CN106296231A - 一种用于电子商务场景的识别处理方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种用于电子商务场景的识别处理方法包括：获得用户信息和用户对商品和/或服务的要求，根据要求通过搜寻以获得商品和/或服务的数据，对商品和/或服务的数据进行识别以获得商品和/或服务的场景分类信息，根据商品和/或服务的场景分类信息结合用户信息进行过滤，根据场景分类信息和用户信息进行匹配，从而能快速识别出匹配场景，并过滤掉与用户需求距离较远场景分类数据；将过滤后的商品和/或服务进行排序以供用户选择，从而让用户选择确认消费，不同的物品通过场景分类和用户信息相匹配，过滤掉了相距较远的场景，从而分配到最优场景，这样的数据链比较短，商品调配比较快，使用成本就会很低。
Description
技术领域
本发明涉及电子商务领域，尤其涉及一种用于电子商务场景的识别处理方法及系统。
背景技术
随着互联网的发展，依托互联网的电子商务取得了极大的成功，渐渐与实体销售开始分庭抗礼。然而，目前电子商务中的各个场景，主要依靠信息分类和商业模式展示来实现，并不利于进行场景识别。而用户在电子商务过程中，在切换场景时，需要进行比较多的输入动作，用户体验差。不同商品和/或服务都有不同的场景分类，在进行场景识别时主要依靠大数据和云计算来实现，而在提高数据准确性时，需要的成本比较高，不同的物品通过大数据以后分配到较远场景，这样的数据链比较长，使用成本就会很高。这些问题亟待解决。
发明内容
鉴于目前电子商务领域存在的上述不足，本发明提供一种用于电子商务场景的识别处理方法，进行场景识别并分配最优场景，降低成本。
为达到上述目的，本发明的实施例采用如下技术方案：
一种用于电子商务场景的识别处理方法，所述用于电子商务场景的识别处理方法包括以下步骤：
获得用户信息和用户对商品和/或服务的要求；
根据要求通过搜寻以获得商品和/或服务的数据；
对商品和/或服务的数据进行识别以获得商品和/或服务的场景分类信息；
根据商品和/或服务的场景分类信息结合用户信息进行过滤；
将过滤后的商品和/或服务进行排序以供用户选择。
依照本发明的一个方面，所述根据要求通过搜寻以获得商品和/或服务的数据的具体实施方式可为：对用户商品和/或服务数据的要求进行识别，在大数据下进行搜寻以获得对应的商品和/或服务数据。
依照本发明的一个方面，所述获得用户信息和用户对商品和/或服务的要求具体可为：通过读取用户信息及用户历史记录获得用户的场景信息，通过识别用户输入的内容获取用户对商品和/或服务的要求。
依照本发明的一个方面，所述根据商品和/或服务的场景分类信息结合用户信息进行过滤的具体实施方式可为：根据商品和/或服务的场景分类信息，结合用户信息中的场景信息，过滤掉场景不匹配的商品和/或服务数据。
依照本发明的一个方面，所述将过滤后的商品和/或服务进行排序以供用户选择的具体实施方式可为：过滤后的场景匹配的商品和/或服务数据，根据与用户场景的距离进行排序以供用户选择。
依照本发明的一个方面，所述根据要求通过搜寻以获得商品和/或服务的数据包括：通过泛架构的方式进行数据交换。
一种用于电子商务场景的识别处理系统，所述用于电子商务场景的识别处理系统包括：
信息获取模块，用于获得用户信息和用户对商品和/或服务的要求；
数据获取模块，用于根据要求通过搜寻以获得商品和/或服务的数据；
场景识别模块，用于对商品和/或服务的数据进行识别以获得商品和/或服务的场景分类信息；
过滤模块，用于根据商品和/或服务的场景分类信息结合用户信息进行过滤；
排序模块，用于将过滤后的商品和/或服务进行排序以供用户选择。
依照本发明的一个方面，所述用于电子商务场景的识别处理系统包括：泛架构模块，用于在根据要求通过搜寻以获得商品和/或服务的数据时进行数据交换。
