CN116128379B - 一种基于人工智能的互联网元宇宙场景顾客体验评估系统 - Google Patents

一种基于人工智能的互联网元宇宙场景顾客体验评估系统 Download PDF

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Abstract

一种基于人工智能的互联网元宇宙场景顾客体验评估系统，包括商品数据库，指令接收模块，VR场景生成模块，交易模块，客户评述模块，检索模块，指令发送模块，加密模块和评估模块，通过VR场景生成模块客户能体验到沉浸式购物，客户可以对已交易的商品进行评述，其他客户想体验沉浸式购物方式时，通过检索模块通向目标电商平台端以完成交易，最后通过评估模块对电商平台进行打分。本发明的有益效果：为客户购物带来沉浸式体验，指令通过加密模块加密具有安全性，能够量化评分每一个电商平台。

Description

一种基于人工智能的互联网元宇宙场景顾客体验评估系统
技术领域
本发明涉及元宇宙领域，具体地说，涉及一种基于人工智能的互联网元宇宙场景顾客体验评估系统。
背景技术
近年来，中国互联网经济一直贯穿着上市、竞争、融合、投资、创新、开放等主题，在一系列重大事件的推动下呈现出创新的特征。虚拟电商作为互联网和移动互联网服务的主要形式和应用形式之一，与电子商务、社交网络风格接近，进而衍生出一系列生机勃勃的网络虚拟社区形式，此外，在万物互联开放的时代，电商平台参与到开放平台的产业链中，这也为电商平台的发展奠定了基础。在整体互联网经济“转型发展”和电商平台“发展创新”的背景双重影响下，虚拟社区逐渐发展成为移动互联网时代嫁接各种新商业模式的平台。虚拟电商平台作为一种新型的在线互动交流方式，可以鼓励许多客户就沉浸式购物体验进行讨论和交换意见，形成良性互动，进一步提高客户对电商平台的好感和归属感。通过客户之间的协作互动，形成一个相互联系的网络结构和不同的群体，同一派系的客户有更多的共同利益，相似的价值共鸣和语言之间的交流，不同的群体派系通过某种特定的联系形成一个更大的集合，即一个电商平台网络。虚拟电商平台中的客户成员通过频繁的沟通和互动相互影响，进而形成客户之间直接的协同互动效应，进一步加强客户之间的相互联系，形成聚集效应；同时，虚拟电商平台的各种形式的协作互动和文化氛围给客户带来了各种各样的电商平台体验，进一步增强了客户对电商平台的依赖性和归属感。此外，客户对商品使用的意见互动，将增强消费者的聚集效应，从而形成稳定的需求聚集，为虚拟电商平台团购新商业模式的展示奠定坚实的客户基础。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于人工智能的互联网元宇宙场景顾客体验评估系统，以解决上述背景技术中提出的问题。
为实现上述目的，提供了一种基于人工智能的互联网元宇宙场景顾客体验评估系统，包括电商平台端和客户平台端，电商平台端包括商品数据库、指令接收模块、VR场景生成模块和交易模块，客户平台端包括客户评述模块、检索模块、指令发送模块、加密模块和评估模块，其中，商品数据库用来存储电商平台的各种信息，在指令接收模块，接收到客户检索目标电商平台的加密指令后，在商品数据库中，找到匹配的信息，通过VR场景生成模块让客户体验到沉浸式的购物，当客户完成购物时，在支付模块完成对商品的支付，客户收到所购商品时，在客户评述模块对商品进行评价，评价的形式包括内容评价和打分评价，内容评价是按照客户对购买商品以及沉浸式购物体验的一种文字性的描述，能够主观性的反应顾客的购物体验，为后续客户在该电商平台购物提供指引，打分评价是按照客户对购买商品以及沉浸式购物体验的一种量化性描述，在客户评述模块，会向客户展示若干道题，每一道题都有其固定的打分区间，客户在该区间内输入购买商品以及沉浸式购物体验的分值，供后续更直观、更量化的统计与分析，其他客户在购物平台购物时，在检索模块输入欲购商品或者是目标电商平台，通过检索模块对商品数据库进行检索，并将客户的欲购商品或者是目标电商平台通过指令发送模块，将该指令发送至电商平台端，为了保证通信过程中数据不被攻击、不被泄露、不被篡改，通过加密模块对该指令进行加密，由电商平台端的指令接收模块对该指令进行接收，完成客户在商品数据库的检索与信息的匹配，检索完成后在电商平台端通过VR场景生成模块，生成电商平台的虚拟场景，客户完成购物后，通过交易模块对本次购物进行交易，最后在客户平台端的评估模块完成对本次服务的综合性评估。
