CN114782116A - 基于用户购物习惯的广告推送系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了基于用户购物习惯的广告推送系统，涉及数据分析技术领域，包括管理中心，所述管理中心通信连接有数据采集模块、数据处理模块、数据分析模块以及广告推送模块；获得用户的历史购物信息和意向购物信息，根据用户的历史购物信息，对用户的购物偏好进行分析，从而根据用户的历史购物信息对购物平台内的商品进行检索，并根据检索内容生成广告信息，并将广告信息发送至用户；根据用户的意向购物信息，检索购物平台内的相同的商品，从而使得购物平台存在相同且更加划算的商品能够被用户所知，使得广告内容能够符合用户的购物意向。
Description
技术领域
本发明涉及数据分析技术领域，具体是基于用户购物习惯的广告推送系统。
背景技术
广告推送的精准与否取决于大数据处理下的用户画像、用户行为的分析是否准确，从而做到在正确的时间向正确的人提供正确的内容，以达到最佳的营销效果，通过实时动态记录和统计客户的兴趣爱好和行为习惯，建立实时动态的标签管理，基于用户画像和用户行为分析，实现千人千面的营销；
而现在的广告推送大多为无用推送，从而使得用户对广告的内容没有进行查阅和关注，如何用户的购物习惯对用户进行针对性的广告推送，使得用户所接收到的广告是用户所真正感兴趣且有用的，使我们需要解决的问题，为此，现提出基于用户购物习惯的广告推送系统。
发明内容
本发明的目的在于提供基于用户购物习惯的广告推送系统。
基于用户购物习惯的广告推送系统，包括管理中心，所述管理中心通信连接有数据采集模块、数据处理模块、数据分析模块以及广告推送模块；
所述数据采集模块用于获取用户的购物信息，用户的购物信息包括历史购物信息和意向购物信息；
所述数据处理模块用于对购物平台内的商品信息和所获得的购物信息进行处理，获得与购物平台内的商品关联的关键词标签以及用户购物信息内的商品的关键词，并根据关键词在购物平台内检索对应的商品；
所述数据分析模块用于根据用户的意向购物信息和历史购物信息，对用户偏好进行分析，获得对应的广告信息内容；
所述广告推送模块用于将广告信息内容向用户进行发送。
进一步的，所述数据采集模块获取用户的购物信息的过程包括：
设置用户购物端口，并获取用户购物端口的信息获取权限；
实时获取用户在用户购物端口内的购物信息，并将购物信息上传至数据库内进行保存，所述购物信息包括意向购物信息和历史购物信息；所述意向购物信息为用户将商品放入至购物车内或收藏夹内，且未进行付款的商品信息；历史购物信息指的是用户已完成付款的商品信息。
进一步的，所述用户购物端口还用于用户进行信息验证及在线购物，具体过程包括：
向用户购物端口输入用户个人基本信息，将所输入的用户个人基本信息发送至管理中心进行审核，审核通过后，生成登录账号和登录密码；用户通过所获得登录账号和登录密码进入用户购物端口；用户购物端口与购物平台相链接，购物平台内设有商铺及商品。
进一步的，所述数据处理模块对购物平台内的商品信息和所获得的购物信息的处理过程包括：
根据每个商品对应的商品基本信息建立商品关联信息集；
根据所获得的商品的名称和作用生成关键词标签，并将关键词标签与商品关联，且同一个商品可以同时关联多个关键词标签；
对商品对应的商铺进行标记，获取该商品在对应商铺在过去的周期T内的销售数量、销售价格以及销售周期；
分别获取用户的意向购物信息和历史购物信息内的商品信息，并读取商品对应的关键词；
根据所获得的关键词检索购物平台内所有符合该关键词的关键词标签，并将关键词标签对应的商品进行标记。
进一步的，所述数据分析模块对用户偏好进行分析的过程包括：
