CN117010953A - 一种商城积分兑换系统 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种商城积分兑换系统，涉及机器学习技术领域。该商城积分兑换系统，包括积分查询模块、商品兑换模块、安全评估模块和数据分析模块，基于用户的协同过滤算法可以为每个用户提供个性化的推荐，根据用户的兑换和购物历史，精确地预测他们的兴趣和偏好，提供相关的推荐商品或服务，从而增加用户的购买满意度，通过个性化推荐，顾客更有可能被推荐的商品或服务吸引，提高购买意愿，从而增加销售量和转化率，记录和分析顾客的兑换历史、消费习惯和偏好等数据，商城可以获取有价值的顾客行为和购物趋势信息，优化产品策略和运营策略，细化的防欺诈和滥用措施可以检测和防止欺诈行为，保护商城和顾客的权益，维护系统的安全性和可靠性。

Description

一种商城积分兑换系统
技术领域
本发明涉及机器学习技术领域，具体为一种商城积分兑换系统。
背景技术
商城积分兑换系统是一种基于积分的奖励和兑换机制，允许顾客通过积累和使用积分来获取折扣、礼品或其他特定的商品或服务。商城积分兑换系统通常由商城或电商平台提供，旨在激励顾客的忠诚度、促进消费和增加用户体验。
在商城积分兑换系统中，顾客可以通过在商城消费、参与促销活动、推荐好友等方式积累积分。积分的获取方式可以根据商城的设定而不同。顾客积累的积分可以在商城内进行兑换，兑换的商品或服务可以是折扣券、礼品、特定商品的优惠或免费赠送等，优势在于激励顾客继续购物和消费，增加顾客的忠诚度和参与度。通过积分兑换系统，商城可以建立更紧密的客户关系，提供个性化的奖励和优惠，增加用户体验和满意度。同时，商城也可以通过积分兑换系统收集顾客的消费习惯和偏好数据，用于市场营销和个性化推荐，提升销售效果。
因此，如何实现使顾客能够享受个性化的服务，提高购物体验，并帮助商城实现更高的销售和用户满意度是业界需要解决的技术问题。
发明内容
针对现有技术的不足，本发明提供了一种商城积分兑换系统，解决了使顾客能够享受个性化的服务，提高购物体验，并帮助商城实现更高的销售和用户满意度的问题。
为实现以上目的，本发明通过以下技术方案予以实现：一种商城积分兑换系统，包括积分查询模块、商品兑换模块、安全评估模块和数据分析模块，其中：所述积分查询模块用于在顾客登陆验证后查询积分余额，以了解可兑换的积分数量；所述商品兑换模块用于顾客选择欲兑换的商品或服务，系统会自动扣除相应积分，并生成兑换凭证；所述安全评估模块用于确保系统安全，防止欺诈或滥用兑换积分的情况发生；所述数据分析模块用于通过积分兑换系统收集顾客的消费习惯和喜好，用于市场营销和个性化推荐。
进一步地，所述商品兑换模块具体兑换流程包括以下步骤：S10、在顾客将欲兑换的商品或服务，添加到购物车并确认兑换后，进去结算页面；S20、顾客在选择使用积分兑换部分或全部金额后，系统自动计算积分兑换的折扣金额并扣除相应积分；S30、确认订单后，系统会生成兑换凭证，其中包含商品或服务的详细信息、兑换所需积分和有效期。
进一步地，所述安全评估模块包括身份验证单元，交易安全保障单元和风险评估及监测单元，其中：所述身份验证单元用于确保只有授权的用户可以访问和使用积分兑换系统；所述交易安全保障单元用于采用安全的加密协议确保顾客的支付信息和交易数据安全；所述风险评估及监测单元用于实施风险评估和监测机制，检测和防止欺诈行为。
