CN118379082A - 一种基于5g与大数据的智慧电商系统 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及智慧电商技术领域，尤指一种基于5G与大数据的智慧电商系统。系统包括数据获取模块、推荐引擎模块、增强现实体验模块、供应链优化模块和多模态交互模块。数据获取模块从多种数据源收集数据，并通过5G传输至系统其他模块。推荐引擎利用机器学习分析用户行为，提供个性化商品推荐。增强现实模块通过三维技术展示商品使用效果。供应链模块分析市场需求和库存，优化供应链策略。多模态交互模块支持语音、图像搜索和触摸屏操作。本发明通过整合5G和大数据技术，能够提供更快速、更个性化、更互动性强的电商购物体验，同时优化后端供应链管理，从而全面提升电商平台的竞争力和用户满意度。
Description
技术领域
本发明涉及智慧电商技术领域，尤指一种基于5G与大数据的智慧电商系统。
背景技术
随着互联网技术的飞速发展，特别是5G通信技术的广泛部署，电子商务行业迎来了新的发展机遇。5G技术以其高带宽、低延迟的特性，极大地提升了数据传输效率，为大数据分析提供了技术基础。现有的电商平台已经开始尝试利用这些技术优势，通过收集和分析大规模用户数据来优化商业决策过程和用户购物体验。当前，还存在以下问题：现有系统无法深入分析和理解用户的多样化需求和细微行为模式，导致推荐不够个性化，无法有效提升用户满意度和购买决策；传统电商平台的产品展示多依赖于静态图片和文本，缺乏动态和互动性展示，无法有效模拟商品的实际使用场景，影响用户的购买体验和决策；现有技术在供应链管理方面常因缺乏实时数据分析和灵活调整机制，难以快速响应市场需求变化，易造成库存积压或短缺，增加企业运营成本。
发明内容
为解决上述问题，本发明提供一种基于5G与大数据的智慧电商系统。
为实现上述目的，本发明采用的技术方案是：
一种基于5G与大数据的智慧电商系统，包括依次通信连接的数据获取模块、推荐引擎模块、增强现实体验模块、供应链优化模块和多模态交互模块；
所述数据获取模块用于从多种数据源采集多源数据，并通过5G通信传输至系统其他模块；所述多源数据包括用户的点击流数据、购买历史、搜索查询、页面停留时间、社交媒体互动、用户位置信息、市场需求、促销活动、数据库存状态、物流信息和供应链动态；
所述推荐引擎模块用于根据所述多源数据，利用机器学习算法分析用户购买偏好和行为模式，为用户定制个性化商品推荐；
所述增强现实体验模块用于结合增强现实技术，通过三维重建和实景融合技术向用户展示商品的三维视图和在实际环境中的模拟使用效果；
所述供应链优化模块用于分析所述多源数据中实时市场需求和数据库存状况，运用优化算法调整供应链策略；
所述多模态交互模块用于结合5G通信，通过语音命令、图像搜索和触摸屏幕进行交互。
进一步的，所述推荐引擎模块的运行过程包括以下步骤：
采用多维度特征提取和实时数据同步技术，从所述多源数据中提取用户行为和商品属性的综合特征；
构建时间敏感的动态评分矩阵，实时更新用户-商品交互数据，利用时间加权模型动态调整用户-商品评分矩阵；
应用交替最小二乘法，分别固定用户特征矩阵和商品特征矩阵，交替优化另一矩阵；
基于优化后的特征向量计算用户对未互动商品的预测评分，并按评分高低排序生成推荐列表；
基于用户群体动态聚类的个性化推荐生成，通过聚类分析将用户分为不同群体，并对每个群体独立应用交替最小二乘法优化；
持续监测用户对推荐反馈，自动调整模型参数。
更进一步的，所述时间加权模型的公式如下：
；
其中，表示用户u在时间t对商品i的加权评分；表示用户u对商品i的实际评分；e表示自然对数的底；表示衰减系数，控制时间对评分的影响程度；表示当前时间；表示用户u最后一次对商品i评分的时间。
更进一步的，所述交替最小二乘法的公式如下：
；
