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申请/专利权人:云南师范大学
摘要:本发明公开了一种跨境电商数据处理方法及装置,涉及数据处理领域,包括S1、通过电商平台采集用户使用的数据,同时将数据传输至处理单元内部,进行数据清洗;S2、将数据清洗后的数据进行分类整合,并与用户所浏览的数据进行对比,同时将用户重复搜索或重复浏览的物件进行标记;该跨境电商数据处理方法及装置,通过对用户搜索或浏览的数据进行分类,并根据用户的喜好,推荐对其喜好物品相匹配的物品,同时根据用户在推荐物品上浏览的时间,并对浏览的数据进行记录,从而用于对用户的喜好进行标记,使得在用户进行使用时,可快速找到自己感兴趣的物品,同时对重复的数据进行删除,进而提高存储设备的使用寿命。
主权项:1.一种跨境电商数据处理方法,其特征在于,包括以下步骤:S1、通过电商平台采集用户使用的数据,同时将数据传输至处理单元内部,进行数据清洗;S2、将数据清洗后的数据进行分类整合,并与用户所浏览的数据进行对比,同时将用户重复搜索或重复浏览的物件进行标记;S3、将所收集的数据进行分析,并对分析后的数据进行记录,进而根据所分析的数据,为用户推荐相对应的物品;S4、并在每个周期内重新采集用户使用数据,实时更新用户所搜索或浏览的数据,并同步更新推荐物品的内容;所述S1中具体包括:获取目标用户的全部搜索记录,对目标用户的全部搜索记录进行提取与目标商品相关联的搜索记录;通过电商平台中属性值相同的记录被认为是重复记录,通过判断记录间的属性值是否相等来检测记录是否相等,相等的记录合并为一条记录;将需要匹配的字段内容进行分词,得到互相独立的单词;对每个单词分配权重,;其中单词出现的次数用表示,表示记录总数除以包含的记录个数;将待匹配的字段转化成向量和;计算向量的余弦相似度: ; 值越接近1,则说明相似度越高,将与所给阈值相比较,判断记录的相似性;当出现多个相似数据时,将其进行整合,并将多余的数据删除,从而降低存储设备的负担;所述S2中具体包括:通过将数据按照不同的层次进行分类,每一层次上的分类又可以进一步划分为更小的子分类,以此类推,同时对多次浏览的数据进行标记,并将其推送至最前端;所述S3中具体包括:数据分析是通过对数据挖掘技术、统计学方法对数据进行分析,找出其中的规律和趋势,为电商平台提供相对应的分析数据;对用户搜索或浏览的数据进行分类,并根据用户的喜好,推荐对其喜好物品相匹配的物品,同时根据用户在推荐物品上浏览的时间,并对浏览的数据进行记录,从而用于对用户的喜好进行标记,使得在用户进行使用时,可快速找到自己感兴趣的物品,同时还可根据用户的喜好,推荐其他相似物品,使得用户可以进行相互对比,从而寻找到最适合的物品,同时提高用户购买的体验感;所述S4中具体包括:在周期内重复进行数据收集,并对不同时间段的用户的喜好或需求进行记录,从而对数据进行上个周期内的数据进行更换。
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百度查询: 云南师范大学 一种跨境电商数据处理方法及装置
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