CN111031364B - 一种网络产品销售的大数据融合方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种网络产品销售的大数据融合方法，用于解决用户购买相同网络产品在不同的视频播放平台不能播放以及需要重新购买观看的问题；该方法包括以下步骤：步骤一：通过互联网获取视频播放平台的网络产品销售数据并进行存储；步骤二：对用户进行融合权限值计算得到融合用户；步骤三：对网络产品销售数据中融合用户的数据进行分析；本发明通过对融合用户的购买的网络产品进行数据融合，避免了用户购买相同网络产品在不同的视频播放平台不能播放以及需要重新购买观看的问题；通过对网络产品依据推荐值顺序推荐至数据融合的视频播放平台，避免现有的视频播放平台对相同的网络产品进行重复推荐。

Description

一种网络产品销售的大数据融合方法
技术领域
本发明涉及网络产品销售大数据技术领域，具体为一种网络产品销售的大数据融合方法。
背景技术
网络产品是一种具有跨时空、多媒体、交互式、拟人化、成长性、整合性、超前性、高效性、经济性和技术性等多种特点的产品。网络产品分为互联网基础层、可数字化平台性产品和传统实物产品中转；而可数字化的终极产品包括电影、电视剧等；
现有的视频播放平台之间用户的数据信息不能进行融合，导致用户在一个平台购买的网络产品在另一个视频播放平台不能进行播放，需要再次购买才能进行观看。
发明内容
本发明的目的就在于提出一种网络产品销售的大数据融合方法，本发明通过对融合用户的购买的网络产品进行数据融合，避免了用户购买相同网络产品在不同的视频播放平台不能播放以及需要重新购买观看的问题；通过对网络产品依据推荐值顺序推荐至数据融合的视频播放平台，避免现有的视频播放平台对相同的网络产品进行重复推荐；
本发明所要解决的技术问题是：
1、如何通过对用户在不同视频播放平台购买的网络产品进行数据融合，解决了用户购买相同网络产品在不同的视频播放平台不能播放以及需要重新购买观看的问题。
本发明的目的可以通过以下技术方案实现：一种网络产品销售的大数据融合方法，该方法包括以下步骤：
步骤一：通过互联网获取视频播放平台的网络产品销售数据并进行存储；
步骤二：对用户进行融合权限值计算得到融合用户；
步骤三：对网络产品销售数据中融合用户的数据进行分析，具体分析步骤如下：
S1：将融合用户要融合的视频播放平台标记为Pi，i＝1、……、n；
S2：通过融合用户的注册日期与当前日期获取得到融合用户在视频播放平台Pi的注册天数并标记为TPi；
S3：通过融合用户点击视频播放平台Pi内视频的开始播放时间和结束播放时间获取得到播放时长；统计融合用户在视频播放平台的播放总时长，并标记为ZPi；
S4：对注册天数范围内融合用户未登录视频播放平台的天数进行分类，分为一天未登录、连续两天未登录和连接k天未登录；k＝1、……、n；统计一天未登录、连续两天未登录和连接k天未登录的次数，并标记为D1Pi、D2Pi、……、DkPi；且
Figure GDA0002607741630000021
设定一天未登录、连续两天未登录和连接k天未登录对应的积分值记为Uk；且U1<U2<……<Uk；
S5：利用公式
Figure GDA0002607741630000022
获取得到融合用户对应视频播放平台的融合值RHPi；其中v1、v2和v3为预设比例系数；
S6：将融合值RHPi大于设定阈值的视频播放平台标记为该融合用户数据融合的视频播放平台；
步骤四：获取融合用户在数据融合的视频播放平台购买的网络产品及到期时间，将融合用户已购买网络产品的视频播放平台标记为已购买平台；未购买网络产品的视频播放平台标记为待融合平台；将融合用户已购买的网络产品标记为Cj；j＝1、……、n；将Cj与待融合平台和已购买无平台中的网络产品进行匹配融合；当待融合平台或已购买无平台的网络产品与Cj相同，则将Cj对应的购买网络产品和到期时间发送至待融合平台或已购买无平台内；已购买无平台表示为融合用户购买网络产品中没有Cj的视频播放平台；
步骤五：待融合平台或已购买无平台接收到购买网络产品和到期时间并存储在该融合用户的信息内；当融合用户登录该待融合平台或已购买无平台并在待融合平台观看与该待融合视频平台或已购买无平台与已购买的网络产品相同的网络产品；当待融合平台或已购买无平台的融合值小于设定阈值，则将该待融合平台中的购买网络产品和到期时间进行删除，同时将其从待融合平台或已购买无平台中剔除；
