CN116051241A - 一种基于大数据的电商管理平台 - Google Patents

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CN116051241A CN202310049627.5A CN202310049627A CN116051241A CN 116051241 A CN116051241 A CN 116051241A CN 202310049627 A CN202310049627 A CN 202310049627A CN 116051241 A CN116051241 A CN 116051241A
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Abstract

本发明公开了一种基于大数据的电商管理平台，具体涉及电商管理技术领域，包括注册登录模块、信息采集模块、信息分析模块、商家管理模块、商品展示模块、订单管理模块，所述信息采集模块用于采集用户信息、商品信息、商品评分信息，并将采集的信息传输至信息分析模块，包括用户信息采集单元、商家信息采集单元和商品评分采集单元；所述信息分析模块包括云计算单元和边缘计算单元，利用云计算单元处理大数据信息得到活跃用户的个性偏好和问题商品信息的计算模型，利用边缘计算单元处理短期内用户行为或游客用户，使用云计算单元得到的模型即时推荐商品，并将信息分析的结果传输至商家管理模块和商品展示模块。

Description

一种基于大数据的电商管理平台
技术领域
本发明涉及电商管理技术领域，更具体地说，本发明涉及一种基于大数据的电商管理平台。
背景技术
电商管理是指为实现企业战略目标对电子商务应用中技术和商业及其创新活动进行计划、组织、领导和控制的过程。是开展电子商务活动的各类企业在新的技术环境下，如何借助互联网技术，开展采购、生产、营销以及与之相关的财务、人员、信息等经营活动，实现其商业目标。
在公开号为CN114549112A的现有技术中，公开了基于自动算法的电商商品推荐平台，包括中央控制模块、时钟模块、后台管理模块、数据储存模块、APP关联模块、数据收集模块、数据筛选模块、数据整理模块、商品信息推送模块、商品搜索模块以及商品后台管理模块。该发明的优点在于：该平台可从多方面自动对商品进行搜索，保证找到的商品契合程度较高，商品后台管理模块内包括商品推荐管理模块，商品推荐管理模块包括商品购买量统计模块、商品好评率统计模块、收发货时长统计模块以及商品退换货统计模块，由这四个指标组成商品推荐度，使平台自动推荐的商品质量好，收发货效率高。
存在以下问题：1、用户偏好推荐模型简单，导致推荐体验感不佳；2、用户隐私数据泄露；3、缺少对异常订单交易的监督。
发明内容
为了克服现有技术的上述缺陷，本发明的实施例提供一种基于大数据的电商管理平台，通过提供一种能够保护用户隐私的推荐算法为用户推荐感兴趣的商品，所述推荐算法基于用户的个性偏好，基于大数据得到关于用户的个性偏好模型，通过云边协同模式为用户推荐商品，通过对订单的监督防止异常交易，以解决上述背景技术中提出的问题。
为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种基于大数据的电商管理平台，包括注册登录模块、信息采集模块、信息分析模块、商家管理模块、商品展示模块、订单管理模块，所述信息采集模块用于采集用户信息、商品信息、商品评分信息，并将采集的信息传输至信息分析模块，包括用户信息采集单元、商家信息采集单元和商品评分采集单元；所述信息分析模块包括云计算单元和边缘计算单元，利用云计算单元处理大数据信息得到活跃用户的个性偏好和问题商品信息的计算模型，利用边缘计算单元处理短期内用户行为或游客用户，使用云计算单元得到的模型即时推荐商品，并将信息分析的结果传输至商家管理模块和商品展示模块；所述商家管理模块用于监管商家，保证商品质量，并将商家信息传输至订单管理模块；所述商品展示模块根据用户的个性偏好进行商品展示，为用户提供精准推荐商品，用户在商品展示区中选择商品进行交易；所述订单管理模块与商品展示模块相连用于监管订单交易行为，筛选出异常订单；
