CN106022833A - 基于大数据处理的商品定制方法 - Google Patents

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林海
王振宇
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    • G—PHYSICS
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Abstract

本发明提供一种基于大数据处理的商品定制方法，包括以下步骤：（1）获取名称关键词对应的所有条目；（2）选取目标商品，对余下所有条目进行逻辑与计算，结果均为真的作为等同商品组；（3）获取可接受销量；（5）对给定范围内的所有电商平台的数据处理，将各平台可接受销量加和得出总有效销量；（6）得出定制数量发送至加工调度系统；（7）加工调度系统根据定制数量加工该商品；（8）加工调度系统发送实时加工信息以供查阅。本发明有益效果在于：信息采集的数学模型简单合理、计算速度快、占用资源少；加工信息可实时展示，将需求端与供应端有机紧密结合，通讯方式稳定可靠。

Description

基于大数据处理的商品定制方法
技术领域
本发明大数据处理领域，具体是指一种基于大数据处理的商品定制方法。
背景技术
随着电子商务行业的发展，销售大数据越来越完备，通过对这些海量的数据进行分析整理和筛选后就可以得知某种或某类商品的总体销量，进而对其品质及受欢迎程度有相对客观的评价，这对于同类产品的销售商及制造商的后续生产经营活动具有极为重要的意义。人们为了通过在销量数据的基础上对商品进行评价，设计出了多种数学模型，有的评价体系过于简单，仅仅罗列各个品牌各个具体规格商品的销量，由于各大电商平台均有可能存在刷单等非正常交易行为，销售数据往往失真，其对生产经营活动的指导意义非常有限。有的模型过于复杂，体系本身存在诸多可能引入干扰信号的中间参数，并且有些中间参数难以获得或者容易受到主观因素影响，其计算结果的精确度和计算速度都不理想，在不同时间点位以及对不同特性商品进行评价时其结果的稳定性也难以保证。另外，随着互联网技术的发展，为了弥合需求端和供应端的信息不对称，越来越多的系统尝试把加工信息发送至需求端，但现有的系统信息或者滞后或者不够全面，存在诸多不足。
发明内容
本发明针对现有技术存在的上述问题，提供一种计算速度快、计算结果稳定性和适应性好的基于大数据处理的商品定制方法。
本发明的发明目的通过以下方案实现：
基于大数据采集处理的商品定制方法，包括以下步骤：（1）以商品的名称关键词进行自动搜索，获取某一电商平台上该名称关键词对应的所有条目；（2）选取步骤（1）获得的条目中在给定期限内销量最高的条目作为目标商品，以该目标商品被搜索量排在前列的a个规格参数作为逻辑计算条件，对余下所有条目进行逻辑与计算，规格参数计算结果均为真的条目集合作为该目标商品的等同商品组；（3）获取该目标商品及其等同商品组在该电商平台上给定期限内的可接受销量， ，其中为可接受销量，为该电商平台上各商家显示销量之和，为该电商平台上各商家退货量之和，为该电商平台上各商家差评量之和，为该电商平台上各商家差评且退货量之和；（5）对给定范围内的所有电商平台的数据依次做步骤（1）至步骤（4）处理，将各平台可接受销量加和得出总有效销量，，其中为总有效销量，至为各电商平台的可接受销量；（6）将总有效销量乘以定制系数作为定制数量发送至加工调度系统，定制系数=1/目标商品及其等同商品组的条目数；（7）加工调度系统根据定制数量加工该商品；（8）加工调度系统将实时加工信息发送至各电商平台存储以供查阅。
进一步地，实时加工信息分为配件加工信息、物流信息和组装信息分别存储。
进一步地，步骤（1）中还包括条目规格参数赋值步骤（1-1）：对由名称关键词检索到的所有条目中的每一商品设置统一规格参数列表，并对相应规格参数进行赋值，规格参数列表内规格参数的数量M>a。
进一步地，步骤（1）中还包括条目初筛步骤（1-2）：选取c个规格参数作为排除筛选条件，对所有由名称关键词检索到的所有条目逐一进行逻辑非计算，结果为真的条目作为干扰项剔除，剔除干扰项的余下条目进入步骤（2），（M-a）>c≥1。
进一步地，给定期限为3-6个月。
进一步地，步骤（5）中对给定范围内的所有电商平台的数据依次做步骤（1）至步骤（4）处理的过程通过分布式系统各自同步进行。
进一步地，步骤（5）中还包括平台数据排除步骤（5-1）：比较给定范围内各电商平台上销量最高条目各自的销量值，当或时，该平台的所有条目均被排除而不进入后续步骤，其中为某一平台最高销量条目的销量值，为所有给定范围内电商平台上销量最高条目中最高销量值。
本发明有益效果在于：信息采集的数学模型简单合理、计算速度快、占用资源少，分析结果精度高、稳定性好，适用范围广；定制数量的计算过程简单，减少主观影响；加工信息可实时展示，将需求端与供应端有机紧密结合，通讯方式稳定可靠。
具体实施方式
以下结合具体实施例对本发明作进一步说明：
基于大数据处理的商品定制方法，基于大数据采集处理的商品定制方法，其特征在于包括以下步骤：（1）以商品的名称关键词进行自动搜索，获取某一电商平台上该名称关键词对应的所有条目；（2）选取步骤（1）获得的条目中在给定期限内销量最高的条目作为目标商品，以该目标商品被搜索量排在前列的a个规格参数作为逻辑计算条件，对余下所有条目进行逻辑与计算，规格参数计算结果均为真的条目集合作为该目标商品的等同商品组；（3）获取该目标商品及其等同商品组在该电商平台上给定期限内的可接受销量，，其中为可接受销量，为该电商平台上各商家显示销量之和，为该电商平台上各商家退货量之和，为该电商平台上各商家差评量之和，为该电商平台上各商家差评且退货量之和；（5）对给定范围内的所有电商平台的数据依次做步骤（1）至步骤（4）处理，将各平台可接受销量加和得出总有效销量，，其中为总有效销量，至为各电商平台的可接受销量；（6）将总有效销量乘以定制系数作为定制数量发送至加工调度系统，定制系数=1/目标商品及其等同商品组的条目数；（7）加工调度系统根据定制数量加工该商品；（8）加工调度系统将实时加工信息发送至各电商平台存储以供查阅。
为提高加工信息完整性，实时加工信息分为配件加工信息、物流信息和组装信息分别存储。
步骤（1）中还包括条目规格参数赋值步骤（1-1）：对由名称关键词检索到的所有条目中的每一商品设置统一规格参数列表，并对相应规格参数进行赋值，规格参数列表内规格参数的数量M>a。
步骤（1）中还包括条目初筛步骤（1-2）：选取c个规格参数作为排除筛选条件，对所有由名称关键词检索到的所有条目逐一进行逻辑非计算，结果为真的条目作为干扰项剔除，剔除干扰项的余下条目进入步骤（2），（M-a）>c≥1。
本实施例中，给定期限为3-6个月。步骤（5）中对给定范围内的所有电商平台的数据依次做步骤（1）至步骤（4）处理的过程通过分布式系统各自同步进行。
步骤（5）中还包括平台数据排除步骤（5-1）：比较给定范围内各电商平台上销量最高条目各自的销量值，当或时，该平台的所有条目均被排除而不进入后续步骤，其中为某一平台最高销量条目的销量值，为所有给定范围内电商平台上销量最高条目中最高销量值。
虽然本发明已通过参考优选的实施例进行了描述，但是，本领域普通技术人员应当了解，可以不限于上述实施例的描述，在权利要求书的范围内，可作出形式和细节上的各种变化。

