CN115482065A - 基于大数据与电子商城平台的购物数据共享方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种基于大数据与电子商城平台的购物数据共享方法及系统，该方法包括：根据目标用户的历史搜索数据确定共享关键字，根据目标用户的历史购物数据确定购物需求信息，根据共享关键字和购物需求信息确定第一商品共享列表，将第一商品共享列表向目标用户进行推送共享，根据目标用户的购物清单、共享关键字和购物需求信息确定第二商品共享列表，根据第二商品共享列表向目标用户发送商品共享提示。本发明通过将第一商品共享列表向目标用户进行推送共享，方便了用户对所需求商品的选择，提高了购物数据共享的准确性，基于第二商品共享列表能对购物清单中可能缺少的商品进行共享提示，提高了购物数据共享的准确性。

Description

基于大数据与电子商城平台的购物数据共享方法及系统

技术领域

本发明涉及大数据与电子商务技术领域，尤其涉及一种基于大数据与电子商城平台的购物数据共享方法及系统。

背景技术

随着互联网的飞速发展，人与人之间的沟通，很大程度上都转移到社交平台上，因此在社交过程中会产生大量的购物数据与需求信息，但根据现有技术可知：购物数据与需求信息零散、零乱，购物方无法获得快速、精准的商品信息，商品供应商无法寻找合适的购物客户，也无法预知有多少可用需求，从而无法安排采购、生产、供应计划，进而出现了市场上各种待售商品以及服务的滞销，也给需要购物的用户带来了生活上的不便。

现有的购物数据共享过程中，一般是将销售量高的商品信息对用户进行数据共享，不能有效地考虑到用户的购物需求，降低了购物数据共享的准确性。

发明内容

本发明实施例的目的在于提供一种基于大数据与电子商城平台的购物数据共享方法、系统、终端及存储介质，旨在解决现有的基于大数据与电子商城平台的购物数据共享准确性低下的问题。