在一个优选地实施方式中，所述用户的个性偏好模型先通过将采集的信息中筛选、划分得到商品评价矩阵，再根据评价矩阵得到用户对商品的偏好程度，用户个性偏好模型包括下列步骤：
步骤S01、数据划分：首先通过协同过滤算法从海量网络痕迹信息中将符合标准的信息全部筛选出来，然后从采集的数据中获取活跃数据，然后将数据根据商品所属类别划分为n项目，每个项目视为一组数据样本，数据样本经过重新构建后进入下一步骤；
步骤S02、建立评分矩阵：重构后的每组数据样本包括用户和商品，从用户中筛选出p个活跃用户；从商品中筛选出q个活跃商品，其中用户集合表示为U＝{u1，u2，…up}，商品集合为表示为,用户商品评分矩阵用V表示，表示用户ui对商品Ij的评分结果，评分结果用数值表示，负向评价用“-”标记，无评分用“0”表示，其中i∈[1,p]，j∈[1,q]；
步骤S03、评分矩阵标准化处理：先得到对两种商品都做出评分的用户集,得到用户集关于商品Ix、Iy的评分矩阵Vxy，评分矩阵Vxy经过标准化处理后得到Vxy″；
步骤S04、获取平均偏差值：设用户u对商品Ix、Iy的评分分别为e和f，e＝f+ε，其中的ε表示用户u在两个商品之间的评分偏差，根据Vxy″计算两个商品的评分偏差εxy，所述εxy满足公式
Figure BDA0004057266510000031
其中N[U(x,y)]表示集合中存在的元素个数，
Figure BDA0004057266510000032
表示矩阵的数值，最终得到用户对商品Ix、Iy的平均偏差值εxy；
步骤S05、获取偏好程度：通过下列公式计算用户关于商品的偏好程度
Figure BDA0004057266510000033
其中Vxy表示用户对商品的真实评分，δxy表示商品在所属项目中的权重。
在一个优选地实施方式中，所述注册登录模块用于进入电商平台，包括权限管理单元，将进入电商管理平台的人划分为：用户端、商家端、管理者端，通过权限管理单元管理用户、商家、管理者的权限，所述用户的权限包括查阅、修改、增删基础信息，搜索商品进行交易；所述商家的权限包括查阅、修改、增删基础信息，查看交易情况；所述管理端用于管理商家和用户的交易，为用户推荐商品，反馈监督商品质量。
在一个优选地实施方式中，所述用户信息采集单元用于采集用户的基础信息和网络痕迹信息，所述网络痕迹信息包括浏览信息、停留信息、购物信息；所述商家信息采集单元用于采集商家信息，包括基础信息、信誉评分；所述商品评分采集单元用于采集商品的信息熵、商品的活跃度。
在一个优选地实施方式中，所述矩阵的标准化处理方式为将评分矩阵转换为标准化影响矩阵Vij″，Vij″满足公式
Figure BDA0004057266510000041
其中Iij表示单位矩阵。
在一个优选地实施方式中，所述商品在所属项目中的权重与商品质量评分、商品所属商家的信誉评分、商品的信息熵、商品的活跃度呈正相关，所述商品质量评分为用户对商品评分的平均值；所述商品所属商家的信誉评分由平台管理者设置；所述商品的信息熵表示商品包含信息的丰富度，该丰富度的计算方式为将商品分解为m个标签；所述商品的活跃度用于表示商品的购买频次，最后通过线性回归方程
Figure BDA0004057266510000042
计算商品的权重，其中βi表示商品的质量评分，Xi表示商品所属商家的信誉评分，Ti表示商品的活跃度，pi表示商品标签m的发生概率，c表示常数。
在一个优选地实施方式中，所述商品展示模块基于用户的个性偏好模型得到的用户偏好，商品展示方式为首先得到用户在搜索框中输入的关键词，基于关键词和用户基本信息，得到用户的效用知识，所述效用知识为用户的详细的需求集合，即用户隐含的需求；计算用户隐含需求与用户的相关程度，得到需求集合的相关度数值；根据需求集合的相关度数值得到用户首页的商品项目分布结构，最后从商品项目中选取商品偏好程度高的商品，将该商品展示在用户的首页。