进一步的，所述商品数据库，用来存储电商平台的各种信息包括商品信息和电商信息，其中，商品信息包括，商品名称、商品价格、商品保质期、商品序列号、库存量和时间戳，电商信息包括电商的3d构图和电商的个人信息其中，电商的个人信息包括电商的姓名、联系方式、注册地址和注册号，商品数据库采用mysql数据库格式，按照电商的个人信息，将相关的商品保存在不同的表中，增加了检索速度并提高灵活性。
进一步的，当客户的欲购商品或目标电商平台通过检索模块检索出结果后，该指令被指令接收模块所接收，会通过VR场景生成模块，生成虚拟的电商平台场景，该电商平台场景由unity完成虚拟场景的建模，虚拟场景包括电商平台的外观，内景，货架，收银台以及商品，商品以虚拟化的方式存在，每个虚拟化的商品都包含商品的信息，而每个电商平台负责记录和管理每个商品的信息，有进货时商品的信息进行新增，当有交易时，商品的信息进行更新，电商平台的信息由商品数据库统一管理，形成一种金字塔的数据管理方式。
进一步的，当客户通过沉浸式的购物体验选中欲购商品时，可以在交易模块完成商品的最终支付，客户以在线的方式对欲购商品进行付款，虚拟电商平台会提供给顾客二维码进行付款，当产生交易时，电商平台会记录本次交易的时间戳、交易金额，并相应地更新库存量，以保证虚拟电商平台的库存管理处于实时更新的状态，防止顾客的二次交易。
进一步的，客户收到所购商品时，客户在评述模块对商品进行评价，评价的形式包括内容评价和打分评价，内容评价是按照客户对购买商品以及沉浸式购物体验的一种文字性的描述，能够主观性的反应顾客的购物体验，为后续客户在该电商平台购物提供指引，打分评价是按照客户对购买商品以及沉浸式购物体验的一种量化性描述，在客户评述模块，会向客户展示若干道题，每一道题都有其固定的打分区间，客户在该区间内输入购买商品以及沉浸式购物体验的分值，供后续更直观、更量化的统计与分析。
进一步的，根据客户输入的文本信息提取特征，并在商品数据库中通过检索模块进行检索，检索模块会根据客户输入的词序优先选择相似性高的电商进行匹配。
进一步的，客户的欲购需求通过检索模块检索完成后，通过指令发送模块，将该指令发送至电商平台端，为了保证通信过程中数据不被攻击、不被泄露、不被篡改，通过加密模块对该指令进行加密，由电商平台端的指令接收模块对该指令进行接收，完成客户在商品数据库的检索与信息的匹配。
进一步的，所述加密模块，通过第一密钥Key1对从指令发送模块发出的指令进行签名，对该明文指令利用Key1进行加密运算，得到密文指令，通过互联网将密文指令发送至指令接受模块，通过目标电商的第二把密钥Key2核实签名，如果核实后研判Key1签名可以被第二把密钥Key2识别，则予以通过，对该指令利用Key2进行解密运算，如果核实后研判Key1签名不可以被第二把密钥Key2识别，则不予以通过，该电商和客户会被商品数据库记录下来，供管理员后续进行分析管理。
进一步的，评估模块对客户评述模块的打分评价进行收集以及量化的分析，假设客户的量化评价存储至个区块中，记为/>采用了TOPSIS算法，每一个评价区块都有/>个评价指标/>，对于评价指标可分为效益型指标、成本型指标、中间型指标和区间型指标，那么根据原始数据建立矩阵，由这/>个区块的/>个评价指标构成/>的评价指标的值/>为：/> 