进一步地，所述风险评估及监测单元实施风险评估和监测机制，检测和防止欺诈行为具体包括以下步骤：S11、实时监测积分兑换活动，包括兑换频率、兑换数量和兑换模式；S12、基于历史数据和行为模式，设定欺诈和滥用的阈值和规则，设定阈值公式，然后将其作为基准值，并设置一个允许的偏差范围；S13、比较实际兑换活动与设定的阈值和规则进行比较，若超过设定的阈值或违反规则，则触发异常兑换活动的警报；S14、根据触发的警报和异常兑换活动的模式，对风险进行评估和分类；S15、对于被评估为高风险的兑换活动进行风险处理。
进一步地，所述S12基于历史数据的阈值和规则的处理步骤如下：S121、基于历史数据的阈值，计算平均兑换数量和标准差/>：/>，，其中，/>为历史兑换总量，/>为历史兑换次数，为兑换数量，/>为兑换历史中的总兑换次数；S122、设定单次兑换的最大积分数量/>，将百分比乘以平均兑换数量，得到单次兑换的最大积分数量，/>；S123、设定每日最大兑换次数/>，将历史平均每日兑换次数/>加上允许的偏差范围/>，得到每日最大兑换次数，/>。
进一步地，所述数据分析模块包括顾客行为分析单元，个性化推荐单元和市场营销单元，其中：所述顾客行为分析单元用于记录顾客的兑换历史、消费习惯和偏好等数据，分析顾客行为和购物趋势；所述个性化推荐单元根据顾客的兑换和购物历史，提供个性化的推荐和定制化的优惠活动，增强顾客体验和忠诚度；所述市场营销单元利用积分兑换系统的数据分析结果，进行精准的市场营销策略制定。
进一步地，所述顾客行为分析单元分析顾客行为和购物趋势具体包括以下步骤：S21、数据收集，包括记录顾客的兑换历史，消费习惯和偏好数据；S22、数据分析，包括兑换频率分析，计算每个顾客的平均兑换频率，即在一段时间内兑换的次数除以时间段的长度：，其中/>为兑换次数，/>为时间段长度；兑换趋势分析，观察兑换活动随时间的变化趋势：/>，其中/>为当前时间段的兑换数量，/>为上一时间段的兑换数量，以及；兑换商品/服务偏好分析，统计顾客兑换的商品或服务类别的分布情况，计算每个类别的兑换数量/>,/>,…，在总兑换数量/>中的比例：；S23、数据可视化和报告，利用图表、图像和报告方式将分析结果可视化，展示热门兑换商品或服务类别的排名。
进一步地，所述个性化推荐单元中提供个性化的推荐和定制化的优惠活动，以增强顾客体验和忠诚度具体包括以下步骤：S31、数据收集，包括兑换的商品或服务、兑换日期、兑换数量、购买日期、购买金额；S32、数据分析，基于用户的协同过滤算法计算顾客相似度；S33、基于数据分析的结果，根据顾客的兑换和购物历史生成个性化推荐；S34、将个性化推荐和优惠活动展示在顾客的用户界面或通过电子邮件、短信方式进行推送，以增强顾客体验和忠诚度。
进一步地，所述S32中数据分析的具体步骤如下：S321、相似度计算，包括构建用户-商品矩阵，将顾客的兑换历史转换为用户-商品矩阵，其中行代表用户，列代表商品，每个元素表示用户对商品的评分；S322、考虑评分偏差的相似度计算，，其中，/>和/>分别是两个用户对商品的评分向量，/>和/>分别是两个用户的评分平均值，/>表示向量的模；S323、考虑用户活跃度的邻居选择，将相似度和活跃度进行加权综合选择邻居用户；S324、推荐生成，得出目标用户对每个候选项的兴趣程度；S325、对推荐项进行排序，按照兴趣程度从高到低进行排列，以提供个性化的推荐列表。
进一步地，所述S323加权综合选择邻居用户具体包括以下步骤：S3231、根据用户的活跃度指标，来衡量用户的活跃程度；S3232、将相似度和活跃度进行加权综合来选择邻居用户，，其中/>是用户/>的活跃度指标；S3233、根据加权相似度值，选择与目标用户具有较高相似度且较高活跃度的邻居用户作为推荐的候选。
