CN116402581A - 基于人工智能的电商数据管理方法及系统 - Google Patents

基于人工智能的电商数据管理方法及系统 Download PDF

Info

Publication number
CN116402581A
CN116402581A CN202310388791.9A CN202310388791A CN116402581A CN 116402581 A CN116402581 A CN 116402581A CN 202310388791 A CN202310388791 A CN 202310388791A CN 116402581 A CN116402581 A CN 116402581A
Authority
CN
China
Prior art keywords
shopping
data
current
actual
commodity
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
CN202310388791.9A
Other languages
English (en)
Inventor
陈红成
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Hubei Smart Business District Technology Co ltd
Original Assignee
Hubei Smart Business District Technology Co ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Hubei Smart Business District Technology Co ltd filed Critical Hubei Smart Business District Technology Co ltd
Priority to CN202310388791.9A priority Critical patent/CN116402581A/zh
Publication of CN116402581A publication Critical patent/CN116402581A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q30/00—Commerce
    • G06Q30/06—Buying, selling or leasing transactions
    • G06Q30/0601—Electronic shopping [e-shopping]
    • G06Q30/0641—Shopping interfaces
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q30/00—Commerce
    • G06Q30/02—Marketing; Price estimation or determination; Fundraising
    • G06Q30/0201—Market modelling; Market analysis; Collecting market data
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q30/00—Commerce
    • G06Q30/06—Buying, selling or leasing transactions
    • G06Q30/0601—Electronic shopping [e-shopping]
    • G06Q30/0631—Item recommendations
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02D—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGIES [ICT], I.E. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGIES AIMING AT THE REDUCTION OF THEIR OWN ENERGY USE
    • Y02D10/00—Energy efficient computing, e.g. low power processors, power management or thermal management

Landscapes

  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Accounting & Taxation (AREA)
  • Finance (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Development Economics (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Entrepreneurship & Innovation (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Game Theory and Decision Science (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)

Abstract

本申请涉及一种基于人工智能的电商数据管理方法及系统，依次通过获取经预设的智能信息监控模块抓取的当前电商使用主体在预设时间段内消费的初始电商购物数据，对所述初始电商购物数据进行无效数据剔除并在剔除完成后生成当前电商购物数据，生成实际购物商品数据，生成当前实际购买力；将所述当前实际购买力与标准购买力对比并生成购买力差异值，并判断所述购买力差异值是否匹配所述标准购买力范围，若判断为是，则根据所述实际购物商品数据进行权重分析，在权重分析完成后生成推荐产品购物集合，将所述推荐产品购物集合展示于电商购物分支展示界面。本发明提升用户下次进行电商购物时的体验感，也提升了对电商数据的管理效率。