其中，/>为第1个区块第1个评价指标的值，/>为第1个区块第2个评价指标的值，/>为第1个区块第/>个评价指标的值，/>为第1个区块第m个评价指标的值，/>为第2个区块第1个评价指标的值，/>为第2个区块第2个评价指标的值，/>为第2个区块第/>个评价指标的值，/>为第2个区块第/>个评价指标的值，/>为第/>个区块第1个评价指标的值，/>为第/>个区块第2个评价指标的值，/>为第/>个区块第/>个评价指标的值，/>为第/>个区块第/>个评价指标的值，/>为第/>个区块第1个评价指标的值，/>为第/>个区块2个评价指标的值，/>为第/>个区块第/>个评价指标的值，/>为第/>个区块第/>个评价指标的值，接着对评价指标的值正向化，根据评价指标的分类，将成本型指标、中间型指标和区间型指标正向化，记集合/>为效益型指标，集合/>为成本型指标，集合/>为中间型指标，集合/>为区间型指标，那么成本型指标正向化为，中间型指标正向化为/>，其中，/>为第/>个区块第/>个评价指标的值，/>为中间型指标的最佳数值，区间型指标正向化为其中，/>为第个区块第/>个评价指标的值，/>为区间型指标的下界，/>为区间型指标的上界，正向化后的评价指标的值矩阵/>更新为/>：/>其中，/>为第1个区块第1个评价指标的正向化值，/>为第1个区块第2个评价指标的正向化值，/>为第1个区块第/>个评价指标的正向化值，/>为第1个区块第/>个评价指标的正向化值，/>为第2个区块第1个评价指标的正向化值，/>为第2个区块第2个评价指标的正向化值，/>为第2个区块第/>个评价指标的正向化值，/>为第2个区块第/>个评价指标的正向化值，/>为第/>个区块第1个评价指标的正向化值，/>为第/>个区块第2个评价指标的正向化值，/>为第/>个区块第/>个评价指标的正向化值，/>为第/>个区块第/>个评价指标的正向化值，/>为第/>个区块第1个评价指标的正向化值，/>为第/>个区块2个评价指标的正向化值，/>为第/>个区块第/>个评价指标的正向化值，/>为第/>个区块第/>个评价指标的正向化值，通过标准化消除量纲的影响，具体为：/>，/>，，/>为第/>个区块第/>个评价指标的标准化值，对评价指标进行归一化，定义最大值/>：/> 其中，为第1个评价指标的标准化最大值，/>为第2个评价指标的标准化最大值，/>为第/>个评价指标的标准化最大值，/>为第1个区块第1个评价指标的标准化值，/>为第2个区块第1个评价指标的标准化值，/>为第/>个区块第1个评价指标的标准化值，/>为第1个区块第2个评价指标的标准化值，/>为第2个区块第2个评价指标的标准化值，/>为第/>个区块第2个评价指标的标准化值，/>为第1个区块第/>个评价指标的标准化值，/>为第2个区块第/>个评价指标的标准化值，/>为第/>个区块第/>个评价指标的标准化值，定义最小值：/>，最大值距离矩阵定义为/>，其中，/>为第/>个评价指标的标准化最大值，最小值距离矩阵定义为/>，其中，/>为第/>个评价指标的标准化最小值，那么每个区块得分可以记为S=/>，/>为区块的分数。
进一步的，对评价指标进行归一化后，为了让商品的评价客观化，为每一个归一化后的评价指标赋予相应权重，令赋予权重后的归一化的评价指标为，则：
由于客户的打分具有一定的偏向性和共同性，当一件商品质量值得信赖时，客户的打分的倾向就会越高，当一件商品具有质量问题时，客户的打分倾向就会下降，因此权重的设置具有一定的自适应性，对于第个权重，令/>，其中，/>为第/>次评价，/>为衰减因子，/>，/>为第/>个评价指标的第/>次顾客评价赋予的权重，/>为第j个评价指标的第/>次顾客评价赋予的权重，记初始化的第/>个权重为，其中，/>为顾客对第/>个评价指标的总评价次数，/>，那么自适应权重后的归一化的评价指标为： 更新最大值/>：，其中，/>为第1个评价指标的标准化更新最大值，/>为第2个评价指标的标准化更新最大值，/>为第/>个评价指标的标准化更新最大值，/>为第1个区块第1个评价指标的更新标准化值，/>为第2个区块第1个评价指标的更新标准化值，/>为第/>个区块第1个评价指标的更新标准化值，为第1个区块第2个评价指标的更新标准化值，/>为第2个区块第2个评价指标的更新标准化值，/>为第/>个区块第2个评价指标的更新标准化值，/>为第1个区块第/>个评价指标的更新标准化值，/>为第2个区块第/>个评价指标的更新标准化值，/>为第/>个区块第/>个评价指标的更新标准化值，定义最小值/>：，最大值距离矩阵定义为，其中，/>为第/>个评价指标的标准化最大值，最小值距离矩阵定义为/>，其中，/>为第/>个评价指标的标准化最小值，那么自适应赋予权重后每个区块得分可以记为/>。