步骤六：对融合用户的已购买平台和待融合平台的播放网络产品名称和次数进行处理得到推荐网络产品。
进一步的，所述网络产品销售数据包括平台信息和融合用户信息；平台信息包括网络产品信息、网络产品对应的购买融合用户；融合用户信息包括融合用户的姓名、手机号码、融合用户平台的ID、已购买的网络产品及对应的到期时间、注册视频播放平台的注册日期、点击视频播放平台内视频的开始播放时间、结束播放时间、融合用户访问视频播放平台的日期和访问视频播放平台的日期以及融合用户播放网络产品的名称和次数；网络产品包括电视剧、电影、综艺节目视频、短视频和原创视频；网络产品信息包括名称和类别、首播时间和观看用户评分。
进一步的，步骤二中所述的对用户进行融合权限值计算，具体步骤如下：
SS1：将用户标记为Ri，i＝1、……、n；用户购买的网络产品且未到期的数量记为MRi；
SS2：通过当前时间与用户购买网络产品对应的到期时间进行求差获取得到每个网络产品对应的到期时长；将每个网络产品对应的到期时长进行求和，得到用户的到期总时长，并记为TRi；
SS3：设定用户注册的视频播放平台的数量记为ERi；
SS4：利用公式
Figure GDA0002607741630000041
获取得到用户的融合权限值QRi；其中，v4、v5、v6均为预设biology系数；λ为误差因子，取值为2.698；
SS5：当用户的融合权限值大于设定阈值，则将用户标记为初选用户；向初选用户的手机终端发送融合请求指令和初选用户对应注册视频播放平台的名称；
SS6：初选用户的手机终端接收到融合请求指令和初选用户对应注册视频播放平台后；初选用户通过手机终端发送确认指令以及注册视频播放平台的名称；
SS7：将接收到确认指令的初选用户标记为融合用户；发送的注册视频播放平台的名称标记为要融合的视频播放平台。
进一步的，步骤六中所述的处理得到推荐网络产品的具体步骤如下：
A1：设定网络产品的类别记为Li，i＝1、……、n；对融合用户播放网络产品进行分类，得到融合用户对应类别的播放网络产品的数量，并标记为MLi；
A2：通过MLi对应融合用户的对应类别进行排序，选取排序最前的类别为该融合用户的推荐类别；
A3：获取该推荐类别中所有的网络产品，对所有的网络产品进行删选，去除融合用户播放的网络产品，得到初选网络产品；
A4：设定初选网络产品的播放量记为B1；根据初选网络产品的首播日期与当前日期获取得到初选网络产品的首播时长，并记为B2；设定初选网络产品的评分记为B3；
A5：利用公式
Figure GDA0002607741630000051
获取得到初选网络产品的推荐值TJ，其中v1、v2和v3均为预设比例系数；
A6：选取推荐值TJ大于设定阈值的初选网络产品标记为推荐网络产品；并依次依据推荐值顺序发送至融合用户对应数据融合的视频播放平台上；具体表现为，推荐值最大的网络产品名称发送至视频播放平台P1上；推荐值次之的发送值视频播放平台P2上，依次类推；数据融合的视频播放平台接收到网络产品名称及推荐值进行推荐显示；
A7：统计融合用户未点击推荐网络产品的天数；当未点击推荐网络产品的天数大于设定阈值，则将停止向融合用户推送该网络产品。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：
1、本发明通过互联网获取视频播放平台的网络产品销售数据，对网络产品销售数据中的用户进行融合权限值计算得到融合用户；再对融合用户的数据进行分析，获取融合用户在数据融合的视频播放平台购买的网络产品及到期时间，待融合平台或已购买无平台接收到购买网络产品和到期时间并存储在该融合用户的信息内；当融合用户登录该待融合平台或已购买无平台并在待融合平台观看与该待融合视频平台或已购买无平台与已购买的网络产品相同的网络产品；通过对融合用户的购买的网络产品进行数据融合，避免了用户购买相同网络产品在不同的视频播放平台不能播放以及需要重新购买观看的问题；
2、本发明利用公式获取得到初选网络产品的推荐值；选取推荐值大于设定阈值的初选网络产品标记为推荐网络产品；并依次依据推荐值顺序发送至融合用户对应数据融合的视频播放平台上；统计融合用户未点击推荐网络产品的天数；当未点击推荐网络产品的天数大于设定阈值，则将停止向融合用户推送该网络产品；通过对网络产品依据推荐值顺序推荐至数据融合的视频播放平台，避免现有的视频播放平台对相同的网络产品进行重复推荐。
具体实施方式