Description

基于人工智能的电商数据管理方法及系统
技术领域
本申请涉及电商数据管理技术领域，特别是涉及一种基于人工智能的电商数据管理方法及系统。
背景技术
人工智能，是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。
现有技术中，人工智能已逐渐应用于其他领域，如电商管理，如公开号为N112150255A的发明专利中公开了一种电商运营管理方法及系统，涉及人工智能领域，包括：对预设商品进行扫描，获得预设商品信息；对预设商品信息进行分析，生成预设商品特征信息；基于预设商品特征信息生成预设商品介绍；基于预设商品信息在若干个预设网络销售平台中进行同类型商品搜索，获得同类型商品售价和同类型商品信息；将预设商品信息与同类型商品信息进行比较，计算出预设商品与同类型商品的价值参数比；基于预设商品与同类型商品的价值参数比和同类型商品售价，计算出预设商品建议售价；基于预设商品介绍和预设商品建议售价在预设店铺中上架预设商品。
虽然上述发明中能够自动化的上架商品，效率较高，但是其在电商数据管理中仍然存在问题，具体为其并不能提升用户的购物体验，另一方面导致电商数据的利用率低和管理效率低的问题。
发明内容
基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够提升用户进行电商购物时的体验感和电商数据管理效率的基于人工智能的电商数据管理方法及系统。
本发明技术方案如下：
一种基于人工智能的电商数据管理方法，所述方法包括：
获取经预设的智能信息监控模块抓取的当前电商使用主体在预设时间段内消费的初始电商购物数据，对所述初始电商购物数据进行无效数据剔除并在剔除完成后生成当前电商购物数据，其中，所述智能信息监控模块预先设置，所述预设时间段预先设置；对所述当前电商购物数据进行购物类别分析并在分析完成后生成实际购物商品数据，根据所述实际购物商品数据进行所述当前电商使用主体的购买力评估，并在购买力评估完成后生成当前实际购买力；将所述当前实际购买力与标准购买力对比并生成购买力差异值，将所述购买力差异值与标准购买力范围对比，并判断所述购买力差异值是否匹配所述标准购买力范围，若判断为否，则生成购买力汇总展示界面，其中，所述购买力汇总展示界面用于在所述当前电商使用主体下次进行电商购物时将所述实际购物商品数据汇总展示；若判断为是，则根据所述实际购物商品数据进行权重分析，在权重分析完成后生成推荐产品购物集合，将所述推荐产品购物集合展示于电商购物分支展示界面。
具体而言，所述实际购物商品数据包括购物商品名称、购物商品数量和购物商品单价，其中，一个所述购物商品名称对应一个购物商品数量，一个所述购物商品名称对应一个所述购物商品单价；
对所述当前电商购物数据进行购物类别分析并在分析完成后生成实际购物商品数据，根据所述实际购物商品数据进行所述当前电商使用主体的购买力评估，并在购买力评估完成后生成当前实际购买力；具体包括：
基于预存商品名称对所述当前电商购物数据进行商品名称提取，并在商品名称提取完成后生成购物商品名称，其中，所述预存商品名称预先设置，所述购物商品名称的数量为多个；统计各所述购物商品名称所对应的实际购买商品的数量，并在统计完成后分别获取各所述购物商品名称所对应的实际购买商品的实际购买数量；获取各所述购物商品名称所对应的实际购买商品的购物商品单价；根据所述购物商品单价和对应的实际购买数量生成当前总消费额，并将所述当前总消费额与预存的标准消费列表进行对比，并生成第一购买能力值，其中，所述标准消费列表内包括多个标准消费数额，每个所述标准消费数额均对应一个标准购买能力值，与所述当前总消费额匹配的标准消费数额对应的标准购买能力值即为所述第一购买能力值；根据所述实际购买数量生成第二购买能力值，并根据所述购物商品单价生成第三购买能力值；统计所述当前电商使用主体购买所述实际购买商品所耗费的实际消耗时间，并判断所述实际消耗实际是否小于等于预存的预存消耗时间，若判断为是，则生成第四购买能力值；将所述第一购买能力值、第二购买能力值、第三购买能力值和第四购买能力值汇总并生成所述当前电商使用主体的当前实际购买力。
具体而言，若判断为是，则根据所述实际购物商品数据进行权重分析，在权重分析完成后生成推荐产品购物集合，将所述推荐产品购物集合展示于电商购物分支展示界面；具体包括：
若所述购买力差异值匹配所述标准购买力范围，则统计所述购物商品名称所对应实际购买商品的实际购买次数；根据所述实际购买次数生成第一权重值，其中，一个所述购物商品名称对应的实际购买商品对一个所述实际购买次数，一个所述实际购买次数对应一个所述第一权重值；根据各所述实际购买商品的第一权重值对各所述实际购买商品进行降序排序，并生成当前产品购买权重表；根据所述当前产品购买权重表生成区域划定指令，根据所述区域划定指令获取所述电商购物分支展示界面的整体展示区域面积，并根据区域划分比例从所述整体展示区域面积中设定当前选中区域面积，其中，所述区域划分比例预先设置；获取所述当前电商使用主体在所述电商购物分支展示界面中预先设置的常用勾选区域，并根据所述常用勾选区域对所述当前选中区域面积进行安置；获取预设的分支展示区域面积，并根据所述分支展示区域面积和所述当前选中区域面积生成当前展示数量；根据所述当前展示数量从所述当前产品购买权重表中筛选出与所述当前展示数量相匹配的实际购买商品，并生成推荐产品购物集合；根据所述推荐产品购物集合生成当前产品展示列表，并将所述当前产品展示列表展示于所述电商购物分支展示界面中的常用勾选区域。
具体而言，获取经预设的智能信息监控模块抓取的当前电商使用主体在预设时间段内消费的初始电商购物数据，对所述初始电商购物数据进行无效数据剔除并在剔除完成后生成当前电商购物数据，其中，所述智能信息监控模块预先设置，所述预设时间段预先设置；具体包括：
获取触发所述智能信息监控模块启动的信息抓取启动指令，根据所述信息抓取启动指令控制所述智能信息监控模块启动，并同时生成抓取时间设置界面；根据所述抓取时间设置界面获取所述当前电商使用主体划定的总划定时间，并根据所述当前电商使用主体划定的自定义禁用时间；根据所述总划定时间和所述自定义禁用时间，从所述总划定时间中剔除所述自定义禁用时间并生成预设时间段；基于所述智能信息监控模块获取所述当前电商使用主体在预设时间段内消费的初始电商购物数据，并生成无效数据剔除指令；根据所述无效数据剔除指令从所述初始电商购物数据中检测隐私数据起始操作和隐私数据终止操作，并分别获取所述隐私数据起始操作和所述隐私数据终止操作的起始时间点和终止时间点；根据所述起始时间点和所述终止时间点生成数据剔除时间段，并根据所述数据剔除时间段将所述初始电商购物数据中对应时间内的数据进行剔除，并在剔除完成后生成当前电商购物数据。
具体而言，一种基于人工智能的电商数据管理系统，所述系统包括：