本发明有益效果：通过VR场景生成模块让客户体验到沉浸式的购物，当客户完成购物时，在支付模块完成对商品的支付，客户收到所购商品时，在客户评述模块对商品进行评价，评价的形式包括内容评价和打分评价，用户的指令为了保证通信过程中数据不被攻击、不被泄露、不被篡改，通过加密模块对该指令进行加密，由电商平台端的指令接收模块对该指令进行接收，在评估模块中采用了TOPSIS 法，是一种常用的综合评价方法，能充分利用原始数据的信息，其结果能精确地反映各评价方案之间的差距。基本过程为先将原始数据矩阵统一指标类型(一般正向化处理)得到正向化的矩阵，再对正向化的矩阵进行标准化处理以消除各指标量纲的影响，并找到有限方案中的最优方案和最劣方案，然后分别计算各评价对象与最优方案和最劣方案间的距离，获得各评价对象与最优方案的相对接近程度，以此作为评价优劣的依据。该方法对数据分布及样本含量没有严格限制，数据计算简单易行。本发明为客户购物带来沉浸式体验，指令通过加密模块加密具有安全性，能够量化评分每一个电商平台，形成市场的积极性竞争，推动经济效益。
附图说明
利用附图对发明创造作进一步说明，但附图中的实施例不构成对本发明创造的任何限制，对于本领域的普通技术人员，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据以下附图获得其它的附图。
图1是本发明结构示意图。
具体实施方式
结合以下实例对本发明作进一步描述。
参见图1，本发明旨在提供基于人工智能、大数据和算法的创伤信息系统，以解决上述背景技术中提出的问题。
为实现上述目的，提供了一种基于人工智能的互联网元宇宙场景顾客体验评估系统，包括电商平台端和客户平台端，电商平台端包括商品数据库、指令接收模块、VR场景生成模块和交易模块，客户平台端包括客户评述模块、检索模块、指令发送模块、加密模块和评估模块，其中，商品数据库用来存储电商平台的各种信息，在指令接收模块，接收到客户检索目标电商平台的加密指令后，在商品数据库中，找到匹配的信息，通过VR场景生成模块让客户体验到沉浸式的购物，当客户完成购物时，在支付模块完成对商品的支付，客户收到所购商品时，在客户评述模块对商品进行评价，评价的形式包括内容评价和打分评价，内容评价是按照客户对购买商品以及沉浸式购物体验的一种文字性的描述，能够主观性的反应顾客的购物体验，为后续客户在该电商平台购物提供指引，打分评价是按照客户对购买商品以及沉浸式购物体验的一种量化性描述，在客户评述模块，会向客户展示若干道题，每一道题都有其固定的打分区间，客户在该区间内输入购买商品以及沉浸式购物体验的分值，供后续更直观、更量化的统计与分析，其他客户在购物平台购物时，在检索模块输入欲购商品或者是目标电商平台，通过检索模块对商品数据库进行检索，并将客户的欲购商品或者是目标电商平台通过指令发送模块，将该指令发送至电商平台端，为了保证通信过程中数据不被攻击、不被泄露、不被篡改，通过加密模块对该指令进行加密，由电商平台端的指令接收模块对该指令进行接收，完成客户在商品数据库的检索与信息的匹配，检索完成后在电商平台端通过VR场景生成模块，生成电商平台的虚拟场景，客户完成购物后，通过交易模块对本次购物进行交易，最后在客户平台端的评估模块完成对本次服务的综合性评估。
具体的，所述商品数据库，用来存储电商平台的各种信息包括商品信息和电商信息，其中，商品信息包括，商品名称、商品价格、商品保质期、商品序列号、库存量和时间戳，电商信息包括电商的3d构图和电商的个人信息其中，电商的个人信息包括电商的姓名、联系方式、注册地址和注册号，商品数据库采用mysql数据库格式，按照电商的个人信息，将相关的商品保存在不同的表中，增加了检索速度并提高灵活性。
具体的，当客户的欲购商品或目标电商平台通过检索模块检索出结果后，该指令被指令接收模块所接收，会通过VR场景生成模块，生成虚拟的电商平台场景，该电商平台场景由unity完成虚拟场景的建模，虚拟场景包括电商平台的外观，内景，货架，收银台以及商品，商品以虚拟化的方式存在，每个虚拟化的商品都包含商品的信息，而每个电商平台负责记录和管理每个商品的信息，有进货时商品的信息进行新增，当有交易时，商品的信息进行更新，电商平台的信息由商品数据库统一管理，形成一种金字塔的数据管理方式。