获取根据用户历史购物信息内的商品对应的关键词进行标记，并将购物平台内与该商品存在相同的关键词标签的所有商品进行标记
获取用户历史购物信息内的商品的价格；
获取被标记的商品的价格；
获取被标记的商品对应的商铺的信用系数；
从而获得商品的第一优先推送系数；
根据所获得的商品的第一优先推送系数，将所标记的商品进行排序，生成第一广告信息内容，并将第一广告信息内容发送至用户；
获取根据用户意向购物信息内的商品对应的关键词进行标记，并将购物平台内与该商品具有完全相同的关键词标签的所有商品进行标记；
获取所标记的商品的第二优先推送系数；
获取第二优先推送系数中的最大值对应的商品，并生成第二广告信息内容，将该商品与对应的意向购物信息中的商品进行关联。
进一步的，商铺的信用系数的获取过程包括：
获取商铺在过去的周期T内的商品售出数量，并获得售出商品中的差评数量以及差评数量的商品中差评原因为商家原因的差评数量，从而获得商铺信用系数。
本发明的有益效果：获得用户的历史购物信息和意向购物信息，根据用户的历史购物信息，对用户的购物偏好进行分析，从而根据用户的历史购物信息对购物平台内的商品进行检索，并根据检索内容生成广告信息，并将广告信息发送至用户；根据用户的意向购物信息，检索购物平台内的相同的商品，从而使得购物平台存在相同且更加划算的商品能够被用户所知，使得广告内容能够符合用户的购物意向。
附图说明
图1为本发明的原理图。
具体实施方式
如图1所示，基于用户购物习惯的广告推送系统，包括管理中心，所述管理中心通信连接有数据采集模块、数据处理模块、数据分析模块以及广告推送模块；
所述数据采集模块用于获取用户的购物信息，具体过程包括：
设置用户购物端口，并获取用户购物端口的信息获取权限；需要进一步说明的是，在具体实施过程中，所述用户购物端口还用于用户进行信息验证及在线购物，具体过程包括：
向用户购物端口输入用户个人基本信息，需要进一步说明的是，在具体实施过程中，用户个人基本信息包括姓名、性别、年龄以及实名认证的手机号码；
将所输入的用户个人基本信息发送至管理中心进行审核，审核通过后，根据用户所输入的用户个人基本信息中的手机号码，生成登录账号和登录密码，并将所生成的登录账号和登录密码发送至用户；
用户通过所获得登录账号和登录密码进入用户购物端口；需要进一步说明的是，在具体实施过程中，用户购物端口与购物平台相链接，购物平台内设有商铺及商品；
需要进一步说明的是，在具体实施过程中，用户在进入用户购物端口后，向用户发送用户购物端口的信息获取权限确认信息，由用户进行确认后，获得获取用户购物端口的信息获取权限，并在获得权限后，建立与该用户购物端口相链接的数据库；
实时获取用户在用户购物端口内的购物信息，并将购物信息上传至数据库内进行保存，所述购物信息包括意向购物信息和历史购物信息；需要进一步说明的是，在具体实施过程中，意向购物信息是指用户将商品放入至购物车内或收藏夹内，且未进行付款的商品信息；历史购物信息指的是用户已完成付款的商品信息；
意向购物信息中的每个商品的商品信息包括名称、价格、作用、关键词以及对应的商铺，将所获得的意向购物信息中的每个商品的名称、价格、作用、关键词以及对应的商铺发送至数据处理模块；
历史购物信息中每个商品的商品信息包括商品的名称、价格、作用、关键词以及付款时间；
将所获得的购物信息发送至数据处理模块。
所述数据处理模块用于对商品信息和所获得的购物信息进行处理；
需要进一步说明的是，在具体实施过程中，所述数据处理模块对购物平台内的商品信息进行处理的过程包括：
根据每个商品对应的商品基本信息建立商品关联信息集；需要进一步说明的是，在具体实施过程中，商品基本信息包括名称、作用、价格以及对应的商铺；
根据所获得的商品的名称和作用生成关键词标签，并将关键词标签与商品关联；需要进一步说明的是，在具体实施过程中，同一个商品可以同时关联多个关键词标签；