电商数据获取模块，用于获取经预设的智能信息监控模块抓取的当前电商使用主体在预设时间段内消费的初始电商购物数据，对所述初始电商购物数据进行无效数据剔除并在剔除完成后生成当前电商购物数据，其中，所述智能信息监控模块预先设置，所述预设时间段预先设置；
购买能力评估模块，用于对所述当前电商购物数据进行购物类别分析并在分析完成后生成实际购物商品数据，根据所述实际购物商品数据进行所述当前电商使用主体的购买力评估，并在购买力评估完成后生成当前实际购买力；
差异数据判断模块，用于将所述当前实际购买力与标准购买力对比并生成购买力差异值，将所述购买力差异值与标准购买力范围对比，并判断所述购买力差异值是否匹配所述标准购买力范围，若判断为否，则生成购买力汇总展示界面，其中，所述购买力汇总展示界面用于在所述当前电商使用主体下次进行电商购物时将所述实际购物商品数据汇总展示；
电商数据展示模块，用于若判断为是，则根据所述实际购物商品数据进行权重分析，在权重分析完成后生成推荐产品购物集合，将所述推荐产品购物集合展示于电商购物分支展示界面。
具体而言，所述实际购物商品数据包括购物商品名称、购物商品数量和购物商品单价，其中，一个所述购物商品名称对应一个购物商品数量，一个所述购物商品名称对应一个所述购物商品单价；所述购买能力评估模块还用于：
基于预存商品名称对所述当前电商购物数据进行商品名称提取，并在商品名称提取完成后生成购物商品名称，其中，所述预存商品名称预先设置，所述购物商品名称的数量为多个；统计各所述购物商品名称所对应的实际购买商品的数量，并在统计完成后分别获取各所述购物商品名称所对应的实际购买商品的实际购买数量；获取各所述购物商品名称所对应的实际购买商品的购物商品单价；根据所述购物商品单价和对应的实际购买数量生成当前总消费额，并将所述当前总消费额与预存的标准消费列表进行对比，并生成第一购买能力值，其中，所述标准消费列表内包括多个标准消费数额，每个所述标准消费数额均对应一个标准购买能力值，与所述当前总消费额匹配的标准消费数额对应的标准购买能力值即为所述第一购买能力值；根据所述实际购买数量生成第二购买能力值，并根据所述购物商品单价生成第三购买能力值；统计所述当前电商使用主体购买所述实际购买商品所耗费的实际消耗时间，并判断所述实际消耗实际是否小于等于预存的预存消耗时间，若判断为是，则生成第四购买能力值；将所述第一购买能力值、第二购买能力值、第三购买能力值和第四购买能力值汇总并生成所述当前电商使用主体的当前实际购买力。
具体而言，所述电商数据展示模块还用于：
若所述购买力差异值匹配所述标准购买力范围，则统计所述购物商品名称所对应实际购买商品的实际购买次数；根据所述实际购买次数生成第一权重值，其中，一个所述购物商品名称对应的实际购买商品对一个所述实际购买次数，一个所述实际购买次数对应一个所述第一权重值；根据各所述实际购买商品的第一权重值对各所述实际购买商品进行降序排序，并生成当前产品购买权重表；根据所述当前产品购买权重表生成区域划定指令，根据所述区域划定指令获取所述电商购物分支展示界面的整体展示区域面积，并根据区域划分比例从所述整体展示区域面积中设定当前选中区域面积，其中，所述区域划分比例预先设置；获取所述当前电商使用主体在所述电商购物分支展示界面中预先设置的常用勾选区域，并根据所述常用勾选区域对所述当前选中区域面积进行安置；获取预设的分支展示区域面积，并根据所述分支展示区域面积和所述当前选中区域面积生成当前展示数量；根据所述当前展示数量从所述当前产品购买权重表中筛选出与所述当前展示数量相匹配的实际购买商品，并生成推荐产品购物集合；根据所述推荐产品购物集合生成当前产品展示列表，并将所述当前产品展示列表展示于所述电商购物分支展示界面中的常用勾选区域。
具体而言，所述电商数据获取模块还用于：
获取触发所述智能信息监控模块启动的信息抓取启动指令，根据所述信息抓取启动指令控制所述智能信息监控模块启动，并同时生成抓取时间设置界面；根据所述抓取时间设置界面获取所述当前电商使用主体划定的总划定时间，并根据所述当前电商使用主体划定的自定义禁用时间；根据所述总划定时间和所述自定义禁用时间，从所述总划定时间中剔除所述自定义禁用时间并生成预设时间段；基于所述智能信息监控模块获取所述当前电商使用主体在预设时间段内消费的初始电商购物数据，并生成无效数据剔除指令；根据所述无效数据剔除指令从所述初始电商购物数据中检测隐私数据起始操作和隐私数据终止操作，并分别获取所述隐私数据起始操作和所述隐私数据终止操作的起始时间点和终止时间点；根据所述起始时间点和所述终止时间点生成数据剔除时间段，并根据所述数据剔除时间段将所述初始电商购物数据中对应时间内的数据进行剔除，并在剔除完成后生成当前电商购物数据。
一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述基于人工智能的电商数据管理方法所述的步骤。
一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述基于人工智能的电商数据管理方法所述的步骤。
本发明实现技术效果如下：
上述基于人工智能的电商数据管理方法及系统，依次通过获取经预设的智能信息监控模块抓取的当前电商使用主体在预设时间段内消费的初始电商购物数据，对所述初始电商购物数据进行无效数据剔除并在剔除完成后生成当前电商购物数据，其中，所述智能信息监控模块预先设置，所述预设时间段预先设置；对所述当前电商购物数据进行购物类别分析并在分析完成后生成实际购物商品数据，根据所述实际购物商品数据进行所述当前电商使用主体的购买力评估，并在购买力评估完成后生成当前实际购买力；将所述当前实际购买力与标准购买力对比并生成购买力差异值，将所述购买力差异值与标准购买力范围对比，并判断所述购买力差异值是否匹配所述标准购买力范围，若判断为否，则生成购买力汇总展示界面，其中，所述购买力汇总展示界面用于在所述当前电商使用主体下次进行电商购物时将所述实际购物商品数据汇总展示；若判断为是，则根据所述实际购物商品数据进行权重分析，在权重分析完成后生成推荐产品购物集合，将所述推荐产品购物集合展示于电商购物分支展示界面，本发明为了保证获取的数据都是有效的，进而通过进行无效数据剔除，具体为对所述初始电商购物数据进行无效数据剔除并在剔除完成后生成当前电商购物数据，这样保证后续在可靠的电商数据上进行数据管理和利用，提升数据利用率，为了保证使用效率的提升和数据分析资源的有效性利用，故设定了只有在购买力达到一定情况下时才能够进行电商购物数据的分析和使用，也即通过将所述当前实际购买力与标准购买力对比并生成购买力差异值，为了提升对电商数据管理的有效性利用率和用户的使用感受，进而通过在权重分析完成后生成推荐产品购物集合，这样实现将所述推荐产品购物集合展示于电商购物分支展示界面，提升用户下次进行电商购物时的体验感，也提升了对电商数据的管理效率。
附图说明
图1为一个实施例中基于人工智能的电商数据管理方法的流程示意图；