本发明实施的优点：本发明所述的用于电子商务场景的识别处理方法包括：获得用户信息和用户对商品和/或服务的要求，自动获取用户信息，自动识别用户输入内容，来获取用户消费需求，根据要求通过搜寻以获得商品和/或服务的数据；对商品和/或服务的数据进行识别以获得商品和/或服务的场景分类信息；根据商品和/或服务的场景分类信息结合用户信息进行过滤，根据场景分类信息和用户信息进行匹配，从而能快速识别出匹配场景，并过滤掉与用户需求距离较远场景分类数据；将过滤后的商品和/或服务进行排序以供用户选择，从而让用户选择确认消费，不同的物品通过场景分类和用户信息相匹配，过滤掉了相距较远的场景，从而分配到最优场景，这样的数据链比较短，商品调配比较快，使用成本就会很低。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明所述的一种用于电子商务场景的识别处理方法示意图；
图2为本发明所述的一种用于电子商务场景的识别处理系统结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
如图1所示，一种用于电子商务场景的识别处理方法，所述用于电子商务场景的识别处理方法包括以下步骤：
步骤S1：获得用户信息和用户对商品和/或服务的要求；
所述步骤S1获得用户信息和用户对商品和/或服务的要求的具体实施方式可为：通过读取用户信息及用户历史记录获得用户的场景信息，通过识别用户输入的内容获取用户对商品和/或服务的要求。
在实际应用中，用户在进行电子商务时，通常都注册有自己的账户，账户中登记有用户的相关信息，从而，从该账户中获取用户的基础信息，例如，某用户为个人用户，对应用户的身份信息等，某用户为企业用户，对应企业的相关信息等。同时，若用户已经通过电子商务进行过消费了，则获得用户的历史消费信息，所述历史消费信息包括，用户选择消费的场景，如生活用品、办公用品等；用户的选择的配货地址；用户选择消费频率高的商品和/或服务。在用户通过终端设备的界面进行输入时，通过识别该内容以获得用户对商品和/或服务的要求，所述终端设备可包括：手机、PC、电视机和可穿戴设备等，从而判断出用户的消费需求。商品和/或服务的要求包括商品和/或服务名称、商品和/或服务数量等，比如：需要购买啤酒，数量10瓶。
步骤S2：根据要求通过搜寻以获得商品和/或服务的数据；
所述步骤S2根据要求通过搜寻以获得商品和/或服务的数据的具体实施方式可为：在大数据中寻找与消费需求对应的商品和/或服务，所有的数据交换都是通过泛架构的方式进行交换的。
在实际应用中，所述泛架构具体采用非标化交叉代码设计，它包括：
多个数据源，所述多个数据源通过终端设备的界面将原始数据传送到数据处理区,所述多个数据源在一个节点上交换数据；
数据识别区，所述数据识别区位于数据处理区的外围，所述数据识别区负责数据识别和数据过滤；
数据处理区，所述数据处理区位于泛架构的中心，所述数据处理区负责数据处理，并将数据处理的结果反馈到相应地数据源。
由于终端设备可设有CPU、512M以上的内存、陀螺仪、信号定位、数据传输及电话本，确保了用户的商品和/或服务要求的准确性，如果用户输入的原始数据不符合要求或出现错误，比如：某种商品只能在美国购买而国内没有销售，数据识别区马上将信息反馈给终端设备的界面，提示用户重新输入原始数据，确保原始数据的准确性，这样极大地减少了数据处理区的负担,再加上所有的数据源在一个节点上交换数据，从而降低了泛架构的成本；识别好的数据输送到数据处理区，数据处理区的数据处理方法采用多种算法编译的数据处理矩阵，形成数据交叉节点，数据处理区负责数据处理，并将数据处理的结果反馈到相应地数据源。所述数据处理区负责从大数据下寻找与消费需求对应的商品和/或服务数据。
步骤S3：对商品和/或服务的数据进行识别以获得商品和/或服务的场景分类信息；