在一个优选地实施方式中，所述问题商品信息根据商品在所属项目中的权重得到，设置权重阈值，当商品在所属项目中的权重低于权重阈值后将该商品反馈至商家管理模块，提醒商家改进，设置改进时间和监督方式，若在改进时间后商品没有改进，降低商家的信誉评分。
在一个优选地实施方式中，步骤S01中，通过重新构建样本保护用户隐私，首先将评分划分隐私敏感度并编码，然后增加扰动评分以保护隐私安全，并将扰动评分向量发送给服务器，服务器根据所有用户的扰动评分，使用贝叶斯方法重构项目的联合分布完成样本重构，所述扰动评分依据随机翻转机制设计敏感评分的扰动函数完成。
在一个优选地实施方式中，所述边缘计算单元包括用户即时推荐子单元和游客用户推荐子单元，所述用户即时推荐子单元基于云计算单元得到的用户的个性偏好模型为用户推荐商品，所述游客用户推荐子单元基于分析用户的地理区域内和搜索关键词为游客用户推荐商品。
在一个优选地实施方式中，所述订单管理模块包括订单监管单元，用于监督异常订单交易，监督短期内大额、频繁的交易，首先基于用户交易习惯获取用户的交易特征，根据交易习惯筛选得到待诊断交易数据，基于交易特征对待诊断交易数据进行诊断，得到订单异常原因，通过查询订单状态机，获取异常订单的操作流程和操作状态，根据获取的所有操作状态的合集的操作状态之间遵循的所述设定的逻辑关联规则，确定各异常订单的操作状态异常的操作流程，并输出对所述操作状态异常的操作流程的处理指示。
本发明通过基于大数据得到关于用户的个性偏好模型，通过云边协同模式为不同用户推荐商品，最后通过对订单的监督防止异常交易，以解决上述背景技术中提出的现有电商管理平台存在的用户偏好推荐不准确、用户隐私数据泄露、异常订单交易的问题。
附图说明
图1为本发明的系统结构框图。
图2为本发明的个性偏好模型流程图。
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。
本申请使用的“模块”、“系统”等术语旨在包括与计算机相关的实体，例如但不限于硬件、固件、软硬件组合、软件或者执行中的软件。例如，模块可以是，但并不仅限于：处理器上运行的进程、处理器、对象、可执行程序、执行的线程、程序和/或计算机。举例来说，计算设备上运行的应用程序和此计算设备都可以是模块。一个或多个模块可以位于执行中的一个进程和/或线程内，一个模块也可以位于一台计算机上和/或分布于两台或更多台计算机之间。
实施例1
本实施例提供了如图1所示一种基于大数据的电商管理平台，包括注册登录模块、信息采集模块、信息分析模块、商家管理模块、商品展示模块、订单管理模块，所述信息采集模块用于采集用户信息、商品信息、商品评分信息，并将采集的信息传输至信息分析模块，包括用户信息采集单元、商家信息采集单元和商品评分采集单元；所述信息分析模块包括云计算单元和边缘计算单元，利用云计算单元处理大数据信息得到活跃用户的个性偏好和问题商品信息的计算模型，利用边缘计算单元处理短期内用户行为或游客用户，使用云计算单元得到的模型即时推荐商品，并将信息分析的结果传输至商家管理模块和商品展示模块；所述商家管理模块用于监管商家，保证商品质量，并将商家信息传输至订单管理模块；所述商品展示模块根据用户的个性偏好进行商品展示，为用户提供精准推荐商品，用户在商品展示区中选择商品进行交易；所述订单管理模块与商品展示模块相连用于监管订单交易行为，筛选出异常订单；
进一步的，所述用户的个性偏好模型先通过将采集的信息中筛选、划分得到商品评价矩阵，再根据评价矩阵得到用户对商品的偏好程度，用户个性偏好模型包括下列步骤：
步骤S01、数据划分：首先通过协同过滤算法从海量网络痕迹信息中将符合标准的信息全部筛选出来，然后从采集的数据中获取活跃数据，然后将数据根据商品所属类别划分为n项目，每个项目视为一组数据样本，数据样本经过重新构建后进入下一步骤；