图2为一个实施例中基于人工智能的电商数据管理系统的结构框图；
图3为一个实施例中计算机设备的内部结构图。
具体实施方式
为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。
本发明中，提供一种终端，所述终端用于获取经预设的智能信息监控模块抓取的当前电商使用主体在预设时间段内消费的初始电商购物数据，对所述初始电商购物数据进行无效数据剔除并在剔除完成后生成当前电商购物数据，其中，所述智能信息监控模块预先设置，所述预设时间段预先设置；对所述当前电商购物数据进行购物类别分析并在分析完成后生成实际购物商品数据，根据所述实际购物商品数据进行所述当前电商使用主体的购买力评估，并在购买力评估完成后生成当前实际购买力；将所述当前实际购买力与标准购买力对比并生成购买力差异值，将所述购买力差异值与标准购买力范围对比，并判断所述购买力差异值是否匹配所述标准购买力范围，若判断为否，则生成购买力汇总展示界面，其中，所述购买力汇总展示界面用于在所述当前电商使用主体下次进行电商购物时将所述实际购物商品数据汇总展示；若判断为是，则根据所述实际购物商品数据进行权重分析，在权重分析完成后生成推荐产品购物集合，将所述推荐产品购物集合展示于电商购物分支展示界面。
本实施例中，所述终端可以但不限于是各种个人计算机、笔记本电脑、智能手机、平板电脑和便携式可穿戴设备。
在一个实施例中，如图1所示，提供了一种基于人工智能的电商数据管理方法，所述方法包括：
步骤S100：获取经预设的智能信息监控模块抓取的当前电商使用主体在预设时间段内消费的初始电商购物数据，对所述初始电商购物数据进行无效数据剔除并在剔除完成后生成当前电商购物数据，其中，所述智能信息监控模块预先设置，所述预设时间段预先设置；
本实施例中，所述当前电商使用主体即为使用电商进行购物和消费的用户，所述智能信息监控模块为基于人工智能技术而预先设置于终端内的数据处理模块，也即基于人工智能技术，使得在所述智能信息监控模块启动时，能够通过包括但不限于视频记录、浏览记录、购物记录留档的方式进行当前电商使用主体的电商行为的记录，进而为后续进行电商数据高效管理提供可靠数据支撑。
进一步地，为了保证获取的数据都是有效的，进而通过进行无效数据剔除，具体为对所述初始电商购物数据进行无效数据剔除并在剔除完成后生成当前电商购物数据，这样保证后续在可靠的电商数据上进行数据管理和利用，提升数据利用率。
步骤S200：对所述当前电商购物数据进行购物类别分析并在分析完成后生成实际购物商品数据，根据所述实际购物商品数据进行所述当前电商使用主体的购买力评估，并在购买力评估完成后生成当前实际购买力；
步骤S300：将所述当前实际购买力与标准购买力对比并生成购买力差异值，将所述购买力差异值与标准购买力范围对比，并判断所述购买力差异值是否匹配所述标准购买力范围，若判断为否，则生成购买力汇总展示界面，其中，所述购买力汇总展示界面用于在所述当前电商使用主体下次进行电商购物时将所述实际购物商品数据汇总展示；
本实施例中，为了保证使用效率的提升和数据分析资源的有效性利用，故设定了只有在购买力达到一定情况下时才能够进行电商购物数据的分析和使用，也即通过将所述当前实际购买力与标准购买力对比并生成购买力差异值，将所述购买力差异值与标准购买力范围对比，并判断所述购买力差异值是否匹配所述标准购买力范围，当判断为否时，此时说明购买力一般，因此此时不需要在下次用户进行电商购物时进行细化展示，也即，此时说明用户购买的商品有限且数量较少，无需按照使用习惯进行展示，只需要使用电商购物平台预先设置的模式内容即可，具体模式内容可参考美团购物后，再次购物时的“再来一单”功能。此时，为了保证数据处理资源的有效利用，故通过生成购买力汇总展示界面，其中，所述购买力汇总展示界面用于在所述当前电商使用主体下次进行电商购物时将所述实际购物商品数据汇总展示，这样实现将整体数据统一展示。
步骤S400：若判断为是，则根据所述实际购物商品数据进行权重分析，在权重分析完成后生成推荐产品购物集合，将所述推荐产品购物集合展示于电商购物分支展示界面。
本实施例中，若判断为是，则说明此时判断所述购买力差异值匹配所述标准购买力范围，因此需要进行下一次购物的购物商品有效推荐和展示，进而为了提升对电商数据管理的有效性利用率和用户的使用感受，进而通过在权重分析完成后生成推荐产品购物集合，这样实现将所述推荐产品购物集合展示于电商购物分支展示界面，提升用户下次进行电商购物时的体验感，也提升了对电商数据的管理效率。
在一个实施例中，所述实际购物商品数据包括购物商品名称、购物商品数量和购物商品单价，其中，一个所述购物商品名称对应一个购物商品数量，一个所述购物商品名称对应一个所述购物商品单价；
步骤S200：对所述当前电商购物数据进行购物类别分析并在分析完成后生成实际购物商品数据，根据所述实际购物商品数据进行所述当前电商使用主体的购买力评估，并在购买力评估完成后生成当前实际购买力；具体包括：
步骤S210：基于预存商品名称对所述当前电商购物数据进行商品名称提取，并在商品名称提取完成后生成购物商品名称，其中，所述预存商品名称预先设置，所述购物商品名称的数量为多个；
步骤S220：统计各所述购物商品名称所对应的实际购买商品的数量，并在统计完成后分别获取各所述购物商品名称所对应的实际购买商品的实际购买数量；
步骤S230：获取各所述购物商品名称所对应的实际购买商品的购物商品单价；
步骤S240：根据所述购物商品单价和对应的实际购买数量生成当前总消费额，并将所述当前总消费额与预存的标准消费列表进行对比，并生成第一购买能力值，其中，所述标准消费列表内包括多个标准消费数额，每个所述标准消费数额均对应一个标准购买能力值，与所述当前总消费额匹配的标准消费数额对应的标准购买能力值即为所述第一购买能力值；
本实施例中，为了评估购买能力，故通过多角度进行评估，首先为购买消费额的评估，具体为先通过对所述当前电商购物数据进行商品名称提取，并在商品名称提取完成后生成购物商品名称，实现先获取了所购买商品的商品名称，接着，统计各所述购物商品名称所对应的实际购买商品的数量，并在统计完成后分别获取各所述购物商品名称所对应的实际购买商品的实际购买数量，再然后获取单价，也即获取各所述购物商品名称所对应的实际购买商品的购物商品单价，这样使根据所述购物商品单价和对应的实际购买数量生成当前总消费额，再接着通过将所述当前总消费额与预存的标准消费列表进行对比，实现了能够生成第一购买能力值。
步骤S250：根据所述实际购买数量生成第二购买能力值，并根据所述购物商品单价生成第三购买能力值；
步骤S260：统计所述当前电商使用主体购买所述实际购买商品所耗费的实际消耗时间，并判断所述实际消耗实际是否小于等于预存的预存消耗时间，若判断为是，则生成第四购买能力值；
步骤S270：将所述第一购买能力值、第二购买能力值、第三购买能力值和第四购买能力值汇总并生成所述当前电商使用主体的当前实际购买力。
