断结果，向用户终端推送商品推荐消息，包括：
[0056]
当所述第二范围存在相匹配的商品，则将相匹配的商品在网购平台的位置连接作
为商品推荐消息推送给用户终端。
[0057]
相比于现有技术，该基于大数据的网购平台推荐方法和系统基于来自用户终端的网购搜索关键词，依次从用户终端对应的历史网购信息、与用户终端在网购平台的历史浏览大数据相关的第一范围，与网购平台的实时商品大数据相关的第二范围进行搜索处理，不需要直接对网购平台的所有商品进行搜索，有效缩小商品的搜索范围、提高商品的搜索效率和缩短商品的搜索时间；此外，上述商品搜索方式还充分考虑用户的网购习惯，保证商品的搜索结果最大限度与用户的网购需求相匹配，提高网购结果的可靠性和准确性。从而改善用户的网购体验。
[0058]
本发明的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点可通过在所写的说明书、权利要求书、以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。
[0059]
下面通过附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。
附图说明
[0060]
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0061]
图1为本发明提供的基于大数据的网购平台推荐方法的流程示意图。
[0062]
图2为本发明提供的基于大数据的网购平台推荐系统的结构示意图。
具体实施方式
[0063]
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
[0064]
参阅图1，为本发明实施例提供的基于大数据的网购平台推荐方法的流程示意图。该基于大数据的网购平台推荐方法包括如下步骤：
[0065]
步骤s1，基于来自用户终端的网购搜索关键词，判断用户终端对应的历史网购信息中是否存在相匹配的商品；当该历史网购信息存在相匹配的商品，基于该商品在网购平台的状态，向用户终端推送商品推荐消息；
[0066]
步骤s2，当该历史网购信息不存在相匹配的商品，则基于该网购搜索关键词，在网购平台进行第一范围的搜索处理，判断是否存在相匹配的商品；其中，该第一范围与用户终端在网购平台的历史浏览大数据相关；当该第一范围存在相匹配的商品，向用户终端推送商品推荐消息；
[0067]
步骤s3，当该第一范围不存在相匹配的商品，则基于该网购搜索关键词，在网购平台进行第二范围的搜索处理，判断是否存在相匹配的商品；其中，该第二范围与网购平台的实时商品大数据相关；根据该相匹配的商品存在与否的判断结果，向用户终端推送商品推荐消息。
[0068]
上述技术方案的有益效果为：该基于大数据的网购平台推荐方法基于来自用户终端的网购搜索关键词，依次从用户终端对应的历史网购信息、与用户终端在网购平台的历史浏览大数据相关的第一范围，与网购平台的实时商品大数据相关的第二范围进行搜索处理，不需要直接对网购平台的所有商品进行搜索，有效缩小商品的搜索范围、提高商品的搜索效率和缩短商品的搜索时间；此外，上述商品搜索方式还充分考虑用户的网购习惯，保证商品的搜索结果最大限度与用户的网购需求相匹配，提高网购结果的可靠性和准确性。从而改善用户的网购体验。
[0069]
优选地，在该步骤s1中，基于来自用户终端的网购搜索关键词，判断用户终端对应的历史网购信息中是否存在相匹配的商品；当该历史网购信息存在相匹配的商品，基于该商品在网购平台的状态，向用户终端推送商品推荐消息，包括：
