[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

说明书

本公开实施例提供一种基于大数据的在线电子商务推荐方法及大数据AI系统，首先获取目标电商业务的第一业务服务属性，以及目标电商业务在预设统计段内的电子商务大数据，基于此，根据第一业务服务属性以及电子商务大数据，生成目标输入分量，由此，基于业务服务属性更新模型对目标输入分量进行业务服务属性更新，以获得目标电商业务所对应的第二业务服务属性。如此，结合第一业务服务属性以及目标电商业务在预设统计段内的电子商务大数据，能够考虑到初始的业务服务属性特征和电子商务大数据的特征，并以此进行业务服务属性更新，进而提高后续电商业务推荐的准确性。

技术领域

本公开涉及大数据技术领域，示例性地，涉及一种基于大数据的在线电子商务推荐方法及大数据AI系统。

背景技术

随着互联网、云计算的迅速发展，无所不在的移动设备、RFID、无线传感器每分每秒都在产生数据，数以亿计的用户的互联网服务时时刻刻都在产生巨量的交互数据信息。而基于这些，电子商务产业所产生的大量结构化和半结构化的可视化数据，通过数据挖掘和数据分析等手段，经过过程性和综合性的考量，从而帮助电商企业做全局性、系统性的决策，寻找最优化的解决方案和运营决策，这被称为电商大数据。而与电子商务相关的大数据应用均归属于此概念范畴。

相关技术中，电商业务的业务服务属性可以用于表征电商业务的业务使用刻画情况，基于电商业务的业务服务属性可以更有效地向电子商务用户进行匹配的电商业务信息的业务推荐。然而相关技术缺乏针对电商业务的业务服务属性的更新考虑，通常是采用的初始统计配置的数据进行确定的，导致后续电商业务推荐的准确性存在时序上的停滞。

发明内容

为了至少克服现有技术中的上述不足，本公开的目的在于提供一种基于大数据的在线电子商务推荐方法及大数据AI系统。

第一方面，本公开提供一种基于大数据的在线电子商务推荐方法，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，以得到所述目标输入分量；

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。

第二方面，本公开实施例还提供一种基于大数据的在线电子商务推荐系统，所述基于大数据的在线电子商务推荐系统包括大数据AI系统以及与所述大数据AI系统通信连接的多个电子商务终端；

所述大数据AI系统，用于：

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；