一种基于跨境电商平台的大数据用户挖掘方法

摘要

本发明公开一种基于跨境电商平台的大数据用户挖掘方法，本发明通过在跨境电商平台上获取用户的注册国别和所有历史购物记录，进而构建购物参数集合与物流收货地国别集合，并据此分析注册用户的真实国别和偏好购物类别及该偏好购物类别对应的偏好购买商家，以此分析相同国别的用户对相同偏好购物类别对应的最佳偏好购买商家，从而将其推荐给在跨境电商平台注册的注册国别为该国别的新用户，体现了对用户购物数据的深入挖掘，提高了对用户购物数据的利用率，实现了对注册新用户的智能推荐功能，该智能推荐功能完善了跨境电商平台的使用功能，提高了跨境电商平台的智能化水平，增强了用户的使用体验感。

说明书

技术领域

本发明属于数据处理技术领域，涉及电商平台数据处理技术，具体是一种基于跨境电商平台的大数据用户挖掘方法。

背景技术

随着当今网络通信和信息技术在全球的迅猛发展,传统的商业模式正在发生变化。电子商务正在逐步拥有现代商业的主导地位，由此诞生了众多电子商务平台，其中跨境电商平台就是其中的一种，跨境电子商务是指分属不同关境的交易主体,通过电子商务平台达成交易,进行支付结算,并通过跨境物流送达商品完成交易的一种国际商业活动。跨境电商平台的出现，不仅给我国对外贸易创造了新的增长点,也给我国物流企业带来新的契机。

但目前的跨境电商平台只是体现了用户的购买功能，其体现的功能还不完善，如在用户的购物数据挖掘利用方面，目前的跨境电商平台对用户的购物数据利用率低，导致目前的跨境电商平台智能化水平低，为了提高跨境电商平台对用户购物数据的利用率，现设计一种基于跨境电商平台的大数据用户挖掘方法。

发明内容

为实现上述目的，本发明提供的一种于跨境电商平台的大数据用户挖掘方法通过对跨境电商平台上注册的各用户的购物数据进行深入挖掘，从而提高了跨境电商平台对用户购物数据的利用率。

本发明的目的可以通过以下技术方案来实现：

一种基于跨境电商平台的大数据用户挖掘方法，包括以下步骤：

S1.注册国别与历史购物记录获取：根据用户的登录账号在跨境电商平台上获取用户登录账号下的注册国别和所有历史购物记录，并对获取的各条历史购物记录按照购物时间的先后顺序进行编号，依次标记为1,2...i...n；

S2.购物参数集合与物流收货地国别集合构建：对标记的各条历史购物记录获取购物参数和物流信息，并将获取的各条历史购物记录对应的购物参数构成购物参数集合G

S3.用户真实国别分析：将物流收货地国别集合中各条历史购物记录对应的收货地国别分别与该用户登录账号下的注册国别进行匹配，若匹配成功，则统计与该用户登录账号下的注册国别匹配成功的历史购物记录条数，并统计匹配成功系数，进而将匹配成功系数与预设的标准匹配成功系数进行对比，若匹配成功系数大于预设的标准匹配成功系数，则将该用户登录账号下的注册国别作为该用户的真实国别，若匹配成功系数小于预设的标准匹配成功系数，则从物流收货地国别集合内各条历史购物记录对应的收货地国别中筛选出与该用户登录账号下的注册国别不一致的各收货地国别，并进行相互对比，查看是否存在相同的收货地国别，若存在相同的收货地国别，则统计相同收货地国别个数，各相同收货地国别记为候选真实国别，并统计各候选真实国别出现的频次，进而统计各候选真实国别对应的占比系数，从而从中获取占比系数最大的候选真实国别，以此将该占比系数最大的候选真实国别对应的占比系数与用户登录账号下的注册国别匹配成功系数进行对比，若该占比系数最大的候选真实国别对应的占比系数大于用户登录账号下的注册国别匹配成功系数，则将该占比系数最大的候选真实国别作为该用户的真实国别，若该占比系数最大的候选真实国别对应的占比系数小于用户登录账号下的注册国别匹配成功系数，则将用户登录账号下的注册国别作为该用户的真实国别，若匹配失败，则从物流收货地国别集合中选择一个收货地国别作为该用户的真实国别；

S4.用户偏好购物类别分析：从购物参数集合中提取各条历史购物记录对应的购物类别，并进行相互对比，分析是否存在相同的购物类别，若存在相同的购物类别，则统计相同购物类别的个数，各相同购物类别记为候选购物类别，此时统计各候选购物类别对应的历史购物记录条数，进而将各候选购物类别对应的历史购物记录条数进行对比，筛选出历史购物记录条数最多的候选购物类别，作为该用户的偏好购物类别；

S5.用户偏好购物类别对应的偏好购买商家分析：获取该偏好购物类别对应的各条历史购物记录编号,进而根据该偏好购物类别对应的各条历史购物记录编号，可记为1,2...a...l,从购物参数集合中获取该偏好购物类别对应的各条历史购物记录的购物参数,并构成偏好购物类别购物参数集合F

S6.国别用户对应的最佳偏好购买商家分析：按照S1-S5的方法对在跨境电商平台注册的各用户获取各用户的注册国别和所有历史购物记录，进而分析各用户的真实国别和偏好购物类别及该偏好购物类别对应的偏好购买商家，以此将各用户的真实国别与分析的该用户的真实国别进行对比，筛选出与分析的该用户真实国别一致的用户，并将筛选的与分析的该用户真实国别一致的用户记为相同国别用户，此时将各相同国别用户对应的偏好购物类别进行对比，筛选出与该用户偏好购物类别一致的相同国别用户，以此将筛选的与该用户偏好购物类别一致的相同国别用户记为相同国别相同购物类别用户，继续将各相同国别相同购物类别用户对应的偏好购买商家进行对比，分析是否存在相同的偏好购买商家，若存在相同的偏好购买商家，则统计相同偏好购买商家的个数，进而统计各相同偏好购买商家出现的频次，并从中获取出现频次最多的相同偏好购买商家，作为该国别用户对该偏好购物类别对应的最佳偏好购买商家；

S7.新用户推荐:将该国别用户对该偏好购物类别对应的最佳偏好购买商家作为推荐商家推荐给在跨境电商平台注册的注册国别为该国别的新用户。

优选的，所述购物参数包括购物类别、购买商家、购买数量和购买金额。

优选的，所述匹配成功是指某条历史购物记录对应的收货地国别与该用户登录账号下的注册国别一致。

优选的，所述匹配成功系数的计算方法为

优选的，所述各候选真实国别对应的占比系数的计算方法为将各候选真实国别出现的频次除以历史购物记录总条数。

优选的，所述匹配失败是指用户所有的历史购物记录对应的收货地国别均与该用户登录账号下的注册国别不一致。

优选的，所述S3中当匹配失败时从物流收货地国别集合中选择一个收货地国别作为该用户的真实国别的具体操作过程执行以下步骤：

H1：将物流收货地国别集合中各条历史购物记录对应的收货地国别进行相互对比，查看是否存在相同的收货地国别，若存在相同的收货地国别，则统计相同收货地国别个数，并统计各相同收货地国别出现的频次；

H2：根据各相同收货地国别的出现频次，进而从中提取出现频次最多的相同收货地国别作为该用户的真实国别。

优选的，所述各候选购买商家对应的偏好系数的计算公式为

本发明的有益效果如下：

(1)本发明通过在跨境电商平台上获取用户的注册国别和所有历史购物记录，进而分析注册用户的真实国别和偏好购物类别及该偏好购物类别对应的偏好购买商家，以此分析相同国别的用户对相同偏好购物类别对应的最佳偏好购买商家，从而将其推荐给在跨境电商平台注册的注册国别为该国别的新用户，体现了对用户购物数据的深入挖掘，提高了对用户购物数据的利用率，实现了对注册新用户的智能推荐功能，该智能推荐功能完善了跨境电商平台的使用功能，提高了跨境电商平台的智能化水平，增强了用户的使用体验感。

(2)本发明在分析注册用户的真实国别过程中综合了用户在跨境电商平台注册的国别和用户各条历史购物记录对应的物流收货地国别，避免只采用用户在跨境电商平台注册的国别作为用户真实国别导致的片面性和不可靠性，该分析方法提高了后期分析相同国别的用户对相同偏好购物类别对应的最佳偏好购买商家的可靠度。

附图说明

利用附图对本发明作进一步说明，但附图中的实施例不构成对本发明的任何限制，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为本发明的流程图。

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做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

参照图1所示，一种基于跨境电商平台的大数据用户挖掘方法，包括以下步骤：

S1.注册国别与历史购物记录获取：根据用户的登录账号在跨境电商平台上获取用户登录账号下的注册国别和所有历史购物记录，并对获取的各条历史购物记录按照购物时间的先后顺序进行编号，依次标记为1,2...i...n；

S2.购物参数集合与物流收货地国别集合构建：对标记的各条历史购物记录获取购物参数和物流信息，其中购物参数包括购物类别、购买商家、购买数量和购买金额，并将获取的各条历史购物记录对应的购物参数构成购物参数集合G

S3.用户真实国别分析：将物流收货地国别集合中各条历史购物记录对应的收货地国别分别与该用户登录账号下的注册国别进行匹配，若匹配成功，这里所述的匹配成功是指某条历史购物记录对应的收货地国别与该用户登录账号下的注册国别一致，则统计与该用户登录账号下的注册国别匹配成功的历史购物记录条数，并统计匹配成功系数

H1：将物流收货地国别集合中各条历史购物记录对应的收货地国别进行相互对比，查看是否存在相同的收货地国别，若存在相同的收货地国别，则统计相同收货地国别个数，并统计各相同收货地国别出现的频次；

H2：根据各相同收货地国别的出现频次，进而从中提取出现频次最多的相同收货地国别作为该用户的真实国别；

本实施例在分析注册用户的真实国别过程中综合了用户在跨境电商平台注册的国别和用户各条历史购物记录对应的物流收货地国别，避免只采用用户在跨境电商平台注册的国别作为用户真实国别导致的片面性和不可靠性，且该分析方法通过分层次的方式详述了匹配成功和匹配失败时分析用户真实国别的方法，具有操作性强的特点，提高了后期分析相同国别的用户对相同偏好购物类别对应的最佳偏好购买商家的可靠度。

S4.用户偏好购物类别分析：从购物参数集合中提取各条历史购物记录对应的购物类别，并进行相互对比，分析是否存在相同的购物类别，若存在相同的购物类别，则统计相同购物类别的个数，各相同购物类别记为候选购物类别，此时统计各候选购物类别对应的历史购物记录条数，进而将各候选购物类别对应的历史购物记录条数进行对比，筛选出历史购物记录条数最多的候选购物类别，作为该用户的偏好购物类别；

S5.用户偏好购物类别对应的偏好购买商家分析：获取该偏好购物类别对应的各条历史购物记录编号,进而根据该偏好购物类别对应的各条历史购物记录编号，可记为1,2...a...l,从购物参数集合中获取该偏好购物类别对应的各条历史购物记录的购物参数,并构成偏好购物类别购物参数集合F

本实施例设置的各偏好购买商家的偏好系数的计算公式融合了在各偏好购买商家购买该偏好购物类别商品的购买数量、购买金额和购买次数，体现了其偏好系数统计的全面性，使其统计的偏好系数直观全面地展示了用户在该购买商家购买的偏好程度，偏好系数越大，表明用户在该购买商家购买的偏好程度越大，为后续统计该国别用户对该偏好购物类别对应的最佳偏好购买商家提供可靠的参考依据。

S6.国别用户对应的最佳偏好购买商家分析：按照S1-S5的方法对在跨境电商平台注册的各用户获取各用户的注册国别和所有历史购物记录，进而分析各用户的真实国别和偏好购物类别及该偏好购物类别对应的偏好购买商家，以此将各用户的真实国别与分析的该用户的真实国别进行对比，筛选出与分析的该用户的真实国别一致的用户，并将筛选的与分析的该用户真实国别一致的用户记为相同国别用户，此时将各相同国别用户对应的偏好购物类别进行对比，筛选出与该用户偏好购物类别一致的相同国别用户，以此将筛选的与该用户偏好购物类别一致的相同国别用户记为相同国别相同购物类别用户，继续将各相同国别相同购物类别用户对应的偏好购买商家进行对比，分析是否存在相同的偏好购买商家，若存在相同的偏好购买商家，则统计相同偏好购买商家的个数，进而统计各相同偏好购买商家出现的频次，并从中获取出现频次最多的相同偏好购买商家，作为该国别用户对该偏好购物类别对应的最佳偏好购买商家；

S7.新用户推荐:将该国别用户对该偏好购物类别对应的最佳偏好购买商家作为推荐商家推荐给在跨境电商平台注册的注册国别为该国别的新用户。

本发明通过对跨境电商平台上用户的购物数据进行深入挖掘，提高了对用户购物数据的利用率，实现了对注册新用户的智能推荐功能，该智能推荐功能完善了跨境电商平台的使用功能，提高了跨境电商平台的智能化水平，弥补了目前跨境电商平台存在的功能不完善、对用户购物数据利用率低而导致的智能化水平低的弊端，增强了用户的使用体验感。

以上内容仅仅是对本发明结构所作的举例和说明，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，只要不偏离发明的结构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。