本发明实施例是这样实现的，一种基于大数据与电子商城平台的购物数据共享方法，所述方法包括：

获取目标用户的历史搜索数据，并根据所述历史搜索数据确定共享关键字；

获取所述目标用户的历史购物数据，并根据所述历史购物数据确定所述目标用户的购物需求信息；

根据所述共享关键字和所述购物需求信息确定第一商品共享列表，并将所述第一商品共享列表向所述目标用户进行推送共享；

获取所述目标用户的购物清单，并根据所述购物清单、所述共享关键字和所述购物需求信息确定第二商品共享列表；

根据所述第二商品共享列表向所述目标用户发送商品共享提示。

更进一步地，所述根据所述历史搜索数据确定共享关键字，包括：

获取所述历史搜索数据中，所述目标用户在第一预设时长内的搜索文本，并分别获取各搜索文本的文本实体；

分别计算各文本实体之间的关联度，并根据所述关联度确定所述搜索文本中的目标文本；

获取所述历史搜索数据中各搜索页面的显示时长和手势操作时长，并各搜索页面的显示时长和手势操作时长确定目标搜索页面；

获取各目标搜索页面的页面标签，并获取所述目标文本的文本标签；

根据所述页面标签和所述文本标签确定所述共享关键字。

更进一步地，所述根据所述历史购物数据确定所述目标用户的购物需求信息，包括：

获取所述历史购物数据中第二预设时长的购物商品，并分别获取所述购物商品的商品类型和商品价格；

根据各购物商品的商品类型，确定所述目标用户的购物需求类型，并根据各购物商品的商品类型确定同类商品的平均价格；

根据各购物商品的商品价格和所述同类商品的平均价格，确定所述目标用户的购物需求等级；

其中，所述购物需求信息包括所述购物需求类型和所述购物需求等级。

更进一步地，所述根据所述共享关键字和所述购物需求信息确定第一商品共享列表，包括：

分别将各共享关键字进行组合，得到关键词组，并分别计算各关键词组中不同共享关键字之间的关联度；

将最大所述关联度对应的关键词组确定为目标词组，并获取所述目标词组对应的共享列表库；

将所述购物需求类型和所述购物需求等级与所述共享列表库中的共享列表进行匹配，得到所述第一商品共享列表。

更进一步地，所述根据所述第二商品共享列表向所述目标用户发送商品共享提示，包括：

分别获取所述第二商品共享列表和所述购物清单中各商品的商品类型，得到第一类型列表和第二类型列表，并将所述第一类型列表和所述第二类型列表进行类型匹配；

若所述第一类型列表中任一商品类型，与所述第二类型列表中的商品类型之间的类型相似度均小于相似度阈值，则根据所述商品类型生成共享提示信息；

根据所述共享提示信息向所述目标用户发送商品共享提示。

更进一步地，所述根据所述购物清单、所述共享关键字和所述购物需求信息确定第二商品共享列表，包括：

分别将各共享关键字进行组合，得到关键词组，并分别计算各关键词组中不同共享关键字之间的关联度；

将最大所述关联度对应的关键词组确定为目标词组，并获取所述目标词组对应的共享列表库；

分别获取所述购物清单中清单商品的商品类型，并将各清单商品的商品类型进行组合，得到商品类型组；

分别查询各商品类型组对应的共享标签，并分别获取各共享标签的标签数量；

将最大所述标签数量对应的共享标签确定为目标标签，并将所述目标标签与所述共享列表库中的共享列表进行匹配，得到所述第二商品共享列表。

更进一步地，所述方法还包括：

在生成待售商品的标签信息后，根据各待售商品的原料信息、加工信息和质检信息生成第一商品共享事件；

根据各待售商品的供货信息和售卖信息生成第二商品共享事件；

根据所述第一商品共享事件和所述第二商品共享事件，对各待售商品进行共享特征聚类，得到多个聚类簇，并根据所述聚类簇确定各购物商品的商品共享列表，得到第三商品共享列表；

分别获取所述购物清单中各购物商品的购物事件，并根据所述购物事件对各购物商品进行簇数据共享检测；

若任一所述购物商品的簇数据共享检测合格，则根据所述购物商品对应的所述第三商品共享列表对所述目标用户进行购物数据共享。

本发明实施例的另一目的在于提供一种基于大数据与电子商城平台的购物数据共享系统，所述系统包括：

关键字确定模块，用于获取目标用户的历史搜索数据，并根据所述历史搜索数据确定共享关键字；

需求确定模块，用于获取所述目标用户的历史购物数据，并根据所述历史购物数据确定所述目标用户的购物需求信息；

推送共享模块，用于根据所述共享关键字和所述购物需求信息确定第一商品共享列表，并将所述第一商品共享列表向所述目标用户进行推送共享；

列表确定模块，用于获取所述目标用户的购物清单，并根据所述购物清单、所述共享关键字和所述购物需求信息确定第二商品共享列表；

共享提示单元，用于根据所述第二商品共享列表向所述目标用户发送商品共享提示。

更进一步地，所述关键字确定模块还用于：获取所述历史搜索数据中，所述目标用户在第一预设时长内的搜索文本，并分别获取各搜索文本的文本实体；

分别计算各文本实体之间的关联度，并根据所述关联度确定所述搜索文本中的目标文本；

获取所述历史搜索数据中各搜索页面的显示时长和手势操作时长，并各搜索页面的显示时长和手势操作时长确定目标搜索页面；

获取各目标搜索页面的页面标签，并获取所述目标文本的文本标签；

根据所述页面标签和所述文本标签确定所述共享关键字。

更进一步地，所述需求确定模块还用于：获取所述历史购物数据中第二预设时长的购物商品，并分别获取所述购物商品的商品类型和商品价格；

根据各购物商品的商品类型，确定所述目标用户的购物需求类型，并根据各购物商品的商品类型确定同类商品的平均价格；

根据各购物商品的商品价格和所述同类商品的平均价格，确定所述目标用户的购物需求等级；

其中，所述购物需求信息包括所述购物需求类型和所述购物需求等级。

本发明实施例，通过获取目标用户的历史搜索数据和历史购物数据，能有效地确定到表征目标用户需求的共享关键字和购物需求信息，基于共享关键字和购物需求信息，能有效地确定到第一商品共享列表，通过将第一商品共享列表向目标用户进行推送共享，有效地方便了用户对所需求商品的选择，提高了购物数据共享的准确性和用户的使用体验，通过获取目标用户的购物清单，基于购物清单、共享关键字和购物需求信息，能有效地确定到第二商品共享列表，通过第二商品共享列表向目标用户发送商品共享提示，能有效地对购物清单中可能缺少的商品进行共享提示，进一步提高了购物数据共享的准确性和用户的使用体验。

附图说明

图1是本发明第一实施例提供的基于大数据与电子商城平台的购物数据共享方法的流程图；

图2是本发明第二实施例提供的基于大数据与电子商城平台的购物数据共享方法的流程图；

图3是本发明第三实施例提供的基于大数据与电子商城平台的购物数据共享系统的结构示意图；

图4是本发明第四实施例提供的终端设备的结构示意图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

为了说明本发明所述的技术方案，下面通过具体实施例来进行说明。

实施例一

请参阅图1，是本发明第一实施例提供的基于大数据与电子商城平台的购物数据共享方法的流程图，该基于大数据与电子商城平台的购物数据共享方法可以应用于任一终端设备或系统，该基于大数据与电子商城平台的购物数据共享方法包括步骤：