本发明具有以下有益效果：
（1）、该商城积分兑换系统，基于用户的协同过滤算法可以为每个用户提供个性化的推荐，根据用户的兑换和购物历史，精确地预测他们的兴趣和偏好，提供相关的推荐商品或服务，从而增加用户的购买满意度，通过个性化推荐，顾客更有可能被推荐的商品或服务吸引，提高购买意愿，从而增加销售量和转化率。
（2）、该商城积分兑换系统，通过记录和分析顾客的兑换历史、消费习惯和偏好等数据，商城可以获取有价值的顾客行为和购物趋势信息，为市场营销和决策提供数据支持，优化产品策略和运营策略，细化的防欺诈和滥用措施可以检测和防止欺诈行为，保护商城和顾客的权益，维护系统的安全性和可靠性。
当然，实施本发明的任一产品并不一定需要同时达到以上所述的所有优点。
附图说明
图1为本发明商城积分兑换系统框图；
图2为本发明商城积分兑换系统商品兑换模块具体兑换流程图；
图3为本发明商城积分兑换系统安全评估模块框图；
图4为本发明商城积分兑换系统风险评估及监测单元实施风险评估和监测机制流程图；
图5为本发明商城积分兑换系统历史数据的阈值和规则的处理步骤流程图；
图6为本发明商城积分兑换系统数据分析模块框图；
图7为本发明商城积分兑换系统顾客行为分析单元分析顾客行为和购物趋势方法流程图；
图8为本发明商城积分兑换系统个性化推荐单元中提供个性化的推荐和定制化流程图；
图9为本发明商城积分兑换系统数据分析的具体步骤流程图；
图10为本发明商城积分兑换系统选择邻居用户具体方法流程图。
具体实施方式
本申请实施例通过提供商城积分兑换系统，实现了使顾客能够享受个性化的服务，提高购物体验，并帮助商城实现更高的销售和用户满意度。
本申请实施例中的技术方案为解决上述的问题，总体思路如下：
通过积分兑换系统记录顾客的兑换历史、消费习惯和偏好等数据，并基于这些数据进行分析和处理，以提供个性化的推荐和定制化的优惠活动，从而增强顾客体验、提高销售效果和用户忠诚度。具体而言，步骤包括设定兑换比例和流程、防止欺诈和滥用、数据分析和顾客行为分析、个性化推荐，以及细化邻居选择和相似度计算。该方案还强调了数据驱动决策的重要性，利用兑换历史和消费习惯等数据来支持市场营销和决策制定。总体目标是提供一个优化的积分兑换系统，使顾客能够享受个性化的服务，提高购物体验，并帮助商城实现更高的销售和用户满意度。
请参阅图1，本发明实施例提供一种技术方案：一种商城积分兑换系统，包括积分查询模块、商品兑换模块、安全评估模块和数据分析模块，其中：所述积分查询模块用于在顾客登陆验证后查询积分余额，以了解可兑换的积分数量；所述商品兑换模块用于顾客选择欲兑换的商品或服务，系统会自动扣除相应积分，并生成兑换凭证；所述安全评估模块用于确保系统安全，防止欺诈或滥用兑换积分的情况发生；所述数据分析模块用于通过积分兑换系统收集顾客的消费习惯和喜好，用于市场营销和个性化推荐。
基于用户的协同过滤算法可以为每个用户提供个性化的推荐，根据用户的兑换和购物历史，精确地预测他们的兴趣和偏好，提供相关的推荐商品或服务，从而增加用户的购买满意度，通过个性化推荐，顾客更有可能被推荐的商品或服务吸引，提高购买意愿，从而增加销售量和转化率。
通过记录和分析顾客的兑换历史、消费习惯和偏好等数据，商城可以获取有价值的顾客行为和购物趋势信息，为市场营销和决策提供数据支持，优化产品策略和运营策略，细化的防欺诈和滥用措施可以检测和防止欺诈行为，保护商城和顾客的权益，维护系统的安全性和可靠性。