本实施例中，为了保证获取的购买能力的准确性，故在获取所述实际购买数量时，通过将所述实际购买数量与预存标准数量进行对比，进而获取匹配的预存标准数量，这样便能够获取匹配的预存标准数量所对应的预存的购买能力值，也即所述第二购买能力值。然后，考虑到耗费时间越长，则说明存在因购买能力不足导致的耗时过长，而耗时越短，则说明购买能力越强，进而通过统计所述当前电商使用主体购买所述实际购买商品所耗费的实际消耗时间，并判断所述实际消耗实际是否小于等于预存的预存消耗时间，若判断为是，说明此时耗时较短，故生成第四购买能力值，最终将所述第一购买能力值、第二购买能力值、第三购买能力值和第四购买能力值汇总并生成所述当前电商使用主体的当前实际购买力，这样保证生成的所述当前实际购买力是考虑了多方面的因素，提升数据可靠性。
在一个实施例中，步骤S400：若判断为是，则根据所述实际购物商品数据进行权重分析，在权重分析完成后生成推荐产品购物集合，将所述推荐产品购物集合展示于电商购物分支展示界面；具体包括：
步骤S410：若所述购买力差异值匹配所述标准购买力范围，则统计所述购物商品名称所对应实际购买商品的实际购买次数；
步骤S420：根据所述实际购买次数生成第一权重值，其中，一个所述购物商品名称对应的实际购买商品对一个所述实际购买次数，一个所述实际购买次数对应一个所述第一权重值；
步骤S430：根据各所述实际购买商品的第一权重值对各所述实际购买商品进行降序排序，并生成当前产品购买权重表；
本实施例中，为了保证对电商数据的使用习惯，进而实现后续实现满足用户使用习惯的已购物再展示，进而提升用户的使用感受，进而通过生产权值，也即先通过统计所述购物商品名称所对应实际购买商品的实际购买次数，然后再根据所述实际购买次数生成第一权重值，最后根据各所述实际购买商品的第一权重值对各所述实际购买商品进行降序排序，并生成当前产品购买权重表，这样实现生成的所述当前产品购买权重表是根据用户的购买数量和习惯来进行排序的。
步骤S440：根据所述当前产品购买权重表生成区域划定指令，根据所述区域划定指令获取所述电商购物分支展示界面的整体展示区域面积，并根据区域划分比例从所述整体展示区域面积中设定当前选中区域面积，其中，所述区域划分比例预先设置；
步骤S450：获取所述当前电商使用主体在所述电商购物分支展示界面中预先设置的常用勾选区域，并根据所述常用勾选区域对所述当前选中区域面积进行安置；
步骤S460：获取预设的分支展示区域面积，并根据所述分支展示区域面积和所述当前选中区域面积生成当前展示数量；
步骤S470：根据所述当前展示数量从所述当前产品购买权重表中筛选出与所述当前展示数量相匹配的实际购买商品，并生成推荐产品购物集合；
步骤S480：根据所述推荐产品购物集合生成当前产品展示列表，并将所述当前产品展示列表展示于所述电商购物分支展示界面中的常用勾选区域。
本实施例中，因不同的终端具有不同的展示界面，而为了获取精准的展示界面来方便用户观看，故先通过生成区域划定指令，根据所述区域划定指令获取所述电商购物分支展示界面的整体展示区域面积，也即，所述整体展示区域面积是不同终端所能够展示的电商购物分支展示界面中的最大区域。而为了进行进一步地细化区域分配，故通过根据区域划分比例从所述整体展示区域面积中设定当前选中区域面积，其中，所述区域划分比例预先设置。
然后，为了满足用户进行电商消费时的购物习惯，如用户经常使用左手，故其常用区域且符合其使用习惯的操作区域为展示界面的左侧，此时可以设置所述常用勾选区域为展示界面的左侧，而通过所述常用勾选区域的设置，并通过根据所述常用勾选区域对所述当前选中区域面积进行安置，进而实现了在常操作区域内进行数据展示，提升用户使用感受。接着，所述分支展示区域面积为一个商品展示所占据的区域，故通过所述当前选中区域面积与所述分支展示区域面积做除法，进而生成所述当前展示数量，所述当前展示数量为最多能展示的产品的数量，而为了更符合用户习惯，故通过根据所述当前展示数量从所述当前产品购买权重表中筛选出与所述当前展示数量相匹配的实际购买商品，并生成推荐产品购物集合；然后，根据所述推荐产品购物集合生成当前产品展示列表，并将所述当前产品展示列表展示于所述电商购物分支展示界面中的常用勾选区域，进而实现对电商数据的高效利用的同时，亦提升用户的使用感受。
在一个实施例中，步骤S100：获取经预设的智能信息监控模块抓取的当前电商使用主体在预设时间段内消费的初始电商购物数据，对所述初始电商购物数据进行无效数据剔除并在剔除完成后生成当前电商购物数据，其中，所述智能信息监控模块预先设置，所述预设时间段预先设置；具体包括：
步骤S110：获取触发所述智能信息监控模块启动的信息抓取启动指令，根据所述信息抓取启动指令控制所述智能信息监控模块启动，并同时生成抓取时间设置界面；
步骤S120：根据所述抓取时间设置界面获取所述当前电商使用主体划定的总划定时间，并根据所述当前电商使用主体划定的自定义禁用时间；
步骤S130：根据所述总划定时间和所述自定义禁用时间，从所述总划定时间中剔除所述自定义禁用时间并生成预设时间段；
步骤S140：基于所述智能信息监控模块获取所述当前电商使用主体在预设时间段内消费的初始电商购物数据，并生成无效数据剔除指令；
步骤S150：根据所述无效数据剔除指令从所述初始电商购物数据中检测隐私数据起始操作和隐私数据终止操作，并分别获取所述隐私数据起始操作和所述隐私数据终止操作的起始时间点和终止时间点；
步骤S160：根据所述起始时间点和所述终止时间点生成数据剔除时间段，并根据所述数据剔除时间段将所述初始电商购物数据中对应时间内的数据进行剔除，并在剔除完成后生成当前电商购物数据。
本实施例中，为了保证隐私，本申请中将隐私数据的剔除定义为无效数据的剔除，首先进行大范围的隐私时间数据的不采集，具体为获取触发所述智能信息监控模块启动的信息抓取启动指令，根据所述信息抓取启动指令控制所述智能信息监控模块启动，并同时生成抓取时间设置界面；然后根据所述抓取时间设置界面获取所述当前电商使用主体划定的总划定时间，并根据所述当前电商使用主体划定的自定义禁用时间；接着，根据所述总划定时间和所述自定义禁用时间，从所述总划定时间中剔除所述自定义禁用时间并生成预设时间段；租后基于所述智能信息监控模块获取所述当前电商使用主体在预设时间段内消费的初始电商购物数据，并生成无效数据剔除指令，此时可以开始进行无效数据剔除，本申请中采用的方式为通过预先设置隐私数据起始操作和隐私数据终止操作实现在进行隐私数据起始操作时，意味着从此刻开始所做的操作为隐私操作，而所述隐私数据终止操作的实施则意味着隐私操作的结束，可以继续进行数据抓取，也即，通过先检测隐私数据起始操作和隐私数据终止操作，并分别获取所述隐私数据起始操作和所述隐私数据终止操作的起始时间点和终止时间点；然后，根据所述起始时间点和所述终止时间点生成数据剔除时间段，并根据所述数据剔除时间段将所述初始电商购物数据中对应时间内的数据进行剔除，并在剔除完成后生成当前电商购物数据，进而实现隐私数据的剔除，使在进行电商数据管理的前提下，又不影响隐私性。