其中，表示优化函数；U表示用户特征矩阵，其中表示用户u的特征向量，包括从多源数据中提取的用户信息；V表示商品特征矩阵，其中，表示商品i的特征向量，包括商品的基本属性、市场需求和促销活动的信息；表示用户u在时间t对商品i的加权评分；K表示所有已知用户-商品评分的集合；表示正则化参数，用于防止过拟合；和表示特征向量的平方范数，用于正则化。
进一步的，所述增强现实体验模块的运行过程包括以下步骤：
利用高分辨率和多角度三维扫描技术捕捉商品的几何形状及其表面纹理，生成三维数字模型；
运用三维重建技术将提取的三维数字模型与通过用户移动设备摄像头捕获的实际环境数据进行融合；
应用增强现实渲染引擎进行实时渲染，通过智能手机展示；
集成环境光线感应和空间感知技术，自动调整所述三维数字模型的光照、阴影和反射效果。
更进一步的，所述三维重建技术具体包括点云融合算法、曲面重建技术和纹理映射技术。
进一步的，所述供应链优化模块包括数据分析单元、库存管理单元和供应链决策单元；
所述数据分析单元用于从多源数据中提取市场需求信号，并通过高速5G通信实现数据快速传输，利用数据挖掘技术识别供应链中的潜在瓶颈和机会；
所述库存管理单元用于根据所述数据分析单元的输出调整仓库的存储布局和库存水平；
所述供应链决策单元用于基于所述数据分析单元和库存管理单元的建议，采用线性规划算法，制定和执行供应链调整策略。
更进一步的，所述线性规划算法包括以下步骤：
设定目标函数，以总成本为最小化目标，其中成本包括运输费用、仓储费用和缺货成本；
利用单纯形方法或内点方法迭代求解，找到最优解，形成最优供应链调整策略；
结合实时数据更新，不断调整模型参数，同时通过5G高速通信技术快速传输和处理供应链决策数据。
进一步的，所述多模态交互模块具体包括5G通信技术、语音识别技术、图像识别和触控技术。
本发明的有益效果在于：
本发明利用5G通信技术，数据获取模块能够高效地从多种数据源采集并传输大量多源数据，包括用户行为数据、市场需求等，确保信息的实时更新和高速传输，大幅提升系统响应速度和处理效率。推荐引擎模块通过机器学习算法分析用户的购买历史、搜索查询等多源数据，能够精准识别用户的购买偏好和行为模式，提供更为个性化的商品推荐，增强用户满意度和购买转化率。增强现实体验模块结合三维重建和实景融合技术，向用户提供商品的三维视图和模拟使用效果，使用户能够在购买前更直观地了解商品特性和使用场景，提升购物体验和决策质量。供应链优化模块通过实时分析市场需求和库存状况，运用优化算法及时调整供应链策略，提高库存周转率，减少库存积压，降低成本，提升整体供应链效率和灵活性。多模态交互模块使用户可以通过语音命令、图像搜索和触摸屏等多种交互方式进行操作，结合5G的低延迟特性，大幅提升用户交互的便利性和系统的可用性。
附图说明
图1 是本发明一种基于5G与大数据的智慧电商系统的模块示意图。
图2 是本发明中推荐引擎模块运行过程的流程示意图。
图3 是本发明中增强现实体验模块运行过程的流程示意图。
具体实施方式
请参阅图1-3所示，本发明关于一种基于5G与大数据的智慧电商系统。
实施例
一种基于5G与大数据的智慧电商系统，包括依次通信连接的数据获取模块、推荐引擎模块、增强现实体验模块、供应链优化模块和多模态交互模块；
所述数据获取模块用于从多种数据源采集多源数据，并通过5G通信传输至系统其他模块；所述多源数据包括用户的点击流数据、购买历史、搜索查询、页面停留时间、社交媒体互动、用户位置信息、市场需求、促销活动、数据库存状态、物流信息和供应链动态；
需要说明的是，数据获取模块确保从多个数据源实时、准确地收集各种类型的数据，并通过高速5G网络可靠地传输这些数据到系统的其他模块，多源数据包括以下数据：
用户交互数据：
点击流数据：通过前端用户界面跟踪技术记录用户每次点击，收集用户对不同商品的点击次数、点击顺序和停留时间。
购买历史：从电商平台的数据库中获取用户的历史购买记录，包括购买时间、数量、商品类型等。
搜索查询：收集用户在电商平台搜索栏中输入的所有搜索词汇，分析用户的搜索意图和偏好。
页面停留时间：监控用户在各个页面的具体停留时长，用以判断页面或商品的吸引力。