下面将结合实施例对本发明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作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。
一种网络产品销售的大数据融合方法，该方法包括以下步骤：
步骤一：通过互联网获取视频播放平台的网络产品销售数据并进行存储；网络产品销售数据包括平台信息和融合用户信息；平台信息包括网络产品信息、网络产品对应的购买融合用户；融合用户信息包括融合用户的姓名、手机号码、融合用户平台的ID、已购买的网络产品及对应的到期时间、注册视频播放平台的注册日期、点击视频播放平台内视频的开始播放时间、结束播放时间、融合用户访问视频播放平台的日期和访问视频播放平台的日期以及融合用户播放网络产品的名称和次数；网络产品包括电视剧、电影、综艺节目视频、短视频和原创视频；网络产品信息包括名称和类别、首播时间和观看用户评分；视频播放平台包括腾讯、优酷、搜狐、爱奇艺等；
步骤二：对用户进行融合权限值计算得到融合用户；具体步骤如下：
SS1：将用户标记为Ri，i＝1、……、n；用户购买的网络产品且未到期的数量记为MRi；
SS2：通过当前时间与用户购买网络产品对应的到期时间进行求差获取得到每个网络产品对应的到期时长；将每个网络产品对应的到期时长进行求和，得到用户的到期总时长，并记为TRi；
SS3：设定用户注册的视频播放平台的数量记为ERi；
SS4：利用公式
Figure GDA0002607741630000071
获取得到用户的融合权限值QRi；其中，v4、v5、v6均为预设biology系数；λ为误差因子，取值为2.698；
SS5：当用户的融合权限值大于设定阈值，则将用户标记为初选用户；向初选用户的手机终端发送融合请求指令和初选用户对应注册视频播放平台的名称；
SS6：初选用户的手机终端接收到融合请求指令和初选用户对应注册视频播放平台后；初选用户通过手机终端发送确认指令以及注册视频播放平台的名称；
SS7：将接收到确认指令的初选用户标记为融合用户；发送的注册视频播放平台的名称标记为要融合的视频播放平台；
步骤三：对网络产品销售数据中融合用户的数据进行分析，具体分析步骤如下：
S1：将融合用户要融合的视频播放平台标记为Pi，i＝1、……、n；
S2：通过融合用户的注册日期与当前日期获取得到融合用户在视频播放平台Pi的注册天数并标记为TPi；
S3：通过融合用户点击视频播放平台Pi内视频的开始播放时间和结束播放时间获取得到播放时长；统计融合用户在视频播放平台的播放总时长，并标记为ZPi；
S4：对注册天数范围内融合用户未登录视频播放平台的天数进行分类，分为一天未登录、连续两天未登录和连接k天未登录；k＝1、……、n；统计一天未登录、连续两天未登录和连接k天未登录的次数，并标记为D1Pi、D2Pi、……、DkPi；且
Figure GDA0002607741630000081
设定一天未登录、连续两天未登录和连接k天未登录对应的积分值记为Uk；且U1<U2<……<Uk；
S5：利用公式
Figure GDA0002607741630000082
获取得到融合用户对应视频播放平台的融合值RHPi；其中v1、v2和v3为预设比例系数；通过公式可得，注册天数越大，融合值越大，表示该融合用户的视频播放平台的数据融合几率越大；融合用户在视频播放平台的播放总时长，融合值越大；
S6：将融合值RHPi大于设定阈值的视频播放平台标记为该融合用户数据融合的视频播放平台；
步骤四：获取融合用户在数据融合的视频播放平台购买的网络产品及到期时间，将融合用户已购买网络产品的视频播放平台标记为已购买平台；未购买网络产品的视频播放平台标记为待融合平台；将融合用户已购买的网络产品标记为Cj；j＝1、……、n；将Cj与待融合平台和已购买无平台中的网络产品进行匹配融合；当待融合平台或已购买无平台的网络产品与Cj相同，则将Cj对应的购买网络产品和到期时间发送至待融合平台或已购买无平台内；已购买无平台表示为融合用户购买网络产品中没有Cj的视频播放平台；
步骤五：待融合平台或已购买无平台接收到购买网络产品和到期时间并存储在该融合用户的信息内；当融合用户登录该待融合平台或已购买无平台并在待融合平台观看与该待融合视频平台或已购买无平台与已购买的网络产品相同的网络产品；当待融合平台或已购买无平台的融合值小于设定阈值，则将该待融合平台中的购买网络产品和到期时间进行删除，同时将其从待融合平台或已购买无平台中剔除；
