首页> 中国专利> 一种基于大数据平台进行特征识别的广告智能推荐方法

一种基于大数据平台进行特征识别的广告智能推荐方法

摘要

本发明公开一种基于大数据平台进行特征识别的广告智能推荐方法,本发明通过获取用户账户内各外卖订单的详细信息,筛选用户账户中近一个月内购买的各外卖订单,提取各外卖订单的详细信息中对应的各食品属性,同时统计用户账户中近一个月内外卖订单内各种的各食品属性数目,分析各种的各食品属性数目比值,筛选各食品属性的最大数目比值,并统计用户账户中近一个月内各外卖订单的外卖金额,分析近一个月内外卖订单的平均外卖金额,同时综合计算用户对外卖的食品喜好度预估系数,对比分析外卖平台中符合推荐要求的各商家推荐的食品信息,并进行推送,从而确保平台能够精准地推荐符合用户喜好的食品,增加用户的满意度和体验感。

著录项

  • 公开/公告号CN112365325A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2021-02-12

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 南京魏东电子商务有限公司;

    申请/专利号CN202011444529.4

  • 发明设计人 张伟东;柏艳敏;

    申请日2020-12-11

  • 分类号G06Q30/06(20120101);G06Q30/02(20120101);G06F16/9535(20190101);G06F16/9536(20190101);

  • 代理机构11340 北京天奇智新知识产权代理有限公司;

  • 代理人储德江

  • 地址 210019 江苏省南京市建邺区黄山路58号

  • 入库时间 2023-06-19 09:54:18

说明书

技术领域

本发明涉及平台广告推荐技术领域,涉及到一种基于大数据平台进行特征识别的广告智能推荐方法。

背景技术

随着互联网技术发展,以及现代人们生活节奏加快,外卖平台点餐、送餐已经成为现代人们的一种重要餐饮方式。随着平台中餐饮商户增加,用户从浏览到选择食品所需时间也随之增加,因此,如何快速准确地为用户推荐喜好食品成为一个急需解决的问题。

目前,现有的外卖平台食品广告推荐方法普遍存在一些不足之处,现有的外卖平台食品广告推荐技术只能根据用户账户的历史搜索记录推荐对应的食品,存在用户需要花费大量时间选择食品的问题,使得用户的心情烦躁,从而导致用户的订购欲望下降,降低外卖平台的营销效果,同时无法根据食品的多方面数据综合分析用户的喜好,导致无法精准地推荐符合用户喜好的食品,从而影响用户的满意度和体验感,造成外卖平台的用户人员流失,使得外卖平台的发展和进步受到影响,为了解决以上问题,现设计一种基于大数据平台进行特征识别的广告智能推荐方法。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于大数据平台进行特征识别的广告智能推荐方法,本发明通过获取用户账户内各外卖订单的详细信息,筛选用户账户中近一个月内购买的各外卖订单,提取用户账户中近一个月内各外卖订单的详细信息中对应的各食品属性,并统计用户账户中近一个月内外卖订单内各种的各食品属性数目,分析各种的各食品属性数目比值,筛选各食品属性的最大数目比值,同时统计用户账户中近一个月内各外卖订单的外卖金额,分析用户账户中近一个月内外卖订单的平均外卖金额,并综合计算用户对外卖的食品喜好度预估系数,同时对比分析外卖平台中符合推荐要求的各商家推荐的食品信息,并进行推送,解决了背景技术中存在的问题。

本发明的目的可以通过以下技术方案实现:

一种基于大数据平台进行特征识别的广告智能推荐方法,包括如下步骤:

S1、用户登录外卖平台,获取用户账户内各外卖订单的详细信息;

S2、筛选用户账户中近一个月内购买的各外卖订单,提取各外卖订单的详细信息中对应的各食品属性;

S3、统计用户账户中近一个月内外卖订单内各种的各食品属性数目,分析各种的各食品属性数目比值,筛选各食品属性的最大数目比值;

S4、统计用户账户中近一个月内各外卖订单的外卖金额,分析用户账户中近一个月内外卖订单的平均外卖金额,并综合计算用户对外卖的食品喜好度预估系数;