对商品对应的商铺进行标记，获取该商品在对应商铺在过去的周期T内的销售数量以及销售价格；
获取每个商品的销售周期；需要进一步说明的是，在具体实施过程中，商品的销售周期为一件商品售出时与上一件商品售出时之间的间隔时长，如：第一件商品售出时间与第二件商品售出时间的间隔时长为1小时，则第二件商品的销售周期为1小时；其中第一件商品的销售周期为该商品的售出时间与过去的周期T的起始时间之间的间隔时长；
分别获取用户的意向购物信息和历史购物信息内的商品信息，并读取商品对应的关键词；
根据所获得的关键词检索购物平台内所有符合该关键词的关键词标签，并将关键词标签对应的商品进行标记；
将所标记的商品发送至数据分析模块。
所述数据分析模块用于根据用户的意向购物信息和历史购物信息，对用户偏好进行分析，并根据分析结果向用户推送广告信息，具体过程包括：
获取根据用户历史购物信息内的商品信息所标记的商品的第一优先推送系数，并将商品的第一优先推送系数标记为YX；
其中第一优先推送系数YX的获取过程包括：
将用户历史购物信息内的商品的价格标记为LJ1；
将被标记的商品的价格标记为SJ1；
获取被标记的商品对应的商铺的信用系数XX1，其中商铺的信用系数XX1的获取过程包括：
获取商铺在过去的周期T内的商品售出数量，并将商品售出数量标记为SS1；将售出商品中的差评数量标记为CP1，将差评数量的商品中差评原因为商家原因的差评数量标记为SC1；
则商铺信用系数XX1=[（a-b）*SC1+b*CP1]/SS1；其中a、b均为权重系数，且a＞b；需要进一步说明的是，在具体实施过程中，当SS1为0时，则该商铺不存在信用系数；
则商品的第一优先推送系数YX=（SJ1-LJ1）*b*XX1/PT1，其中PT1为被标记的商品在过去时间周期T内的平均销售周期；
根据所获得的商品的第一优先推送系数，将所标记的商品进行排序，生成第一广告信息内容，并将第一广告信息内容发送至用户；需要进一步说明的是，在具体实施过程中，根据用户的历史购物信息，从而获得用户的购物习惯，并根据用户的购物习惯对用户进行商品推荐。
获取根据用户意向购物信息内的商品对应的关键词进行标记，并将购物平台内与该商品具有完全相同的关键词标签的所有商品进行标记；
获取所标记的商品的第二优先推送系数，并记为TX，其中第二优先推送系数的获取过程包括：
将用户意向购物信息内的商品的价格标记为LJ2；
将被标记的商品的价格标记为SJ2；
获取商铺在过去的周期T内的商品售出数量，并将商品售出数量标记为SS2；将售出商品中的差评数量标记为CP2，将差评数量的商品中差评原因为商家原因的差评数量标记为SC2；
则商铺信用系数XX2=[（a-b）*SC2+b*CP2]/SS2；其中a、b均为权重系数，且a＞b；需要进一步说明的是，在具体实施过程中，当SS2为0时，则该商铺不存在信用系数；
则商品的第二优先推送系数TX=[（LJ2-SJ2）/k]*XX2
获取第二优先推送系数中的最大值对应的商品，并生成第二广告信息内容，将该商品与对应的意向购物信息中的商品进行关联；
通过广告推送模块将第一广告信息内容和第二广告信息内容发送至用户；
需要进一步说明的是，在具体实施过程中，广告推送模块在进行第一广告信息内容的推送时，是根据历史购物信息中对应的商品的付款时间进行广告推送，即用户未进入用户购物端口，也能看到信息；在进行第二广告信息内容推送时，是当用户进入用户购物端口内时，则立即将第二广告信息进行推送，且将对应的意向购物信息内的商品进行并列推送，从而使得用户能够直观的对两件商品进行对比。
