(19)中华 人民共和国 国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202111236283.6 (22)申请日 2021.10.2 2 (71)申请人 新沂维志途电气工程研究院有限公 司 地址 221400 江苏省徐州市新沂市窑 湾镇 创业产业园12号 (72)发明人 许瑞峰　 (74)专利代理 机构 新余市渝星知识产权代理事 务所(普通 合伙) 36124 代理人 廖平 (51)Int.Cl. G06Q 30/06(2012.01) G06F 16/906(2019.01) G06F 16/9535(2019.01) G06N 20/00(2019.01) (54)发明名称 一种基于机器学习的电商大数据深度挖掘 系统 (57)摘要 本发明涉及电子商务技术领域， 且公开了一 种基于机器学习的电商大数据深度挖掘系统， 其 特征在于， 包括电商客户信息采集模块、 商品信 息分析模块、 客户分类模块、 时间节点模块、 个人 商品统计模块、 全网商品统计模块、 商品分类模 块、 商品预测模块和商品推送模块； 其中： 电商 客 户信息采集模块和电商客户注册账户连接， 用于 采集用户的购买商品信息和浏览商品信息； 商品 信息分析模块； 通过时间节点模块、 个人商品统 计模块、 全网商品统计模块、 商品分类模块、 商品 预测模块， 从而有效利用大数据信息增加数据计 算的广度， 将个人购买数据、 浏览数据与全网购 买商品数据相结合， 有效提高对客户需求商品的 挖掘深度， 提高服 务推送的准确性。 权利要求书2页 说明书4页 附图1页 CN 113888287 A 2022.01.04 CN 113888287 A 1.一种基于机器学习的电商大数据深度挖掘系统， 其特征在于， 包括电商客户信息采 集模块、 商品信息 分析模块、 客户分类模块、 时间节点模块、 个人商品统计模块、 全网商品统 计模块、 商品分类模块、 商品预测模块和商品推送模块； 其中： 电商客户信 息采集模块和电商客户注册账户连接， 用于采集用户的购买商 品信息和浏 览商品信息； 商品信息分析模块， 对电商客户购买和浏 览商品信息进行记性数据统计和消费水平推 算； 客户分类模块， 用于对采集电商客户群体进行分类， 分为低消费群体、 中消费群体和高 消费群体； 时间节点模块， 用于记录电商客户购买和浏览商品时间节点信息， 同时设置推送商品 统计预设时间节点范围； 个人商品统计模块， 用于统计时间节点内， 个人购买或浏览商品的数量， 统计时间节点 内， 购买商品价格和浏览商品价格； 全网商品统计模块， 用于统计时间节点内， 全 网购买或浏览商品的数量， 统计时间节点 内， 购买商品价格； 商品预测模块， 用于预测个 体电商客户需购买商品种类； 商品推送模块， 用于向个 体电商客户推送商品。 2.根据权利要求1所述的一种基于机器学习的电商大数据深度挖掘系统， 其特征在于： 所述商品分析模块接收电商客户商品采集商品信息， 并将单体电商客户标记为P， Pn表 示任 意单体电商客户， 且每个单体电商客户Pn的购买商品集S， 且Sn表 示购买单一商品名称及价 格， 每个单体电商客户Pn的浏览商品集L， 且Ln表示浏览 的单一商品名称及价格， 单体电商 客户Pn的消费为Xn。 3.根据权利要求2所述的一种基于机器学习的电商大数据深度挖掘系统， 其特征在于： 所述客户分类模块预设有第一阈值Fy和第二阈值Fe， 并判断Xn与第一阈值Fy和第二阈值Fe 的对比， 当Xn≥Fy时， 设定为高消费群体 Gn， 当Fy＞Xn≥Fe时， 设定为中消费群体Zn， 当Xn＜ Fe时， 设定为低消费群 体Dn。 4.根据权利要求3所述的一种基于机器学习的电商大数据深度挖掘系统， 其特征在于： 所述高消费群体客户集G、 中消费群体客户集Z和低消费群体客户集D的和集为采集电商客 户集P， 即P＝G+Z+D。 5.根据权利要求1所述的一种基于机器学习的电商大数据深度挖掘系统， 其特征在于： 所述商品分类模块， 用于对单体客户购买或浏览商品的分类， 其类别为DEn， 并统计每个类 型商品DEn的购买商品为DEAMn， 同时统计该类型商品的浏览商品为DEBRn。 6.根据权利要求1所述的一种基于机器学习的电商大数据深度挖掘系统， 其特征在于： 所述时间节点模块设置预统计时间节点T， 则个人商品统计模块和全网商品统计模块接 收 时间节点信息， 同时判断单体客户不同类别商品DEn的购买商品Sn和浏览商品Ln的时间节 点是否在预设统计时间节点T范围内， 若结果为是， 则输出结果为DEAMn或DEBRn， 则全网商 品统计模块统计全网其类别商品DEQn的有效购买集为DEAMQ， 全网商品统计模块统计全网 其类别商品DEQ的有效浏览集 为DEBRQ。权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 113888287 A 27.根据权利要求1所述的一种基于机器学习的电商大数据深度挖掘系统， 其特征在于： 所述商品预测模块用于预测单体客户需购买商品类别， 其个体类别商品DEn的权重为WA WE； 全网其类别商品DEQn的权重为WA WEQ； 则个体商品的推荐权重为WA， 根据个体商品推荐权重 WA的排序进行 单体商户的商品需求预测。 8.根据权利要求1所述的一种基于机器学习的电商大数据深度挖掘系统， 其特征在于： 所述商品推送模块， 接收商品预测信息， 并根据商品预测信息， 进行商品推送。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 113888287 A 3