CN108416613A - 基于关联性分析算法的汽车配件推荐系统及推荐方法 - Google Patents

基于关联性分析算法的汽车配件推荐系统及推荐方法 Download PDF

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Abstract

本发明提供了一种基于关联性分析算法的汽车配件推荐系统及推荐方法，该系统包括：数据采集模块，用于采集所购汽车的类型参数，并发送至配件推荐清单生成模块；关联性分析模块，用于调取已存储的该所购类型汽车的历史购买数据和所购汽车配件的历史购买数据，并建立所购类型汽车与所购汽车配件的历史购买数据相关性模型，并将历史购买数据相关性模型发送至配件推荐清单生成模块；配件推荐清单生成模块，用于根据接收的所购汽车的类型参数和历史购买数据相关性模型生成汽车配件推荐清单，并发送至显示模块。本发明具有节约时间和提高用户体验的优点。

Description

基于关联性分析算法的汽车配件推荐系统及推荐方法
技术领域
本发明涉及商品推荐技术领域，尤其涉及一种基于关联性分析算法的汽车配件推荐系统及推荐方法。
背景技术
客户在4S店中购买汽车之后，还会购买相应的汽车配件，现有的4S店中，汽车配件的销售一方面靠用户自己自行进行挑选，另一方面，主要根据销售人员的经验对客户进行介绍。但是对于用户来说，想要获得更好的选择往往依赖于销售人员专业的推荐，销售人员对用户进行推荐时，根据经验的不同，对用户的推荐也不同，尤其是对于不能全面掌握4S店中所有类型汽车的销售人员，甚至无法为用户推荐汽车配件，这就缺少一定的专业性，影响用户的体验、浪费用户的时间，这必然会影响4S店的销售效率。由于4S店没有在用户购买汽车的历史数据上做进一步分析，也就无法为用户提供个性化配套服务，促进汽车配件的销售。
因此，急需一种能够根据用户购买的汽车类型，为用户进行相关的汽车配件的推荐的系统和方法。
发明内容
鉴于上述问题，提出了本发明以便提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的基于关联性分析算法的汽车配件推荐系统及推荐方法。
本发明的一个方面，提供了一种基于关联性分析算法的汽车配件推荐系统，包括：
数据采集模块，用于采集所购汽车的类型参数，并发送至配件推荐清单生成模块；
关联性分析模块，用于调取已存储的该所购类型汽车的历史购买数据和所购汽车配件的历史购买数据，并建立所购类型汽车与所购汽车配件的历史购买数据相关性模型，并将历史购买数据相关性模型发送至配件推荐清单生成模块；
配件推荐清单生成模块，用于根据接收的所购汽车的类型参数和历史购买数据相关性模型生成汽车配件推荐清单，并发送至显示模块。
进一步地，还包括数据库，用于存储汽车的历史购买数据和汽车配件的历史购买数据。
进一步地，关联性分析模块分别与数据库、配件推荐清单生成模块电连接，配件推荐清单生成模块分别与数据采集模块、显示模块电连接。
进一步地，配件推荐清单生成模块与显示模块无线网络连接。
进一步地，配件推荐清单生成模块与显示模块有线电连接。
进一步地，配件推荐清单生成模块与显示模块通过3G/4G/WIFI中的任一种方式连接。
本发明的第二个方面，提供了一种基于关联性分析算法的汽车配件推荐方法，包括以下步骤：
利用数据采集模块采集所购汽车的类型参数，并发送至配件推荐清单生成模块；
利用关联性分析模块调取已存储的该所购类型汽车的历史购买数据和所购汽车配件的历史购买数据，并建立所购类型汽车与所购汽车配件的历史购买数据相关性模型，并将历史购买数据相关性模型发送至配件推荐清单生成模块；
利用配件推荐清单生成模块根据接收的所购汽车的类型参数和历史购买数据相关性模型生成汽车配件推荐清单，并发送至显示模块。
进一步地，还包括利用数据库存储汽车的历史购买数据和汽车配件的历史购买数据的步骤。
进一步地，关联性分析模块分别与数据库、配件推荐清单生成模块电连接，配件推荐清单生成模块分别与数据采集模块、显示模块电连接。
进一步地，配件推荐清单生成模块与显示模块无线网络连接。
本发明提供的基于关联性分析算法的汽车配件推荐系统及推荐方法，与现有技术相比具有以下进步：结合已存储的该所购类型汽车的历史购买数据和所购汽车配件的历史购买数据，利用关联分析算法，建立所购类型汽车与所购汽车配件的历史购买数据相关性模型，根据历史购买数据相关性模型和用户购买的汽车的类型，生成汽车配件推荐清单，为购买过汽车的用户进行相应类型汽车配件的推荐，提供一系列的配套服务，能够节约时间、提高销售效率和提高用户体验。