以上实施例仅用以说明本发明的技术方法而非限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方法进行修改或等同替换，而不脱离本发明技术方法的精神和范围。
Claims (6)
1.基于用户购物习惯的广告推送系统，包括管理中心，其特征在于，所述管理中心通信连接有数据采集模块、数据处理模块、数据分析模块以及广告推送模块；
所述数据采集模块用于获取用户的购物信息，用户的购物信息包括历史购物信息和意向购物信息；
所述数据处理模块用于对购物平台内的商品信息和所获得的购物信息进行处理，获得与购物平台内的商品关联的关键词标签以及用户购物信息内的商品的关键词，并根据关键词在购物平台内检索对应的商品；
所述数据分析模块用于根据用户的意向购物信息和历史购物信息，对用户偏好进行分析，获得对应的广告信息内容；
所述广告推送模块用于将广告信息内容向用户进行发送。
2.如权利要求1所述的基于用户购物习惯的广告推送系统，其特征在于，所述数据采集模块获取用户的购物信息的过程包括：
设置用户购物端口，并获取用户购物端口的信息获取权限；
实时获取用户在用户购物端口内的购物信息，并将购物信息上传至数据库内进行保存，所述购物信息包括意向购物信息和历史购物信息；所述意向购物信息为用户将商品放入至购物车内或收藏夹内，且未进行付款的商品信息；历史购物信息指的是用户已完成付款的商品信息。
3.如权利要求2所述的基于用户购物习惯的广告推送系统，其特征在于，所述用户购物端口还用于用户进行信息验证及在线购物，具体过程包括：
向用户购物端口输入用户个人基本信息，将所输入的用户个人基本信息发送至管理中心进行审核，审核通过后，生成登录账号和登录密码；用户通过所获得登录账号和登录密码进入用户购物端口；用户购物端口与购物平台相链接，购物平台内设有商铺及商品。
4.如权利要求3所述的基于用户购物习惯的广告推送系统，其特征在于，所述数据处理模块对购物平台内的商品信息和所获得的购物信息的处理过程包括：
根据每个商品对应的商品基本信息建立商品关联信息集；
根据所获得的商品的名称和作用生成关键词标签，并将关键词标签与商品关联，且同一个商品可以同时关联多个关键词标签；
对商品对应的商铺进行标记，获取该商品在对应商铺在过去的周期T内的销售数量、销售价格以及销售周期；
分别获取用户的意向购物信息和历史购物信息内的商品信息，并读取商品对应的关键词；
根据所获得的关键词检索购物平台内所有符合该关键词的关键词标签，并将关键词标签对应的商品进行标记。
5.如权利要求4所述的基于用户购物习惯的广告推送系统，其特征在于，所述数据分析模块对用户偏好进行分析的过程包括：
获取根据用户历史购物信息内的商品对应的关键词进行标记，并将购物平台内与该商品存在相同的关键词标签的所有商品进行标记
获取用户历史购物信息内的商品的价格；
获取被标记的商品的价格；
获取被标记的商品对应的商铺的信用系数；
从而获得商品的第一优先推送系数；
根据所获得的商品的第一优先推送系数，将所标记的商品进行排序，生成第一广告信息内容，并将第一广告信息内容发送至用户；
获取根据用户意向购物信息内的商品对应的关键词进行标记，并将购物平台内与该商品具有完全相同的关键词标签的所有商品进行标记；
获取所标记的商品的第二优先推送系数；
获取第二优先推送系数中的最大值对应的商品，并生成第二广告信息内容，将该商品与对应的意向购物信息中的商品进行关联。
6.如权利要求5所述的基于用户购物习惯的广告推送系统，其特征在于，商铺的信用系数的获取过程包括：
获取商铺在过去的周期T内的商品售出数量，并获得售出商品中的差评数量以及差评数量的商品中差评原因为商家原因的差评数量，从而获得商铺信用系数。
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