[0070]
对来自用户终端的网购搜索关键词进行模糊语义识别处理，得到关键词语义信息；
[0071]
基于用户终端的终端身份信息，从网购平台提取用户终端对应的历史网购订单信息，并将该关键词语义信息与该历史网购订单信息进行对比，判断用户终端的历史网购订单是否存在与当前网购搜索相匹配的商品；
[0072]
当用户终端的历史网购订单存在相匹配的商品，则基于该商品当前在网购平台的可购买状态信息和可配送状态信息，向用户终端推送商品推荐消息。
[0073]
上述技术方案的有益效果为：当用户终端在网购平台输入网购搜索关键词，对网购搜索关键词进行模糊语义识别处理，得到与网购搜索关键词相匹配的规范化关键词语义信息。以用户终端的终端身份信息为基准，从网购平台的日志信息中提取对应预设历史时间段内的历史网购订单信息，再将关键词语义信息与历史网购订单信息进行对比，若历史网购订单信息中存在与关键词语义信息对应的商品名称，则判断用户终端的历史网购订单存在与当前网购搜索相匹配的商品。再从网购平台中识别当前网购搜索相匹配的商品在网购平台的存货状态信息(即可购买状态信息)和对用户终端期望配送的地址的可配送状态信息，从而向用户终端推送包含可购买状态信息和可配送状态信息的商品推荐消息，便于用户及时全面掌握商品在网购平台的购买状态。
[0074]
优选地，在该步骤s2中，当该历史网购信息不存在相匹配的商品，则基于该网购搜索关键词，在网购平台进行第一范围的搜索处理，判断是否存在相匹配的商品；其中，该第一范围与用户终端在网购平台的历史浏览大数据相关；当该第一范围存在相匹配的商品，向用户终端推送商品推荐消息，包括：
[0075]
当用户终端的历史网购订单不存在相匹配的商品，基于用户终端的终端身份信息，从网购平台提取用户终端对应的历史商品浏览信息，以此作为该第一范围；
[0076]
将该网购搜索关键词进行模糊语义识别处理得到的关键词语义信息与该历史商品浏览信息进行对比，判断用户终端的历史商品浏览记录是否存在与当前网购搜索相匹配的商品；
[0077]
当用户终端的历史商品浏览记录存在相匹配的商品，则将对应的历史商品浏览链接作为商品推荐消息推送给用户终端。
[0078]
上述技术方案的有益效果为：通过上述方式，当用户终端的历史网购订单不存在相匹配的商品，则以用户终端的终端身份信息为基准，从网购平台中提取用户终端对应的
历史商品浏览信息；其中，该历史商品浏览信息可包括用户终端在网购平台曾经浏览的所有商品的商品名称和商品介绍信息。在将网购搜索关键词进行模糊语义识别处理得到的关键词语义信息与历史商品浏览信息进行对比，从而判断用户终端的历史商品浏览记录是否存在与当前网购搜索相匹配的商品。该历史商品浏览信息相比于用户终端的历史网购订单具有较大的商品覆盖范围，这样能够进一步扩大在网购平台进行商品搜索的范围，增大搜索到匹配商品的概率。
[0079]
优选地，在该步骤s3中，当该第一范围不存在相匹配的商品，则基于该网购搜索关键词，在网购平台进行第二范围的搜索处理，判断是否存在相匹配的商品；其中，该第二范围与网购平台的实时商品大数据相关；根据该相匹配的商品存在与否的判断结果，向用户终端推送商品推荐消息，包括：
[0080]
当在该第一范围不存在相匹配的商品，从网购平台的实时商品大数据目录中提取与该网购搜索关键词之间满足预设匹配度条件的实时商品数据记录，并基于该第一范围对该实时商品数据记录进行数据去重处理，得到相应的第二范围；
[0081]
将该网购搜索关键词进行模糊语义识别处理得到的关键词语义信息与该第二范围进行对比，判断该第二范围是否存在与当前网购搜索相匹配的商品；
[0082]