上述说明仅是本发明技术方案的概述，为了能够更清楚了解本发明的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本发明的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本发明的具体实施方式。
附图说明
通过阅读下文优选实施方式的详细描述，各种其他的优点和益处对于本领域普通技术人员将变得清楚明了。附图仅用于示出优选实施方式的目的，而并不认为是对本发明的限制。而且在整个附图中，用相同的参考符号表示相同的部件。在附图中：
图1为本发明实施例的基于关联性分析算法的汽车配件推荐系统的器件连接框图；
图2为本发明实施例的基于关联性分析算法的汽车配件推荐方法的步骤图。
具体实施方式
下面将参照附图更详细地描述本公开的示例性实施例。虽然附图中显示了本公开的示例性实施例，然而应当理解，可以以各种形式实现本公开而不应被这里阐述的实施例所限制。相反，提供这些实施例是为了能够更透彻地理解本公开，并且能够将本公开的范围完整的传达给本领域的技术人员。
本技术领域技术人员可以理解，除非另外定义，这里使用的所有术语(包括技术术语和科学术语)，具有与本发明所属领域中的普通技术人员的一般理解相同的意义。还应该理解的是，诸如通用字典中定义的那些术语，应该被理解为具有与现有技术的上下文中的意义一致的意义，并且除非被特定定义，否则不会用理想化或过于正式的含义来解释。
本发明实施例提供了基于关联性分析算法的汽车配件推荐系统及推荐方法。
图1示意性示出了本发明一个实施例的基于关联性分析算法的汽车配件推荐系统的器件连接框图。参照图1，本发明实施例的基于关联性分析算法的汽车配件推荐系统，包括：
数据采集模块，用于采集所购汽车的类型参数，并发送至配件推荐清单生成模块；
关联性分析模块，用于调取已存储的该所购类型汽车的历史购买数据和所购汽车配件的历史购买数据，并建立所购类型汽车与所购汽车配件的历史购买数据相关性模型，并将历史购买数据相关性模型发送至配件推荐清单生成模块；
配件推荐清单生成模块，用于根据接收的所购汽车的类型参数和历史购买数据相关性模型生成汽车配件推荐清单，并发送至显示模块。
本实施例的基于关联性分析算法的汽车配件推荐系统，关联性分析模块调取已存储的该所购类型汽车的历史购买数据和所购汽车配件的历史购买数据，根据以上数据，利用关联性分析算法建立所购类型汽车与所购汽车配件的历史购买数据相关性模型，配件推荐清单生成模块根据用户购买的汽车类型和历史购买数据相关性模型生成汽车配件推荐清单，并发送至显示模块进行显示出来，以便于销售人员为客户推荐与其购买的汽车类型相关的汽车配件，或者便于用户查看与自己购买的汽车类型相关的汽车配件，具有节约时间、提高用户购买率、提高用户体验的优点。
本实施中，数据采集模块为电脑或者其他移动终端，便于销售人员携带，销售人员可以随时随地通过数据采集模块输入客户所购汽车的类型参数，不受地点和空间的限制，比较方便灵活。
本实施中，还包括数据库，用于存储汽车的历史购买数据和汽车配件的历史购买数据。根据汽车的类型将汽车的历史购买数据和汽车配件的历史购买数据统一存储在数据库中，便于管理、调用和维护。一个实施例中，数据库中存储的汽车的历史购买数据根据汽车的品牌、类型、颜色等进行存储，数据库中存储的汽车的历史购买数据和汽车配件的历史购买数据根据季度或者年度进行更新，历史购买数据相关性模型根据数据库中的数据更新而更新，比较稳定，便于统计分析。一个实施例中，数据库还用来存储用户的特征信息、4S店的位置信息等，便于进一步根据用户的特征和4S店的位置信息对用户推荐汽车配件，将汽车的历史购买数据和汽车配件的历史购买数据统一存储在数据库中，便于数据调用模块进行调用和统一管理、维护。
本实施中，关联性分析模块分别与数据库、配件推荐清单生成模块电连接，配件推荐清单生成模块分别与数据采集模块、显示模块电连接。
本实施中，配件推荐清单生成模块与显示模块无线网络连接。一个实施例中，配件推荐清单生成模块与显示模块通过3G/4G/WIFI中的任一种方式连接。其他实施例中，也可以采用蓝牙、红外射频等方式的连接。本实施例仅是举例说明，并不用来限制本发明的保护范围。