具体的，当客户通过沉浸式的购物体验选中欲购商品时，可以在交易模块完成商品的最终支付，客户以在线的方式对欲购商品进行付款，虚拟电商平台会提供给顾客二维码进行付款，当产生交易时，电商平台会记录本次交易的时间戳、交易金额，并相应地更新库存量，以保证虚拟电商平台的库存管理处于实时更新的状态，防止顾客的二次交易。
具体的，客户收到所购商品时，客户在评述模块对商品进行评价，评价的形式包括内容评价和打分评价，内容评价是按照客户对购买商品以及沉浸式购物体验的一种文字性的描述，能够主观性的反应顾客的购物体验，为后续客户在该电商平台购物提供指引，打分评价是按照客户对购买商品以及沉浸式购物体验的一种量化性描述，在客户评述模块，会向客户展示若干道题，每一道题都有其固定的打分区间，客户在该区间内输入购买商品以及沉浸式购物体验的分值，供后续更直观、更量化的统计与分析。
具体的，根据客户输入的文本信息提取特征，并在商品数据库中通过检索模块进行检索，检索模块会根据客户输入的词序优先选择相似性高的电商进行匹配。
具体的，客户的欲购需求通过检索模块检索完成后，通过指令发送模块，将该指令发送至电商平台端，为了保证通信过程中数据不被攻击、不被泄露、不被篡改，通过加密模块对该指令进行加密，由电商平台端的指令接收模块对该指令进行接收，完成客户在商品数据库的检索与信息的匹配。
具体的，所述加密模块，通过第一密钥Key1对从指令发送模块发出的指令进行签名，对该明文指令利用Key1进行加密运算，得到密文指令，通过互联网将密文指令发送至指令接受模块，通过目标电商的第二把密钥Key2核实签名，如果核实后研判Key1签名可以被第二把密钥Key2识别，则予以通过，对该指令利用Key2进行解密运算，如果核实后研判Key1签名不可以被第二把密钥Key2识别，则不予以通过，该电商和客户会被商品数据库记录下来，供管理员后续进行分析管理。
优选的，评估模块对客户评述模块的打分评价进行收集以及量化的分析，假设客户的量化评价存储至个区块中，记为/>采用了TOPSIS算法，每一个评价区块都有/>个评价指标/>，对于评价指标可分为效益型指标、成本型指标、中间型指标和区间型指标，那么根据原始数据建立矩阵，由这/>个区块的/>个评价指标构成/>的评价指标的值/>为：/> 其中，/>为第1个区块第1个评价指标的值，/>为第1个区块第2个评价指标的值，/>为第1个区块第/>个评价指标的值，/>为第1个区块第m个评价指标的值，/>为第2个区块第1个评价指标的值，/>为第2个区块第2个评价指标的值，/>为第2个区块第/>个评价指标的值，/>为第2个区块第/>个评价指标的值，/>为第/>个区块第1个评价指标的值，/>为第/>个区块第2个评价指标的值，/>为第/>个区块第/>个评价指标的值，/>为第/>个区块第/>个评价指标的值，/>为第/>个区块第1个评价指标的值，/>为第/>个区块2个评价指标的值，/>为第/>个区块第/>个评价指标的值，为第/>个区块第/>个评价指标的值，接着对评价指标的值正向化，根据评价指标的分类，将成本型指标、中间型指标和区间型指标正向化，记集合/>为效益型指标，集合/>为成本型指标，集合/>为中间型指标，集合/>为区间型指标，那么成本型指标正向化为，中间型指标正向化为/>，其中，/>为第/>个区块第/>个评价指标的值，/>为中间型指标的最佳数值，区间型指标正向化为其中，/>为第个区块第/>个评价指标的值，/>为区间型指标的下界，/>为区间型指标的上界，正向化后的评价指标的值矩阵/>更新为/>：/>其中，/>为第1个区块第1个评价指标的正向化值，/>为第1个区块第2个评价指标的正向化值，/>为第1个区块第/>个评价指标的正向化值，/>为第1个区块第/>个评价指标的正向化值，/>为第2个区块第1个评价指标的正向化值，/>为第2个区块第2个评价指标的正向化值，/>为第2个区块第/>个评价指标的正向化值，/>为第2个区块第/>个评价指标的正向化值，/>为第/>个区块第1个评价指标的正向化值，/>为第/>个区块第2个评价指标的正向化值，/>为第/>个区块第/>个评价指标的正向化值，/>为第/>个区块第/>个评价指标的正向化值，/>为第/>个区块第1个评价指标的正向化值，/>为第/>个区块2个评价指标的正向化值，/>为第/>个区块第/>个评价指标的正向化值，/>为第/>个区块第/>个评价指标的正向化值，通过标准化消除量纲的影响，具体为：/>，/>，，/>为第/>个区块第/>个评价指标的标准化值，对评价指标进行归一化，定义最大值/>：/> 