S5、对比分析外卖平台中符合推荐要求的各商家推荐的食品信息,并进行推送;

上述基于大数据平台进行特征识别的广告智能推荐方法使用了一种基于大数据平台进行特征识别的广告智能推荐系统,包括用户登录模块、数据获取模块、数据提取模块、食品属性提取模块、属性数目统计模块、属性数目分析模块、分析服务器、金额统计模块、金额分析模块、云管理平台、食品推送模块和存储数据库;

所述用户登录模块用于对外卖平台进行用户登录,通过用户将账户信息输入到外卖平台的的登录界面进行登录,将登录成功的用户账户信息发送至数据获取模块;

所述数据获取模块与用户登录模块连接,用于接收用户登录模块发送的登录成功的用户账户信息,对接收的用户账户内外卖订单信息数据进行获取,获得用户账户内各外卖订单的详细信息,将获得的用户账户内各外卖订单的详细信息分别发送至数据提取模块、食品属性提取模块和存储数据库;

所述数据提取模块与数据获取模块连接,用于接收数据获取模块发送的用户账户内各外卖订单的详细信息,提取接收的用户账户内各外卖订单的详细信息中外卖购买时间,统计用户账户内各外卖订单中外卖购买时间,构成用户账户内各外卖订单中外卖购买时间集合T(t

所述分析服务器与数据提取模块连接,用于接收数据提取模块发送的用户账户内各外卖订单中外卖购买时间集合,按照时间先后顺序依次对接收的用户账户内各外卖订单中外卖购买时间进行排列,筛选获得用户账户中近一个月内购买的各外卖订单,统计用户账户中近一个月内购买的各外卖订单,构成用户账户中近一个月内购买的各外卖订单集合P(p

所述食品属性提取模块分别与数据获取模块和分析服务器连接,用于接收数据获取模块发送的用户账户内各外卖订单的详细信息,同时接收分析服务器发送的用户账户中近一个月内购买的各外卖订单集合,筛选用户账户中近一个月内各外卖订单的详细信息,提取用户账户中近一个月内各外卖订单的详细信息中对应的食品菜系、食物类别、食品口味和主要食材类型,统计用户账户中近一个月内各外卖订单的详细信息中对应的各食品属性,构成用户账户中近一个月内各外卖订单的详细信息中对应的各食品属性集合WR

所述属性数目统计模块与食品属性提取模块连接,用于接收食品属性提取模块发送的用户账户中近一个月内各外卖订单的详细信息中对应的各食品属性集合,统计用户账户中近一个月内外卖订单的详细信息中各种的各食品属性数目,分别构成用户账户中近一个月内外卖订单的详细信息中各种食品菜系数目集合Ar

所述属性数目分析模块与属性数目统计模块连接,用于接收属性数目统计模块发送的用户账户中近一个月内外卖订单的详细信息中各种的各食品属性数目集合,计算用户账户中近一个月内外卖订单的详细信息中各种的各食品属性数目比值,统计用户账户中近一个月内外卖订单的详细信息中各种的各食品属性数目比值,并将用户账户中近一个月内外卖订单的详细信息中各种的各食品属性数目比值发送至分析服务器;

所述分析服务器与属性数目分析模块连接,用于接收属性数目分析模块发送的用户账户中近一个月内外卖订单的详细信息中各种的各食品属性数目比值,将接收的用户账户中近一个月内外卖订单的详细信息中各种的各食品属性数目比值分别与对应的各种食品属性数目比值进行对比,筛选用户账户中近一个月内外卖订单的详细信息中各种的各食品属性的最大数目比值,统计用户账户中近一个月内外卖订单的详细信息中各食品属性的最大数目比值,分别记为k

所述金额统计模块与分析服务器连接,用于接收分析服务器发送的用户账户中近一个月内购买的各外卖订单集合,提取存储数据库中存储的用户账户内各外卖订单的详细信息,筛选用户账户中近一个月内各外卖订单的详细信息,提取用户账户中近一个月内各外卖订单的详细信息中外卖金额,构成用户账户中近一个月内各外卖订单的详细信息中外卖金额集合Q(Q