在一个实施例中，如图2所示，提供一种基于人工智能的电商数据管理系统，所述系统包括：
电商数据获取模块，用于获取经预设的智能信息监控模块抓取的当前电商使用主体在预设时间段内消费的初始电商购物数据，对所述初始电商购物数据进行无效数据剔除并在剔除完成后生成当前电商购物数据，其中，所述智能信息监控模块预先设置，所述预设时间段预先设置；
购买能力评估模块，用于对所述当前电商购物数据进行购物类别分析并在分析完成后生成实际购物商品数据，根据所述实际购物商品数据进行所述当前电商使用主体的购买力评估，并在购买力评估完成后生成当前实际购买力；
差异数据判断模块，用于将所述当前实际购买力与标准购买力对比并生成购买力差异值，将所述购买力差异值与标准购买力范围对比，并判断所述购买力差异值是否匹配所述标准购买力范围，若判断为否，则生成购买力汇总展示界面，其中，所述购买力汇总展示界面用于在所述当前电商使用主体下次进行电商购物时将所述实际购物商品数据汇总展示；
电商数据展示模块，用于若判断为是，则根据所述实际购物商品数据进行权重分析，在权重分析完成后生成推荐产品购物集合，将所述推荐产品购物集合展示于电商购物分支展示界面。
在一个实施例中，所述实际购物商品数据包括购物商品名称、购物商品数量和购物商品单价，其中，一个所述购物商品名称对应一个购物商品数量，一个所述购物商品名称对应一个所述购物商品单价；所述购买能力评估模块还用于：
基于预存商品名称对所述当前电商购物数据进行商品名称提取，并在商品名称提取完成后生成购物商品名称，其中，所述预存商品名称预先设置，所述购物商品名称的数量为多个；统计各所述购物商品名称所对应的实际购买商品的数量，并在统计完成后分别获取各所述购物商品名称所对应的实际购买商品的实际购买数量；获取各所述购物商品名称所对应的实际购买商品的购物商品单价；根据所述购物商品单价和对应的实际购买数量生成当前总消费额，并将所述当前总消费额与预存的标准消费列表进行对比，并生成第一购买能力值，其中，所述标准消费列表内包括多个标准消费数额，每个所述标准消费数额均对应一个标准购买能力值，与所述当前总消费额匹配的标准消费数额对应的标准购买能力值即为所述第一购买能力值；根据所述实际购买数量生成第二购买能力值，并根据所述购物商品单价生成第三购买能力值；统计所述当前电商使用主体购买所述实际购买商品所耗费的实际消耗时间，并判断所述实际消耗实际是否小于等于预存的预存消耗时间，若判断为是，则生成第四购买能力值；将所述第一购买能力值、第二购买能力值、第三购买能力值和第四购买能力值汇总并生成所述当前电商使用主体的当前实际购买力。
在一个实施例中，所述电商数据展示模块还用于：若所述购买力差异值匹配所述标准购买力范围，则统计所述购物商品名称所对应实际购买商品的实际购买次数；根据所述实际购买次数生成第一权重值，其中，一个所述购物商品名称对应的实际购买商品对一个所述实际购买次数，一个所述实际购买次数对应一个所述第一权重值；根据各所述实际购买商品的第一权重值对各所述实际购买商品进行降序排序，并生成当前产品购买权重表；根据所述当前产品购买权重表生成区域划定指令，根据所述区域划定指令获取所述电商购物分支展示界面的整体展示区域面积，并根据区域划分比例从所述整体展示区域面积中设定当前选中区域面积，其中，所述区域划分比例预先设置；获取所述当前电商使用主体在所述电商购物分支展示界面中预先设置的常用勾选区域，并根据所述常用勾选区域对所述当前选中区域面积进行安置；获取预设的分支展示区域面积，并根据所述分支展示区域面积和所述当前选中区域面积生成当前展示数量；根据所述当前展示数量从所述当前产品购买权重表中筛选出与所述当前展示数量相匹配的实际购买商品，并生成推荐产品购物集合；根据所述推荐产品购物集合生成当前产品展示列表，并将所述当前产品展示列表展示于所述电商购物分支展示界面中的常用勾选区域。
在一个实施例中，所述电商数据获取模块还用于：
获取触发所述智能信息监控模块启动的信息抓取启动指令，根据所述信息抓取启动指令控制所述智能信息监控模块启动，并同时生成抓取时间设置界面；根据所述抓取时间设置界面获取所述当前电商使用主体划定的总划定时间，并根据所述当前电商使用主体划定的自定义禁用时间；根据所述总划定时间和所述自定义禁用时间，从所述总划定时间中剔除所述自定义禁用时间并生成预设时间段；基于所述智能信息监控模块获取所述当前电商使用主体在预设时间段内消费的初始电商购物数据，并生成无效数据剔除指令；根据所述无效数据剔除指令从所述初始电商购物数据中检测隐私数据起始操作和隐私数据终止操作，并分别获取所述隐私数据起始操作和所述隐私数据终止操作的起始时间点和终止时间点；根据所述起始时间点和所述终止时间点生成数据剔除时间段，并根据所述数据剔除时间段将所述初始电商购物数据中对应时间内的数据进行剔除，并在剔除完成后生成当前电商购物数据。
在一个实施例中，如图3所示，一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述基于人工智能的电商数据管理方法所述的步骤。
一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述基于人工智能的电商数据管理方法所述的步骤。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本申请所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和/或易失性存储器。非易失性存储器可包括只读存储器(ROM)、可编程ROM(PROM)、电可编程ROM(EPROM)、电可擦除可编程ROM(EEPROM)或闪存。易失性存储器可包括随机存取存储器(RAM)或者外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，RAM以多种形式可得，诸如静态RAM(SRAM)、动态RAM(DRAM)、同步DRAM(SDRAM)、双数据率SDRAM(DDRSDRAM)、增强型SDRAM(ESDRAM)、同步链路(Synchlink)DRAM(SLDRAM)、存储器总线(Rambus)直接RAM(RDRAM)、直接存储器总线动态RAM(DRDRAM)、以及存储器总线动态RAM(RDRAM)等。
以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。
以上所述实施例仅表达了本申请的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本申请的保护范围。因此，本申请专利的保护范围应以所附权利要求为准。