具体地，如图2所示，所述商品兑换模块具体兑换流程包括以下步骤：S10、在顾客将欲兑换的商品或服务，添加到购物车并确认兑换后，进去结算页面；S20、顾客在选择使用积分兑换部分或全部金额后，系统自动计算积分兑换的折扣金额并扣除相应积分；S30、确认订单后，系统会生成兑换凭证，其中包含商品或服务的详细信息、兑换所需积分和有效期。
本实施方案中，顾客在商城消费时，根据消费金额给予一定比例的积分奖励，例如每消费1元累积1积分。顾客可以在商城的网站或手机应用上随时查询积分余额，以了解可兑换的积分数量，商城设定不同商品或服务的积分兑换比例，例如100积分可以兑换10元的折扣券。
顾客浏览商城网站或应用，选择欲兑换的商品或服务，并添加到购物车，在结算页面，顾客可以选择使用积分兑换部分或全部金额。系统会自动计算积分兑换的折扣金额并扣除相应积分，确认订单后，系统会生成兑换凭证，其中包含商品或服务的详细信息、兑换所需积分和有效期等。顾客可以选择电子凭证或选择邮寄纸质凭证的方式接收兑换凭证。
具体地，如图3所示，所述安全评估模块包括身份验证单元，交易安全保障单元和风险评估及监测单元，其中：所述身份验证单元用于确保只有授权的用户可以访问和使用积分兑换系统；所述交易安全保障单元用于采用安全的加密协议确保顾客的支付信息和交易数据安全；所述风险评估及监测单元用于实施风险评估和监测机制，检测和防止欺诈行为。
本实施方案中，确保只有授权的用户可以访问和使用积分兑换系统，例如使用用户名和密码登录或使用双因素身份验证。采用安全的加密协议和支付网关，确保顾客的支付信息和交易数据安全，实施风险评估和监测机制，检测和防止欺诈行为，例如异常的积分兑换活动或多次重复兑换。
具体地，如图4所示，所述风险评估及监测单元实施风险评估和监测机制，检测和防止欺诈行为具体包括以下步骤：S11、实时监测积分兑换活动，包括兑换频率、兑换数量和兑换模式；S12、基于历史数据和行为模式，设定欺诈和滥用的阈值和规则，设定阈值公式，然后将其作为基准值，并设置一个允许的偏差范围；S13、比较实际兑换活动与设定的阈值和规则进行比较，若超过设定的阈值或违反规则，则触发异常兑换活动的警报；S14、根据触发的警报和异常兑换活动的模式，对风险进行评估和分类；S15、对于被评估为高风险的兑换活动进行风险处理。
本实施方案中，实时监测积分兑换活动，包括兑换频率、兑换数量和兑换模式等，记录每次兑换的时间戳、兑换的商品或服务以及所使用的积分数量。
基于历史数据和行为模式，设定欺诈和滥用的阈值和规则，例如每日最大兑换次数、单次兑换的最大积分数量等，设定阈值公式，例如通过分析历史数据得出平均兑换数量，然后将其作为基准值，并设置一个允许的偏差范围。
比较实际兑换活动与设定的阈值和规则进行比较，如果兑换活动超过设定的阈值或违反规则，则触发异常兑换活动的警报。根据触发的警报和异常兑换活动的模式，对风险进行评估和分类，风险评估可以根据兑换活动的频率、积分使用模式、账户历史等因素进行综合计算。
对于被评估为高风险的兑换活动，采取相应的措施进行处理，例如暂停账户、人工审核、进一步调查等，风险处理的具体措施可以根据风险评估的结果和实际情况来制定。
具体地，如图5所示，所述S12基于历史数据的阈值和规则的处理步骤如下：S121、基于历史数据的阈值，计算平均兑换数量和标准差/>：/>，，其中，/>为历史兑换总量，/>为历史兑换次数，为兑换数量，/>为兑换历史中的总兑换次数；S122、设定单次兑换的最大积分数量/>，将百分比乘以平均兑换数量，得到单次兑换的最大积分数量，/>；S123、设定每日最大兑换次数/>，将历史平均每日兑换次数/>加上允许的偏差范围/>，得到每日最大兑换次数，/>。