本实施中，配件推荐清单生成模块与显示模块有线电连接。一个实施例中，配件推荐清单生成模块与显示模块通过线缆连接，对环境的要求较低，易于推广和使用。
本实施中，显示模块为LED屏、电脑或者其他移动终端，便于销售人员查看、携带，销售人员可以方便的通过LED屏、电脑或者其他移动终端查看汽车配件推荐清单，提高销售效率、节约时间。
图2示意性示出了本发明一个实施例的基于关联性分析算法的汽车配件推荐方法的步骤图。参照图2，本发明实施例的基于关联性分析算法的汽车配件推荐方法，包括以下步骤：
利用数据采集模块采集所购汽车的类型参数，并发送至配件推荐清单生成模块；
利用关联性分析模块调取已存储的该所购类型汽车的历史购买数据和所购汽车配件的历史购买数据，并建立所购类型汽车与所购汽车配件的历史购买数据相关性模型，并将历史购买数据相关性模型发送至配件推荐清单生成模块；
利用配件推荐清单生成模块根据接收的所购汽车的类型参数和历史购买数据相关性模型生成汽车配件推荐清单，并发送至显示模块。
本实施中，数据采集模块为电脑或者其他移动终端，便于销售人员携带，销售人员可以随时随地通过数据采集模块输入客户所购汽车的类型参数，不受地点和空间的限制，比较方便灵活。
本实施中，还包括数据库，用于存储汽车的历史购买数据和汽车配件的历史购买数据。根据汽车的类型将汽车的历史购买数据和汽车配件的历史购买数据统一存储在数据库中，便于管理、调用和维护。一个实施例中，数据库中存储的汽车的历史购买数据根据汽车的品牌、类型、颜色等进行存储，数据库中存储的汽车的历史购买数据和汽车配件的历史购买数据根据季度或者年度进行更新，历史购买数据相关性模型根据数据库中的数据更新而更新，比较稳定，便于统计分析。一个实施例中，数据库还用来存储用户的特征信息、4S店的位置信息等，便于进一步根据用户的特征和4S店的位置信息对用户推荐汽车配件，将汽车的历史购买数据和汽车配件的历史购买数据统一存储在数据库中，便于数据调用模块进行调用和统一管理、维护。
本实施中，关联性分析模块分别与数据库、配件推荐清单生成模块电连接，配件推荐清单生成模块分别与数据采集模块、显示模块电连接。
本实施中，配件推荐清单生成模块与显示模块无线网络连接。一个实施例中，配件推荐清单生成模块与显示模块通过3G/4G/WIFI中的任一种方式连接。其他实施例中，也可以采用蓝牙、红外射频等方式的连接。本实施例仅是举例说明，并不用来限制本发明的保护范围。
本实施中，配件推荐清单生成模块与显示模块有线电连接。一个实施例中，配件推荐清单生成模块与显示模块通过线缆连接，对环境的要求较低，易于推广和使用。
本实施中，显示模块为LED屏、电脑或者其他移动终端，便于销售人员查看、携带，销售人员可以方便的通过LED屏、电脑或者其他移动终端查看汽车配件推荐清单，提高销售效率、节约时间。
本发明基于关联性分析算法的汽车配件推荐系统的一个工作实施例为：用户或者销售人员在终端中输入用户购买的汽车品牌A，关联性分析模块调取已存储的A品牌汽车的历史购买数据和A品牌汽车配件的历史购买数据，并建立A品牌汽车与A品牌汽车配件的历史购买数据相关性模型，配件推荐清单生成模块接收到A品牌汽车与A品牌汽车配件的历史购买数据相关性模型后，将A品牌汽车代入模型进行计算，得出A品牌汽车的汽车配件推荐清单，A品牌汽车的汽车配件推荐清单在4S店的LED屏或者销售人员手持的移动终端上显示出来，销售人员根据清单向用户推荐A品牌汽车的汽车配件。
本发明提供的基于关联性分析算法的汽车配件推荐系统及推荐方法，结合已存储的所购类型汽车的历史购买数据和所购类型汽车配件的历史购买数据，利用关联分析算法，建立所购类型汽车与所购类型汽车配件的历史购买数据相关性模型，根据历史购买数据相关性模型和用户购买的汽车类型，如汽车的品牌、型号，生成汽车配件推荐清单，为购买汽车的用户进行相应汽车配件的推荐，辅助销售。通过提供一系列的配套服务，提高用户购买率；本发明的系统或者方法智能化，能够节约用户时间、提高销售效率，并且能提高用户体验，通用性强。
对于方法实施例，为了简单描述，故将其都表述为一系列的动作组合，但是本领域技术人员应该知悉，本发明实施例并不受所描述的动作顺序的限制，因为依据本发明实施例，某些步骤可以采用其他顺序或者同时进行。其次，本领域技术人员也应该知悉，说明书中所描述的实施例均属于优选实施例，所涉及的动作并不一定是本发明实施例所必须的。
最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。