所述步骤S3对商品和/或服务的数据进行识别以获得商品和/或服务的场景分类信息的具体实施方式可为：获取寻找到的商品和/或服务的基本信息，并对商品和/或服务的数据进行识别，以获得商品和/或服务的场景分类信息。例如，用户需求购买啤酒10瓶，则可查询到大数据下各个“啤酒”的基本信息，包括：价格、规格、生产日期、零售商信誉、零售商与用户之间的距离、零售商服务态度及其它服务(是否需要送货上门、得到赠品须满足的条件)等，对所述啤酒的基本信息数据进行识别，获得比如价格分类、规格分类、品牌分类、零售商信誉分类、零售商距离分类等场景分类信息。
步骤S4：根据商品和/或服务的场景分类信息结合用户信息进行过滤；
所述步骤S4根据商品和/或服务的场景分类信息结合用户信息进行过滤的具体实施方式可为：根据商品和/或服务的场景分类信息，结合用户信息中的场景信息，过滤掉场景不匹配的商品和/或服务数据。例如，用户需求购买啤酒10瓶，则可查询到大数据下各个“啤酒”的基本信息，包括：价格、规格、生产日期、零售商信誉、零售商与用户之间的距离、零售商服务态度及其它服务(是否需要送货上门、得到赠品须满足的条件)等，对所述啤酒的基本信息数据进行识别，获得比如价格分类、规格分类、品牌分类、零售商信誉分类、零售商距离分类等场景分类信息。则根据各个分类信息及与用户的历史消费习惯进行匹配选择及过滤，如果用户历史消费习惯是倾向于低价的，则从价格分类中并结合其他分类的数据进行选择，过滤掉价格高的啤酒。在实际应用中，若用户对过滤后的数据不满意，则可在消费需求中添加新的要求，如“青岛啤酒一瓶，价格2元/瓶，送货上门”等，可进一步进行过滤，以获得用户心仪的商品和/或服务数据。
步骤S5：将过滤后的商品和/或服务进行排序以供用户选择。
所述步骤S5将过滤后的商品和/或服务进行排序以供用户选择的具体实施方式可为：过滤后的场景匹配的商品和/或服务数据，根据与用户场景的距离进行排序以供用户选择。例如，用户需求购买啤酒10瓶，则可查询到大数据下各个“啤酒”的基本信息，包括：价格、规格、生产日期、零售商信誉、零售商与用户之间的距离、零售商服务态度及其它服务(是否需要送货上门、得到赠品须满足的条件)等，对所述啤酒的基本信息数据进行识别，获得比如价格分类、规格分类、品牌分类、零售商信誉分类、零售商距离分类等场景分类信息。则根据各个分类信息及与用户的历史消费习惯进行匹配选择及过滤，如果用户历史消费习惯是倾向于低价的，则从价格分类中并结合其他分类的数据进行选择，过滤掉价格高的啤酒。将过滤后的啤酒根据其零售商距用户距离远近、发货速度快慢等数据进行排序，然后供用户选择进行消费，不同的物品通过场景分类和用户信息相匹配，过滤掉了相距较远的场景，从而分配到最优场景，这样的数据链比较短，商品调配比较快，使用成本就会很低。
本方法实施例所述的用于电子商务场景的识别处理方法包括：获得用户信息和用户对商品和/或服务的要求，自动获取用户信息，自动识别用户输入内容，来获取用户消费需求，根据要求通过搜寻以获得商品和/或服务的数据；对商品和/或服务的数据进行识别以获得商品和/或服务的场景分类信息；根据商品和/或服务的场景分类信息结合用户信息进行过滤，根据场景分类信息和用户信息进行匹配，从而能快速识别出匹配场景，并过滤掉与用户需求距离较远场景分类数据；将过滤后的商品和/或服务进行排序以供用户选择，从而让用户选择确认消费，不同的物品通过场景分类和用户信息相匹配，过滤掉了相距较远的场景，从而分配到最优场景，这样的数据链比较短，商品调配比较快，使用成本就会很低。
一种用于电子商务场景的识别处理系统实施例
如图2所示，一种用于电子商务场景的识别处理系统，所述用于电子商务场景的识别处理系统包括：
信息获取模块1，用于获得用户信息和用户对商品和/或服务的要求；
数据获取模块2，用于根据要求通过搜寻以获得商品和/或服务的数据；
场景识别模块3，用于对商品和/或服务的数据进行识别以获得商品和/或服务的场景分类信息；
过滤模块4，用于根据商品和/或服务的场景分类信息结合用户信息进行过滤；