社交媒体互动：通过API集成社交媒体平台，收集用户的点赞、评论、分享等互动数据。
地理位置数据：
利用用户设备的GPS功能或IP地址分析，收集用户的实时位置信息，以便进行地域性分析和个性化推荐。
市场和环境数据：
市场需求：从行业报告、市场调研和在线调查等获取市场趋势数据。
促销活动：监控内部和竞争对手的促销活动，评估这些活动对用户行为的影响。
数据库存状态和物流信息：通过内部ERP系统和物流合作伙伴的系统接口，实时获取库存量、库存位置、物流状态等数据。
供应链动态：从供应商处接收关于原材料供应状况、生产周期、交货时间等信息。
数据获取模块采用5G通信技术，确保数据的高速传输和低延迟。5G技术的应用使得从远端数据源到系统中心的数据传输几乎实时完成，为实时数据处理和即时决策提供支持。在数据传输过程中，引入数据预处理步骤，包括数据清洗（去除噪声和异常值）、格式标准化（统一不同来源数据的格式）和数据加密（保护用户隐私和数据安全）。使用数据集成工具和技术（如ETL工具），将收集的多源数据整合到一个中央数据仓库或数据湖中，便于其他模块进行高效的数据访问和分析。实施严格的数据安全政策和措施，如数据加密、访问控制和数据匿名化，以保护用户数据的安全和隐私。遵守相关的数据保护法规，确保数据处理活动的合法性和合规性。
所述推荐引擎模块用于根据所述多源数据，利用机器学习算法分析用户购买偏好和行为模式，为用户定制个性化商品推荐；
其中，所述推荐引擎模块的运行过程包括以下步骤：
采用多维度特征提取和实时数据同步技术，从所述多源数据中提取用户行为和商品属性的综合特征；
构建时间敏感的动态评分矩阵，实时更新用户-商品交互数据，利用时间加权模型动态调整用户-商品评分矩阵；
应用交替最小二乘法，分别固定用户特征矩阵和商品特征矩阵，交替优化另一矩阵；
基于优化后的特征向量计算用户对未互动商品的预测评分，并按评分高低排序生成推荐列表；
基于用户群体动态聚类的个性化推荐生成，通过聚类分析将用户分为不同群体，并对每个群体独立应用交替最小二乘法优化；
持续监测用户对推荐反馈，自动调整模型参数；
具体地，所述时间加权模型的公式如下：
；
其中，表示用户u在时间t对商品i的加权评分；表示用户u对商品i的实际评分；e表示自然对数的底；表示衰减系数，控制时间对评分的影响程度；表示当前时间；表示用户u最后一次对商品i评分的时间；
所述交替最小二乘法的公式如下：
；
其中，表示优化函数；U表示用户特征矩阵，其中表示用户u的特征向量，包括从多源数据中提取的用户信息；V表示商品特征矩阵，其中，表示商品i的特征向量，包括商品的基本属性、市场需求和促销活动的信息；表示用户u在时间t对商品i的加权评分；K表示所有已知用户-商品评分的集合；表示正则化参数，用于防止过拟合；和表示特征向量的平方范数，用于正则化。
所述增强现实体验模块用于结合增强现实技术，通过三维重建和实景融合技术向用户展示商品的三维视图和在实际环境中的模拟使用效果；
其中，所述增强现实体验模块的运行过程包括以下步骤：
利用高分辨率和多角度三维扫描技术捕捉商品的几何形状及其表面纹理，生成三维数字模型；
具体地，使用高分辨率三维扫描设备，如激光扫描仪或结构光扫描仪，这些设备能够从多个角度精确捕捉商品的几何形状和表面细节。对商品进行全方位扫描，确保所有角度和细节都被记录。这包括商品的顶部、底部、侧面以及复杂结构的内部空间。
运用三维重建技术将提取的三维数字模型与通过用户移动设备摄像头捕获的实际环境数据进行融合；所述三维重建技术具体包括点云融合算法、曲面重建技术和纹理映射技术；
具体地，三维重建技术包括以下步骤：运用多角度立体视觉算法，结合三维扫描技术，从多个角度对商品进行扫描，捕获商品的几何形状及其表面纹理的详细信息；利用点云融合算法，将从多角度获取的三维扫描数据合并成一个点云模型；通过曲面重建技术，将点云模型转换为连续的三维数据模型；应用纹理映射技术，将真实商品的表面纹理图像映射到三维数字模型上。