步骤S10，获取目标用户的历史搜索数据，并根据所述历史搜索数据确定共享关键字；

其中，该历史搜索数据包括目标用户对应终端设备上的网络搜索数据和目标用户在电子商城平台上平台账号的搜索数据，该步骤中，该共享关键字用于表征目标用户感兴趣的商品信息。

可选的，该步骤中，所述根据所述历史搜索数据确定共享关键字，包括：

获取所述历史搜索数据中，所述目标用户在第一预设时长内的搜索文本，并分别获取各搜索文本的文本实体；

其中，该第一预设时长可以根据需求进行设置，例如，该第一预设时长可以设置为1小时、6小时、12小时、1天、1周或一个月等，该步骤中，将各搜索文本输入预训练后的实体识别模型进行实体分析，得到该各搜索文本的文本实体，该实体识别模型可以根据需求进行设置，该实体识别模型用于对各搜索文本进行实体识别，得到文本实体，该文本实体用于表征对应搜索文本的语义信息；

分别计算各文本实体之间的关联度，并根据所述关联度确定所述搜索文本中的目标文本；

其中，分别将不同文本实体进行组合，得到实体组，并将各实体组与预存储的关联度查询表进行匹配，得到各文本实体之间的关联度，该关联度查询表中存储有不同实体组与对应关联度之间的对应关系，该步骤中，针对各搜索文本，计算同一搜索文本内文本实体对应关联度的和，并将最大关联度的和对应的搜索文本确定为目标文本，该目标文本用于表征目标用户当前最感兴趣的商品信息；

获取所述历史搜索数据中各搜索页面的显示时长和手势操作时长，并各搜索页面的显示时长和手势操作时长确定目标搜索页面；

其中，分别计算各搜索页面的显示时长和手势操作时长，与对应得分权重之间的乘积，得到显示时长得分值和操作时长得分值，并计算各搜索页面对应的显示时长得分值和操作时长得分值之间的和，得到感兴趣度，并将最大感兴趣度对应的搜索页面确定为该目标搜索页面，可选的，该搜索页面包括数据查询页面和商品购物页面等页面数据；

获取各目标搜索页面的页面标签，并获取所述目标文本的文本标签；

根据所述页面标签和所述文本标签确定所述共享关键字；

其中，将页面标签和文本标签与预存储的关键词查询表进行匹配，得到该共享关键字，该关键词查询表中存储有不同页面标签和文本标签与对应共享关键字之间的对应关系。

步骤S20，获取所述目标用户的历史购物数据，并根据所述历史购物数据确定所述目标用户的购物需求信息；

其中，该历史购物数据包括目标用户在电子商城平台所购买的购物商品的商品信息，该商品信息包括购物商品的标签信息、商品类型、商品价格和购物时间等信息；

可选的，该步骤中，所述根据所述历史购物数据确定所述目标用户的购物需求信息，包括：

获取所述历史购物数据中第二预设时长的购物商品，并分别获取所述购物商品的商品类型和商品价格；

其中，该第二预设时长可以根据需求进行设置，例如，该第二预设时长可以设置为1小时、6小时、12小时、1天、1周或一个月等；

根据各购物商品的商品类型，确定所述目标用户的购物需求类型，并根据各购物商品的商品类型确定同类商品的平均价格；

其中，分别获取各购物商品的购物时间，计算各购物商品的购物时间与当前时间的时长差值，根据时长差值确定各购物商品的商品类型的需求得分值，根据需求得分值分别计算各商品类型的需求得分总值，将最大需求得分总值对应的商品类型确定为目标用户的购物需求类型；

该步骤中，将各时长差值分别与预存储的需求得分查询表进行匹配，得到该需求得分值，该需求得分查询表中存储有不同时长差值与对应需求得分值之间的对应关系；

根据各购物商品的商品价格和所述同类商品的平均价格，确定所述目标用户的购物需求等级；

其中，购物需求信息包括购物需求类型和购物需求等级，该步骤中，将各购物商品的商品价格和同类商品的平均价格与预存储的需求等级查询表进行匹配，得到该购物需求等级，该需求等级查询表中存储有不同商品价格和平均价格对应的购物需求等级。

步骤S30，根据所述共享关键字和所述购物需求信息确定第一商品共享列表，并将所述第一商品共享列表向所述目标用户进行推送共享；

其中，基于共享关键字和购物需求信息，能有效地确定到第一商品共享列表，通过将第一商品共享列表向目标用户进行推送共享，有效地方便了用户对所需求商品的选择，提高了购物数据共享的准确性和用户的使用体验。