当该第二范围存在相匹配的商品，则将相匹配的商品在网购平台的位置连接作为商品推荐消息推送给用户终端。
[0083]
上述技术方案的有益效果为：通过上述方式，当第一范围不存在相匹配的商品，则以网购搜索关键词为基准，从网购平台的实时商品大数据目录中选择商品目录词条与网购搜索关键词之间的语义匹配度大于预设阈值的所有商品组成实时商品数据记录，再从实时商品数据记录中剔除第一范围自身包含的商品数据，从而避免对第一范围的商品数据进行重复搜索。该第二范围包含的商品数据相比于该第一范围包含的商品数据更加丰富，这样能够进一步扩大在网购平台进行商品搜索的范围，增大搜索到匹配商品的概率。
[0084]
优选地，在该步骤s3中，当该第二范围存在相匹配的商品，则将相匹配的商品在网购平台的位置连接作为商品推荐消息推送给用户终端，包括：
[0085]
步骤s301，利用下面公式(1)，根据该相匹配的商品的销量以及商品的好评率，得到每个相匹配的商品的第一推荐排名，
[0086][0087]
在上述公式(1)中，z1(a)表示第a个相匹配的商品的第一推荐排名值；h(a)表示第a个相匹配的商品的好评率；k(a)表示第a个相匹配的商品的总销量；n表示相匹配的商品总个数；表示将a的值从1取值到n代入到括号内得到括号内的最大值；
[0088]
步骤s302，利用下面公式(2)，根据用户终端历史购买同类型商品的价格以及每个相匹配的商品的价格，对该第一推荐排名进行排名更新得到第二推荐排名，若用户终端历史未购买同类型商品，则该第二推荐排名与第一推荐排名相同，
[0089][0090]
在上述公式(2)中，z2(a)表示第a个相匹配的商品的第二推荐排名值；g(a)表示第
a个相匹配的商品的价格；g(i)表示用户终端历史购买的第i个同类型商品的价格；m表示用户终端历史购买的同类型商品的总个数；表示将i的值从1取值到m代入到括号内得到括号内的最大值；表示将i的值从1取值到m代入到括号内得到括号内的最小值；| |表示求取绝对值；e表示自然常数；
[0091]
步骤s303，当用户终端每次搜索相同的关键词时，利用下面公式(3)，根据用户终端点击的每个相匹配的商品的查看次数，更新每次搜索相同的关键词后每个相匹配的商品的第二推荐排名，
[0092][0093]
在上述公式(3)中，表示用户终端第p次搜索相同的关键词时第a个相匹配的商品的最新第二推荐排名值；d[(p-1)_a]表示用户终端前p-1次搜索相同的关键词查看第a个相匹配的商品的总查看次数；
[0094]
若用户终端是首次搜索该关键词，则按照上述步骤s302的第二推荐排名进行从大到小将商品推荐消息依次推送并显示在用户终端上，若,用户终端不是首次搜索该关键词，则按照上述步骤s303中每次每个相匹配的商品的最新第二推荐排名的从大到小将商品推荐消息依次推送并显示在用户终端上。
[0095]
上述技术方案的有益效果为：利用上述公式(1)，根据该相匹配的商品的销量以及商品的好评率，得到每个相匹配的商品的第一推荐排名，进而在所述用户终端历史从未购买同类型商品时根据第一推荐排名从大到小将商品推荐消息依次推送并显示在用户终端上，便于用户根据商品的性价比进行商品的查看和购买；然后利用上述公式(2)，根据用户终端历史购买同类型商品的价格以及每个相匹配的商品的价格，对该第一推荐排名进行排名更新得到第二推荐排名，若用户终端历史未购买同类型商品，则该第二推荐排名与第一推荐排名相同，从而根据用户购买过的同类型商品的价格对排名进行更新，便于优选出适合用户价格的商品进行优先展示；最后利用上述公式(3)，根据用户终端点击的每个相匹配的商品的查看次数，更新每次搜索相同的关键词后每个相匹配的商品的第二推荐排名，进而在用户搜索查看的次数越多其排名越靠前，越可以引导用户进行择优购买。