本实施方案中，计算历史数据中的兑换数量平均值，作为基准值。例如，将过去30天的总兑换数量除以30，得到平均每天的兑换数量，计算历史数据中的兑换数量的标准差，用于衡量兑换数量的波动程度。可以设定一个允许的标准差范围，例如平均兑换数量加减一个标准差范围内。
每日最大兑换次数可以使用固定次数公式和根据历史数据公式，设定一个固定的次数，例如每日最大兑换次数为5次或者根据历史数据中的平均每日兑换次数计算出每日最大兑换次数。例如，历史平均每日兑换次数加上一个允许的偏差范围内。
单次兑换的最大积分数量可以使用固定比例公式和百分比公式，设定一个固定的比例，例如设定单次兑换的最大积分数量为历史平均兑换数量的两倍，或者设定一个百分比，根据历史平均兑换数量计算出允许的最大积分数量。例如，历史平均兑换数量的80%作为单次兑换的最大积分数量。
具体地，如图6所示，所述数据分析模块包括顾客行为分析单元，个性化推荐单元和市场营销单元，其中：所述顾客行为分析单元用于记录顾客的兑换历史、消费习惯和偏好等数据，分析顾客行为和购物趋势；所述个性化推荐单元根据顾客的兑换和购物历史，提供个性化的推荐和定制化的优惠活动，增强顾客体验和忠诚度；所述市场营销单元利用积分兑换系统的数据分析结果，进行精准的市场营销策略制定。
本实施方案中，积分兑换系统可以记录顾客的兑换历史、消费习惯和偏好等数据，用于分析顾客行为和购物趋势。根据顾客的兑换和购物历史，系统可以提供个性化的推荐和定制化的优惠活动，增强顾客体验和忠诚度，商城可以利用积分兑换系统的数据分析结果，进行精准的市场营销策略制定，例如发送定制化的促销活动或推送相关商品的推荐信息。
具体地，如图7所示，所述顾客行为分析单元分析顾客行为和购物趋势具体包括以下步骤：S21、数据收集，包括记录顾客的兑换历史，消费习惯和偏好数据；S22、数据分析，包括兑换频率分析，计算每个顾客的平均兑换频率，即在一段时间内兑换的次数除以时间段的长度：，其中/>为兑换次数，/>为时间段长度；兑换趋势分析，观察兑换活动随时间的变化趋势：/>，其中/>为当前时间段的兑换数量，/>为上一时间段的兑换数量，以及；兑换商品/服务偏好分析，统计顾客兑换的商品或服务类别的分布情况，计算每个类别的兑换数量/>,/>,…，在总兑换数量/>中的比例：；S23、数据可视化和报告，利用图表、图像和报告方式将分析结果可视化，展示热门兑换商品或服务类别的排名。
本实施方案中，记录顾客的兑换历史：记录每个顾客的兑换活动，包括兑换的商品或服务、兑换日期和兑换数量等信息，收集消费习惯和偏好数据：记录顾客的购买历史、购买频率、购买金额、喜好的商品或服务类别等信息。
计算每个顾客的平均兑换频率，即在一段时间内兑换的次数除以时间段的长度，观察兑换活动随时间的变化趋势，例如每月或每季度的兑换数量变化，统计顾客兑换的商品或服务类别的分布情况，了解他们的偏好。
利用图表、图像和报告等方式将分析结果可视化，帮助商城理解顾客的行为和趋势。例如绘制兑换频率随时间的变化图表、展示热门兑换商品或服务类别的排名等。
具体地，如图8所示，所述个性化推荐单元中提供个性化的推荐和定制化的优惠活动，以增强顾客体验和忠诚度具体包括以下步骤：S31、数据收集，包括兑换的商品或服务、兑换日期、兑换数量、购买日期、购买金额；S32、数据分析，基于用户的协同过滤算法计算顾客相似度；S33、基于数据分析的结果，根据顾客的兑换和购物历史生成个性化推荐；S34、将个性化推荐和优惠活动展示在顾客的用户界面或通过电子邮件、短信方式进行推送，以增强顾客体验和忠诚度。