可选的，该步骤中，所述根据所述共享关键字和所述购物需求信息确定第一商品共享列表，包括：

分别将各共享关键字进行组合，得到关键词组，并分别计算各关键词组中不同共享关键字之间的关联度；

其中，将各关键词组分别与关联度查询表进行匹配，得到该关键词组中不同共享关键字之间的关联度，该关联度查询表中还存储有不同关键词组与对应关联度之间的对应关系；

将最大所述关联度对应的关键词组确定为目标词组，并获取所述目标词组对应的共享列表库；

将所述购物需求类型和所述购物需求等级与所述共享列表库中的共享列表进行匹配，得到所述第一商品共享列表；

其中，将目标词组与预存储的列表库查询表进行匹配，得到该共享列表库，该列表库查询表中存储有不同目标词组与对应共享列表库之间的对应关系，该共享列表库中包含多个商品共享列表，同一共享列表库中的商品共享列表之间购物需求类型和/或购物需求等级不相同，该步骤中，通过将目标用户对应的购物需求类型和购物需求等级与共享列表库中的共享列表进行匹配，得到第一商品共享列表。

步骤S40，获取所述目标用户的购物清单，并根据所述购物清单、所述共享关键字和所述购物需求信息确定第二商品共享列表；

其中，通过获取目标用户的购物清单，基于购物清单、共享关键字和购物需求信息，能有效地确定到第二商品共享列表，该第二商品共享列表用于表征目标用户当前购物事件对应的商品共享列表，该第二商品共享列表中存储有目标用户当前购物事件对应的待购物商品的商品信息，即，该第二商品共享列表中存储的各待购物商品之间的组合，是满足目标用户当前购物事件的商品组合。

步骤S50，根据所述第二商品共享列表向所述目标用户发送商品共享提示；

其中，通过第二商品共享列表向目标用户发送商品共享提示，能有效地对购物清单中可能缺少的商品进行共享提示，进一步提高了购物数据共享的准确性和用户的使用体验。

可选的，该步骤中，所述根据所述第二商品共享列表向所述目标用户发送商品共享提示，包括：

分别获取所述第二商品共享列表和所述购物清单中各商品的商品类型，得到第一类型列表和第二类型列表，并将所述第一类型列表和所述第二类型列表进行类型匹配；

其中，通过将第一类型列表和第二类型列表进行类型匹配，以检测购物清单中是否遗漏了完成目标用户当前购物事件的待购物商品；

若所述第一类型列表中任一商品类型，与所述第二类型列表中的商品类型之间的类型相似度均小于相似度阈值，则根据所述商品类型生成共享提示信息；

根据所述共享提示信息向所述目标用户发送商品共享提示；

其中，该相似度阈值可以根据需求进行设置，该步骤中，若任一商品类型与第二类型列表中的商品类型之间的类型相似度均小于相似度阈值，则判定完成目标用户当前购物事件的商品中缺少了该商品类型的商品，通过根据该商品类型生成共享提示信息，并根据共享提示信息向目标用户发送商品共享提示，以提示目标用户是否要在购物清单中补充该商品类型对应的商品，进而提高了购物数据共享的准确性。

本实施例中，通过获取目标用户的历史搜索数据和历史购物数据，能有效地确定到表征目标用户需求的共享关键字和购物需求信息，基于共享关键字和购物需求信息，能有效地确定到第一商品共享列表，通过将第一商品共享列表向目标用户进行推送共享，有效地方便了用户对所需求商品的选择，提高了购物数据共享的准确性和用户的使用体验，通过获取目标用户的购物清单，基于购物清单、共享关键字和购物需求信息，能有效地确定到第二商品共享列表，通过第二商品共享列表向目标用户发送商品共享提示，能有效地对购物清单中可能缺少的商品进行共享提示，进一步提高了购物数据共享的准确性和用户的使用体验。

实施例二

请参阅图2，是本发明第二实施例提供的基于大数据与电子商城平台的购物数据共享方法的流程图，该实施例用于对第一实施例中的步骤S40作进一步细化，包括步骤：

步骤S41，分别将各共享关键字进行组合，得到关键词组，并分别计算各关键词组中不同共享关键字之间的关联度；

其中，将各关键词组分别与关联度查询表进行匹配，得到该关键词组中不同共享关键字之间的关联度，该关联度查询表中还存储有不同关键词组与对应关联度之间的对应关系；

步骤S42，将最大所述关联度对应的关键词组确定为目标词组，并获取所述目标词组对应的共享列表库；

其中，将目标词组与预存储的列表库查询表进行匹配，得到该共享列表库，该列表库查询表中存储有不同目标词组与对应共享列表库之间的对应关系，该共享列表库中包含多个商品共享列表；

步骤S43，分别获取所述购物清单中清单商品的商品类型，并将各清单商品的商品类型进行组合，得到商品类型组；

其中，将清单商品的商品类型进行两两组合和/或三三组合等，得到商品类型组；

步骤S44，分别查询各商品类型组对应的共享标签，并分别获取各共享标签的标签数量；

其中，将各商品类型组与预存储的标签查询表进行匹配，得到该共享标签，该标签查询表中存储有不同商品类型组与对应共享标签之间的对应关系，该共享标签用于表征与对应商品类型组之间存在共享关联的标签；