步骤S02、建立评分矩阵：重构后的每组数据样本包括用户和商品，从用户中筛选出p个活跃用户；从商品中筛选出q个活跃商品，其中用户集合表示为U＝{u1，u2，…up}，商品集合为表示为,用户商品评分矩阵用V表示，表示用户ui对商品Ij的评分结果，评分结果用数值表示，负向评价用“-”标记，无评分用“0”表示，其中i∈[1,p]，j∈[1,q]；
步骤S03、评分矩阵标准化处理：先得到对两种商品都做出评分的用户集,得到用户集关于商品Ix、Iy的评分矩阵Vxy，评分矩阵Vxy经过标准化处理后得到Vxy″；
步骤S04、获取平均偏差值：设用户u对商品Ix、Iy的评分分别为e和f，e＝f+ε，其中的ε表示用户u在两个商品之间的评分偏差，根据Vxy″计算两个商品的评分偏差εxy，所述εxy满足公式
Figure BDA0004057266510000071
其中N[U(x,y)]表示集合中存在的元素个数，
Figure BDA0004057266510000072
表示矩阵的数值，最终得到用户对商品Ix、Iy的平均偏差值εxy；
步骤S05、获取偏好程度：通过下列公式计算用户关于商品的偏好程度
Figure BDA0004057266510000081
其中Vxy表示用户对商品的真实评分，δxy表示商品在所属项目中的权重。
进一步的，所述注册登录模块用于进入电商平台，包括权限管理单元，将进入电商管理平台的人划分为：用户端、商家端、管理者端，通过权限管理单元管理用户、商家、管理者的权限，所述用户的权限包括查阅、修改、增删基础信息，搜索商品进行交易；所述商家的权限包括查阅、修改、增删基础信息，查看交易情况；所述管理端用于管理商家和用户的交易，为用户推荐商品，反馈监督商品质量。
进一步的，所述用户信息采集单元用于采集用户的基础信息和网络痕迹信息，所述网络痕迹信息包括浏览信息、停留信息、购物信息；所述商家信息采集单元用于采集商家信息，包括基础信息、信誉评分；所述商品评分采集单元用于采集商品的信息熵、商品的活跃度。
进一步的，所述矩阵的标准化处理方式为将评分矩阵转换为标准化影响矩阵Vij″，Vij″满足公式
Figure BDA0004057266510000082
其中Iij表示单位矩阵。
在一个优选地实施方式中，所述商品在所属项目中的权重与商品质量评分、商品所属商家的信誉评分、商品的信息熵、商品的活跃度呈正相关，所述商品质量评分为用户对商品评分的平均值；所述商品所属商家的信誉评分由平台管理者设置；所述商品的信息熵表示商品包含信息的丰富度，该丰富度的计算方式为将商品分解为m个标签；所述商品的活跃度用于表示商品的购买频次，最后通过线性回归方程
Figure BDA0004057266510000083
计算商品的权重，其中βi表示商品的质量评分，Xi表示商品所属商家的信誉评分，Ti表示商品的活跃度，pi表示商品标签m的发生概率，c表示常数。
进一步的，所述商品展示模块基于用户的个性偏好模型得到的用户偏好，商品展示方式为首先得到用户在搜索框中输入的关键词，基于关键词和用户基本信息，得到用户的效用知识，所述效用知识为用户的详细的需求集合，即用户隐含的需求；计算用户隐含需求与用户的相关程度，得到需求集合的相关度数值；根据需求集合的相关度数值得到用户首页的商品项目分布结构，最后从商品项目中选取商品偏好程度高的商品，将该商品展示在用户的首页。
进一步的，所述问题商品信息根据商品在所属项目中的权重得到，设置权重阈值，当商品在所属项目中的权重低于权重阈值后将该商品反馈至商家管理模块，提醒商家改进，设置改进时间和监督方式，若在改进时间后商品没有改进，降低商家的信誉评分。
进一步的，步骤S01中，通过重新构建样本保护用户隐私，首先将评分划分隐私敏感度并编码，然后增加扰动评分以保护隐私安全，并将扰动评分向量发送给服务器，服务器根据所有用户的扰动评分，使用贝叶斯方法重构项目的联合分布完成样本重构，所述扰动评分依据随机翻转机制设计敏感评分的扰动函数完成。
