【技術實現步驟摘要】
一種基于數據分析的產品銷售智能推薦方法
[0001]本專利技術涉及產品銷售智能推薦
，具體涉及一種基于數據分析的產品銷售智能推薦方法
。
技術介紹
[0002]基于數據分析的產品銷售智能推薦方法是利用大量的銷售數據和用戶行為數據，通過算法和模型來分析和預測用戶的喜好和購買行為，從而為用戶提供個性化的產品推薦
。
[0003]產品銷售智能推薦的過程一般為：收集產品銷售數據和用戶行為數據，包括用戶的購買記錄
、
瀏覽記錄
、
評價和喜好等信息，根據收集到的數據，提取用戶的特征信息，例如購買頻率
、
購買金額
、
瀏覽時間
、
關注的類別等，利用統計學和機器學習算法對數據進行分析和建模，基于建立的模型和算法，設計個性化推薦算法，將個性化推薦算法嵌入到產品銷售系統中，實時地根據用戶的操作和購買行為生成推薦結果，并將推薦結果展示給用戶
。
[0004]現有技術存在以下不足：然而，當現有技術的產品銷售智能推薦系統對產品推薦的實時性變差時，推薦系統無法及時感知，如果推薦系統不能快速地識別和推薦相關產品，可能會錯過用戶的購買時機，從而導致銷售損失，其次，這將有可能導致推薦結果無法及時地響應用戶的行為和需求，導致用戶感到不滿，進而導致用戶流失
。
[0005]在所述
技術介紹
部分公開的上述信息僅用于加強對本公開的背景的理解，因此它可以包括不構成對本領域普通技術人員已知的現有技術的信息
。<...
【技術保護點】
【技術特征摘要】
1.
一種基于數據分析的產品銷售智能推薦方法，其特征在于，包括以下步驟：
S100、
采集產品銷售智能推薦系統進行產品銷售智能推薦時的多項信息，包括產品推薦信息和數據處理信息，并對采集的產品推薦信息和數據處理信息進行處理；
S200、
將采集的產品推薦信息和數據處理信息建立數據分析模型，生成實時性評估指數，通過實時性評估指數對產品銷售智能推薦系統運行時的實時性進行評估；
S300、
將產品銷售智能推薦系統運行時生成的實時性評估指數與實時性評估指數參考閾值進行比對分析，生成風險信號，并對風險信號發出或者不發出預警提示；
S400、
當產品銷售智能推薦系統運行時生成高風險信號時，對產品銷售智能推薦系統進行智能化調控，并對調控的結果進行評估
。2.
根據權利要求1所述的一種基于數據分析的產品銷售智能推薦方法，其特征在于，產品推薦信息包括推薦緩存更新速率穩定系數和推薦結果異常更新頻率系數，采集后，將推薦緩存更新速率穩定系數和推薦結果異常更新頻率系數分別標定為和，數據處理信息包括峰值負載異常系數，采集后，將峰值負載異常系數標定為
。3.
根據權利要求2所述的一種基于數據分析的產品銷售智能推薦方法，其特征在于，推薦緩存更新速率，即產品銷售智能推薦系統緩存推薦結果的更新速率，推薦緩存更新速率穩定系數獲取的邏輯如下：
S1、
獲取產品銷售智能推薦系統在
T
時間內不同時間段的推薦緩存更新速率，并將推薦緩存更新速率標定為，
y
表示產品銷售智能推薦系統在
T
時間內不同時間段的推薦緩存更新速率的編號，
y=1、2、3、4、
……
、n
，
n
為正整數；
S2、
計算產品銷售智能推薦系統在
T
時間內不同時間段的推薦緩存更新速率的標準差，并將標準差標定為
R
，則標準差
R
的計算公式為：，其中，為產品銷售智能推薦系統在
T
時間內不同時間段的推薦緩存更新速率的平均值，獲取的表達式為：；
S3、
計算產品銷售智能推薦系統運行時的推薦緩存更新速率穩定系數，計算的表達式為：
。4.
根據權利要求3所述的一種基于數據分析的產品銷售智能推薦方法，其特征在于，推薦結果異常更新頻率系數獲取的邏輯如下：
S1、
獲取產品銷售智能推薦系統在單位時間內的最佳運行推薦結果更新頻率范圍；
S2、
記錄產品銷售智能推薦系統每次推薦結果的更新時間戳，獲取產品銷售智能推薦系統在
T
時間內不同時間段的推薦結果更新頻率，并將推薦結果更新頻率標定為，
h
表示產品銷售智能推薦系統在
T
時間內不同時間段的推薦結果更新頻率的編號，
h=1、2、3、4、
……
、M
，
M
為正整數；
S3、
將不處于最佳運行推薦結果更新頻率范圍的推薦結果更新頻率標定為，
k
表示不
處于最佳運行推薦結果更新頻率范圍的推薦結果更新頻率的編號，
k=1、2、3、4、
……
、m
，
m
為正整數；
S4、
計算產品銷售智能推薦系統運行時的推薦結果異常更新頻率系數，計算表達式為：
。5.
根據權利要求4所述的一種基于數據分析的產品銷售智能推薦方法，其特征在于，峰值負載異常系數獲取的邏輯如下：
S1、
...
【專利技術屬性】
技術研發人員：馮江華，楊勝斌，
申請(專利權)人：深圳市萬特網絡科技有限公司，
類型：發明
國別省市：
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