所述金额分析模块与金额统计模块连接,用于接收金额统计模块发送的用户账户中近一个月内各外卖订单的详细信息中外卖金额集合,计算用户账户中近一个月内外卖订单的平均外卖金额,将计算的用户账户中近一个月内外卖订单的平均外卖金额发送至云管理平台;

所述云管理平台分别与分析服务器和金额分析模块连接,用于接收分析服务器发送的用户账户中近一个月内外卖订单的详细信息中各食品属性的最大数目比值,同时接收金额分析模块发送的用户账户中近一个月内外卖订单的平均外卖金额,提取存储数据库中存储的外卖的各食品属性影响用户喜好的权重比例系数和外卖食品金额的喜好度影响系数,计算用户对外卖的食品喜好度预估系数,提取存储数据库中存储的外卖平台中各商家推荐食品的预估喜好度系数,将用户对外卖的食品喜好度预估系数与外卖平台中各商家推荐食品的预估喜好度系数进行对比,若外卖平台中某商家推荐食品的预估喜好度系数小于用户对外卖的食品喜好度预估系数,表明外卖平台中该商品推荐的食品不符合推荐要求,若外卖平台中某商家推荐食品的预估喜好度系数大于或等于用户对外卖的食品喜好度预估系数,表明外卖平台中该商品推荐的食品符合推荐要求,统计外卖平台中符合推荐要求的各商家推荐的食品信息,将外卖平台中符合推荐要求的各商家推荐的食品信息发送至食品推送模块;

所述食品推送模块与云管理平台连接,用于接收云管理平台发送的外卖平台中符合推荐要求的各商家推荐的食品信息,将接收的各商家推荐的食品信息推送至用户显示终端;

所述存储数据库分别与数据获取模块、金额统计模块和云管理平台连接,用于接收数据获取模块发送的用户账户内各外卖订单的详细信息,存储外卖的食品菜系、食物类别、食品口味和主要食材类型影响用户喜好的权重比例系数,分别记为

进一步地,所述外卖订单的详细信息包括用户姓名、联系方式、配送地址、外卖购买时间、外卖金额、食品名称、食品菜系、食物类别、食品口味和主要食材类型;

进一步地,所述用户账户中近一个月内外卖订单的详细信息中各种的各食品菜系数目比值计算公式为

进一步地,所述用户账户中近一个月内外卖订单的平均外卖金额计算公式为

进一步地,所述用户对外卖的食品喜好度预估系数计算公式为

有益效果:

(1)本发明提供的一种基于大数据平台进行特征识别的广告智能推荐方法,通过获取用户账户内各外卖订单的详细信息,筛选用户账户中近一个月内购买的各外卖订单,从而提高数据的准确性和可靠性,并提取用户账户中近一个月内各外卖订单的详细信息中对应的各食品属性,同时统计用户账户中近一个月内外卖订单内各种的各食品属性数目,分析各种的各食品属性数目比值,筛选各食品属性的最大数目比值,为后期计算用户对外卖的食品喜好度预估系数提供可靠的参考数据,并统计用户账户中近一个月内各外卖订单的外卖金额,分析用户账户中近一个月内外卖订单的平均外卖金额,综合计算用户对外卖的食品喜好度预估系数,从而确保平台能够精准地推荐符合用户喜好的食品,使得平台和商家有针对性地制定营销策略。

(2)本发明通过对比分析外卖平台中符合推荐要求的各商家推荐的食品信息,从而避免用户需要花费大量时间选择食品的问题,提高用户的订购欲望,增加外卖平台的营销效果,并进行推送,从而增加用户的满意度和体验感,避免造成外卖平台的用户人员流失的问题,促进外卖平台的发展和进步。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案,下面将对实施例描述所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明的模块连接结构示意图;

图2为本发明的方法步骤示意图。

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作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例,都属于本发明保护的范围。