需要说明的是，点云融合算法将从不同角度扫描获得的点云数据融合成一个完整的三维点云模型。使用点云处理软件如PCL（Point Cloud Library）来处理和优化点云数据。
曲面重建技术应用曲面重建算法，如泊松表面重建，将点云数据转换为连续的三维网格模型，这一步骤包括填补点云中的空洞，平滑表面以及优化网格以提高效率和视觉效果。
理映射技术将捕获的表面纹理映射到重建的三维模型上，确保商品的视觉外观与实物高度一致。这需要高质量的图像捕捉以及精确的UV坐标映射。
应用增强现实渲染引擎进行实时渲染，通过智能手机展示；
具体地，使用如Unity3D或Unreal Engine这样的先进增强现实渲染引擎，实现三维模型的实时渲染。通过用户的智能手机，实时渲染三维模型并与实际环境进行融合，用户可以在手机屏幕上看到商品在自己房间内的模拟放置效果。
集成环境光线感应和空间感知技术，自动调整所述三维数字模型的光照、阴影和反射效果。
具体地，使用设备的光线传感器或通过软件算法估算环境光线条件，自动调整三维模型在虚拟环境中的光照效果，使其与实际环境的光线相匹配。利用设备的空间感知技术，如Apple的ARKit或Google的ARCore，确保三维模型正确地与物理空间的尺寸和位置对齐。
所述供应链优化模块用于分析所述多源数据中实时市场需求和数据库存状况，运用优化算法调整供应链策略；
其中，所述供应链优化模块包括数据分析单元、库存管理单元和供应链决策单元；
所述数据分析单元用于从多源数据中提取市场需求信号，并通过高速5G通信实现数据快速传输，利用数据挖掘技术识别供应链中的潜在瓶颈和机会；
所述库存管理单元用于根据所述数据分析单元的输出调整仓库的存储布局和库存水平；
所述供应链决策单元用于基于所述数据分析单元和库存管理单元的建议，采用线性规划算法，制定和执行供应链调整策略；
需要说明的是，数据分析单元从多源数据中提取有关市场需求的关键信号。使用高级数据挖掘和机器学习技术（如聚类分析、预测建模、时间序列分析等），该单元可以准确地识别市场趋势、消费者偏好和季节性变化。此外，它还监控物流数据和供应链动态，以识别供应链中的潜在瓶颈和机遇。例如，如果某个产品的销量突增，数据分析单元将迅速捕捉到这一需求信号，并通过5G通信技术将信息传递给库存管理单元和供应链决策单元。
库存管理单元使用数据分析单元提供的分析结果来优化仓库的存储布局和库存水平。通过应用高级库存管理算法，如经济订货量模型（EOQ）、最小最大库存水平策略等，此单元确保库存水平既能满足市场需求，又能避免过度积压。该单元还负责监控库存状态，实时调整库存策略，如需要时快速补货或减少过剩产品的库存，从而最大限度地减少资本占用和存储成本。
供应链决策单元是基于来自数据分析单元和库存管理单元的综合信息，运用线性规划等数学优化方法，制定出最佳的供应链调整策略。这些策略涉及决定最优的库存水平、调整物流路线、选择供应商、以及定时采购等，以确保成本效率和供应链的响应速度。
进一步地，所述线性规划算法包括以下步骤：
设定目标函数，以总成本为最小化目标，其中成本包括运输费用、仓储费用和缺货成本；
需要说明的是，线性规划模型的构建还需要设定适当的约束条件，这些约束可能包括：库存水平必须满足最低和最高库存限制；物流能力的限制，如车辆容量和运输时间；供应商的供货能力和采购合同条件；特定市场政策或法规约束，如进口关税和环保规定。
利用单纯形方法或内点方法迭代求解，找到最优解，形成最优供应链调整策略；
需要说明的是，单纯形方法的基本原理是在多维空间的顶点之间移动，从一个顶点到另一个顶点，每次移动都朝着成本降低的方向，直到找到最小成本的顶点，即最优解。
具体步骤如下：
选取一个初始基可行解。通常这一步可能需要额外的算法（如大M方法或两阶段法）来找到初始点。
从非基变量中选择一个可以改进目标函数值的变量进入基变量集。
从当前的基变量集中选择一个变量离开，以为新选择的进入变量腾出位置。这一选择基于使解保持可行的同时，尽可能减少目标函数值。