[0096]
参阅图2，为本发明实施例提供的基于大数据的网购平台推荐系统的结构示意图。该基于大数据的网购平台推荐系统包括：
[0097]
第一商品搜索模块，用于基于来自用户终端的网购搜索关键词，判断用户终端对应的历史网购信息中是否存在相匹配的商品；
[0098]
推荐消息发送模块，用于当该历史网购信息存在相匹配的商品，基于该商品在网购平台的状态，向用户终端推送商品推荐消息；
[0099]
第一范围确定模块，用于根据用户终端在网购平台的历史浏览大数据，确定在网购平台进行网购搜索的第一范围；
[0100]
第二商品搜索模块，用于当该历史网购信息不存在相匹配的商品，基于该网购搜索关键词，在网购平台进行第一范围的搜索处理，判断是否存在相匹配的商品；
[0101]
推荐消息发送模块，还用于当该第一范围存在相匹配的商品，向用户终端推送商品推荐消息；
[0102]
第二范围确定模块，用于根据网购平台的实时商品大数据，确定在网购平台进行网购搜索的第二范围；
[0103]
第三商品搜索模块，用于当该第一范围不存在相匹配的商品，则基于该网购搜索关键词，在网购平台进行第二范围的搜索处理，判断是否存在相匹配的商品；
[0104]
推荐消息发送模块，还用于根据该相匹配的商品与该第二范围存在与否的判断结果，向用户终端推送商品推荐消息。
[0105]
上述技术方案的有益效果为：该基于大数据的网购平台推荐系统基于来自用户终端的网购搜索关键词，依次从用户终端对应的历史网购信息、与用户终端在网购平台的历史浏览大数据相关的第一范围，与网购平台的实时商品大数据相关的第二范围进行搜索处理，不需要直接对网购平台的所有商品进行搜索，有效缩小商品的搜索范围、提高商品的搜索效率和缩短商品的搜索时间；此外，上述商品搜索方式还充分考虑用户的网购习惯，保证商品的搜索结果最大限度与用户的网购需求相匹配，提高网购结果的可靠性和准确性。从而改善用户的网购体验。
[0106]
优选地，该第一商品搜索模块用于基于来自用户终端的网购搜索关键词，判断用户终端对应的历史网购信息中是否存在相匹配的商品，包括：
[0107]
对来自用户终端的网购搜索关键词进行模糊语义识别处理，得到关键词语义信息；
[0108]
基于用户终端的终端身份信息，从网购平台提取用户终端对应的历史网购订单信息，并将该关键词语义信息与该历史网购订单信息进行对比，判断用户终端的历史网购订单是否存在与当前网购搜索相匹配的商品；
[0109]
该推荐消息发送模块用于当该历史网购信息存在相匹配的商品，基于该商品在网购平台的状态，向用户终端推送商品推荐消息，包括：
[0110]
当用户终端的历史网购订单存在相匹配的商品，则基于该商品当前在网购平台的可购买状态信息和可配送状态信息，向用户终端推送商品推荐消息。
[0111]
上述技术方案的有益效果为：当用户终端在网购平台输入网购搜索关键词，对网购搜索关键词进行模糊语义识别处理，得到与网购搜索关键词相匹配的规范化关键词语义信息。以用户终端的终端身份信息为基准，从网购平台的日志信息中提取对应预设历史时间段内的历史网购订单信息，再将关键词语义信息与历史网购订单信息进行对比，若历史网购订单信息中存在与关键词语义信息对应的商品名称，则判断用户终端的历史网购订单存在与当前网购搜索相匹配的商品。再从网购平台中识别当前网购搜索相匹配的商品在网购平台的存货状态信息(即可购买状态信息)和对用户终端期望配送的地址的可配送状态信息，从而向用户终端推送包含可购买状态信息和可配送状态信息的商品推荐消息，便于用户及时全面掌握商品在网购平台的购买状态。