其中，为第1个评价指标的标准化最大值，/>为第2个评价指标的标准化最大值，/>为第/>个评价指标的标准化最大值，/>为第1个区块第1个评价指标的标准化值，/>为第2个区块第1个评价指标的标准化值，/>为第/>个区块第1个评价指标的标准化值，/>为第1个区块第2个评价指标的标准化值，/>为第2个区块第2个评价指标的标准化值，/>为第/>个区块第2个评价指标的标准化值，/>为第1个区块第/>个评价指标的标准化值，/>为第2个区块第/>个评价指标的标准化值，/>为第/>个区块第/>个评价指标的标准化值，定义最小值：/>，最大值距离矩阵定义为/>，其中，/>为第/>个评价指标的标准化最大值，最小值距离矩阵定义为/>，其中，/>为第/>个评价指标的标准化最小值，那么每个区块得分可以记为S=/>，/>为区块的分数。
优选的，对评价指标进行归一化后，为了让商品的评价客观化，为每一个归一化后的评价指标赋予相应权重，令赋予权重后的归一化的评价指标为，则：
由于客户的打分具有一定的偏向性和共同性，当一件商品质量值得信赖时，客户的打分的倾向就会越高，当一件商品具有质量问题时，客户的打分倾向就会下降，因此权重的设置具有一定的自适应性，对于第个权重，令/>，其中，/>为第/>次评价，/>为衰减因子，/>，/>为第/>个评价指标的第/>次顾客评价赋予的权重，/>为第j个评价指标的第/>次顾客评价赋予的权重，记初始化的第/>个权重为，其中，/>为顾客对第/>个评价指标的总评价次数，/>，那么自适应权重后的归一化的评价指标为： 更新最大值/>：，其中，/>为第1个评价指标的标准化更新最大值，/>为第2个评价指标的标准化更新最大值，/>为第/>个评价指标的标准化更新最大值，/>为第1个区块第1个评价指标的更新标准化值，/>为第2个区块第1个评价指标的更新标准化值，/>为第/>个区块第1个评价指标的更新标准化值，为第1个区块第2个评价指标的更新标准化值，/>为第2个区块第2个评价指标的更新标准化值，/>为第/>个区块第2个评价指标的更新标准化值，/>为第1个区块第/>个评价指标的更新标准化值，/>为第2个区块第/>个评价指标的更新标准化值，/>为第/>个区块第/>个评价指标的更新标准化值，定义最小值/>：，最大值距离矩阵定义为/>，其中，/>为第/>个评价指标的标准化最大值，最小值距离矩阵定义为/>，其中，/>为第/>个评价指标的标准化最小值，那么自适应赋予权重后每个区块得分可以记为/>。
本发明有益效果：通过VR场景生成模块让客户体验到沉浸式的购物，当客户完成购物时，在支付模块完成对商品的支付，客户收到所购商品时，在客户评述模块对商品进行评价，评价的形式包括内容评价和打分评价，用户的指令为了保证通信过程中数据不被攻击、不被泄露、不被篡改，通过加密模块对该指令进行加密，由电商平台端的指令接收模块对该指令进行接收，在评估模块中采用了TOPSIS 法，是一种常用的综合评价方法，能充分利用原始数据的信息，其结果能精确地反映各评价方案之间的差距。基本过程为先将原始数据矩阵统一指标类型(一般正向化处理)得到正向化的矩阵，再对正向化的矩阵进行标准化处理以消除各指标量纲的影响，并找到有限方案中的最优方案和最劣方案，然后分别计算各评价对象与最优方案和最劣方案间的距离，获得各评价对象与最优方案的相对接近程度，以此作为评价优劣的依据。该方法对数据分布及样本含量没有严格限制，数据计算简单易行。本发明为客户购物带来沉浸式体验，指令通过加密模块加密具有安全性，能够量化评分每一个电商平台，形成市场的积极性竞争，推动经济效益。