步骤六：对融合用户的已购买平台和待融合平台的播放网络产品名称和次数进行处理得到推荐网络产品；具体步骤如下：
A1：设定网络产品的类别记为Li，i＝1、……、n；对融合用户播放网络产品进行分类，得到融合用户对应类别的播放网络产品的数量，并标记为MLi；
A2：通过MLi对应融合用户的对应类别进行排序，选取排序最前的类别为该融合用户的推荐类别；
A3：获取该推荐类别中所有的网络产品，对所有的网络产品进行删选，去除融合用户播放的网络产品，得到初选网络产品；
A4：设定初选网络产品的播放量记为B1；根据初选网络产品的首播日期与当前日期获取得到初选网络产品的首播时长，并记为B2；设定初选网络产品的评分记为B3；
A5：利用公式
Figure GDA0002607741630000091
获取得到初选网络产品的推荐值TJ，其中v1、v2和v3均为预设比例系数；
A6：选取推荐值TJ大于设定阈值的初选网络产品标记为推荐网络产品；并依次依据推荐值顺序发送至融合用户对应数据融合的视频播放平台上；具体表现为，推荐值最大的网络产品名称发送至视频播放平台P1上；推荐值次之的发送值视频播放平台P2上，依次类推；数据融合的视频播放平台接收到网络产品名称及推荐值进行推荐显示；
A7：统计融合用户未点击推荐网络产品的天数；当未点击推荐网络产品的天数大于设定阈值，则将停止向融合用户推送该网络产品；
本发明工作原理：通过互联网获取视频播放平台的网络产品销售数据，对用户进行融合权限值计算得到融合用户；对网络产品销售数据中融合用户的数据进行分析，获取融合用户在数据融合的视频播放平台购买的网络产品及到期时间，待融合平台或已购买无平台接收到购买网络产品和到期时间并存储在该融合用户的信息内；当融合用户登录该待融合平台或已购买无平台并在待融合平台观看与该待融合视频平台或已购买无平台与已购买的网络产品相同的网络产品；通过对融合用户的购买的网络产品进行数据融合，避免了用户购买相同网络产品在不同的视频播放平台不能播放以及需要重新购买观看的问题；利用公式
Figure GDA0002607741630000101
获取得到初选网络产品的推荐值TJ；选取推荐值TJ大于设定阈值的初选网络产品标记为推荐网络产品；并依次依据推荐值顺序发送至融合用户对应数据融合的视频播放平台上；统计融合用户未点击推荐网络产品的天数；当未点击推荐网络产品的天数大于设定阈值，则将停止向融合用户推送该网络产品；通过对网络产品依据推荐值顺序推荐至数据融合的视频播放平台，避免现有的视频播放平台对相同的网络产品进行重复推荐，
以上公开的本发明优选实施例只是用于帮助阐述本发明。优选实施例并没有详尽叙述所有的细节，也不限制该发明仅为的具体实施方式。显然，根据本说明书的内容，可作很多的修改和变化。本说明书选取并具体描述这些实施例，是为了更好地解释本发明的原理和实际应用，从而使所属技术领域技术人员能很好地理解和利用本发明。本发明仅受权利要求书及其全部范围和等效物的限制。

Claims (3)

1.一种网络产品销售的大数据融合方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
步骤一：通过互联网获取视频播放平台的网络产品销售数据并进行存储；
步骤二：对用户进行融合权限值计算得到融合用户；所述的对用户进行融合权限值计算，具体步骤如下：
SS1：将用户标记为Ri，i＝1、……、n；用户购买的网络产品且未到期的数量记为MRi；
SS2：通过当前时间与用户购买网络产品对应的到期时间进行求差获取得到每个网络产品对应的到期时长；将每个网络产品对应的到期时长进行求和，得到用户的到期总时长，并记为TRi；
SS3：设定用户注册的视频播放平台的数量记为ERi；
SS4：利用公式
Figure FDA0002626835020000011
获取得到用户的融合权限值QRi；其中，v4、v5、v6均为预设比例系数；λ为误差因子，取值为2.698；
SS5：当用户的融合权限值大于设定阈值，则将用户标记为初选用户；向初选用户的手机终端发送融合请求指令和初选用户对应注册视频播放平台的名称；
SS6：初选用户的手机终端接收到融合请求指令和初选用户对应注册视频播放平台后；初选用户通过手机终端发送确认指令以及注册视频播放平台的名称；
SS7：将接收到确认指令的初选用户标记为融合用户；发送的注册视频播放平台的名称标记为要融合的视频播放平台；