本实施方案中，收集顾客的兑换历史和购物历史，包括兑换的商品或服务、兑换日期、兑换数量、购买日期、购买金额等信息。根据顾客的兑换历史，计算每类商品或服务的兑换数量占比，以确定顾客的偏好，根据顾客的兑换历史，查找与其兑换的商品或服务相关联的其他商品或服务，以提供相关的推荐，可以使用关联规则算法或基于协同过滤的推荐算法进行推荐计算。
根据顾客的兑换历史和购物历史，计算顾客之间的相似度，以找到具有相似行为模式的顾客进行个性化推荐，根据顾客的兑换历史和购物历史，计算顾客之间的相似度，以找到具有相似行为模式的顾客进行个性化推荐。
于数据分析的结果，系统可以根据顾客的兑换和购物历史生成个性化推荐，例如推荐与其兑换历史相关的商品或服务，可以根据顾客的喜好、购买频率、购买金额等信息，设计定制化的优惠活动，例如针对特定类别的商品或服务提供折扣券或积分奖励。
将个性化推荐和优惠活动展示在顾客的用户界面或通过电子邮件、短信等方式进行推送，以增强顾客体验和忠诚度。通过个性化推荐和定制化的优惠活动，商城可以更好地满足顾客的需求和偏好，提高购物满意度和忠诚度。
具体地，如图9所示，所述S32中数据分析的具体步骤如下：S321、相似度计算，包括构建用户-商品矩阵，将顾客的兑换历史转换为用户-商品矩阵，其中行代表用户，列代表商品，每个元素表示用户对商品的评分；S322、考虑评分偏差的相似度计算，，其中，/>和/>分别是两个用户对商品的评分向量，/>和/>分别是两个用户的评分平均值，/>表示向量的模；S323、考虑用户活跃度的邻居选择，将相似度和活跃度进行加权综合选择邻居用户；S324、推荐生成，得出目标用户对每个候选项的兴趣程度；S325、对推荐项进行排序，按照兴趣程度从高到低进行排列，以提供个性化的推荐列表。
本实施方案中，构建用户-商品矩阵（User-Item Matrix）：将顾客的兑换历史转换为用户-商品矩阵，其中行代表用户，列代表商品，每个元素表示用户对商品的评分（如兑换数量），考虑评分偏差的相似度计算：在计算用户之间的相似度时，考虑评分偏差可以更准确地反映用户的兴趣。
考虑用户活跃度的邻居选择：除了相似度，还可以考虑用户的活跃度来选择邻居用户。活跃度可以根据用户的兑换次数或购买频率等指标来衡量，可以将相似度和活跃度进行加权综合，如相似度加权和或相似度乘以活跃度等方式，来选择邻居用户。
考虑评分偏差和用户活跃度的推荐生成：在计算目标用户对候选项的兴趣程度时，考虑评分偏差和用户活跃度可以更精确地预测用户的兴趣，可以通过加权平均、加权求和或其他方法，将邻居用户的评分与相应的评分偏差和活跃度进行综合计算，得出目标用户对每个候选项的兴趣程度。
根据一些规则或条件，过滤掉不符合目标用户需求的推荐项，例如排除库存不足的商品或服务，对推荐项进行排序，按照兴趣程度从高到低进行排列，以提供个性化的推荐列表。
具体地，如图10所示，所述S323加权综合选择邻居用户具体包括以下步骤：S3231、根据用户的活跃度指标，来衡量用户的活跃程度；S3232、将相似度和活跃度进行加权综合来选择邻居用户，，其中/>是用户/>的活跃度指标；S3233、根据加权相似度值，选择与目标用户具有较高相似度且较高活跃度的邻居用户作为推荐的候选。
本实施方案中，考虑用户活跃度的邻居选择：根据用户的活跃度指标（如兑换次数或购买频率）来衡量用户的活跃程度，综合考虑相似度和活跃度：将相似度和活跃度进行加权综合来选择邻居用户。
根据加权相似度值，选择与目标用户具有较高相似度且较高活跃度的邻居用户作为推荐的候选。
本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质（包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等）上实施的计算机程序产品的形式。
