一种基于大数据的电商交易方法

技术领域

本发明涉及电子商务技术领域，尤其涉及一种基于大数据的电商交易方法。

背景技术

经检索，中国专利号CN108229876A公开了一种基于大数据的电商交易方法和电商交易系统，该发明方法虽然可以将消费者之间的订单进行拼单，以提高物流运输的效率，但无法降低卖方广告推广成本，并且也无法提高产品的成交速度，而且也不能提供全面的产品信息评价；大数据，是指数据量异常庞大，无法使用传统的数据搜集方式、传统的数据库、传统的研究方法进行分析的数据集合；而大数据技术，是指提取大数据价值的技术，是基于特定的目标，通过对数据的收集、存储、筛选、算法分析与预测、数据分析结果展示等，进而为最终决策提供科学依据的一项技术；大数据技术起源于传统的数据挖掘和商业智能技术，是信息科技高速发展的重要产物，目前主要涵盖了云计算、数据获取、文件系统、数据库系统、数据分析以及数据可视化等重要技术；随着电子商务的不断发展，其交易数据量也在呈指数级变化，如何将其与大数据融合到一起，解决实际交易问题，成为一个亟待解决的问题；因此，发明出一种基于大数据的电商交易方法变得尤为重要；

现有的电商交易方法是一种守株待兔的销售方式，卖方只能被动等待，并不知道顾客在哪里、有多少以及想买什么，并且卖方为了促进销售，通常的做法是进行广告推广以增加流量，这无疑增加了卖方的销售成本；而且，此类交易方法也容易增加买方挑选商品的时间，因而无法提高产品的成交速度；此外，此类交易方法卖方占据信息主导地位，使得买方无法全面了解产品评价；为此，我们提出一种基于大数据的电商交易方法。

发明内容

本发明的目的是为了解决现有技术中存在的缺陷，而提出的一种基于大数据的电商交易方法。

为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：

一种基于大数据的电商交易方法，该交易方法具体步骤如下：

(1)构建新型电商交易平台：构建一种以买方为中心的新型电商交易平台，同时以第三方支付中心为交易担保方，买方和卖方通过填写基本信息注册入驻该平台；

(2)买方需求信息发布：买方通过客户移动端登录步骤(1)所述新型电商交易平台，根据自身需求选择相应商品交易模块，同时发布需要购买产品的具体需求信息；

(3)大数据产品推荐：步骤(1)所述新型电商交易平台利用后台大数据分析软件进行买方需求与卖方产品的自动相关系性分析，若买方需求信息与卖方产品的相关度大于设定阈值，则将卖方产品推送给买方；

(4)卖方产品比对与清除：买方收到步骤(3)推荐的卖方产品后进行自我预期比对，若其符合预期需求，则可将该卖方产品加入购物车模块或选择跳到步骤(6)直接交易，反之，则予以清除过滤；

(5)大数据评价挖掘：若买方需要了解加入步骤(4)所述购物车模块卖方产品的评价信息，则可选择通过产品评价模块进行该卖方产品的大数据评价挖掘；若挖掘后的评价信息符合买方要求，买方可跳到步骤(6)进行交易，反之，则可通过二次推荐模块跳到步骤(3)，进行二轮大数据产品推荐；

(6)交易付款：买方通过交易付款模块进行第三方支付中心交易付款，若付款成功，则形成对应物流信息和交易信息，反之，则交易失败，重新支付。

进一步地，步骤(1)所述新型电商交易平台包括商品交易模块、需求信息发布模块、大数据分析推荐模块、推荐产品选择模块、购物车模块、产品评价模块、二次推荐模块和交易付款模块。