步骤S45，将最大所述标签数量对应的共享标签确定为目标标签，并将所述目标标签与所述共享列表库中的共享列表进行匹配，得到所述第二商品共享列表；

其中，该目标标签用于表征目标用户当前购物事件，对应的购物数据共享事件所需要共享的标签，该目标标签对应的第二商品共享列表中的商品，用于满足目标用户当前购物数据共享事件所需要共享商品信息。

可选的，本实施例中，基于大数据与电子商城平台的购物数据共享方法还包括：

在生成待售商品的标签信息后，根据各待售商品的原料信息、加工信息和质检信息生成第一商品共享事件；

其中，分别获取各待售商品的原料信息、加工信息和质检信息的信息标签，原料信息的信息标签用于表征原料类型和各原料的配比等信息，加工信息的信息标签用于表征加工程序、加工设备和加工商编号等信息，质检信息的信息标签用于表征质检程序、质检设备和质检检测商编号等信息，通过将原料信息、加工信息和质检信息的信息标签进行组合，得到第一标签组，并将该第一标签组进行向量映射，得到该第一商品共享事件；

根据各待售商品的供货信息和售卖信息生成第二商品共享事件；

其中，分别获取各待售商品的供货信息和售卖信息的信息标签，供货信息的信息标签用于表征供货地址、供货商编号和供货方式等信息，售卖信息的信息标签用于表征售卖地址、售卖商编号和售卖方式等信息，通过将供货信息和售卖信息的信息标签进行组合，得到第二标签组，并将该第二标签组进行向量映射，得到该第二商品共享事件；

根据所述第一商品共享事件和所述第二商品共享事件，对各待售商品进行共享特征聚类，得到多个聚类簇，并根据所述聚类簇确定各购物商品的商品共享列表，得到第三商品共享列表；

其中，基于第一商品共享事件和第二商品共享事件，对各待售商品进行共享特征聚类，能有效地将相同或相似共享特征的待售商品进行聚类，得到该聚类簇，同一聚类簇中的待售商品之间，共享特征相同或相似，该步骤中，分别将各购物商品与各聚类簇进行匹配，查询包含各购物商品的聚类簇，并针对查询到的聚类簇，根据聚类簇中的各待售商品的商品信息，生成对应购物商品的商品共享列表，得到第三商品共享列表；

分别获取所述购物清单中各购物商品的购物事件，并根据所述购物事件对各购物商品进行簇数据共享检测；

其中，该购物事件包括对应购物商品在存储到购物清单之前的购物操作数据，该购物操作数据包括目标用户在电子商城平台中的商品搜索数据、商品页面显示数据和目标用户在移动设备上的手势操作数据，当该移动设备为手机时，则该手势操作数据包括目标用户基于手机触控屏在电子商城平台中的触控数据，当该移动设备为电脑时，则该手势操作数据包括目标用户基于鼠标在电子商城平台中完成的触控数据。

具体地，该步骤中，所述根据所述购物事件对各购物商品进行簇数据共享检测，包括：

若任一购物事件中存储的商品搜索数据的商品搜索时间大于第一时间阈值，则判定该购物事件对应的购物商品的簇数据共享检测合格；

若任一购物事件中存储的商品页面显示数据的商品显示时间大于第二时间阈值，则判定该购物事件对应的购物商品的簇数据共享检测合格；

若任一购物事件中存储的手势操作数据的手势操作时间大于第三时间阈值，则判定该购物事件对应的购物商品的簇数据共享检测合格；

若任一购物事件中存储的商品搜索数据的搜索数量大于搜索数量阈值，则判定该购物事件对应的购物商品的簇数据共享检测合格；

若任一购物事件中存储的商品页面显示数据的页面数量大于页面数量阈值，则判定该购物事件对应的购物商品的簇数据共享检测合格；

其中，该第一时间阈值、第二时间阈值、第三时间阈值、搜索数量阈值和页面数量阈值，均可以根据需求进行设置，例如，该第一时间阈值、第二时间阈值、第三时间阈值均可以设置为10分钟、20分钟或30分钟等，搜索数量阈值和页面数量阈值均可以设置为4个、8个或15个等；

若任一所述购物商品的簇数据共享检测合格，则根据所述购物商品对应的所述第三商品共享列表对所述目标用户进行购物数据共享；

其中，若任一购物商品的簇数据共享检测合格，则判定目标用户对该购物商品的购物需求存在不确定性，因此，通过将购物商品对应的第三商品共享列表对目标用户进行购物数据共享，能有效地将与购物商品存在相同或相似的共享特征的商品对目标用户进行数据共享，方便了用户对商品的选择，提高了用户的使用体验。