进一步的，所述边缘计算单元包括用户即时推荐子单元和游客用户推荐子单元，所述用户即时推荐子单元基于云计算单元得到的用户的个性偏好模型为用户推荐商品，所述游客用户推荐子单元基于分析用户的地理区域内和搜索关键词为游客用户推荐商品。
进一步的，所述订单管理模块包括订单监管单元，用于监督异常订单交易，监督短期内大额、频繁的交易，首先基于用户交易习惯获取用户的交易特征，根据交易习惯筛选得到待诊断交易数据，基于交易特征对待诊断交易数据进行诊断，得到订单异常原因，通过查询订单状态机，获取异常订单的操作流程和操作状态，根据获取的所有操作状态的合集的操作状态之间遵循的所述设定的逻辑关联规则，确定各异常订单的操作状态异常的操作流程，并输出对所述操作状态异常的操作流程的处理指示。
综上所述：本发明通过基于大数据得到关于用户的个性偏好模型，通过云边协同模式为不同用户推荐商品，最后通过对订单的监督防止异常交易，以解决上述背景技术中提出的现有电商管理平台存在的用户偏好推荐不准确、用户隐私数据泄露、异常订单交易的问题。
本发明实施例仅仅提供一种实施方式，而不是具体的限定本发明的保护范围。

Claims (10)

1.一种基于大数据的电商管理平台，包括注册登录模块、信息采集模块、信息分析模块、商家管理模块、商品展示模块、订单管理模块，其特征在于，所述信息采集模块用于采集用户信息、商品信息、商品评分信息，并将采集的信息传输至信息分析模块，包括用户信息采集单元、商家信息采集单元和商品评分采集单元；所述信息分析模块包括云计算单元和边缘计算单元，利用云计算单元处理大数据信息得到活跃用户的个性偏好和问题商品信息的计算模型，利用边缘计算单元处理短期内用户行为或游客用户，使用云计算单元得到的模型即时推荐商品，并将信息分析的结果传输至商家管理模块和商品展示模块；所述商家管理模块用于监管商家，保证商品质量，并将商家信息传输至订单管理模块；所述商品展示模块根据用户的个性偏好进行商品展示，为用户提供精准推荐商品，用户在商品展示区中选择商品进行交易；所述订单管理模块与商品展示模块相连用于监管订单交易行为，筛选出异常订单；
所述用户的个性偏好模型先通过将采集的信息中筛选、划分得到商品评价矩阵，再根据评价矩阵得到用户对商品的偏好程度，用户个性偏好模型包括下列步骤：
步骤S01、数据划分：首先通过协同过滤算法从海量网络痕迹信息中将符合标准的信息全部筛选出来，然后从采集的数据中获取活跃数据，然后将数据根据商品所属类别划分为n项目，每个项目视为一组数据样本，数据样本经过重新构建后进入下一步骤；
步骤S02、建立评分矩阵：重构后的每组数据样本包括用户和商品，从用户中筛选出p个活跃用户；从商品中筛选出q个活跃商品，其中用户集合表示为U＝{u1，u2，...up}，商品集合为表示为,用户商品评分矩阵用V表示，表示用户ui对商品Ij的评分结果，评分结果用数值表示，负向评价用“-”标记，无评分用“0”表示，其中i∈[1,p]，j∈[1,q]；
步骤S03、评分矩阵标准化处理：先得到对两种商品都做出评分的用户集,得到用户集关于商品Ix、Iy的评分矩阵Vxy，评分矩阵Vxy经过标准化处理后得到Vxy″；
步骤S04、获取平均偏差值：设用户u对商品Ix、Iy的评分分别为e和f，e＝f+ε，其中的ε表示用户u在两个商品之间的评分偏差，根据Vxy″计算两个商品的评分偏差εxy，εxy满足公式
Figure FDA0004057266490000021
其中N[U(x,y)]表示集合中存在的元素个数，
Figure FDA0004057266490000022
表示矩阵的数值，最终得到用户对商品Ix、Iy的平均偏差值εxy；
步骤S05、获取偏好程度：通过下列公式计算用户关于商品的偏好程度
Figure FDA0004057266490000023
其中Vxy表示用户对商品的真实评分，δxy表示商品在所属项目中的权重。