通过行操作更新单纯形表，计算新的基可行解。然后检查当前解是否最优（即没有任何非基变量可以进一步改进目标函数值），如果不是最优，则重复上述步骤。
内点方法是在可行域内部通过迭代逼近最优解，具体步骤如下：
选择一个在可行域内部的点作为起始点，通常这一点不需要是基可行解。
通过求解一系列线性方程组，按照减少目标函数的方向进行迭代，每一步都深入到可行域的内部。
在每一步中，利用牛顿法或其他优化算法更新解，逐步逼近全局最优解。
检查当前解是否满足最优性条件（如对偶间隙足够小）。如果未达到预设的精度要求，则继续迭代。
结合实时数据更新，不断调整模型参数，同时通过5G高速通信技术快速传输和处理供应链决策数据。
所述多模态交互模块用于结合5G通信，通过语音命令、图像搜索和触摸屏幕进行交互，所述多模态交互模块具体包括5G通信技术、语音识别技术、图像识别和触控技术。
具体地，5G通信技术：利用5G的高带宽和低延迟特性，确保实时的数据传输和交互响应，从而支持高质量的视频流、实时的AR体验和无缝的语音交互。5G技术使得大容量数据传输成为可能，为高分辨率图像和视频搜索提供支持，同时保证语音命令的即时传输和处理。
语音识别技术：用户可以通过自然语言输入与系统进行交互。系统能够识别和解析用户的语音指令，包括商品查询、订单状态检查、客户服务请求等。此外，语音识别模块会持续学习和适应用户的发音和语言习惯，以提高识别准确性和交互自然性。
图像识别技术：用户可以通过上传图片的方式来搜索想要的商品。系统通过图像识别技术分析上传的图片，并找到相似的商品或提供相关的商品建议。
触控技术：设计高响应性的触摸界面，支持多点触控和各种手势操作，使用户能够直观地浏览商品、调整设置和完成购买。用户通过触摸屏操作进行界面导航和商品选择。该模块优化了触摸界面的设计，确保按钮和滑动操作的响应性高和准确性高。同时，触控反馈机制也被整合进系统，提供触觉反馈来指示操作成功或警告操作错误。
采用端到端加密技术保护所有通过5G传输的数据，确保用户的交互信息不被未授权访问。在遵守数据保护法规的基础上，确保用户的个人信息和交互数据得到妥善管理和保护。用户可以通过设置控制自己数据的使用和共享程度。
综上所述，本申请通过高速5G通信技术，数据获取模块能够实时、准确地从多个数据源收集数据，并将其快速传输到系统的其他模块。这种高效的数据流转为系统的实时反应能力提供了强大的支持，使得整个电商系统能够及时响应市场变化和用户需求。推荐引擎模块利用机器学习算法，如交替最小二乘法，分析用户的行为模式和购买偏好，从而为用户提供高度个性化的商品推荐。这种精准推荐增加了用户的购买概率和满意度，同时提高了转化率和用户粘性。增强现实体验模块通过高分辨率三维扫描和实景融合技术，为用户提供商品的三维视图和模拟使用效果。这种沉浸式的购物体验不仅增加了用户的互动乐趣，还能帮助用户更好地理解产品特性，从而做出更明智的购买决定。供应链优化模块通过分析实时市场需求和库存状况，运用优化算法（如线性规划）调整供应链策略。这不仅提高了供应链的效率和响应速度，还能降低运营成本并提高整体服务水平。多模态交互模块结合语音、图像和触摸屏技术，提供了多样化的交互方式。这样的设计不仅使用户操作更为便捷和直观，还能满足不同用户的使用习惯，增强整体的用户体验。
以上实施方式仅仅是对本发明的优选实施方式进行描述，并非对本发明的范围进行限定，在不脱离本发明设计精神的前提下，本领域普通工程技术人员对本发明的技术方案作出的各种变形和改进，均应落入本发明的权利要求书确定的保护范围内。
Claims (9)
1.一种基于5G与大数据的智慧电商系统，其特征在于，包括依次通信连接的数据获取模块、推荐引擎模块、增强现实体验模块、供应链优化模块和多模态交互模块；
所述数据获取模块用于从多种数据源采集多源数据，并通过5G通信传输至系统其他模块；所述多源数据包括用户的点击流数据、购买历史、搜索查询、页面停留时间、社交媒体互动、用户位置信息、市场需求、促销活动、数据库存状态、物流信息和供应链动态；
