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申请/专利权人：中通服建设有限公司

摘要：本发明涉及智慧电商技术领域，尤指一种基于5G与大数据的智慧电商系统。系统包括数据获取模块、推荐引擎模块、增强现实体验模块、供应链优化模块和多模态交互模块。数据获取模块从多种数据源收集数据，并通过5G传输至系统其他模块。推荐引擎利用机器学习分析用户行为，提供个性化商品推荐。增强现实模块通过三维技术展示商品使用效果。供应链模块分析市场需求和库存，优化供应链策略。多模态交互模块支持语音、图像搜索和触摸屏操作。本发明通过整合5G和大数据技术，能够提供更快速、更个性化、更互动性强的电商购物体验，同时优化后端供应链管理，从而全面提升电商平台的竞争力和用户满意度。

主权项：1.一种基于5G与大数据的智慧电商系统，其特征在于，包括依次通信连接的数据获取模块、推荐引擎模块、增强现实体验模块、供应链优化模块和多模态交互模块；所述数据获取模块用于从多种数据源采集多源数据，并通过5G通信传输至系统其他模块；所述多源数据包括用户的点击流数据、购买历史、搜索查询、页面停留时间、社交媒体互动、用户位置信息、市场需求、促销活动、数据库存状态、物流信息和供应链动态；所述推荐引擎模块用于根据所述多源数据，利用机器学习算法分析用户购买偏好和行为模式，为用户定制个性化商品推荐；所述增强现实体验模块用于结合增强现实技术，通过三维重建和实景融合技术向用户展示商品的三维视图和在实际环境中的模拟使用效果；所述供应链优化模块用于分析所述多源数据中实时市场需求和数据库存状况，运用优化算法调整供应链策略；所述多模态交互模块用于结合5G通信，通过语音命令、图像搜索和触摸屏幕进行交互；其中，所述推荐引擎模块的运行过程包括以下步骤：采用多维度特征提取和实时数据同步技术，从所述多源数据中提取用户行为和商品属性的综合特征；构建时间敏感的动态评分矩阵，实时更新用户-商品交互数据，利用时间加权模型动态调整用户-商品评分矩阵；应用交替最小二乘法，分别固定用户特征矩阵和商品特征矩阵，交替优化另一矩阵；基于优化后的特征向量计算用户对未互动商品的预测评分，并按评分高低排序生成推荐列表；基于用户群体动态聚类的个性化推荐生成，通过聚类分析将用户分为不同群体，并对每个群体独立应用交替最小二乘法优化；持续监测用户对推荐反馈，自动调整模型参数；所述时间加权模型的公式如下： ；其中，表示用户u在时间t对商品i的加权评分；表示用户u对商品i的实际评分；e表示自然对数的底；表示衰减系数，控制时间对评分的影响程度；表示当前时间；表示用户u最后一次对商品i评分的时间；所述交替最小二乘法的公式如下： ；其中，示优化函数；U表示用户特征矩阵，其中表示用户u的特征向量，包括从多源数据中提取的用户信息；V表示商品特征矩阵，其中，表示商品i的特征向量，包括商品的基本属性、市场需求和促销活动的信息；表示用户u在时间t对商品i的加权评分；K表示所有已知用户-商品评分的集合；表示正则化参数，用于防止过拟合；和示特征向量的平方范数，用于正则化。

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