步骤三：对网络产品销售数据中融合用户的数据进行分析，具体分析步骤如下：
S1：将融合用户要融合的视频播放平台标记为Pi，i＝1、……、n；
S2：通过融合用户的注册日期与当前日期获取得到融合用户在视频播放平台Pi的注册天数并标记为TPi；
S3：通过融合用户点击视频播放平台Pi内视频的开始播放时间和结束播放时间获取得到播放时长；统计融合用户在视频播放平台的播放总时长，并标记为ZPi；
S4：对注册天数范围内融合用户未登录视频播放平台的天数进行分类，分为一天未登录、连续两天未登录和连接k天未登录；k＝1、……、n；统计一天未登录、连续两天未登录和连接k天未登录的次数，并标记为D1Pi、D2Pi、……、DkPi；且
Figure FDA0002626835020000021
设定一天未登录、连续两天未登录和连接k天未登录对应的积分值记为Uk；且U1<U2<……<Uk；
S5：利用公式
Figure FDA0002626835020000022
获取得到融合用户对应视频播放平台的融合值RHPi；其中v1、v2和v3为预设比例系数；
S6：将融合值RHPi大于设定阈值的视频播放平台标记为该融合用户数据融合的视频播放平台；
步骤四：获取融合用户在数据融合的视频播放平台购买的网络产品及到期时间，将融合用户已购买网络产品的视频播放平台标记为已购买平台；未购买网络产品的视频播放平台标记为待融合平台；将融合用户已购买的网络产品标记为Cj；j＝1、……、n；将Cj与待融合平台和已购买无平台中的网络产品进行匹配融合；当待融合平台或已购买无平台的网络产品与Cj相同，则将Cj对应的购买网络产品和到期时间发送至待融合平台或已购买无平台内；已购买无平台表示为融合用户购买网络产品中没有Cj的视频播放平台；当待融合平台或已购买无平台的融合值小于设定阈值，则将该待融合平台中的购买网络产品和到期时间进行删除，同时将其从待融合平台或已购买无平台中剔除；
步骤五：待融合平台或已购买无平台接收到购买网络产品和到期时间并存储在该融合用户的信息内；当融合用户登录该待融合平台或已购买无平台并在待融合平台观看与该待融合视频平台或已购买无平台与已购买的网络产品相同的网络产品；
步骤六：对融合用户的已购买平台和待融合平台的播放网络产品名称和次数进行处理得到推荐网络产品。
2.根据权利要求1所述的一种网络产品销售的大数据融合方法，其特征在于，所述网络产品销售数据包括平台信息和融合用户信息；平台信息包括网络产品信息、网络产品对应的购买融合用户；融合用户信息包括融合用户的姓名、手机号码、融合用户平台的ID、已购买的网络产品及对应的到期时间、注册视频播放平台的注册日期、点击视频播放平台内视频的开始播放时间、结束播放时间、融合用户访问视频播放平台的日期和访问视频播放平台的日期以及融合用户播放网络产品的名称和次数；网络产品包括电视剧、电影、综艺节目视频、短视频和原创视频；网络产品信息包括名称和类别、首播时间和观看用户评分。
3.根据权利要求1所述的一种网络产品销售的大数据融合方法，其特征在于，步骤六中所述的处理得到推荐网络产品的具体步骤如下：
A1：设定网络产品的类别记为Li，i＝1、……、n；对融合用户播放网络产品进行分类，得到融合用户对应类别的播放网络产品的数量，并标记为MLi；
A2：通过MLi对应融合用户的对应类别进行排序，选取排序最前的类别为该融合用户的推荐类别；
A3：获取该推荐类别中所有的网络产品，对所有的网络产品进行删选，去除融合用户播放的网络产品，得到初选网络产品；
A4：设定初选网络产品的播放量记为B1；根据初选网络产品的首播日期与当前日期获取得到初选网络产品的首播时长，并记为B2；设定初选网络产品的评分记为B3；
A5：利用公式
Figure FDA0002626835020000041
获取得到初选网络产品的推荐值TJ，其中v1、v2和v3均为预设比例系数；
A6：选取推荐值TJ大于设定阈值的初选网络产品标记为推荐网络产品；并依次依据推荐值顺序发送至融合用户对应数据融合的视频播放平台上；具体表现为，推荐值最大的网络产品名称发送至视频播放平台P1上；推荐值次之的发送值视频播放平台P2上，依次类推；数据融合的视频播放平台接收到网络产品名称及推荐值进行推荐显示；
A7：统计融合用户未点击推荐网络产品的天数；当未点击推荐网络产品的天数大于设定阈值，则将停止向融合用户推送该网络产品。
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