最后应当说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对本发明保护范围的限制，尽管参照较佳实施例对本发明作了详细地说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本发明技术方案的实质和范围。

Claims (7)

1.一种基于人工智能的互联网元宇宙场景顾客体验评估系统，其特征在于，包括电商平台端和客户平台端，电商平台端包括商品数据库、指令接收模块、VR场景生成模块和交易模块；客户平台端包括客户评述模块、检索模块、指令发送模块、加密模块和评估模块；其中，商品数据库用来存储电商平台的各种信息，在指令接收模块，接收到客户检索目标电商平台的加密指令后，在商品数据库中，找到匹配的信息，通过VR场景生成模块让客户体验到沉浸式的购物，当客户完成购物时，在支付模块完成对商品的支付，客户收到所购商品时，在客户评述模块对商品进行评价，评价的形式包括内容评价和打分评价；客户在购物平台购物时，在检索模块输入欲购商品或者是目标电商平台，通过检索模块对商品数据库进行检索，并将客户的欲购商品或者是目标电商平台通过指令发送模块，将该指令发送至电商平台端，通过加密模块对该指令进行加密，由电商平台端的指令接收模块对该指令进行接收，完成客户在商品数据库的检索与信息的匹配，检索完成后在电商平台端通过VR场景生成模块，生成电商平台的虚拟场景，客户完成购物后，通过交易模块对本次购物进行交易，最后在客户平台端的评估模块完成对本次服务的综合性评估；
所述评估模块对客户评述模块的打分评价进行收集以及量化的分析，假设客户的量化评价存储至n个区块中，记为(S1，S2，...，Sn)采用了TOPSIS算法，每一个评价区块都有m个评价指标(I1，I2，...，Im)，对于评价指标可分为效益型指标、成本型指标、中间型指标和区间型指标，那么根据原始数据建立矩阵，由这n个区块的m个评价指标构成n×m的评价指标的值X为：
其中，x11为第1个区块第1个评价指标的值，x12为第1个区块第2个评价指标的值，x1j为第1个区块第j个评价指标的值，x1m为第1个区块第m个评价指标的值，x21为第2个区块第1个评价指标的值，x22为第2个区块第2个评价指标的值，x2j为第2个区块第j个评价指标的值，x2m为第2个区块第m个评价指标的值，xi1为第i个区块第1个评价指标的值，xi2为第i个区块第2个评价指标的值，xij为第i个区块第j个评价指标的值，xim为第i个区块第m个评价指标的值，xn1为第n个区块第1个评价指标的值，xn2为第n个区块2个评价指标的值，xnj为第n个区块第j个评价指标的值，xnm为第n个区块第m个评价指标的值，接着对评价指标的值正向化，根据评价指标的分类，将成本型指标、中间型指标和区间型指标正向化，记集合XA为效益型指标，集合XB为成本型指标，集合XC为中间型指标，集合XD为区间型指标，那么成本型指标正向化为max(max(x))-XB，中间型指标正向化为其中，xi`j`为第i`个区块第j`个评价指标的值，xbest为中间型指标的最佳数值，区间型指标正向化为
其中，xi``j``为第i``个区块第j``个评价指标的值，lowerbound为区间型指标的下界，upperbound为区间型指标的上界，正向化后的评价指标的值矩阵X更新为
其中，为第1个区块第1个评价指标的正向化值，/>为第1个区块第2个评价指标的正向化值，/>为第1个区块第j个评价指标的正向化值，/>为第1个区块第m个评价指标的正向化值，/>为第2个区块第1个评价指标的正向化值，/>为第2个区块第2个评价指标的正向化值，/>为第2个区块第j个评价指标的正向化值，/>为第2个区块第m个评价指标的正向化值，/>为第i个区块第1个评价指标的正向化值，/>为第i个区块第2个评价指标的正向化值，/>为第i个区块第j个评价指标的正向化值，/>为第i个区块第m个评价指标的正向化值，/>为第n个区块第1个评价指标的正向化值，/>为第n个区块2个评价指标的正向化值，为第n个区块第j个评价指标的正向化值，/>为第n个区块第m个评价指标的正向化值，通过标准化消除量纲的影响，具体为：/> zij为第i个区块第j个评价指标的标准化值，对评价指标进行归一化，定义最大值Z+：