进一步地，所述商品交易模块用于买方选择需求产品的对应领域；所述需求信息发布模块用于买方描述需求产品的具体需求信息，其需求信息包括颜色、型号、风格、尺寸和品牌；所述大数据分析推荐模块用于利用后台大数据分析软件进行买方需求与卖方产品的自动相关系性分析；所述推荐产品选择模块用于根据买方预期需求对卖方产品的推荐进行选择和去除过滤处理；所述购物车模块用于存放买方心仪的推荐卖方产品；所述产品评价模块用于利用知识图谱技术从各大平台上挖掘有用且高质量的产品评论信息；所述二次推荐模块用于跳转到大数据分析推荐模块进行二次或多次分析推荐；所述交易付款模块用于买方通过第三方支付中心进行交易付款。

进一步地，步骤(2)所述商品交易模块包括服装、食品、数码产品、化妆品、家装和玩具；步骤(3)所述阈值为85％；步骤(3)所述卖方产品一次推送的具体数量为15个。

进一步地，步骤(5)所述产品评价模块具体为产品评价知识图谱，其具体生成过程如下：

步骤一：从多个产品评论数据源中获取原始评论数据，同时对原始评论数据进行抽取，形成主语-谓语-宾语的三元组；

步骤二：对步骤一中三元组进行去除重复词、去停用词、去象声词和去拟声词处理，并进行词性标注，之后进行数据融合，生成产品评价知识图谱。

进一步地，所述多个产品评论数据源包括百度百科、淘宝、京东、天猫、唯品会、小红书、贴吧和论坛。

相比于现有技术，本发明的有益效果在于：

1、该基于大数据的电商交易方法，提出了一种以买方为中心的新型电商交易平台，完全颠覆了传统的电商交易方法，买方通过在该台发布需求信息可获得有针对性的卖方产品推荐，从而有利于买方花更少时间买到自己心仪的的商品；并且该新型电商交易平台设置有大数据分析推荐模块，该模块通过将买方需求与卖方产品进行自动相关系性分析，同时将相关性大于设定阈值的卖家产品进行推荐，既有利于减少卖方关于产品的广告推销成本，又有利于为买方提供个性化的产品推荐，进而有利于提高产品成交速度；

2、该基于大数据的电商交易方法，提出了一种产品评价知识图谱，该产品评价知识图谱通过对评论进行去除重复词、去停用词、去象声词和去拟声词处理，提取到了高质量的产品评价，从而有利于买方对卖方产品进行全面的了解和认知。

附图说明

附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。

图1为本发明提出的一种基于大数据的电商交易方法的整体流程图。

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。

在本发明的描述中，需要理解的是，术语“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“顶”、“底”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。

参照图1，一种基于大数据的电商交易方法，该交易方法具体步骤如下：

(1)构建新型电商交易平台：构建一种以买方为中心的新型电商交易平台，同时以第三方支付中心为交易担保方，买方和卖方通过填写基本信息注册入驻该平台；

(2)买方需求信息发布：买方通过客户移动端登录步骤(1)新型电商交易平台，根据自身需求选择相应商品交易模块，同时发布需要购买产品的具体需求信息；

(3)大数据产品推荐：步骤(1)新型电商交易平台利用后台大数据分析软件进行买方需求与卖方产品的自动相关系性分析，若买方需求信息与卖方产品的相关度大于设定阈值，则将卖方产品推送给买方；

(4)卖方产品比对与清除：买方收到步骤(3)推荐的卖方产品后进行自我预期比对，若其符合预期需求，则可将该卖方产品加入购物车模块或选择跳到步骤(6)直接交易，反之，则予以清除过滤；

(5)大数据评价挖掘：若买方需要了解加入步骤(4)购物车模块卖方产品的评价信息，则可选择通过产品评价模块进行该卖方产品的大数据评价挖掘；若挖掘后的评价信息符合买方要求，买方可跳到步骤(6)进行交易，反之，则可通过二次推荐模块跳到步骤(3)，进行二轮大数据产品推荐；

(6)交易付款：买方通过交易付款模块进行第三方支付中心交易付款，若付款成功，则形成对应物流信息和交易信息，反之，则交易失败，重新支付。

本实施例的具体方案为：步骤(1)新型电商交易平台包括商品交易模块、需求信息发布模块、大数据分析推荐模块、推荐产品选择模块、购物车模块、产品评价模块、二次推荐模块和交易付款模块。