本实施例中，通过分别获取各共享标签的标签数量，基于标签数量能有效地确定共享标签中的目标标签，通过将目标标签与共享列表库中的共享列表进行匹配，能有效地得到第二商品共享列表，基于第二商品共享列表，能有效地对购物清单中可能缺少的商品进行共享提示，提高了购物数据共享的准确性和用户的使用体验。

实施例三

请参阅图3，是本发明第三实施例提供的基于大数据与电子商城平台的购物数据共享系统100的结构示意图，包括：关键字确定模块10、需求确定模块11、推送共享模块12、列表确定模块13和共享提示单元14，其中：

关键字确定模块10，用于获取目标用户的历史搜索数据，并根据所述历史搜索数据确定共享关键字。

可选的，关键字确定模块10还用于：获取所述历史搜索数据中，所述目标用户在第一预设时长内的搜索文本，并分别获取各搜索文本的文本实体；

分别计算各文本实体之间的关联度，并根据所述关联度确定所述搜索文本中的目标文本；

获取所述历史搜索数据中各搜索页面的显示时长和手势操作时长，并各搜索页面的显示时长和手势操作时长确定目标搜索页面；

获取各目标搜索页面的页面标签，并获取所述目标文本的文本标签；

根据所述页面标签和所述文本标签确定所述共享关键字。

需求确定模块11，用于获取所述目标用户的历史购物数据，并根据所述历史购物数据确定所述目标用户的购物需求信息。

可选的，需求确定模块11还用于：获取所述历史购物数据中第二预设时长的购物商品，并分别获取所述购物商品的商品类型和商品价格；

根据各购物商品的商品类型，确定所述目标用户的购物需求类型，并根据各购物商品的商品类型确定同类商品的平均价格；

根据各购物商品的商品价格和所述同类商品的平均价格，确定所述目标用户的购物需求等级；

其中，所述购物需求信息包括所述购物需求类型和所述购物需求等级。

推送共享模块12，用于根据所述共享关键字和所述购物需求信息确定第一商品共享列表，并将所述第一商品共享列表向所述目标用户进行推送共享。

可选的，推送共享模块12还用于：分别将各共享关键字进行组合，得到关键词组，并分别计算各关键词组中不同共享关键字之间的关联度；

将最大所述关联度对应的关键词组确定为目标词组，并获取所述目标词组对应的共享列表库；

将所述购物需求类型和所述购物需求等级与所述共享列表库中的共享列表进行匹配，得到所述第一商品共享列表。

列表确定模块13，用于获取所述目标用户的购物清单，并根据所述购物清单、所述共享关键字和所述购物需求信息确定第二商品共享列表。

可选的，列表确定模块13还用于：分别将各共享关键字进行组合，得到关键词组，并分别计算各关键词组中不同共享关键字之间的关联度；

将最大所述关联度对应的关键词组确定为目标词组，并获取所述目标词组对应的共享列表库；

分别获取所述购物清单中清单商品的商品类型，并将各清单商品的商品类型进行组合，得到商品类型组；

分别查询各商品类型组对应的共享标签，并分别获取各共享标签的标签数量；

将最大所述标签数量对应的共享标签确定为目标标签，并将所述目标标签与所述共享列表库中的共享列表进行匹配，得到所述第二商品共享列表。

进一步地，列表确定模块13还用于：在生成待售商品的标签信息后，根据各待售商品的原料信息、加工信息和质检信息生成第一商品共享事件；

根据各待售商品的供货信息和售卖信息生成第二商品共享事件；

根据所述第一商品共享事件和所述第二商品共享事件，对各待售商品进行共享特征聚类，得到多个聚类簇，并根据所述聚类簇确定各购物商品的商品共享列表，得到第三商品共享列表；

分别获取所述购物清单中各购物商品的购物事件，并根据所述购物事件对各购物商品进行簇数据共享检测；

若任一所述购物商品的簇数据共享检测合格，则根据所述购物商品对应的所述第三商品共享列表对所述目标用户进行购物数据共享。

共享提示单元14，用于根据所述第二商品共享列表向所述目标用户发送商品共享提示。

可选的，共享提示单元14还用于：分别获取所述第二商品共享列表和所述购物清单中各商品的商品类型，得到第一类型列表和第二类型列表，并将所述第一类型列表和所述第二类型列表进行类型匹配；

若所述第一类型列表中任一商品类型，与所述第二类型列表中的商品类型之间的类型相似度均小于相似度阈值，则根据所述商品类型生成共享提示信息；

根据所述共享提示信息向所述目标用户发送商品共享提示。

本实施例，通过获取目标用户的历史搜索数据和历史购物数据，能有效地确定到表征目标用户需求的共享关键字和购物需求信息，基于共享关键字和购物需求信息，能有效地确定到第一商品共享列表，通过将第一商品共享列表向目标用户进行推送共享，有效地方便了用户对所需求商品的选择，提高了购物数据共享的准确性和用户的使用体验，通过获取目标用户的购物清单，基于购物清单、共享关键字和购物需求信息，能有效地确定到第二商品共享列表，通过第二商品共享列表向目标用户发送商品共享提示，能有效地对购物清单中可能缺少的商品进行共享提示，进一步提高了购物数据共享的准确性和用户的使用体验。