请参阅图1~2所示,一种基于大数据平台进行特征识别的广告智能推荐方法,包括如下步骤:

S1、用户登录外卖平台,获取用户账户内各外卖订单的详细信息;

S2、筛选用户账户中近一个月内购买的各外卖订单,提取各外卖订单的详细信息中对应的各食品属性;

S3、统计用户账户中近一个月内外卖订单内各种的各食品属性数目,分析各种的各食品属性数目比值,筛选各食品属性的最大数目比值;

S4、统计用户账户中近一个月内各外卖订单的外卖金额,分析用户账户中近一个月内外卖订单的平均外卖金额,并综合计算用户对外卖的食品喜好度预估系数;

S5、对比分析外卖平台中符合推荐要求的各商家推荐的食品信息,并进行推送;

上述基于大数据平台进行特征识别的广告智能推荐方法使用了一种基于大数据平台进行特征识别的广告智能推荐系统,包括用户登录模块、数据获取模块、数据提取模块、食品属性提取模块、属性数目统计模块、属性数目分析模块、分析服务器、金额统计模块、金额分析模块、云管理平台、食品推送模块和存储数据库。

所述用户登录模块用于对外卖平台进行用户登录,通过用户将账户信息输入到外卖平台的的登录界面进行登录,将登录成功的用户账户信息发送至数据获取模块。

所述数据获取模块与用户登录模块连接,用于接收用户登录模块发送的登录成功的用户账户信息,对接收的用户账户内外卖订单信息数据进行获取,获得用户账户内各外卖订单的详细信息,外卖订单的详细信息包括用户姓名、联系方式、配送地址、外卖购买时间、外卖金额、食品名称、食品菜系、食物类别、食品口味和主要食材类型,将获得的用户账户内各外卖订单的详细信息分别发送至数据提取模块、食品属性提取模块和存储数据库。

所述数据提取模块与数据获取模块连接,用于接收数据获取模块发送的用户账户内各外卖订单的详细信息,提取接收的用户账户内各外卖订单的详细信息中外卖购买时间,统计用户账户内各外卖订单中外卖购买时间,构成用户账户内各外卖订单中外卖购买时间集合T(t

所述分析服务器与数据提取模块连接,用于接收数据提取模块发送的用户账户内各外卖订单中外卖购买时间集合,按照时间先后顺序依次对接收的用户账户内各外卖订单中外卖购买时间进行排列,筛选获得用户账户中近一个月内购买的各外卖订单,统计用户账户中近一个月内购买的各外卖订单,从而提高数据的准确性和可靠性,并构成用户账户中近一个月内购买的各外卖订单集合P(p

所述食品属性提取模块分别与数据获取模块和分析服务器连接,用于接收数据获取模块发送的用户账户内各外卖订单的详细信息,同时接收分析服务器发送的用户账户中近一个月内购买的各外卖订单集合,筛选用户账户中近一个月内各外卖订单的详细信息,提取用户账户中近一个月内各外卖订单的详细信息中对应的食品菜系、食物类别、食品口味和主要食材类型,统计用户账户中近一个月内各外卖订单的详细信息中对应的各食品属性,构成用户账户中近一个月内各外卖订单的详细信息中对应的各食品属性集合WR

所述属性数目统计模块与食品属性提取模块连接,用于接收食品属性提取模块发送的用户账户中近一个月内各外卖订单的详细信息中对应的各食品属性集合,统计用户账户中近一个月内外卖订单的详细信息中各种的各食品属性数目,分别构成用户账户中近一个月内外卖订单的详细信息中各种食品菜系数目集合Ar

所述属性数目分析模块与属性数目统计模块连接,用于接收属性数目统计模块发送的用户账户中近一个月内外卖订单的详细信息中各种的各食品属性数目集合,计算用户账户中近一个月内外卖订单的详细信息中各种的各食品属性数目比值,为后期计算用户对外卖的食品喜好度预估系数提供可靠的参考数据,其中用户账户中近一个月内外卖订单的详细信息中各种的各食品菜系数目比值计算公式为