Claims (10)

1.一种基于关联性分析算法的汽车配件推荐系统，其特征在于，包括：
数据采集模块，用于采集所购汽车的类型参数，并发送至配件推荐清单生成模块；
关联性分析模块，用于调取已存储的该所购类型汽车的历史购买数据和所购汽车配件的历史购买数据，并建立所购类型汽车与所购汽车配件的历史购买数据相关性模型，并将历史购买数据相关性模型发送至配件推荐清单生成模块；
配件推荐清单生成模块，用于根据接收的所购汽车的类型参数和历史购买数据相关性模型生成汽车配件推荐清单，并发送至显示模块。
2.根据权利要求1所述的基于关联性分析算法的汽车配件推荐系统，其特征在于，还包括数据库，用于存储汽车的历史购买数据和汽车配件的历史购买数据。
3.根据权利要求2所述的基于关联性分析算法的汽车配件推荐系统，其特征在于，关联性分析模块分别与数据库、配件推荐清单生成模块电连接，配件推荐清单生成模块分别与数据采集模块、显示模块电连接。
4.根据权利要求3所述的基于关联性分析算法的汽车配件推荐系统，其特征在于，配件推荐清单生成模块与显示模块无线网络连接。
5.根据权利要求3所述的基于关联性分析算法的汽车配件推荐系统，其特征在于，配件推荐清单生成模块与显示模块有线电连接。
6.根据权利要求4所述的基于关联性分析算法的汽车配件推荐系统，其特征在于，配件推荐清单生成模块与显示模块通过3G/4G/WIFI中的任一种方式连接。
7.一种基于关联性分析算法的汽车配件推荐方法，其特征在于，包括以下步骤：
利用数据采集模块采集所购汽车的类型参数，并发送至配件推荐清单生成模块；
利用关联性分析模块调取已存储的该所购类型汽车的历史购买数据和所购汽车配件的历史购买数据，并建立所购类型汽车与所购汽车配件的历史购买数据相关性模型，并将历史购买数据相关性模型发送至配件推荐清单生成模块；
利用配件推荐清单生成模块根据接收的所购汽车的类型参数和历史购买数据相关性模型生成汽车配件推荐清单，并发送至显示模块。
8.根据权利要求7所述的基于关联性分析算法的汽车配件推荐方法，其特征在于，还包括利用数据库存储汽车的历史购买数据和汽车配件的历史购买数据的步骤。
9.根据权利要求8所述的基于关联性分析算法的汽车配件推荐方法，其特征在于，关联性分析模块分别与数据库、配件推荐清单生成模块电连接，配件推荐清单生成模块分别与数据采集模块、显示模块电连接。
10.根据权利要求9所述的基于关联性分析算法的汽车配件推荐方法，其特征在于，配件推荐清单生成模块与显示模块无线网络连接。
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