2.根据权利要求1所述的一种基于大数据的电商管理平台，其特征在于：所述注册登录模块用于进入电商平台，包括权限管理单元，将进入电商管理平台的人划分为：用户端、商家端、管理者端，通过权限管理单元管理用户、商家、管理者的权限，所述用户的权限包括查阅、修改、增删基础信息，搜索商品进行交易；所述商家的权限包括查阅、修改、增删基础信息，查看交易情况；所述管理端用于管理商家和用户的交易，为用户推荐商品，反馈监督商品质量。
3.根据权利要求1所述的一种基于大数据的电商管理平台，其特征在于：所述用户信息采集单元用于采集用户的基础信息和网络痕迹信息，所述网络痕迹信息包括浏览信息、停留信息、购物信息；所述商家信息采集单元用于采集商家信息，包括基础信息、信誉评分；所述商品评分采集单元用于采集商品的信息熵、商品的活跃度。
4.根据权利要求1所述的一种基于大数据的电商管理平台，其特征在于：所述矩阵的标准化处理方式为将评分矩阵转换为标准化影响矩阵Vij″，Vij″满足公式
Figure FDA0004057266490000031
其中Iij表示单位矩阵。
5.根据权利要求1所述的一种基于大数据的电商管理平台，其特征在于：所述商品在所属项目中的权重与商品质量评分、商品所属商家的信誉评分、商品的信息熵、商品的活跃度呈正相关，所述商品质量评分为用户对商品评分的平均值；所述商品所属商家的信誉评分由平台管理者设置；所述商品的信息熵表示商品包含信息的丰富度，该丰富度的计算方式为将商品分解为m个标签；所述商品的活跃度用于表示商品的购买频次，最后通过线性回归方程
Figure FDA0004057266490000032
计算商品的权重，其中βi表示商品的质量评分，Xi表示商品所属商家的信誉评分，Ti表示商品的活跃度，pi表示商品标签m的发生概率，c表示常数。
6.根据权利要求1所述的一种基于大数据的电商管理平台，其特征在于：所述商品展示模块基于用户的个性偏好模型得到的用户偏好，商品展示方式为首先得到用户在搜索框中输入的关键词，基于关键词和用户基本信息，得到用户的效用知识，所述效用知识为用户的详细的需求集合，即用户隐含的需求；计算用户隐含需求与用户的相关程度，得到需求集合的相关度数值；根据需求集合的相关度数值得到用户首页的商品项目分布结构，最后从商品项目中选取商品偏好程度高的商品，将该商品展示在用户的首页。
7.根据权利要求1所述的一种基于大数据的电商管理平台，其特征在于：所述问题商品信息根据商品在所属项目中的权重得到，设置权重阈值，当商品在所属项目中的权重低于权重阈值后将该商品反馈至商家管理模块，提醒商家改进，设置改进时间和监督方式，若在改进时间后商品没有改进，降低商家的信誉评分。
8.根据权利要求1所述的一种基于大数据的电商管理平台，其特征在于：步骤S01中，通过重新构建样本保护用户隐私，首先将评分划分隐私敏感度并编码，然后增加扰动评分以保护隐私安全，并将扰动评分向量发送给服务器，服务器根据所有用户的扰动评分，使用贝叶斯方法重构项目的联合分布完成样本重构，所述扰动评分依据随机翻转机制设计敏感评分的扰动函数完成。
9.根据权利要求1所述的一种基于大数据的电商管理平台，其特征在于：所述边缘计算单元包括用户即时推荐子单元和游客用户推荐子单元，所述用户即时推荐子单元基于云计算单元得到的用户的个性偏好模型为用户推荐商品，所述游客用户推荐子单元基于分析用户的地理区域内和搜索关键词为游客用户推荐商品。
10.根据权利要求1所述的一种基于大数据的电商管理平台，其特征在于：所述订单管理模块包括订单监管单元，用于监督异常订单交易，监督短期内大额、频繁的交易，首先基于用户交易习惯获取用户的交易特征，根据交易习惯筛选得到待诊断交易数据，基于交易特征对待诊断交易数据进行诊断，得到订单异常原因，通过查询订单状态机，获取异常订单的操作流程和操作状态，根据获取的所有操作状态的合集的操作状态之间遵循的所述设定的逻辑关联规则，确定各异常订单的操作状态异常的操作流程，并输出对所述操作状态异常的操作流程的处理指示。
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