[0112]
优选地，该第一范围确定模块用于根据用户终端在网购平台的历史浏览大数据，确定在网购平台进行网购搜索的第一范围，包括：
[0113]
基于用户终端的终端身份信息，从网购平台提取用户终端对应的历史商品浏览信息，以此作为该第一范围；
[0114]
该第二商品搜索模块用于当该历史网购信息不存在相匹配的商品，基于该网购搜索关键词，在网购平台进行第一范围的搜索处理，判断是否存在相匹配的商品，包括：
[0115]
当用户终端的历史网购订单不存在相匹配的商品，将该网购搜索关键词进行模糊语义识别处理得到的关键词语义信息与该历史商品浏览信息进行对比，判断用户终端的历史商品浏览记录是否存在与当前网购搜索相匹配的商品；
[0116]
该推荐消息发送模块用于当该第一范围存在相匹配的商品，向用户终端推送商品推荐消息，包括：
[0117]
当用户终端的历史商品浏览记录存在相匹配的商品，则将对应的历史商品浏览链接作为商品推荐消息推送给用户终端。
[0118]
上述技术方案的有益效果为：通过上述方式，当用户终端的历史网购订单不存在相匹配的商品，则以用户终端的终端身份信息为基准，从网购平台中提取用户终端对应的历史商品浏览信息；其中，该历史商品浏览信息可包括用户终端在网购平台曾经浏览的所有商品的商品名称和商品介绍信息。在将网购搜索关键词进行模糊语义识别处理得到的关键词语义信息与历史商品浏览信息进行对比，从而判断用户终端的历史商品浏览记录是否存在与当前网购搜索相匹配的商品。该历史商品浏览信息相比于用户终端的历史网购订单具有较大的商品覆盖范围，这样能够进一步扩大在网购平台进行商品搜索的范围，增大搜索到匹配商品的概率。
[0119]
优选地，该第二范围确定模块用于根据网购平台的实时商品大数据，确定在网购平台进行网购搜索的第二范围，包括：
[0120]
从网购平台的实时商品大数据目录中提取与该网购搜索关键词之间满足预设匹配度条件的实时商品数据记录，并基于该第一范围对该实时商品数据记录进行数据去重处理，得到相应的第二范围；
[0121]
该第三商品搜索模块用于当该第一范围不存在相匹配的商品，则基于该网购搜索关键词，在网购平台进行第二范围的搜索处理，判断是否存在相匹配的商品，包括：
[0122]
当在该第一范围不存在相匹配的商品，将该网购搜索关键词进行模糊语义识别处理得到的关键词语义信息与该第二范围进行对比，判断该第二范围是否存在与当前网购搜索相匹配的商品；
[0123]
该推荐消息发送模块用于根据该相匹配的商品与该第二范围存在与否的判断结果，向用户终端推送商品推荐消息，包括：
[0124]
当该第二范围存在相匹配的商品，则将相匹配的商品在网购平台的位置连接作为商品推荐消息推送给用户终端。
[0125]
上述技术方案的有益效果为：通过上述方式，当第一范围不存在相匹配的商品，则以网购搜索关键词为基准，从网购平台的实时商品大数据目录中选择商品目录词条与网购搜索关键词之间的语义匹配度大于预设阈值的所有商品组成实时商品数据记录，再从实时商品数据记录中剔除第一范围自身包含的商品数据，从而避免对第一范围的商品数据进行重复搜索。该第二范围包含的商品数据相比于该第一范围包含的商品数据更加丰富，这样能够进一步扩大在网购平台进行商品搜索的范围，增大搜索到匹配商品的概率。
[0126]
从上述实施例的内容可知，该基于大数据的网购平台推荐方法和系统基于来自用户终端的网购搜索关键词，依次从用户终端对应的历史网购信息、与用户终端在网购平台的历史浏览大数据相关的第一范围，与网购平台的实时商品大数据相关的第二范围进行搜索处理，不需要直接对网购平台的所有商品进行搜索，有效缩小商品的搜索范围、提高商品