实施例四

图4是本申请第四实施例提供的一种终端设备2的结构框图。如图4所示，该实施例的终端设备2包括：处理器20、存储器21以及存储在所述存储器21中并可在所述处理器20上运行的计算机程序22，例如基于大数据与电子商城平台的购物数据共享方法的程序。处理器20执行所述计算机程序22时实现上述各个基于大数据与电子商城平台的购物数据共享方法各实施例中的步骤。

示例性的，所述计算机程序22可以被分割成一个或多个模块，所述一个或者多个模块被存储在所述存储器21中，并由所述处理器20执行，以完成本申请。所述一个或多个模块可以是能够完成特定功能的一系列计算机程序指令段，该指令段用于描述所述计算机程序22在所述终端设备2中的执行过程。所述终端设备可包括，但不仅限于，处理器20、存储器21。

所称处理器20可以是中央处理单元(Central Processing Unit，CPU)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现成可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。

所述存储器21可以是所述终端设备2的内部存储单元，例如终端设备2的硬盘或内存。所述存储器21也可以是所述终端设备2的外部存储设备，例如所述终端设备2上配备的插接式硬盘，智能存储卡(Smart Media Card，SMC)，安全数字(Secure Digital，SD)卡，闪存卡(Flash Card)等。进一步地，所述存储器21还可以既包括所述终端设备2的内部存储单元也包括外部存储设备。所述存储器21用于存储所述计算机程序以及所述终端设备所需的其他程序和数据。所述存储器21还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。

另外，在本申请各个实施例中的各功能模块可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。

集成的模块如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读存储介质中。其中，计算机可读存储介质可以是非易失性的，也可以是易失性的。基于这样的理解，本申请实现上述实施例方法中的全部或部分流程，也可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，计算机程序可存储于一计算机可读存储介质中，该计算机程序在被处理器执行时，可实现上述各个方法实施例的步骤。其中，计算机程序包括计算机程序代码，计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。计算机可读存储介质可以包括：能够携带计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、U盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器(ROM，Read-OnlyMemory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、电载波信号、电信信号以及软件分发介质等。需要说明的是，计算机可读存储介质包含的内容可以根据司法管辖区内立法和专利实践的要求进行适当的增减，例如在某些司法管辖区，根据立法和专利实践，计算机可读存储介质不包括电载波信号和电信信号。

以上所述实施例仅用以说明本申请的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本申请进行了详细的说明，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申请各实施例技术方案的精神和范围，均应包含在本申请的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种基于大数据与电子商城平台的购物数据共享方法，其特征在于，所述方法包括：