Claims (10)

1.一种基于人工智能的电商数据管理方法，其特征在于，所述方法包括：
获取经预设的智能信息监控模块抓取的当前电商使用主体在预设时间段内消费的初始电商购物数据，对所述初始电商购物数据进行无效数据剔除并在剔除完成后生成当前电商购物数据，其中，所述智能信息监控模块预先设置，所述预设时间段预先设置；对所述当前电商购物数据进行购物类别分析并在分析完成后生成实际购物商品数据，根据所述实际购物商品数据进行所述当前电商使用主体的购买力评估，并在购买力评估完成后生成当前实际购买力；将所述当前实际购买力与标准购买力对比并生成购买力差异值，将所述购买力差异值与标准购买力范围对比，并判断所述购买力差异值是否匹配所述标准购买力范围，若判断为否，则生成购买力汇总展示界面，其中，所述购买力汇总展示界面用于在所述当前电商使用主体下次进行电商购物时将所述实际购物商品数据汇总展示；若判断为是，则根据所述实际购物商品数据进行权重分析，在权重分析完成后生成推荐产品购物集合，将所述推荐产品购物集合展示于电商购物分支展示界面。
2.根据权利要求1所述的基于人工智能的电商数据管理方法，其特征在于，所述实际购物商品数据包括购物商品名称、购物商品数量和购物商品单价，其中，一个所述购物商品名称对应一个购物商品数量，一个所述购物商品名称对应一个所述购物商品单价；
对所述当前电商购物数据进行购物类别分析并在分析完成后生成实际购物商品数据，根据所述实际购物商品数据进行所述当前电商使用主体的购买力评估，并在购买力评估完成后生成当前实际购买力；具体包括：
基于预存商品名称对所述当前电商购物数据进行商品名称提取，并在商品名称提取完成后生成购物商品名称，其中，所述预存商品名称预先设置，所述购物商品名称的数量为多个；统计各所述购物商品名称所对应的实际购买商品的数量，并在统计完成后分别获取各所述购物商品名称所对应的实际购买商品的实际购买数量；获取各所述购物商品名称所对应的实际购买商品的购物商品单价；根据所述购物商品单价和对应的实际购买数量生成当前总消费额，并将所述当前总消费额与预存的标准消费列表进行对比，并生成第一购买能力值，其中，所述标准消费列表内包括多个标准消费数额，每个所述标准消费数额均对应一个标准购买能力值，与所述当前总消费额匹配的标准消费数额对应的标准购买能力值即为所述第一购买能力值；根据所述实际购买数量生成第二购买能力值，并根据所述购物商品单价生成第三购买能力值；统计所述当前电商使用主体购买所述实际购买商品所耗费的实际消耗时间，并判断所述实际消耗实际是否小于等于预存的预存消耗时间，若判断为是，则生成第四购买能力值；将所述第一购买能力值、第二购买能力值、第三购买能力值和第四购买能力值汇总并生成所述当前电商使用主体的当前实际购买力。
3.根据权利要求2所述的基于人工智能的电商数据管理方法，其特征在于，若判断为是，则根据所述实际购物商品数据进行权重分析，在权重分析完成后生成推荐产品购物集合，将所述推荐产品购物集合展示于电商购物分支展示界面；具体包括：
若所述购买力差异值匹配所述标准购买力范围，则统计所述购物商品名称所对应实际购买商品的实际购买次数；根据所述实际购买次数生成第一权重值，其中，一个所述购物商品名称对应的实际购买商品对一个所述实际购买次数，一个所述实际购买次数对应一个所述第一权重值；根据各所述实际购买商品的第一权重值对各所述实际购买商品进行降序排序，并生成当前产品购买权重表；根据所述当前产品购买权重表生成区域划定指令，根据所述区域划定指令获取所述电商购物分支展示界面的整体展示区域面积，并根据区域划分比例从所述整体展示区域面积中设定当前选中区域面积，其中，所述区域划分比例预先设置；获取所述当前电商使用主体在所述电商购物分支展示界面中预先设置的常用勾选区域，并根据所述常用勾选区域对所述当前选中区域面积进行安置；获取预设的分支展示区域面积，并根据所述分支展示区域面积和所述当前选中区域面积生成当前展示数量；根据所述当前展示数量从所述当前产品购买权重表中筛选出与所述当前展示数量相匹配的实际购买商品，并生成推荐产品购物集合；根据所述推荐产品购物集合生成当前产品展示列表，并将所述当前产品展示列表展示于所述电商购物分支展示界面中的常用勾选区域。
4.根据权利要求1所述的基于人工智能的电商数据管理方法，其特征在于，获取经预设的智能信息监控模块抓取的当前电商使用主体在预设时间段内消费的初始电商购物数据，对所述初始电商购物数据进行无效数据剔除并在剔除完成后生成当前电商购物数据，其中，所述智能信息监控模块预先设置，所述预设时间段预先设置；具体包括：
获取触发所述智能信息监控模块启动的信息抓取启动指令，根据所述信息抓取启动指令控制所述智能信息监控模块启动，并同时生成抓取时间设置界面；根据所述抓取时间设置界面获取所述当前电商使用主体划定的总划定时间，并根据所述当前电商使用主体划定的自定义禁用时间；根据所述总划定时间和所述自定义禁用时间，从所述总划定时间中剔除所述自定义禁用时间并生成预设时间段；基于所述智能信息监控模块获取所述当前电商使用主体在预设时间段内消费的初始电商购物数据，并生成无效数据剔除指令；根据所述无效数据剔除指令从所述初始电商购物数据中检测隐私数据起始操作和隐私数据终止操作，并分别获取所述隐私数据起始操作和所述隐私数据终止操作的起始时间点和终止时间点；根据所述起始时间点和所述终止时间点生成数据剔除时间段，并根据所述数据剔除时间段将所述初始电商购物数据中对应时间内的数据进行剔除，并在剔除完成后生成当前电商购物数据。
5.一种基于人工智能的电商数据管理系统，其特征在于，所述系统包括：
电商数据获取模块，用于获取经预设的智能信息监控模块抓取的当前电商使用主体在预设时间段内消费的初始电商购物数据，对所述初始电商购物数据进行无效数据剔除并在剔除完成后生成当前电商购物数据，其中，所述智能信息监控模块预先设置，所述预设时间段预先设置；
购买能力评估模块，用于对所述当前电商购物数据进行购物类别分析并在分析完成后生成实际购物商品数据，根据所述实际购物商品数据进行所述当前电商使用主体的购买力评估，并在购买力评估完成后生成当前实际购买力；
差异数据判断模块，用于将所述当前实际购买力与标准购买力对比并生成购买力差异值，将所述购买力差异值与标准购买力范围对比，并判断所述购买力差异值是否匹配所述标准购买力范围，若判断为否，则生成购买力汇总展示界面，其中，所述购买力汇总展示界面用于在所述当前电商使用主体下次进行电商购物时将所述实际购物商品数据汇总展示；
电商数据展示模块，用于若判断为是，则根据所述实际购物商品数据进行权重分析，在权重分析完成后生成推荐产品购物集合，将所述推荐产品购物集合展示于电商购物分支展示界面。
6.根据权利要求5所述的基于人工智能的电商数据管理系统，其特征在于，所述实际购物商品数据包括购物商品名称、购物商品数量和购物商品单价，其中，一个所述购物商品名称对应一个购物商品数量，一个所述购物商品名称对应一个所述购物商品单价；所述购买能力评估模块还用于：
基于预存商品名称对所述当前电商购物数据进行商品名称提取，并在商品名称提取完成后生成购物商品名称，其中，所述预存商品名称预先设置，所述购物商品名称的数量为多个；统计各所述购物商品名称所对应的实际购买商品的数量，并在统计完成后分别获取各所述购物商品名称所对应的实际购买商品的实际购买数量；获取各所述购物商品名称所对应的实际购买商品的购物商品单价；根据所述购物商品单价和对应的实际购买数量生成当前总消费额，并将所述当前总消费额与预存的标准消费列表进行对比，并生成第一购买能力值，其中，所述标准消费列表内包括多个标准消费数额，每个所述标准消费数额均对应一个标准购买能力值，与所述当前总消费额匹配的标准消费数额对应的标准购买能力值即为所述第一购买能力值；根据所述实际购买数量生成第二购买能力值，并根据所述购物商品单价生成第三购买能力值；统计所述当前电商使用主体购买所述实际购买商品所耗费的实际消耗时间，并判断所述实际消耗实际是否小于等于预存的预存消耗时间，若判断为是，则生成第四购买能力值；将所述第一购买能力值、第二购买能力值、第三购买能力值和第四购买能力值汇总并生成所述当前电商使用主体的当前实际购买力。
7.根据权利要求6所述的基于人工智能的电商数据管理系统，其特征在于，所述电商数据展示模块还用于：
若所述购买力差异值匹配所述标准购买力范围，则统计所述购物商品名称所对应实际购买商品的实际购买次数；根据所述实际购买次数生成第一权重值，其中，一个所述购物商品名称对应的实际购买商品对一个所述实际购买次数，一个所述实际购买次数对应一个所述第一权重值；根据各所述实际购买商品的第一权重值对各所述实际购买商品进行降序排序，并生成当前产品购买权重表；根据所述当前产品购买权重表生成区域划定指令，根据所述区域划定指令获取所述电商购物分支展示界面的整体展示区域面积，并根据区域划分比例从所述整体展示区域面积中设定当前选中区域面积，其中，所述区域划分比例预先设置；获取所述当前电商使用主体在所述电商购物分支展示界面中预先设置的常用勾选区域，并根据所述常用勾选区域对所述当前选中区域面积进行安置；获取预设的分支展示区域面积，并根据所述分支展示区域面积和所述当前选中区域面积生成当前展示数量；根据所述当前展示数量从所述当前产品购买权重表中筛选出与所述当前展示数量相匹配的实际购买商品，并生成推荐产品购物集合；根据所述推荐产品购物集合生成当前产品展示列表，并将所述当前产品展示列表展示于所述电商购物分支展示界面中的常用勾选区域。
8.根据权利要求6所述的基于人工智能的电商数据管理系统，其特征在于，所述电商数据获取模块还用于：
获取触发所述智能信息监控模块启动的信息抓取启动指令，根据所述信息抓取启动指令控制所述智能信息监控模块启动，并同时生成抓取时间设置界面；根据所述抓取时间设置界面获取所述当前电商使用主体划定的总划定时间，并根据所述当前电商使用主体划定的自定义禁用时间；根据所述总划定时间和所述自定义禁用时间，从所述总划定时间中剔除所述自定义禁用时间并生成预设时间段；基于所述智能信息监控模块获取所述当前电商使用主体在预设时间段内消费的初始电商购物数据，并生成无效数据剔除指令；根据所述无效数据剔除指令从所述初始电商购物数据中检测隐私数据起始操作和隐私数据终止操作，并分别获取所述隐私数据起始操作和所述隐私数据终止操作的起始时间点和终止时间点；根据所述起始时间点和所述终止时间点生成数据剔除时间段，并根据所述数据剔除时间段将所述初始电商购物数据中对应时间内的数据进行剔除，并在剔除完成后生成当前电商购物数据。
9.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至4中任一项所述方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至4中任一项所述的方法的步骤。
CN202310388791.9A 2023-04-09 2023-04-09 基于人工智能的电商数据管理方法及系统 Pending CN116402581A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202310388791.9A CN116402581A (zh) 2023-04-09 2023-04-09 基于人工智能的电商数据管理方法及系统