所述分析服务器与属性数目分析模块连接,用于接收属性数目分析模块发送的用户账户中近一个月内外卖订单的详细信息中各种的各食品属性数目比值,将接收的用户账户中近一个月内外卖订单的详细信息中各种的各食品属性数目比值分别与对应的各种食品属性数目比值进行对比,筛选用户账户中近一个月内外卖订单的详细信息中各种的各食品属性的最大数目比值,统计用户账户中近一个月内外卖订单的详细信息中各食品属性的最大数目比值,分别记为k

所述金额统计模块与分析服务器连接,用于接收分析服务器发送的用户账户中近一个月内购买的各外卖订单集合,提取存储数据库中存储的用户账户内各外卖订单的详细信息,筛选用户账户中近一个月内各外卖订单的详细信息,提取用户账户中近一个月内各外卖订单的详细信息中外卖金额,构成用户账户中近一个月内各外卖订单的详细信息中外卖金额集合Q(Q

所述金额分析模块与金额统计模块连接,用于接收金额统计模块发送的用户账户中近一个月内各外卖订单的详细信息中外卖金额集合,计算用户账户中近一个月内外卖订单的平均外卖金额,为后期计算用户对外卖的食品喜好度预估系数提供可靠的参考数据,其中用户账户中近一个月内外卖订单的平均外卖金额计算公式为

所述云管理平台分别与分析服务器和金额分析模块连接,用于接收分析服务器发送的用户账户中近一个月内外卖订单的详细信息中各食品属性的最大数目比值,同时接收金额分析模块发送的用户账户中近一个月内外卖订单的平均外卖金额,提取存储数据库中存储的外卖的各食品属性影响用户喜好的权重比例系数和外卖食品金额的喜好度影响系数,计算用户对外卖的食品喜好度预估系数,从而确保平台能够精准地推荐符合用户喜好的食品,使得平台和商家有针对性地制定营销策略,其中用户对外卖的食品喜好度预估系数计算公式为

同时提取存储数据库中存储的外卖平台中各商家推荐食品的预估喜好度系数,将用户对外卖的食品喜好度预估系数与外卖平台中各商家推荐食品的预估喜好度系数进行对比,若外卖平台中某商家推荐食品的预估喜好度系数小于用户对外卖的食品喜好度预估系数,表明外卖平台中该商品推荐的食品不符合推荐要求,若外卖平台中某商家推荐食品的预估喜好度系数大于或等于用户对外卖的食品喜好度预估系数,表明外卖平台中该商品推荐的食品符合推荐要求,统计外卖平台中符合推荐要求的各商家推荐的食品信息,从而避免用户需要花费大量时间选择食品的问题,提高用户的订购欲望,增加外卖平台的营销效果,并将外卖平台中符合推荐要求的各商家推荐的食品信息发送至食品推送模块。

所述食品推送模块与云管理平台连接,用于接收云管理平台发送的外卖平台中符合推荐要求的各商家推荐的食品信息,将接收的各商家推荐的食品信息推送至用户显示终端,从而增加用户的满意度和体验感,避免造成外卖平台的用户人员流失的问题,促进外卖平台的发展和进步。

所述存储数据库分别与数据获取模块、金额统计模块和云管理平台连接,用于接收数据获取模块发送的用户账户内各外卖订单的详细信息,存储外卖的食品菜系、食物类别、食品口味和主要食材类型影响用户喜好的权重比例系数,分别记为

以上内容仅仅是对本发明的构思所作的举例和说明,所属本技术领域的技术人员对所描述的具体实施例做各种各样的修改或补充或采用类似的方式替代,只要不偏离发明的构思或者超越本权利要求书所定义的范围,均应属于本发明的保护范围。

去获取专利,查看全文>

相似文献

  • 专利
  • 中文文献
  • 外文文献
获取专利

客服邮箱:kefu@zhangqiaokeyan.com

京公网安备:11010802029741号 ICP备案号:京ICP备15016152号-6 六维联合信息科技 (北京) 有限公司©版权所有
  • 客服微信

  • 服务号