所述推荐引擎模块用于根据所述多源数据，利用机器学习算法分析用户购买偏好和行为模式，为用户定制个性化商品推荐；
所述增强现实体验模块用于结合增强现实技术，通过三维重建和实景融合技术向用户展示商品的三维视图和在实际环境中的模拟使用效果；
所述供应链优化模块用于分析所述多源数据中实时市场需求和数据库存状况，运用优化算法调整供应链策略；
所述多模态交互模块用于结合5G通信，通过语音命令、图像搜索和触摸屏幕进行交互。
2.根据权利要求1所述的一种基于5G与大数据的智慧电商系统，其特征在于，所述推荐引擎模块的运行过程包括以下步骤：
采用多维度特征提取和实时数据同步技术，从所述多源数据中提取用户行为和商品属性的综合特征；
构建时间敏感的动态评分矩阵，实时更新用户-商品交互数据，利用时间加权模型动态调整用户-商品评分矩阵；
应用交替最小二乘法，分别固定用户特征矩阵和商品特征矩阵，交替优化另一矩阵；
基于优化后的特征向量计算用户对未互动商品的预测评分，并按评分高低排序生成推荐列表；
基于用户群体动态聚类的个性化推荐生成，通过聚类分析将用户分为不同群体，并对每个群体独立应用交替最小二乘法优化；
持续监测用户对推荐反馈，自动调整模型参数。
3.根据权利要求2所述的一种基于5G与大数据的智慧电商系统，其特征在于，所述时间加权模型的公式如下：
；
其中，表示用户u在时间t对商品i的加权评分；表示用户u对商品i的实际评分；e表示自然对数的底；表示衰减系数，控制时间对评分的影响程度；表示当前时间；表示用户u最后一次对商品i评分的时间。
4.根据权利要求3所述的一种基于5G与大数据的智慧电商系统，其特征在于，所述交替最小二乘法的公式如下：
；
其中，表示优化函数；U表示用户特征矩阵，其中表示用户u的特征向量，包括从多源数据中提取的用户信息；V表示商品特征矩阵，其中，表示商品i的特征向量，包括商品的基本属性、市场需求和促销活动的信息；表示用户u在时间t对商品i的加权评分；K表示所有已知用户-商品评分的集合；表示正则化参数，用于防止过拟合；和表示特征向量的平方范数，用于正则化。
5.根据权利要求1所述的一种基于5G与大数据的智慧电商系统，其特征在于，所述增强现实体验模块的运行过程包括以下步骤：
利用高分辨率和多角度三维扫描技术捕捉商品的几何形状及其表面纹理，生成三维数字模型；
运用三维重建技术将提取的三维数字模型与通过用户移动设备摄像头捕获的实际环境数据进行融合；
应用增强现实渲染引擎进行实时渲染，通过智能手机展示；
集成环境光线感应和空间感知技术，自动调整所述三维数字模型的光照、阴影和反射效果。
6.根据权利要求5所述的一种基于5G与大数据的智慧电商系统，其特征在于，所述三维重建技术具体包括点云融合算法、曲面重建技术和纹理映射技术。
7.根据权利要求1所述的一种基于5G与大数据的智慧电商系统，其特征在于，所述供应链优化模块包括数据分析单元、库存管理单元和供应链决策单元；
所述数据分析单元用于从多源数据中提取市场需求信号，并通过高速5G通信实现数据快速传输，利用数据挖掘技术识别供应链中的潜在瓶颈和机会；
所述库存管理单元用于根据所述数据分析单元的输出调整仓库的存储布局和库存水平；
所述供应链决策单元用于基于所述数据分析单元和库存管理单元的建议，采用线性规划算法，制定和执行供应链调整策略。
8.根据权利要求7所述的一种基于5G与大数据的智慧电商系统，其特征在于，所述线性规划算法包括以下步骤：
设定目标函数，以总成本为最小化目标，其中成本包括运输费用、仓储费用和缺货成本；
利用单纯形方法或内点方法迭代求解，找到最优解，形成最优供应链调整策略；
结合实时数据更新，不断调整模型参数，同时通过5G高速通信技术快速传输和处理供应链决策数据。
9.根据权利要求1所述的一种基于5G与大数据的智慧电商系统，其特征在于，所述多模态交互模块具体包括5G通信技术、语音识别技术、图像识别和触控技术。
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