Claims (7)

1.基于大数据采集处理的商品定制方法，其特征在于包括以下步骤：（1）以商品的名称关键词进行自动搜索，获取某一电商平台上该名称关键词对应的所有条目；（2）选取步骤（1）获得的条目中在给定期限内销量最高的条目作为目标商品，以该目标商品被搜索量排在前列的a个规格参数作为逻辑计算条件，对余下所有条目进行逻辑与计算，规格参数计算结果均为真的条目集合作为该目标商品的等同商品组；（3）获取该目标商品及其等同商品组在该电商平台上给定期限内的可接受销量， ，其中为可接受销量，为该电商平台上各商家显示销量之和，为该电商平台上各商家退货量之和，为该电商平台上各商家差评量之和，为该电商平台上各商家差评且退货量之和；（5）对给定范围内的所有电商平台的数据依次做步骤（1）至步骤（4）处理，将各平台可接受销量加和得出总有效销量，，其中为总有效销量，至为各电商平台的可接受销量；（6）将总有效销量乘以定制系数作为定制数量发送至加工调度系统，定制系数=1/目标商品及其等同商品组的条目数；（7）加工调度系统根据定制数量加工该商品；（8）加工调度系统将实时加工信息发送至各电商平台存储以供查阅。
2.根据权利要求1所述的基于大数据采集处理的商品定制方法，其特征在于：实时加工信息分为配件加工信息、物流信息和组装信息分别存储。
3.根据权利要求1所述的基于大数据采集处理的商品定制方法，其特征在于步骤（1）中还包括条目规格参数赋值步骤（1-1）：对由名称关键词检索到的所有条目中的每一商品设置统一规格参数列表，并对相应规格参数进行赋值，规格参数列表内规格参数的数量M>a。
4.根据权利要求3所述的基于大数据采集处理的商品定制方法，其特征在于步骤（1）中还包括条目初筛步骤（1-2）：选取c个规格参数作为排除筛选条件，对所有由名称关键词检索到的所有条目逐一进行逻辑非计算，结果为真的条目作为干扰项剔除，剔除干扰项的余下条目进入步骤（2），（M-a）>c≥1。
5.根据权利要求1所述的基于大数据采集处理的商品定制方法，其特征在于：给定期限为3-6个月。
6.根据权利要求1所述的基于大数据采集处理的商品定制方法，其特征在于步骤（5）中对给定范围内的所有电商平台的数据依次做步骤（1）至步骤（4）处理的过程通过分布式系统各自同步进行。
7.根据权利要求6所述的基于大数据采集处理的商品定制方法，其特征在于：步骤（5）中还包括平台数据排除步骤（5-1）：比较给定范围内各电商平台上销量最高条目各自的销量值，当或时，该平台的所有条目均被排除而不进入后续步骤，其中为某一平台最高销量条目的销量值，为所有给定范围内电商平台上销量最高条目中最高销量值。
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