本发明是参照根据本发明实施例的系统、设备（系统）、和计算机程序产品的流程图和／或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和／或方框图中的每一流程和／或方框、以及流程图和／或方框图中的流程和／或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和／或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和／或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和／或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
尽管已描述了本发明的优选实施例，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念，则可对这些实施例作出另外的变更和修改。所以，所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本发明范围的所有变更和修改。
显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。

Claims (11)

1.一种商城积分兑换系统，其特征在于，包括积分查询模块、商品兑换模块、安全评估模块和数据分析模块，其中：
所述积分查询模块用于在顾客登陆验证后查询积分余额，以了解可兑换的积分数量；
所述商品兑换模块用于顾客选择欲兑换的商品或服务，系统会自动扣除相应积分，并生成兑换凭证；
所述安全评估模块用于确保系统安全，防止欺诈或滥用兑换积分的情况发生；
所述数据分析模块用于通过积分兑换系统收集顾客的消费习惯和喜好，用于市场营销和个性化推荐。
2.根据权利要求1所述的一种商城积分兑换系统，其特征在于：所述商品兑换模块具体兑换流程包括以下步骤：
S10、在顾客将欲兑换的商品或服务，添加到购物车并确认兑换后，进去结算页面；
S20、顾客在选择使用积分兑换部分或全部金额后，系统自动计算积分兑换的折扣金额并扣除相应积分；
S30、确认订单后，系统会生成兑换凭证，其中包含商品或服务的详细信息、兑换所需积分和有效期。
3.根据权利要求2所述的一种商城积分兑换系统，其特征在于：所述安全评估模块包括身份验证单元，交易安全保障单元和风险评估及监测单元，其中：
所述身份验证单元用于确保只有授权的用户可以访问和使用积分兑换系统；
所述交易安全保障单元用于采用安全的加密协议确保顾客的支付信息和交易数据安全；
所述风险评估及监测单元用于实施风险评估和监测机制，检测和防止欺诈行为。
4.根据权利要求3所述的一种商城积分兑换系统，其特征在于：所述风险评估及监测单元实施风险评估和监测机制，检测和防止欺诈行为具体包括以下步骤：
S11、实时监测积分兑换活动，包括兑换频率、兑换数量和兑换模式；
S12、基于历史数据和行为模式，设定欺诈和滥用的阈值和规则，设定阈值公式，然后将其作为基准值，并设置一个允许的偏差范围；
S13、比较实际兑换活动与设定的阈值和规则进行比较，若超过设定的阈值或违反规则，则触发异常兑换活动的警报；
S14、根据触发的警报和异常兑换活动的模式，对风险进行评估和分类；
S15、对于被评估为高风险的兑换活动进行风险处理。
5.根据权利要求4所述的一种商城积分兑换系统，其特征在于：所述S12基于历史数据的阈值和规则的处理步骤如下：
