[发明专利]一种基于大数据的电商商品推荐方法

权利要求书

1.一种基于大数据的电商商品推荐方法，包括：数据采集模块、数据处理模块、数据推荐模块，其特征在于：所述方法包括以下步骤：

S010：数据采集模块根据用户输入的关键词搜索采集商品数据；

S020：根据用户所使用的终端所在位置的地域划分，数据采集模块采集该地域的对商品特征喜好的数据；

S030：数据处理模块根据该地域基于以往的购买记录进行商品特征喜好数据的一次排序；

S040：数据处理模块根据地域喜好特征数据的排序进行商品数据的筛选以及一次排序；

S050：数据采集模块根据用户年龄所在的年龄段搜索采集该年龄段对商品特征喜好的数据；

S060：数据处理模块根据数据采集模块针对用户年龄搜索采集的商品特征喜好的数据进行针对地域的商品喜好特征的数据筛选；

S070：数据处理模块根据筛选结果对商品特征喜好数据进行二次排序；

S080：数据处理模块根据商品特征喜好数据的二次排序进行商品数据二次排序；

S090：数据处理模块根据一次排序以及二次排序进行商品数据最终排序；

S100：数据推荐模块根据商品数据最终排序的结果进行商品推荐。

2.根据权利要求1所述的一种基于大数据的电商商品推荐方法，其特征在于：所述步骤S090包括以下步骤：

S091：数据处理模块提取同时出现在一次排序以及二次排序的商品数据；

S092：数据处理模块根据同一商品数据在一次排序以及二次排序中的排列位置计算最终排序位置。

3.根据权利要求2所述的一种基于大数据的电商商品推荐方法，其特征在于：所述数据处理模块中设置有算法，所述算法用于计算商品特征喜好数据的一次排序、二次排序以及最终排序。

4.根据权利要求1所述的一种基于大数据的电商商品推荐方法，其特征在于：对于步骤S100，当数据推荐模块进行商品数据推荐时，数据推荐模块将排名最靠前的五个商品数据以及最靠后的五个商品特征喜好数据进行推荐。

5.根据权利要求1所述的一种基于大数据的电商商品推荐方法，其特征在于：还包括以下步骤：

S110：数据处理模块根据用户对推荐商品的删除进行批量删除；

S120：数据处理模块进行推荐的补充；

S130：数据推荐模块根据数据处理模块的推荐的补充进行二次商品数据推荐。

6.根据权利要求5所述的一种基于大数据的电商商品推荐方法，其特征在于：数据处理装置根据用户删除的推荐商品数据的商品特征喜好数据进行批量删除。

7.根据权利要求5所述的一种基于大数据的电商商品推荐方法，其特征在于：当所述数据处理模块执行步骤S120时，数据处理模块提取未推荐的商品数据中在最终排序中最靠前或者最靠后的商品数据进行补充推送。

8.根据权利要求7所述的一种基于大数据的电商商品推荐方法，其特征在于：所述方法还包括以下步骤：

S140：数据采集模块采集用户该次购买的商品数据以及商品特征喜好数据；

S150：数据处理模块将数据采集模块采集的该次购买数据写入大数据。