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龙图腾网恭喜长沙爱德沃特网络科技有限公司申请的专利一种基于数据挖掘的电商平台订单分析方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119090542B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-28发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411192541.9，技术领域涉及：G06Q30/0202；该发明授权一种基于数据挖掘的电商平台订单分析方法及系统是由袁芷薇设计研发完成，并于2024-08-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于数据挖掘的电商平台订单分析方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于数据挖掘的电商平台订单分析方法及系统，涉及电商数据分析技术领域，包括采集电商平台订单数据，构建多层数据湖架构进行数据处理，结合Lambda架构对数据进行数据分析，通过自编码器构建模型，重构订单数据识别数据特征。本发明所述方法通过多层数据湖架构配合Lambda，可以从原始数据区提取结构化和半结构化数据，进行大规模分析，通过自编码器的异常检测模型的训练和精确的阈值设定使得系统能够高效识别和处理异常订单数据，通过商品推荐系统和库存管理系统的结合使得从用户需求预测到库存策略制定，显著提升了销售和库存周转率，达到了成本效益最大化的效果，通过持续获取和分析订单数据，达到快速调整商品价格的效果。

本发明授权一种基于数据挖掘的电商平台订单分析方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于数据挖掘的电商平台订单分析方法，其特征在于：包括，采集电商平台订单数据，构建多层数据湖架构进行数据处理，结合Lambda架构对数据进行数据分析，通过自编码器构建模型，重构订单数据识别数据特征；分析不同用户订单数据的相关性，预测商品评分生成推荐列表，设定最小库存成本和缺货成本的目标函数，通过预期改进算法确定最大采样点数据作为训练数据迭代目标函数，配合生成推荐列表的转化率数据，确定安全库存值和补货频率，形成反馈闭环；基于订单数据通过需求函数分析需求量和价格数据的相互影响，确定最优价格；获取电商平台的社交媒体数据，通过时间序列分析用户媒体评价，整理订单数据加密存储至云存储服务器，并备份数据至外部硬盘；所述分析不同用户订单数据的相关性，预测商品评分生成推荐列表，设定最小库存成本和缺货成本的目标函数，通过预期改进算法确定最大采样点数据作为训练数据迭代目标函数，配合生成推荐列表的转化率数据，确定安全库存值和补货频率，形成反馈闭环，包括，基于订单数据，区分不同用户的行为数据，包括浏览记录、点击记录和购买历史；基于协同过滤算法对不同用户的订单数据进行相关性计算；根据计算出的相似度，按照相似度的高低基于95百分位数选取相似用户，并汇总选取用户对商品的评分数据；对于用户尚未评价的商品，通过相似用户预测潜在评分，表示为： 其中表示用户u对商品j的预测评分，rv,j表示用户v对商品j的评分，V表示用户u的相似用户v的集合，Su,v表示用户u和v之间的相关性；基于用户u对商品j的预测评分，进行高低排列生成个性化推荐列表；根据实时收集的用户在电商平台的订单数据，动态调整用户的个性化推荐列表；基于库存参数设定库存目标函数，表示为： Ck＝h·g；Cq＝p·D-g+；其中Ob表示库存目标函数计算值，Ck表示库存成本，Cq表示缺货成本，h表示每单位的库存持有成本，g表示库存量，p表示每单位的缺货成本，D表示需求量；基于径向基函数作为核函数构建高斯过程回归模型，通过订单数据采样的数据组合包括库存量、需求量以及对应的库存成本和缺货成本和库存目标函数值作为采样点数据，训练高斯过程回归模型，通过最大似然估计方法计算出核函数参数，并计算出库存目标函数在不同参数组合下的预测均值μx和预测方差σx；通过预期改进算法选择下一个参数采样点，通过综合考虑预测均值和预测方差选择具有潜在最大改进的点；比较所有采样点EI值的计算，选择最大EI计算值的采样点数据，计算实际的库存成本和缺货成本之和，作为新的训练数据添加到训练数据集中更新高斯过程回归模型，且重新计算预测均值和预测标准差；进行迭代计算，选择新的参数组合进行库存目标函数评估，当在连续迭代过程中库存目标函数的改进幅度不再明显则停止迭代，并将库存目标函数值的最小采样点数据作为目标数据，且将当前库存量的计算值作为安全库存值；统计用户的个性化推荐列表的转化率数据，以及相关用户的预测评分，进行预测需求量计算，表示为： 其中，f表示补货频率，L表示从下单到实际收到补货的时间，Dy表示预测需求量，Zj表示商品j的转化率，δ表示商品总数；通过用户的个性化推荐列表配合库存目标函数动态调整下一周期的补货策略，根据计算的安全库存值以及商品缺货信息，反馈至个性化推荐列表，取消缺货商品推荐，实时优化用户的个性化推荐列表，形成反馈闭环；所述基于订单数据通过需求函数分析需求量和价格数据的相互影响，确定最优价格，包括，基于需求函数表示价格对需求量的影响，基于订单数据中商品的需求量和价格数据，确定需求参数，表示为：Q＝α-βP； 其中Q表示计算的商品需求量，P表示商品价格，α和β分别表示需求函数的参数，k表示样本量，Pi和Qi分别表示第i个商品历史价格和第i个商品需求量，和分别是历史价格和需求量的平均值；动态调整定价策略并设定利润函数，表示为：PrP＝P-C·α-βP；其中PrP表示商品的利润，C表示商品的单位成本；基于利润函数求导，计算最优利润，表示为： 其中P*表示最优价格。

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