的搜索效率和缩短商品的搜索时间；此外，上述商品搜索方式还充分考虑用户的网购习惯，保证商品的搜索结果最大限度与用户的网购需求相匹配，提高网购结果的可靠性和准确性。从而改善用户的网购体验。
[0127]
显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。

技术特征：
1.基于大数据的网购平台推荐方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤s1，基于来自用户终端的网购搜索关键词，判断用户终端对应的历史网购信息中是否存在相匹配的商品；当所述历史网购信息存在相匹配的商品，基于所述商品在网购平台的状态，向用户终端推送商品推荐消息；步骤s2，当所述历史网购信息不存在相匹配的商品，则基于所述网购搜索关键词，在网购平台进行第一范围的搜索处理，判断是否存在相匹配的商品；其中，所述第一范围与用户终端在网购平台的历史浏览大数据相关；当所述第一范围存在相匹配的商品，向用户终端推送商品推荐消息；步骤s3，当所述第一范围不存在相匹配的商品，则基于所述网购搜索关键词，在网购平台进行第二范围的搜索处理，判断是否存在相匹配的商品；其中，所述第二范围与网购平台的实时商品大数据相关；根据所述相匹配的商品存在与否的判断结果，向用户终端推送商品推荐消息。2.如权利要求1所述的基于大数据的网购平台推荐方法，其特征在于：在所述步骤s1中，基于来自用户终端的网购搜索关键词，判断用户终端对应的历史网购信息中是否存在相匹配的商品；当所述历史网购信息存在相匹配的商品，基于所述商品在网购平台的状态，向用户终端推送商品推荐消息，包括：对来自用户终端的网购搜索关键词进行模糊语义识别处理，得到关键词语义信息；基于用户终端的终端身份信息，从网购平台提取用户终端对应的历史网购订单信息，并将所述关键词语义信息与所述历史网购订单信息进行对比，判断用户终端的历史网购订单是否存在与当前网购搜索相匹配的商品；当用户终端的历史网购订单存在相匹配的商品，则基于所述商品当前在网购平台的可购买状态信息和可配送状态信息，向用户终端推送商品推荐消息。3.如权利要求1所述的基于大数据的网购平台推荐方法，其特征在于：在所述步骤s2中，当所述历史网购信息不存在相匹配的商品，则基于所述网购搜索关键词，在网购平台进行第一范围的搜索处理，判断是否存在相匹配的商品；其中，所述第一范围与用户终端在网购平台的历史浏览大数据相关；当所述第一范围存在相匹配的商品，向用户终端推送商品推荐消息，包括：当用户终端的历史网购订单不存在相匹配的商品，基于用户终端的终端身份信息，从网购平台提取用户终端对应的历史商品浏览信息，以此作为所述第一范围；将所述网购搜索关键词进行模糊语义识别处理得到的关键词语义信息与所述历史商品浏览信息进行对比，判断用户终端的历史商品浏览记录是否存在与当前网购搜索相匹配的商品；当用户终端的历史商品浏览记录存在相匹配的商品，则将对应的历史商品浏览链接作为商品推荐消息推送给用户终端。4.如权利要求1所述的基于大数据的网购平台推荐方法，其特征在于：在所述步骤s3中，当所述第一范围不存在相匹配的商品，则基于所述网购搜索关键词，在网购平台进行第二范围的搜索处理，判断是否存在相匹配的商品；其中，所述第二范围与网购平台的实时商品大数据相关；根据所述相匹配的商品存在与否的判断结果，向用户终端推送商品推荐消息，包括：