其中，为第1个评价指标的标准化最大值，/>为第2个评价指标的标准化最大值，/>为第m个评价指标的标准化最大值，z11为第1个区块第1个评价指标的标准化值，z21为第2个区块第1个评价指标的标准化值，zn1为第n个区块第1个评价指标的标准化值，z12为第1个区块第2个评价指标的标准化值，z22为第2个区块第2个评价指标的标准化值，zn1为第n个区块第2个评价指标的标准化值，z1m为第1个区块第m个评价指标的标准化值，z2m为第2个区块第m个评价指标的标准化值，znm为第n个区块第m个评价指标的标准化值，定义最小值Z-：
最大值距离矩阵定义为/>其中，/>为第m个评价指标的标准化最大值，最小值距离矩阵定义为/>其中，/>为第m个评价指标的标准化最小值，那么每个区块得分可以记为/>S为区块的分数；
对评价指标进行归一化后，为了让商品的评价客观化，为每一个归一化后的评价指标赋予相应权重。
2.根据权利要求1所述一种基于人工智能的互联网元宇宙场景顾客体验评估系统，其特征在于，所述商品数据库，用来存储电商平台的各种信息包括商品信息和电商信息，其中，商品信息包括，商品名称、商品价格、商品保质期、商品序列号、库存量和时间戳，电商信息包括电商的3d构图和电商的个人信息；其中，电商的个人信息包括电商的姓名、联系方式、注册地址和注册号，商品数据库采用mysql数据库格式，按照电商的个人信息，将相关的商品保存在不同的表中。
3.根据权利要求1所述一种基于人工智能的互联网元宇宙场景顾客体验评估系统，其特征在于，当客户的欲购商品或目标电商平台通过检索模块检索出结果后，该指令被指令接收模块所接收，会通过VR场景生成模块，生成虚拟的电商平台场景，所述电商平台场景由unity完成虚拟场景的建模，虚拟场景包括电商平台的外观，内景，货架，收银台以及商品，商品以虚拟化的方式存在，每个虚拟化的商品都包含商品的信息，而每个电商平台负责记录和管理每个商品的信息，有进货时商品的信息进行新增，当有交易时，商品的信息进行更新，电商平台的信息由商品数据库统一管理，形成金字塔式的数据管理方式。
4.根据权利要求1所述一种基于人工智能的互联网元宇宙场景顾客体验评估系统，其特征在于，当客户通过沉浸式的购物体验选中欲购商品时，在交易模块完成商品的最终支付，客户以在线的方式对欲购商品进行付款，虚拟电商平台提供给顾客二维码进行付款，当产生交易时，电商平台记录本次交易的时间戳、交易金额，并相应地更新库存量，防止顾客的二次交易。
5.根据权利要求1所述一种基于人工智能的互联网元宇宙场景顾客体验评估系统，其特征在于，客户收到所购商品时，客户在评述模块对商品进行评价，评价的形式包括内容评价和打分评价，内容评价是按照客户对购买商品以及沉浸式购物体验的文字性的描述，主观性的反应顾客的购物体验，为后续客户在该电商平台购物提供指引，打分评价是按照客户对购买商品以及沉浸式购物体验的量化性描述，在客户评述模块，向客户展示若干道题，每一道题都有其固定的打分区间，客户在该区间内输入购买商品以及沉浸式购物体验的分值。
6.根据权利要求1所述一种基于人工智能的互联网元宇宙场景顾客体验评估系统，其特征在于，根据客户输入的文本信息提取特征，并在商品数据库中通过检索模块进行检索，检索模块根据客户输入的词序优先选择相似性高的电商进行匹配。
7.根据权利要求1所述一种基于人工智能的互联网元宇宙场景顾客体验评估系统，其特征在于，所述加密模块，通过第一密钥Key1对从指令发送模块发出的指令进行签名，对该明文指令利用Key1进行加密运算，得到密文指令，通过互联网将密文指令发送至指令接受模块，通过目标电商的第二把密钥Key2核实签名，如果核实后研判Key1签名可以被第二把密钥Key2识别，则予以通过，对该指令利用Key2进行解密运算，如果核实后研判Key1签名不可以被第二把密钥Key2识别，则不予以通过，该电商和客户会被商品数据库记录下来，供管理员后续进行分析管理。
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