专利名称
主分类
A 农业
B 作业;运输
C 化学;冶金
D 纺织;造纸
E 固定建筑物
F 机械工程、照明、加热
G 物理
H 电学
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公布日期
2023-10-24 公布专利
2023-10-20 公布专利
2023-10-17 公布专利
2023-10-13 公布专利
2023-10-10 公布专利
2023-10-03 公布专利
2023-09-29 公布专利
2023-09-26 公布专利
2023-09-22 公布专利
2023-09-19 公布专利
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专利权人
国家电网公司
华为技术有限公司
浙江大学
中兴通讯股份有限公司
三星电子株式会社
中国石油化工股份有限公司
清华大学
鸿海精密工业股份有限公司
松下电器产业株式会社
上海交通大学
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  • [发明专利]商品处理方法及装置-CN201711060048.1在审
  • 吴珂 - 北京小米移动软件有限公司
  • 2017-11-01 - 2018-04-24 - G06Q30/00
  • 该方法包括识别正在购买的待购买商品的商品信息;根据所述商品信息搜索相关新闻;根据所述商品信息与所述相关新闻报导的事实,确定所述待购买商品是否建议购买;当所述待购买商品不建议购买时,对所述待购买商品进行特殊处理该技术方案能够根据新闻对不建议购买的商品进行特殊处理,从而保证用户购买的商品都是健康、实用的商品,提高用户体验。
  • 商品处理方法装置
  • [发明专利]自动化网购方法、计算机可读介质和电子设备-CN202010685828.0在审
  • 郑琛 - 北京京东尚科信息技术有限公司
  • 2012-07-19 - 2020-10-23 - G06Q30/06
  • 本发明公开了一种自动化网购方法,包括在用户在购物网站购物过程中,存储用户的送货地址、送货方式和付款方式、购买的商品和购买时间;计算所有用户重复购买一商品的时间间隔的平均天数,并分别将每个用户上一次购买该商品的购买时间和该平均天数之和作为该用户下一次拟购买该商品的拟购买日期;在每天一固定时间检查当前日期是否为一位用户拟购买该商品的拟购买日期,向该位用户发出该商品的到期提醒;用户指令为延迟购买,该延迟购买的指令包括一延迟天数,则将该存储模块中的该位用户延迟购买的该商品的拟购买日期自动延迟该延迟天数本发明可以方便用户重新购买商品,同时又可以增加使用该自动化网购装置的购物网站的订单转换率。
  • 自动化方法计算机可读介质电子设备
  • [发明专利]自助售卖方法及系统-CN201710323596.2有效
  • 文彬 - 深圳奇点云端科技有限公司
  • 2017-05-10 - 2020-10-13 - G06Q30/06
  • 本发明公开了一种自助售卖方法及系统,该方法包括:摆放在自助便利店内的售卖装置,确定购买购买的货品,并将该购买购买货品的信息发送给后台服务器,该后台服务器按照该购买购买货品的信息进行结算,并生成该购买购买货品的购物单,若该自助便利店出口的检测装置确认该购买者离开该自助便利店,则通知该后台服务器,以使该后台服务器按照该购买购买货品的购物单进行扣款,相较于现有的便利店的售卖模式,无需购买者排队付款和自己查看付款金额,简化了购买流程,并且不会出现付款金额和实际售卖商品的金额不符情况,进而增加了购买者购物的便利性,提高了购物体验。
  • 自助售卖方法系统
  • [发明专利]一种商品的智能推荐方法、系统及其可读存储介质-CN202011577557.3在审
  • 陈峰 - 北京滴普科技有限公司
  • 2020-12-28 - 2021-03-30 - G06Q30/06
  • 本发明涉及网络信息技术领域,具体涉及一种商品的智能推荐方法、系统及其可读存储介质,其方法包括:获取用户的商品购买记录;将含有相同商品标识的商品购买记录进行合并,并统计出与该商品标识对应商品的购买次数、平均购买间隔和购买间隔标准差;计算出各商品购买记录中的商品的周期性指数;并根据周期性指数对商品购买记录进行筛选得到商品候选集;从商品候选集中选取商品购买记录,并通过当前购买间隔、平均购买间隔和购买间隔标准差计算出排序值;根据排序值的大小依次对商品购买记录进行排列得到推荐列表本发明所推荐的商品符合用户的周期性购买习惯,有效地提高了用户的使用体验感。
  • 一种商品智能推荐方法系统及其可读存储介质
  • [发明专利]一种基于品类购买次数的数据分析处理方法及系统-CN201910614836.3有效
  • 范芳铭 - 广州品唯软件有限公司
  • 2019-07-09 - 2023-06-20 - G06Q30/0201
  • 本发明公开了一种基于品类购买次数的数据分析处理方法,包括S1:获取用户购买数据,根据用户购买数据按照品类维度进行分类;其中用户购买数据包括用户账号、购买品类、购买时间和购买次数;S2:对分类后的每个品类按照购买次数维度进行统计,获取每个品类中购买次数的人群数量数据;S3:基于每个品类中购买次数的人群数量数据建立实际模型;S4:将实际模型与预测模型进行对比分析,从中获取用户购买情报数据;S5:通过用户数据平台筛选用户信息,结合用户购买情报数据向用户推送相对应的促销信息本发明的数据分析处理系统执行上述数据分析处理方法,提供基于品类购买次数的数据分析处理方法,可准确圈选人群,提高精准运营效率。
  • 一种基于品类购买次数数据分析处理方法系统
  • [发明专利]以购物者为中心的社交网络系统-CN201480082273.3在审
  • 阿列克谢·福曼 - 阿列克谢·福曼
  • 2014-09-03 - 2017-06-30 - G06Q30/02
  • 该系统包括用户接口,包括多个用户条目的用户数据库,其中,每个用户条目表示向其注册的用户,每个用户条目与多个朋友条目相关联,其中,朋友条目表示作为注册用户的朋友的同伴注册用户,每个用户条目进一步与多个购买订单条目相关联,其中购买订单条目表示用户在商户站点上所下的购买订单,由多个购买订单属性定义的购买订单包括购买日期和时间,购买的产品的身份、购买的产品的品牌、从其购买产品的商户站点的身份、购买产品的产品类别、客户给予的产品评级,以及购买订单设置模块,其用于使用户能够允许其选择的朋友通过用户接口访问由用户完成的所选择的购买订单。
  • 购物中心社交网络系统

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