S121、基于历史数据的阈值，计算平均兑换数量和标准差/>：
，
，
其中，为历史兑换总量，/>为历史兑换次数，/>为兑换数量，/>为兑换历史中的总兑换次数；
S122、设定单次兑换的最大积分数量，将百分比乘以平均兑换数量，得到单次兑换的最大积分数量，/>；
S123、设定每日最大兑换次数，将历史平均每日兑换次数/>加上允许的偏差范围/>，得到每日最大兑换次数，/>。
6.根据权利要求5所述的一种商城积分兑换系统，其特征在于：所述数据分析模块包括顾客行为分析单元，个性化推荐单元和市场营销单元，其中：
所述顾客行为分析单元用于记录顾客的兑换历史、消费习惯和偏好等数据，分析顾客行为和购物趋势；
所述个性化推荐单元根据顾客的兑换和购物历史，提供个性化的推荐和定制化的优惠活动，增强顾客体验和忠诚度；
所述市场营销单元利用积分兑换系统的数据分析结果，进行精准的市场营销策略制定。
7.根据权利要求6所述的一种商城积分兑换系统，其特征在于：所述顾客行为分析单元分析顾客行为和购物趋势具体包括以下步骤：
S21、数据收集，包括记录顾客的兑换历史，消费习惯和偏好数据；
S22、数据分析，包括兑换频率分析，计算每个顾客的平均兑换频率，即在一段时间内兑换的次数除以时间段的长度：，其中/>为兑换次数，/>为时间段长度；
兑换趋势分析，观察兑换活动随时间的变化趋势：，其中/>为当前时间段的兑换数量，/>为上一时间段的兑换数量，以及；
兑换商品/服务偏好分析，统计顾客兑换的商品或服务类别的分布情况，计算每个类别的兑换数量,/>,…，在总兑换数量/>中的比例：；
S23、数据可视化和报告，利用图表、图像和报告方式将分析结果可视化，展示热门兑换商品或服务类别的排名。
8.根据权利要求7所述的一种商城积分兑换系统，其特征在于：所述个性化推荐单元中提供个性化的推荐和定制化的优惠活动，以增强顾客体验和忠诚度具体包括以下步骤：
S31、数据收集，包括兑换的商品或服务、兑换日期、兑换数量、购买日期、购买金额；
S32、数据分析，基于用户的协同过滤算法计算顾客相似度；
S33、基于数据分析的结果，根据顾客的兑换和购物历史生成个性化推荐；
S34、将个性化推荐和优惠活动展示在顾客的用户界面或通过电子邮件、短信方式进行推送，以增强顾客体验和忠诚度。
9.根据权利要求8所述的一种商城积分兑换系统，其特征在于：所述S32中数据分析的具体步骤如下：
S321、相似度计算，包括构建用户-商品矩阵，将顾客的兑换历史转换为用户-商品矩阵，其中行代表用户，列代表商品，每个元素表示用户对商品的评分；
S322、考虑评分偏差的相似度计算，
10.其中，和/>分别是两个用户对商品的评分向量，/>和/>分别是两个用户的评分平均值，/>表示向量的模；
S323、考虑用户活跃度的邻居选择，将相似度和活跃度进行加权综合选择邻居用户；
S324、推荐生成，得出目标用户对每个候选项的兴趣程度；
S325、对推荐项进行排序，按照兴趣程度从高到低进行排列，以提供个性化的推荐列表。
11.根据权利要求9所述的一种商城积分兑换系统，其特征在于：所述S323加权综合选择邻居用户具体包括以下步骤：
S3231、根据用户的活跃度指标，来衡量用户的活跃程度；
S3232、将相似度和活跃度进行加权综合来选择邻居用户，，其中/>是用户/>的活跃度指标；
S3233、根据加权相似度值，选择与目标用户具有较高相似度且较高活跃度的邻居用户作为推荐的候选。
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