本發(fā)明涉及數據處理技術領域，尤其涉及一種基于商品數據的電子商務數據篩選系統(tǒng)。
背景技術：
隨著互聯(lián)網的發(fā)展，網絡中的信息量呈現(xiàn)指數式增長，隨之帶來了信息過載問題，尤其對于網上購物的電子商務平臺而言，琳瑯滿目的商品往往讓人們無從選擇，商品推薦系統(tǒng)是解決信息過載最有效的方式之一，但是人們通過購物平臺進行購物往往只能看到付錢推廣商家的商品。
如何提高推薦數據的有效性、準確性已經成為衡量推薦系統(tǒng)的一個重要指標，對于電子商務平臺而言，可以結合用戶對商品的操作記錄，反映用戶的興趣偏好，從商品被點擊、收藏、加入購物車、購買可分析出大眾用戶對商品的選擇傾向。
技術實現(xiàn)要素：
基于背景技術存在的技術問題，本發(fā)明提出了一種基于商品數據的電子商務數據篩選系統(tǒng)；
本發(fā)明提出的一種基于商品數據的電子商務數據篩選系統(tǒng)，包括：
記錄采集模塊，用于采集購物平臺上商品被操作記錄的次數；
計算模塊，用于根據采集的商品被操作記錄的次數對購物平臺上商品進行權值計算，得到商品推薦分數；
搜索排序模塊，用于在用戶進行商品搜索時，根據商品推薦分數從大到小順序進行商品排序；
推送模塊，用于當用戶打開購物平臺時，按照用戶上一次搜索記錄向用戶推送用戶搜索商品中商品推薦分數前n位的商品。
優(yōu)選地，所述記錄采集模塊，具體用于：采集購物平臺上商品被操作記錄的次數，所述商品被操作記錄包括點擊、收藏、加入購物車、購買。
優(yōu)選地，所述計算模塊，具體用于：
商品推薦分數c＝q1×a1+q2×a2+q3×a3+q4×a4；
其中，a1表示商品被點擊次數、a2表示商品被收藏次數、a3商品被加入購物車次數、a4表示商品被購買次數；
q1商品被點擊的權值，q2表示商品被收藏操作的權值，q3表示商品被加入購物車操作的權值，q4表示商品被購買的權值，其中，q1+q2+q3+q4＝1，q1＜q2＜q3＜q4。
優(yōu)選地，所述計算模塊，還用于：用戶可對商品被點擊的權值q1、商品被收藏操作的權值q2、商品被加入購物車操作的權值q3、商品被購買的權值q4進行編輯。
優(yōu)選地，還包括第一反饋模塊，與搜索排序模塊連接，用于記錄用戶在商品推薦分數從大到小順序進行商品排序后，是否進行其他排序方式選擇操作。
優(yōu)選地，還包括第二反饋模塊，與推送模塊連接，用于記錄用戶點擊推送的商品推薦分數前n位的商品的點擊率。
本發(fā)明通過采集購物平臺上商品被操作記錄的次數，對購物平臺上商品進行權值計算得到商品推薦分數，用于在用戶進行商品搜索時，根據商品推薦分數從大到小順序進行商品排序，同時，當用戶打開購物平臺時，按照用戶上一次搜索記錄向用戶推送用戶搜索商品中商品推薦分數前n位的商品，如此，通過對商品被操作記錄的挖掘，并根據這些操作記錄加權值計算商品推薦分數，全面的體現(xiàn)商品的質量以及商家物流公司的服務質量，進而可以向用戶推薦他們現(xiàn)在和將來可能會喜歡的商品，提高用戶的購買體驗，對于購物平臺而言，提高商品的成交性，為企業(yè)帶來更多的收益。
附圖說明
圖1為本發(fā)明提出的一種基于商品數據的電子商務數據篩選系統(tǒng)的模塊示意圖。
具體實施方式
參照圖1，本發(fā)明提出的一種基于商品數據的電子商務數據篩選系統(tǒng)，包括：
記錄采集模塊，用于采集購物平臺上商品被操作記錄的次數。
在具體方案中，購物平臺上商品被操作記錄包括點擊操作、商品收藏操作、商品加入購物車操作、商品購買操作，當商品被用戶進行上述操作時，統(tǒng)計被操作次數。
計算模塊，用于根據采集的商品被操作記錄的次數對購物平臺上商品進行權值計算，得到商品推薦分數；計算模塊，具體用于：
商品推薦分數c＝q1×a1+q2×a2+q3×a3+q4×a4；
其中，a1表示商品被點擊次數、a2表示商品被收藏次數、a3商品被加入購物車次數、a4表示商品被購買次數；
q1商品被點擊的權值，q2表示商品被收藏操作的權值，q3表示商品被加入購物車操作的權值，q4表示商品被購買的權值，其中，q1+q2+q3+q4＝1，q1＜q2＜q3＜q4，其中，用戶可對商品被點擊的權值q1、商品被收藏操作的權值q2、商品被加入購物車操作的權值q3、商品被購買的權值q4進行編輯。
在具體方案中，根據用戶預設的商品被點擊的權值q1、商品被收藏操作的權值q2、商品被加入購物車操作的權值q3、商品被購買的權值q4以及商品被操作記錄的次數，計算商品推薦分數，從而對商品進行打分。
搜索排序模塊，用于在用戶進行商品搜索時，根據商品推薦分數從大到小順序進行商品排序；
第一反饋模塊，與搜索排序模塊連接，用于記錄用戶在商品推薦分數從大到小順序進行商品排序后，是否進行其他排序方式選擇操作；
在具體方案中，在用戶進行商品搜索時，按照商品推薦分數從大到小的排序方式向用戶進行商品展示，如此，向用戶推薦商品推薦分數的商品，方便用戶選擇適宜的商品，同時記錄用戶是否進行其他排序方式選擇操作，判斷商品推薦分數的準確性。
推送模塊，用于當用戶打開購物平臺時，按照用戶上一次搜索記錄向用戶推送用戶搜索商品中商品推薦分數前n位的商品。
第二反饋模塊，與推送模塊連接，用于記錄用戶點擊推送的商品推薦分數前n位的商品的點擊率。
在具體方案中，當用戶打開購物平臺時，按照用戶上一次搜索記錄向用戶推送用戶搜索商品中商品推薦分數前n位的商品，在用戶上一次未購買到適宜的產品時，向用戶推送商品推薦分數較高的商品，提高商品的購買率，通過記錄用戶點擊推送的商品推薦分數前n位的商品的點擊率，判斷商品推薦分數的準確性。
本實施方式通過采集購物平臺上商品被操作記錄的次數，對購物平臺上商品進行權值計算得到商品推薦分數，用于在用戶進行商品搜索時，根據商品推薦分數從大到小順序進行商品排序，同時，當用戶打開購物平臺時，按照用戶上一次搜索記錄向用戶推送用戶搜索商品中商品推薦分數前n位的商品，如此，通過對商品被操作記錄的挖掘，并根據這些操作記錄加權值計算商品推薦分數，全面的體現(xiàn)商品的質量以及商家物流公司的服務質量，進而可以向用戶推薦他們現(xiàn)在和將來可能會喜歡的商品，提高用戶的購買體驗，對于購物平臺而言，提高商品的成交性，為企業(yè)帶來更多的收益。
以上所述，僅為本發(fā)明較佳的具體實施方式，但本發(fā)明的保護范圍并不局限于此，任何熟悉本技術領域的技術人員在本發(fā)明揭露的技術范圍內，根據本發(fā)明的技術方案及其發(fā)明構思加以等同替換或改變，都應涵蓋在本發(fā)明的保護范圍之內。