商品交易模块用于买方选择需求产品的对应领域；需求信息发布模块用于买方描述需求产品的具体需求信息，其需求信息包括颜色、型号、风格、尺寸和品牌；大数据分析推荐模块用于利用后台大数据分析软件进行买方需求与卖方产品的自动相关系性分析；推荐产品选择模块用于根据买方预期需求对卖方产品的推荐进行选择和去除过滤处理；购物车模块用于存放买方心仪的推荐卖方产品；产品评价模块用于利用知识图谱技术从各大平台上挖掘有用且高质量的产品评论信息；二次推荐模块用于跳转到大数据分析推荐模块进行二次或多次分析推荐；交易付款模块用于买方通过第三方支付中心进行交易付款。

步骤(2)商品交易模块包括服装、食品、数码产品、化妆品、家装和玩具；步骤(3)阈值为85％；步骤(3)卖方产品一次推送的具体数量为15个。

本实施例的具体方案为：步骤(5)产品评价模块具体为产品评价知识图谱，其具体生成过程如下：

步骤一：从多个产品评论数据源中获取原始评论数据，同时对原始评论数据进行抽取，形成主语-谓语-宾语的三元组；

步骤二：对步骤一中三元组进行去除重复词、去停用词、去象声词和去拟声词处理，并进行词性标注，之后进行数据融合，生成产品评价知识图谱。

多个产品评论数据源包括百度百科、淘宝、京东、天猫、唯品会、小红书、贴吧和论坛。

本发明的工作原理及使用流程：该基于大数据的电商交易方法，在使用时，第一步，构建新型电商交易平台：构建一种以买方为中心的新型电商交易平台，同时以第三方支付中心为交易担保方，买方和卖方通过填写基本信息注册入驻该平台；第二步，买方需求信息发布：买方通过客户移动端登录第一步新型电商交易平台，根据自身需求选择相应商品交易模块，同时发布需要购买产品的具体需求信息；第三步，大数据产品推荐：新型电商交易平台利用后台大数据分析软件进行买方需求与卖方产品的自动相关系性分析，若买方需求信息与卖方产品的相关度大于设定阈值，则将卖方产品推送给买方；第四步，卖方产品比对与清除：买方收到第三步推荐的卖方产品后进行自我预期比对，若其符合预期需求，则可将该卖方产品加入购物车模块或选择跳到第六步直接交易，反之，则予以清除过滤；第五步，大数据评价挖掘：若买方需要了解加入购物车模块卖方产品的评价信息，则可选择通过产品评价模块进行该卖方产品的大数据评价挖掘；若挖掘后的评价信息符合买方要求，买方可跳到第六步进行交易，反之，则可通过二次推荐模块跳到第三步，进行二轮大数据产品推荐；第六步，交易付款：买方通过交易付款模块进行第三方支付中心交易付款，若付款成功，则形成对应物流信息和交易信息，反之，则交易失败，重新支付；本发明提出了一种以买方为中心的新型电商交易平台，完全颠覆了传统的电商交易方法，买方通过在该台发布需求信息可获得有针对性的卖方产品推荐，从而有利于买方花更少时间买到自己心仪的的商品；并且该新型电商交易平台设置有大数据分析推荐模块，该模块通过将买方需求与卖方产品进行自动相关系性分析，同时将相关性大于设定阈值的卖家产品进行推荐，既有利于减少卖方关于产品的广告推销成本，又有利于为买方提供个性化的产品推荐，进而有利于提高产品成交速度；此外本发明还提出了一种产品评价知识图谱，该产品评价知识图谱通过对评论进行去除重复词、去停用词、去象声词和去拟声词处理，提取到了高质量的产品评价，从而有利于买方对卖方产品进行全面的了解和认知。

以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，根据本发明的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变，都应涵盖在本发明的保护范围之内。