获取目标用户的历史搜索数据，并根据所述历史搜索数据确定共享关键字；

获取所述目标用户的历史购物数据，并根据所述历史购物数据确定所述目标用户的购物需求信息；

根据所述共享关键字和所述购物需求信息确定第一商品共享列表，并将所述第一商品共享列表向所述目标用户进行推送共享；

获取所述目标用户的购物清单，并根据所述购物清单、所述共享关键字和所述购物需求信息确定第二商品共享列表；

根据所述第二商品共享列表向所述目标用户发送商品共享提示。

2.如权利要求1所述的基于大数据与电子商城平台的购物数据共享方法，其特征在于，所述根据所述历史搜索数据确定共享关键字，包括：

获取所述历史搜索数据中，所述目标用户在第一预设时长内的搜索文本，并分别获取各搜索文本的文本实体；

分别计算各文本实体之间的关联度，并根据所述关联度确定所述搜索文本中的目标文本；

获取所述历史搜索数据中各搜索页面的显示时长和手势操作时长，并各搜索页面的显示时长和手势操作时长确定目标搜索页面；

获取各目标搜索页面的页面标签，并获取所述目标文本的文本标签；

根据所述页面标签和所述文本标签确定所述共享关键字。

3.如权利要求2所述的基于大数据与电子商城平台的购物数据共享方法，其特征在于，所述根据所述历史购物数据确定所述目标用户的购物需求信息，包括：

获取所述历史购物数据中第二预设时长的购物商品，并分别获取所述购物商品的商品类型和商品价格；

根据各购物商品的商品类型，确定所述目标用户的购物需求类型，并根据各购物商品的商品类型确定同类商品的平均价格；

根据各购物商品的商品价格和所述同类商品的平均价格，确定所述目标用户的购物需求等级；

其中，所述购物需求信息包括所述购物需求类型和所述购物需求等级。

4.如权利要求3所述的基于大数据与电子商城平台的购物数据共享方法，其特征在于，所述根据所述共享关键字和所述购物需求信息确定第一商品共享列表，包括：

分别将各共享关键字进行组合，得到关键词组，并分别计算各关键词组中不同共享关键字之间的关联度；

将最大所述关联度对应的关键词组确定为目标词组，并获取所述目标词组对应的共享列表库；

将所述购物需求类型和所述购物需求等级与所述共享列表库中的共享列表进行匹配，得到所述第一商品共享列表。

5.如权利要求1所述的基于大数据与电子商城平台的购物数据共享方法，其特征在于，所述根据所述第二商品共享列表向所述目标用户发送商品共享提示，包括：

分别获取所述第二商品共享列表和所述购物清单中各商品的商品类型，得到第一类型列表和第二类型列表，并将所述第一类型列表和所述第二类型列表进行类型匹配；

若所述第一类型列表中任一商品类型，与所述第二类型列表中的商品类型之间的类型相似度均小于相似度阈值，则根据所述商品类型生成共享提示信息；

根据所述共享提示信息向所述目标用户发送商品共享提示。

6.如权利要求3所述的基于大数据与电子商城平台的购物数据共享方法，其特征在于，所述根据所述购物清单、所述共享关键字和所述购物需求信息确定第二商品共享列表，包括：

分别将各共享关键字进行组合，得到关键词组，并分别计算各关键词组中不同共享关键字之间的关联度；

将最大所述关联度对应的关键词组确定为目标词组，并获取所述目标词组对应的共享列表库；

分别获取所述购物清单中清单商品的商品类型，并将各清单商品的商品类型进行组合，得到商品类型组；

分别查询各商品类型组对应的共享标签，并分别获取各共享标签的标签数量；

将最大所述标签数量对应的共享标签确定为目标标签，并将所述目标标签与所述共享列表库中的共享列表进行匹配，得到所述第二商品共享列表。

7.如权利要求1至6任一所述的基于大数据与电子商城平台的购物数据共享方法，其特征在于，所述方法还包括：

在生成待售商品的标签信息后，根据各待售商品的原料信息、加工信息和质检信息生成第一商品共享事件；

根据各待售商品的供货信息和售卖信息生成第二商品共享事件；

根据所述第一商品共享事件和所述第二商品共享事件，对各待售商品进行共享特征聚类，得到多个聚类簇，并根据所述聚类簇确定各购物商品的商品共享列表，得到第三商品共享列表；

分别获取所述购物清单中各购物商品的购物事件，并根据所述购物事件对各购物商品进行簇数据共享检测；

若任一所述购物商品的簇数据共享检测合格，则根据所述购物商品对应的所述第三商品共享列表对所述目标用户进行购物数据共享。

8.一种基于大数据与电子商城平台的购物数据共享系统，其特征在于，所述系统包括：

关键字确定模块，用于获取目标用户的历史搜索数据，并根据所述历史搜索数据确定共享关键字；

需求确定模块，用于获取所述目标用户的历史购物数据，并根据所述历史购物数据确定所述目标用户的购物需求信息；

推送共享模块，用于根据所述共享关键字和所述购物需求信息确定第一商品共享列表，并将所述第一商品共享列表向所述目标用户进行推送共享；

列表确定模块，用于获取所述目标用户的购物清单，并根据所述购物清单、所述共享关键字和所述购物需求信息确定第二商品共享列表；

共享提示单元，用于根据所述第二商品共享列表向所述目标用户发送商品共享提示。

9.如权利要求8所述的基于大数据与电子商城平台的购物数据共享系统，其特征在于，所述关键字确定模块还用于：获取所述历史搜索数据中，所述目标用户在第一预设时长内的搜索文本，并分别获取各搜索文本的文本实体；

分别计算各文本实体之间的关联度，并根据所述关联度确定所述搜索文本中的目标文本；

获取所述历史搜索数据中各搜索页面的显示时长和手势操作时长，并各搜索页面的显示时长和手势操作时长确定目标搜索页面；

获取各目标搜索页面的页面标签，并获取所述目标文本的文本标签；

根据所述页面标签和所述文本标签确定所述共享关键字。

10.如权利要求9所述的基于大数据与电子商城平台的购物数据共享系统，其特征在于，所述需求确定模块还用于：获取所述历史购物数据中第二预设时长的购物商品，并分别获取所述购物商品的商品类型和商品价格；

根据各购物商品的商品类型，确定所述目标用户的购物需求类型，并根据各购物商品的商品类型确定同类商品的平均价格；

根据各购物商品的商品价格和所述同类商品的平均价格，确定所述目标用户的购物需求等级；

其中，所述购物需求信息包括所述购物需求类型和所述购物需求等级。

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