当在所述第一范围不存在相匹配的商品，从网购平台的实时商品大数据目录中提取与所述网购搜索关键词之间满足预设匹配度条件的实时商品数据记录，并基于所述第一范围对所述实时商品数据记录进行数据去重处理，得到相应的第二范围；将所述网购搜索关键词进行模糊语义识别处理得到的关键词语义信息与所述第二范围进行对比，判断所述第二范围是否存在与当前网购搜索相匹配的商品；当所述第二范围存在相匹配的商品，则将相匹配的商品在网购平台的位置连接作为商品推荐消息推送给用户终端。5.如权利要求4所述的基于大数据的网购平台推荐方法，其特征在于：在所述步骤s3中，当所述第二范围存在相匹配的商品，则将相匹配的商品在网购平台的位置连接作为商品推荐消息推送给用户终端，包括：步骤s301，利用下面公式(1)，根据所述相匹配的商品的销量以及商品的好评率，得到每个相匹配的商品的第一推荐排名，在上述公式(1)中，z1(a)表示第a个相匹配的商品的第一推荐排名值；h(a)表示第a个相匹配的商品的好评率；k(a)表示第a个相匹配的商品的总销量；n表示相匹配的商品总个数；表示将a的值从1取值到n代入到括号内得到括号内的最大值；步骤s302，利用下面公式(2)，根据用户终端历史购买同类型商品的价格以及每个相匹配的商品的价格，对所述第一推荐排名进行排名更新得到第二推荐排名，若用户终端历史未购买同类型商品，则所述第二推荐排名与第一推荐排名相同，在上述公式(2)中，z2(a)表示第a个相匹配的商品的第二推荐排名值；g(a)表示第a个相匹配的商品的价格；g(i)表示用户终端历史购买的第i个同类型商品的价格；m表示用户终端历史购买的同类型商品的总个数；表示将i的值从1取值到m代入到括号内得到括号内的最大值；表示将i的值从1取值到m代入到括号内得到括号内的最小值；表示求取绝对值；e表示自然常数；步骤s303，当用户终端每次搜索相同的关键词时，利用下面公式(3)，根据用户终端点击的每个相匹配的商品的查看次数，更新每次搜索相同的关键词后每个相匹配的商品的第二推荐排名，在上述公式(3)中，表示用户终端第p次搜索相同的关键词时第a个相匹配的商品的最新第二推荐排名值；d[(p-1)_a]表示用户终端前p-1次搜索相同的关键词查看第a个相匹配的商品的总查看次数；
若用户终端是首次搜索所述关键词，则按照上述步骤s302的第二推荐排名进行从大到小将商品推荐消息依次推送并显示在用户终端上，若,用户终端不是首次搜索所述关键词，则按照上述步骤s303中每次每个相匹配的商品的最新第二推荐排名的从大到小将商品推荐消息依次推送并显示在用户终端上。6.基于大数据的网购平台推荐系统，其特征在于，包括：第一商品搜索模块，用于基于来自用户终端的网购搜索关键词，判断用户终端对应的历史网购信息中是否存在相匹配的商品；推荐消息发送模块，用于当所述历史网购信息存在相匹配的商品，基于所述商品在网购平台的状态，向用户终端推送商品推荐消息；第一范围确定模块，用于根据用户终端在网购平台的历史浏览大数据，确定在网购平台进行网购搜索的第一范围；第二商品搜索模块，用于当所述历史网购信息不存在相匹配的商品，基于所述网购搜索关键词，在网购平台进行第一范围的搜索处理，判断是否存在相匹配的商品；推荐消息发送模块，还用于当所述第一范围存在相匹配的商品，向用户终端推送商品推荐消息；第二范围确定模块，用于根据网购平台的实时商品大数据，确定在网购平台进行网购搜索的第二范围；第三商品搜索模块，用于当所述第一范围不存在相匹配的商品，则基于所述网购搜索关键词，在网购平台进行第二范围的搜索处理，判断是否存在相匹配的商品；推荐消息发送模块，还用于根据所述相匹配的商品与所述第二范围存在与否的判断结果，向用户终端推送商品推荐消息。7.