[发明专利]基于大数据的在线电子商务推荐方法及大数据AI系统

权利要求书

1.一种基于大数据的在线电子商务推荐方法，其特征在于，应用于大数据AI系统，所述大数据AI系统与多个电子商务终端通信连接，所述方法包括：

获取目标电商业务的第一业务服务属性，其中，所述第一业务服务属性包括订单行为信息、订阅人群信息以及业务关注信息中的一种或者多种，所述订单行为信息表示业务订单行为的倾向信息，所述订阅人群信息表示业务订阅人群的倾向信息，所述业务关注信息表示业务投放广告的关注倾向信息；

获取所述目标电商业务在预设统计段内的电子商务大数据，其中，所述电子商务大数据包括订单行为大数据、订阅人群大数据、业务投放大数据以及意向预测大数据中的一种或者多种，所述订阅人群大数据表示所述订阅人群的订阅行为大数据；

根据所述第一业务服务属性生成第一输入分量，根据所述电子商务大数据生成第二输入分量，对所述第一输入分量与所述第二输入分量进行融合，以得到目标输入分量；

基于业务服务属性更新模型对所述目标输入分量进行业务服务属性更新，以获得所述目标电商业务所对应的第二业务服务属性；

根据每个所述目标电商业务所对应的第二业务服务属性，根据所述电子商务终端的电子商务用户的业务推荐请求，向所述电子商务终端推荐对应的匹配电商业务信息。

2.根据权利要求1所述的基于大数据的在线电子商务推荐方法，其特征在于，所述获取目标电商业务的第一业务服务属性之前，所述方法还包括：

获取业务服务属性的定期更新指令，其中，所述定期更新指令包括所述目标电商业务的电商业务识别信息；

所述获取目标电商业务的第一业务服务属性，包括：

根据所述定期更新指令，从服务属性库中获取所述目标电商业务的所述第一业务服务属性，其中，所述服务属性库用于配置至少一个电商业务所对应的第一业务服务属性；

所述获取所述目标电商业务在预设统计段内的电子商务大数据，包括：

根据所述定期更新指令，从大数据库中获取所述目标电商业务在所述预设统计段内的所述电子商务大数据，其中，所述大数据库用于配置至少一个电商业务在不同业务服务阶段内的电子商务大数据。

3.根据权利要求1所述的基于大数据的在线电子商务推荐方法，其特征在于，所述第一业务服务属性包括所述订单行为信息、所述订阅人群信息以及所述业务关注信息，所述订单行为信息包括多个订单行为倾向点，所述订阅人群信息包括多个订阅人群倾向点，所述业务关注信息包括多个业务关注倾向点；

所述根据所述第一业务服务属性生成所述第一输入分量，包括：

针对于所述第一业务服务属性中的每个订单行为倾向点，对所述每个订单行为倾向点所对应的倾向描述信息进行特征提取，以得到所述每个订单行为倾向点的特征提取信息，其中，所述每个订单行为倾向点的特征提取信息添加于所述第一输入分量；

针对于所述第一业务服务属性中的每个订阅人群倾向点，对所述每个订阅人群倾向点所对应的倾向描述信息进行特征提取，以得到所述每个订阅人群倾向点的特征提取信息，其中，所述每个订阅人群倾向点的特征提取信息添加于所述第一输入分量；

针对于所述第一业务服务属性中的每个业务关注倾向点，对所述每个业务关注倾向点所对应的倾向描述信息进行特征提取，以得到所述每个业务关注倾向点的特征提取信息，其中，所述每个业务关注倾向点的特征提取信息添加于所述第一输入分量；和/或

所述第一业务服务属性包括所述订阅人群信息，所述订阅人群信息包括订阅人群静态属性以及订阅人群动态属性；

所述根据所述第一业务服务属性生成所述第一输入分量，包括：

对所述订阅人群静态属性进行特征筛选提取，以得到筛选特征，其中，所述筛选特征添加于所述第一输入分量；

根据动态属性匹配策略确定所述订阅人群动态属性所对应的匹配动态特征，其中，所述匹配动态特征添加于所述第一输入分量。