排序模块5，用于将过滤后的商品和/或服务进行排序以供用户选择。
在实际应用中，所述用于电子商务场景的识别处理系统还可包括：泛架构模块6，用于在根据要求通过搜寻以获得商品和/或服务的数据时进行数据交换。
本发明实施的优点：本发明所述的用于电子商务场景的识别处理方法包括：获得用户信息和用户对商品和/或服务的要求，自动获取用户信息，自动识别用户输入内容，来获取用户消费需求，根据要求通过搜寻以获得商品和/或服务的数据；对商品和/或服务的数据进行识别以获得商品和/或服务的场景分类信息；根据商品和/或服务的场景分类信息结合用户信息进行过滤，根据场景分类信息和用户信息进行匹配，从而能快速识别出匹配场景，并过滤掉与用户需求距离较远场景分类数据；将过滤后的商品和/或服务进行排序以供用户选择，从而让用户选择确认消费，不同的物品通过场景分类和用户信息相匹配，过滤掉了相距较远的场景，从而分配到最优场景，这样的数据链比较短，商品调配比较快，使用成本就会很低。
以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本领域技术的技术人员在本发明公开的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。
Claims (8)
1.一种用于电子商务场景的识别处理方法，其特征在于，所述用于电子商务场景的识别方法包括以下步骤：
获得用户信息和用户对商品和/或服务的要求；
根据要求通过搜寻以获得商品和/或服务的数据；
对商品和/或服务的数据进行识别以获得商品和/或服务的场景分类信息；
根据商品和/或服务的场景分类信息结合用户信息进行过滤；
将过滤后的商品和/或服务进行排序以供用户选择。
2.根据权利要求1所述的用于电子商务场景的识别处理方法，其特征在于，所述根据要求通过搜寻以获得商品和/或服务的数据的具体实施方式可为：对用户商品和/或服务数据的要求进行识别，在大数据下进行搜寻以获得对应的商品和/或服务数据。
3.根据权利要求1所述的用于电子商务场景的识别处理方法，其特征在于，所述获得用户信息和用户对商品和/或服务的要求具体可为：通过读取用户信息及用户历史记录获得用户的场景信息，通过识别用户输入的内容获取用户对商品和/或服务的要求。
4.根据权利要求3所述的用于电子商务场景的识别处理方法，其特征在于，所述根据商品和/或服务的场景分类信息结合用户信息进行过滤的具体实施方式可为：根据商品和/或服务的场景分类信息，结合用户信息中的场景信息，过滤掉场景不匹配的商品和/或服务数据。
5.根据权利要求4所述的用于电子商务场景的识别处理方法，其特征在于，所述将过滤后的商品和/或服务进行排序以供用户选择的具体实施方式可为：过滤后的场景匹配的商品和/或服务数据，根据与用户场景的距离进行排序以供用户选择。
6.根据权利要求1至5之一所述的用于电子商务场景的识别处理方法，其特征在于，所述根据要求通过搜寻以获得商品和/或服务的数据包括：通过泛架构的方式进行数据交换。
7.一种用于电子商务场景的识别处理系统，其特征在于，所述用于电子商务场景的识别处理系统包括：
信息获取模块，用于获得用户信息和用户对商品和/或服务的要求；
数据获取模块，用于根据要求通过搜寻以获得商品和/或服务的数据；
场景识别模块，用于对商品和/或服务的数据进行识别以获得商品和/或服务的场景分类信息；
过滤模块，用于根据商品和/或服务的场景分类信息结合用户信息进行过滤；
排序模块，用于将过滤后的商品和/或服务进行排序以供用户选择。
8.根据权利要求7所述的用于电子商务场景的识别处理系统，其特征在于，所述用于电子商务场景的识别处理系统包括：泛架构模块，用于在根据要求通过搜寻以获得商品和/或服务的数据时进行数据交换。
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