如权利要求6所述的基于大数据的网购平台推荐系统，其特征在于：所述第一商品搜索模块用于基于来自用户终端的网购搜索关键词，判断用户终端对应的历史网购信息中是否存在相匹配的商品，包括：对来自用户终端的网购搜索关键词进行模糊语义识别处理，得到关键词语义信息；基于用户终端的终端身份信息，从网购平台提取用户终端对应的历史网购订单信息，并将所述关键词语义信息与所述历史网购订单信息进行对比，判断用户终端的历史网购订单是否存在与当前网购搜索相匹配的商品；所述推荐消息发送模块用于当所述历史网购信息存在相匹配的商品，基于所述商品在网购平台的状态，向用户终端推送商品推荐消息，包括：当用户终端的历史网购订单存在相匹配的商品，则基于所述商品当前在网购平台的可购买状态信息和可配送状态信息，向用户终端推送商品推荐消息。8.如权利要求6所述的基于大数据的网购平台推荐系统，其特征在于：所述第一范围确定模块用于根据用户终端在网购平台的历史浏览大数据，确定在网购平台进行网购搜索的第一范围，包括：基于用户终端的终端身份信息，从网购平台提取用户终端对应的历史商品浏览信息，以此作为所述第一范围；所述第二商品搜索模块用于当所述历史网购信息不存在相匹配的商品，基于所述网购搜索关键词，在网购平台进行第一范围的搜索处理，判断是否存在相匹配的商品，包括：
当用户终端的历史网购订单不存在相匹配的商品，将所述网购搜索关键词进行模糊语义识别处理得到的关键词语义信息与所述历史商品浏览信息进行对比，判断用户终端的历史商品浏览记录是否存在与当前网购搜索相匹配的商品；所述推荐消息发送模块用于当所述第一范围存在相匹配的商品，向用户终端推送商品推荐消息，包括：当用户终端的历史商品浏览记录存在相匹配的商品，则将对应的历史商品浏览链接作为商品推荐消息推送给用户终端。9.如权利要求6所述的基于大数据的网购平台推荐系统，其特征在于：所述第二范围确定模块用于根据网购平台的实时商品大数据，确定在网购平台进行网购搜索的第二范围，包括：从网购平台的实时商品大数据目录中提取与所述网购搜索关键词之间满足预设匹配度条件的实时商品数据记录，并基于所述第一范围对所述实时商品数据记录进行数据去重处理，得到相应的第二范围；所述第三商品搜索模块用于当所述第一范围不存在相匹配的商品，则基于所述网购搜索关键词，在网购平台进行第二范围的搜索处理，判断是否存在相匹配的商品，包括：当在所述第一范围不存在相匹配的商品，将所述网购搜索关键词进行模糊语义识别处理得到的关键词语义信息与所述第二范围进行对比，判断所述第二范围是否存在与当前网购搜索相匹配的商品；所述推荐消息发送模块用于根据所述相匹配的商品与所述第二范围存在与否的判断结果，向用户终端推送商品推荐消息，包括：当所述第二范围存在相匹配的商品，则将相匹配的商品在网购平台的位置连接作为商品推荐消息推送给用户终端。

技术总结
本发明提供基于大数据的网购平台推荐方法和系统，其基于来自用户终端的网购搜索关键词，依次从用户终端对应的历史网购信息、与用户终端在网购平台的历史浏览大数据相关的第一范围，与网购平台的实时商品大数据相关的第二范围进行搜索处理，不需要直接对网购平台的所有商品进行搜索，有效缩小商品的搜索范围、提高商品的搜索效率和缩短商品的搜索时间；此外，上述商品搜索方式还充分考虑用户的网购习惯，保证商品的搜索结果最大限度与用户的网购需求相匹配，提高网购结果的可靠性和准确性。从而改善用户的网购体验。从而改善用户的网购体验。从而改善用户的网购体验。


技术研发人员：请求不公布姓名
受保护的技术使用者：重庆德明尚品电子商务有限公司
技术研发日：2023.05.23
技术公布日：2023/10/6