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202310388791.9A CN116402581A (zh) 2023-04-09 2023-04-09 基于人工智能的电商数据管理方法及系统

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN116402581A true CN116402581A (zh) 2023-07-07

Family

ID=87008733

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202310388791.9A Pending CN116402581A (zh) 2023-04-09 2023-04-09 基于人工智能的电商数据管理方法及系统

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN116402581A (zh)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN118644322A (zh) * 2024-08-14 2024-09-13 南昌理工学院 一种用于电子商务用户大数据的产品智能推荐方法及系统

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN118644322A (zh) * 2024-08-14 2024-09-13 南昌理工学院 一种用于电子商务用户大数据的产品智能推荐方法及系统

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN111080398B (zh) 商品推荐方法、装置、计算机设备和存储介质
CN111666275B (zh) 一种数据处理方法、装置、电子设备及存储介质
CN112288464A (zh) 商品推荐方法、装置、计算机设备和存储介质
CN115098803B (zh) 一种基于移动图书馆的图书推荐方法以及系统
CN109961351B (zh) 信息推荐方法、装置、存储介质及计算机设备
CN109254980A (zh) 客户分数排序的方法、装置、计算机设备和存储介质
CN116402581A (zh) 基于人工智能的电商数据管理方法及系统
CN112241495A (zh) 页面更新方法
CN112102002A (zh) 基于知识图谱的商品推荐方法、装置、计算机和存储介质
CN110598090B (zh) 兴趣标签的生成方法、装置、计算机设备和存储介质
CN110704706B (zh) 分类模型的训练方法、分类方法及相关设备、分类系统
CN111680236A (zh) 菜单显示方法、装置、终端设备及存储介质
CN109086938B (zh) 产品sku识别方法、装置及计算机可读存储介质
CN106919609B (zh) 产品信息推送方法和装置
CN113077320A (zh) 一种基于用户行为采集分析的商机推荐方法
CN116308495A (zh) 一种基于大数据的白酒销售管理方法及系统
CN115860865A (zh) 商品组合构造方法及其装置、设备、介质、产品
CN115660203A (zh) 生命周期价值的预测方法及装置、存储介质、电子设备
CN111523011B (zh) 基于区块链技术分布式图计算引擎的冷热钱包智能标签系统
CN114626899A (zh) 基于大数据的产品销售数据采集方法和系统
CN110503482B (zh) 一种物品处理方法、装置、终端及存储介质
CN110515946B (zh) 数据提取方法、装置、设备及计算机可读存储介质
CN114219567A (zh) 电商管理数据运维管理系统
CN114219587A (zh) 订单数据的处理方法、装置、存储介质及计算机设备
CN112597376A (zh) 信息查询方法及装置

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination