基于大数据分析的电子商务视频直播平台

摘要

本发明公开基于大数据分析的电子商务视频直播平台，包括视频划分模块、用户访问记录模块、商品信息获取模块、商品属性统计模块、商品属性处理模块、属性数据分析模块、关联度排序模块、云服务器、用户终端和存储数据库；本发明通过将店铺直播视频划分成若干推荐视频段，记录用户访问推荐视频段链接对应的商品，统计用户访问推荐视频段链接对应商品的各属性，分析用户访问推荐视频段链接对应商品的各属性量化数据与该店铺其他推荐商品的各属性量化数据的比值，同时计算用户访问推荐视频段链接对应商品与其他各商品的关联度系数，并按照关联度系数的大小顺序进行排序和视频播放，从而提高用户的消费欲望，增加用户的直播购物体验。

说明书

技术领域

本发明涉及视频直播平台管理领域，涉及到基于大数据分析的电子商务视频直播平台。

背景技术

随着互联网时代的到来，各种直播平台不断发展，通过电子商务的视频直播可以更容易让用户随时了解商品体验，并且不受地域和时间限制，能够实现快速的引流和高效的购买力转化，从而有效刺激经济消费。

目前，现有的电子商务视频直播平台还存在有非常多的问题。现有的店铺直播视频中推荐商品一般都是固定推送和播放的，无法根据用户访问的商品链接实时调整推荐商品视频的推送顺序，从而浪费了用户大量的观看时间，降低了用户的兴趣感和期待感，并影响用户的直播购物体验，同时现有的电子商务视频直播平台无法根据用户访问的商品链接推送店铺内关联的其他商品，导致用户无法快速了解店铺内关联的其他商品信息，从而降低了用户的消费欲望，减少了店铺的销售经济，使得电子商务视频直播平台的发展和进步受到影响，为了解决以上问题，现设计基于大数据分析的电子商务视频直播平台。

发明内容

本发明的目的在于提供基于大数据分析的电子商务视频直播平台，通过将电子商务视频直播平台内店铺直播视频划分成若干推荐视频段，并记录用户访问推荐视频段链接对应的商品，统计用户访问推荐视频段链接对应的商品详细信息中各商品属性，分析用户访问推荐视频段链接对应商品的各属性量化数据与该店铺直播视频内推荐的其他商品的各属性量化数据的比值，同时计算用户访问推荐视频段链接对应商品与其他各商品的关联度系数，按照关联度系数的大小顺序进行排序和视频合成，并进行视频播放，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：

基于大数据分析的电子商务视频直播平台，包括视频划分模块、用户访问记录模块、商品信息获取模块、商品属性统计模块、商品属性处理模块、属性数据分析模块、关联度排序模块、云服务器、用户终端和存储数据库；

所述云服务器分别与属性数据分析模块、关联度排序模块、用户终端和存储数据库连接，存储数据库分别与视频划分模块、商品信息获取模块和属性数据分析模块连接，商品信息获取模块分别与用户访问记录模块和商品属性统计模块连接，商品属性处理模块分别与商品属性统计模块和属性数据分析模块连接；

所述视频划分模块用于对电子商务视频直播平台内店铺直播视频进行划分，按照店铺直播视频中推荐各商品属性的时长顺序进行划分，分别划分成若干推荐视频段，对若干推荐视频段按照直播时间的先后顺序依次进行编号，若干推荐视频段的编号分别为1,2,...,i,...,n，并将店铺直播视频中各推荐视频段的编号发送至存储数据库；

所述用户访问记录模块用于对店铺直播视频中各推荐视频段的对应商品链接进行访问，用户通过登录电子商务视频直播平台，观看电子商务直播平台内店铺直播视频中各推荐视频段，并根据个人的喜好和需求对店铺直播视频中各推荐视频段对应的商品链接进行访问，记录用户访问推荐视频段链接对应的商品，将用户访问推荐视频段链接对应的商品发送至商品信息获取模块；

所述商品信息获取模块用于接收用户访问记录模块发送的用户访问推荐视频段链接对应的商品，提取存储数据库中存储的该店铺直播视频内推荐的各商品详细信息，筛选用户访问推荐视频段链接对应的商品详细信息，将筛选的用户访问推荐视频段链接对应的商品详细信息发送至商品属性统计模块；

所述商品属性统计模块用于接收商品信息获取模块发送的用户访问推荐视频段链接对应的商品详细信息，统计用户访问推荐视频段链接对应的商品详细信息中各商品属性，构成用户访问推荐视频段链接对应商品的各属性集合R(r

所述商品属性处理模块用于接收商品属性统计模块发送的用户访问推荐视频段链接对应商品的各属性集合，对接收的用户访问推荐视频段链接对应商品的各属性进行量化数据处理，统计处理的用户访问推荐视频段链接对应商品的各属性量化数据，构成用户访问推荐视频段链接对应商品的各属性量化数据集合WR(wr

所述属性数据分析模块用于接收商品属性处理模块发送的用户访问推荐视频段链接对应商品的各属性量化数据集合，提取存储数据库中存储的该店铺直播视频内推荐各商品的各属性量化数据，将接收的用户访问推荐视频段链接对应商品的各属性量化数据分别与该店铺直播视频内推荐的其他商品的各属性量化数据进行对比，获得用户访问推荐视频段链接对应商品的各属性量化数据的比值集合W′R(w′

所述云服务器用于接收属性数据分析模块发送的用户访问推荐视频段链接对应商品的各属性量化数据的比值集合，提取存储数据库中存储的商品各属性量化数据的关联影响系数，计算用户访问推荐视频段链接对应商品与其他各商品的关联度系数，统计用户访问推荐视频段链接对应商品与其他各商品的关联度系数，构成用户访问推荐视频段链接对应商品与其他各商品的关联度系数集合ξ′(ξ′

所述关联度排序模块用于接收云服务器发送的用户访问推荐视频段链接对应商品与其他各商品的关联度系数集合，对接收的用户访问推荐视频段链接对应商品与其他各商品的关联度系数进行排序，按照关联度系数的大小顺序依次进行排序，统计排序后的用户访问推荐视频段链接对应商品与其他各商品的关联度，将排序后的用户访问推荐视频段链接对应商品与其他各商品的关联度发送至云服务器；

所述云服务器用于接收关联度排序模块发送的排序后的用户访问推荐视频段链接对应商品与其他各商品的关联度，提取排列后的其他各商品对应的推荐视频段，对排列后的其他各商品的推荐视频段进行视频合成，获得排列后的店铺直播综合视频，将获得的排列后的店铺直播综合视频发送至用户终端；

所述用户终端用于接收云服务器发送的排列后的店铺直播综合视频，并进行视频播放；

所述存储数据库用于接收视频划分模块发送的店铺直播视频中各推荐视频段的编号，同时存储该店铺直播视频内推荐的各商品详细信息和各商品的各属性量化数据，并存储商品各属性量化数据的关联影响系数；

进一步地，所述视频划分模块采用视频分割技术，包括如下步骤：

S1、对店铺直播视频进行简化处理，通过低通滤波、中值滤波和形态滤波来完成视频简化处理；

S2、对处理的店铺视频进行特征提取，在基于设定的均匀性标准来确定分割决策，根据所提取特征将店铺直播视频进行预分割；

S3、综合运用中值滤波和小波理论中的金字塔分解对视频帧上采样，突出噪声和分割边缘毛刺；

S4、并通过形态学开运算进行消除，恢复视频帧原有尺寸，即为最终的分割结果；

进一步地，所述商品的详细信息包括商品名称、商品类别、商品规格、商品型号、商品主要特征和商品主要用途；

进一步地，所述用户访问推荐视频段链接对应商品与其他商品的关联度系数计算公式为

进一步地，所述用户访问推荐视频段链接对应商品与其他某商品的关联度系数越大，表明用户访问推荐视频段链接对应商品与该商品的关联度越高；

进一步地，所述云服务器还包括视频合成软件，通过视频合成软件采用视频合成技术对排列后的其他各商品的推荐视频段进行合成。

有益效果：

(1)本发明提供的基于大数据分析的电子商务视频直播平台，通过将电子商务视频直播平台内店铺直播视频划分成若干推荐视频段，从而为后期合成排列后的各商品推荐视频段提供可靠的基础，并记录用户访问推荐视频段链接对应的商品，统计用户访问推荐视频段链接对应的商品详细信息中各商品属性，分析用户访问推荐视频段链接对应商品的各属性量化数据与该店铺直播视频内推荐的其他商品的各属性量化数据的比值，为后期计算用户访问推荐视频段链接对应商品与其他各商品的关联度系数提供可靠的参数数据。

(2)本发明通过云服务器计算用户访问推荐视频段链接对应商品与其他各商品的关联度系数，并按照关联度系数的大小顺序进行排序和视频合成，从而节约了用户大量的观看时间，提高用户的兴趣感和期待感，增加用户的直播购物体验，同时通过用户终端进行视频播放，避免用户无法快速了解店铺内关联的其他商品信息的问题，从而提高用户的消费欲望，增加了店铺的销售经济，并促进电子商务视频直播平台的发展和进步。

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所示，基于大数据分析的电子商务视频直播平台，包括视频划分模块、用户访问记录模块、商品信息获取模块、商品属性统计模块、商品属性处理模块、属性数据分析模块、关联度排序模块、云服务器、用户终端和存储数据库；

所述云服务器分别与属性数据分析模块、关联度排序模块、用户终端和存储数据库连接，存储数据库分别与视频划分模块、商品信息获取模块和属性数据分析模块连接，商品信息获取模块分别与用户访问记录模块和商品属性统计模块连接，商品属性处理模块分别与商品属性统计模块和属性数据分析模块连接；

所述视频划分模块用于对电子商务视频直播平台内店铺直播视频进行划分，按照店铺直播视频中推荐各商品属性的时长顺序进行划分，分别划分成若干推荐视频段，从而为后期合成排列后的各商品推荐视频段提供可靠的基础，并对若干推荐视频段按照直播时间的先后顺序依次进行编号，若干推荐视频段的编号分别为1,2,...,i,...,n，并将店铺直播视频中各推荐视频段的编号发送至存储数据库。

所述视频划分模块采用视频分割技术，包括如下步骤：

S1、对店铺直播视频进行简化处理，通过低通滤波、中值滤波和形态滤波来完成视频简化处理；

S2、对处理的店铺视频进行特征提取，在基于设定的均匀性标准来确定分割决策，根据所提取特征将店铺直播视频进行预分割；

S3、综合运用中值滤波和小波理论中的金字塔分解对视频帧上采样，突出噪声和分割边缘毛刺；

S4、并通过形态学开运算进行消除，恢复视频帧原有尺寸，即为最终的分割结果。

所述用户访问记录模块用于对店铺直播视频中各推荐视频段的对应商品链接进行访问，用户通过登录电子商务视频直播平台，观看电子商务直播平台内店铺直播视频中各推荐视频段，并根据个人的喜好和需求对店铺直播视频中各推荐视频段对应的商品链接进行访问，记录用户访问推荐视频段链接对应的商品，将用户访问推荐视频段链接对应的商品发送至商品信息获取模块。

所述商品信息获取模块用于接收用户访问记录模块发送的用户访问推荐视频段链接对应的商品，提取存储数据库中存储的该店铺直播视频内推荐的各商品详细信息，筛选用户访问推荐视频段链接对应的商品详细信息，将筛选的用户访问推荐视频段链接对应的商品详细信息发送至商品属性统计模块。

所述商品属性统计模块用于接收商品信息获取模块发送的用户访问推荐视频段链接对应的商品详细信息，统计用户访问推荐视频段链接对应的商品详细信息中各商品属性，构成用户访问推荐视频段链接对应商品的各属性集合R(r

所述商品属性处理模块用于接收商品属性统计模块发送的用户访问推荐视频段链接对应商品的各属性集合，对接收的用户访问推荐视频段链接对应商品的各属性进行量化数据处理，统计处理的用户访问推荐视频段链接对应商品的各属性量化数据，构成用户访问推荐视频段链接对应商品的各属性量化数据集合WR(wr

所述属性数据分析模块用于接收商品属性处理模块发送的用户访问推荐视频段链接对应商品的各属性量化数据集合，提取存储数据库中存储的该店铺直播视频内推荐各商品的各属性量化数据，将接收的用户访问推荐视频段链接对应商品的各属性量化数据分别与该店铺直播视频内推荐的其他商品的各属性量化数据进行对比，获得用户访问推荐视频段链接对应商品的各属性量化数据的比值集合W′R(w′

所述云服务器用于接收属性数据分析模块发送的用户访问推荐视频段链接对应商品的各属性量化数据的比值集合，提取存储数据库中存储的商品各属性量化数据的关联影响系数，计算用户访问推荐视频段链接对应商品与其他各商品的关联度系数，用户访问推荐视频段链接对应商品与其他商品的关联度系数计算公式为

所述关联度排序模块用于接收云服务器发送的用户访问推荐视频段链接对应商品与其他各商品的关联度系数集合，对接收的用户访问推荐视频段链接对应商品与其他各商品的关联度系数进行排序，按照关联度系数的大小顺序依次进行排序，统计排序后的用户访问推荐视频段链接对应商品与其他各商品的关联度，将排序后的用户访问推荐视频段链接对应商品与其他各商品的关联度发送至云服务器。

所述用户访问推荐视频段链接对应商品与其他某商品的关联度系数越大，表明用户访问推荐视频段链接对应商品与该商品的关联度越高。

所述云服务器还包括视频合成软件，用于接收关联度排序模块发送的排序后的用户访问推荐视频段链接对应商品与其他各商品的关联度，提取排列后的其他各商品对应的推荐视频段，通过视频合成软件采用视频合成技术对排列后的其他各商品的推荐视频段进行合成，获得排列后的店铺直播综合视频，从而节约了用户大量的观看时间，提高用户的兴趣感和期待感，增加用户的直播购物体验，并将获得的排列后的店铺直播综合视频发送至用户终端。

所述用户终端用于接收云服务器发送的排列后的店铺直播综合视频，并进行视频播放，避免用户无法快速了解店铺内关联的其他商品信息的问题，从而提高用户的消费欲望，增加了店铺的销售经济，并促进电子商务视频直播平台的发展和进步。

所述存储数据库用于接收视频划分模块发送的店铺直播视频中各推荐视频段的编号，同时存储该店铺直播视频内推荐的各商品详细信息和各商品的各属性量化数据，商品的详细息包括商品名称、商品类别、商品规格、商品型号、商品主要特征和商品主要用途，并存储商品各属性量化数据的关联影响系数。

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。