本技術涉及數據處理領域，具體涉及一種基于多維數據分析的智慧店鋪數據處理方法及裝置。

背景技術：

1、傳統零售店鋪的數據分析通常局限于單一維度的銷售數據統計，難以全面把握顧客需求和市場趨勢。現有的商品推薦系統往往依賴簡單的購買歷史分析，缺乏對多源數據的深度融合和挖掘。特別是在個性化推薦和精準營銷方面，現有系統難以充分利用傳感器數據、設備數據和社交媒體數據等多維信息。

2、同時，現有的數據處理系統在數據融合和模型訓練方面存在明顯不足。傳統方法往往采用簡單的數據疊加，未能有效處理不同來源數據的時空對齊問題，也缺乏對數據特征重要性的動態評估機制。系統在模型更新和優化方面也較為滯后，難以適應快速變化的市場環境。

3、此外，現有系統在營銷策略制定和執行方面也較為機械。缺乏智能化的決策優化機制，無法根據實時反饋數據對營銷策略進行動態調整，影響了營銷效果的持續提升。這些問題的解決對于提升智慧店鋪的運營效率和營銷精準度具有重要意義。

技術實現思路

1、針對現有技術中的問題，本技術提供一種基于多維數據分析的智慧店鋪數據處理方法及裝置，能夠突破傳統單一數據分析的局限，為智慧店鋪的精準營銷提供全面的數據處理解決方案。

2、為了解決上述問題中的至少一個，本技術提供以下技術方案：

3、第一方面，本技術提供一種基于多維數據分析的智慧店鋪數據處理方法，包括：

4、采集店鋪內多路傳感器數據、智能終端設備數據和社交媒體數據，對所述傳感器數據和所述智能終端設備數據進行時間戳對齊和空間坐標映射得到時空特征序列，對所述時空特征序列進行相關性分析得到特征權重系數，基于所述特征權重系數對所述時空特征序列和所述社交媒體數據進行多維數據融合，生成融合數據集；

5、對所述融合數據集進行數據清洗和標準化處理得到樣本數據，將所述樣本數據按照預設比例劃分為訓練數據集和驗證數據集，利用所述訓練數據集對基于卷積神經網絡和循環神經網絡構建的商品推薦模型進行訓練，利用所述驗證數據集對訓練后的模型進行性能評估，基于評估結果對模型參數進行自動調優并進行增量學習更新，將更新后的模型用于商品偏好預測生成個性化商品推薦列表，對所述融合數據集進行時序分析得到店鋪運營趨勢數據；

6、基于所述個性化商品推薦列表和所述店鋪運營趨勢數據生成營銷策略初始方案，將所述營銷策略初始方案輸入預訓練的營銷決策優化模型中進行策略評估和優化得到個性化營銷策略，對所述個性化營銷策略進行數據脫敏和加密處理后存儲至云端數據中心，將所述個性化營銷策略通過消息隊列分發至店鋪終端執行，采集營銷策略執行效果數據用于模型優化更新。

7、進一步地，所述對所述傳感器數據和所述智能終端設備數據進行時間戳對齊和空間坐標映射得到時空特征序列，對所述時空特征序列進行相關性分析得到特征權重系數，包括：

8、基于傳感器數據中的采集時刻和設備位置信息建立時空基準坐標系，將所述傳感器數據按照采集時間標記的時間戳映射至時間軸，將所述智能終端設備數據中的設備編號轉換為對應的空間坐標點并映射至空間軸，通過雙線性插值法對不同采樣頻率的數據進行重采樣生成時空特征序列；

9、采用皮爾遜相關系數計算所述時空特征序列中各特征之間的關聯度，構建特征相關度矩陣，基于所述特征相關度矩陣計算每個特征對目標變量的貢獻度，將所述貢獻度歸一化處理得到特征權重系數。

10、進一步地，所述基于所述特征權重系數對所述時空特征序列和所述社交媒體數據進行多維數據融合，生成融合數據集，包括：

11、將所述特征權重系數與對應的時空特征序列進行加權計算得到加權特征值，對社交媒體數據進行主題分類和情感分析得到文本特征向量，根據時空特征序列中的時間戳標記將所述加權特征值與所述文本特征向量在時間維度上進行對齊，構建多維特征張量；

12、采用張量分解算法對所述多維特征張量進行降維處理得到特征子空間，基于局部線性嵌入算法將所述特征子空間中的異構數據映射到統一的特征空間，生成融合數據集。

13、進一步地，?所述對所述融合數據集進行數據清洗和標準化處理得到樣本數據，將所述樣本數據按照預設比例劃分為訓練數據集和驗證數據集，利用所述訓練數據集對基于卷積神經網絡和循環神經網絡構建的商品推薦模型進行訓練，利用所述驗證數據集對訓練后的模型進行性能評估，基于評估結果對模型參數進行自動調優并進行增量學習更新，包括：

14、將所述融合數據集中的缺失值通過k近鄰插值法補充，采用離群值檢測算法剔除異常數據點，對數值型特征進行最大最小值歸一化處理，對類別型特征進行獨熱編碼轉換得到樣本數據，將所述樣本數據按照8:2的比例隨機劃分為訓練數據集和驗證數據集；

15、采用卷積神經網絡提取所述訓練數據集中的空間特征，將提取的空間特征輸入循環神經網絡中進行時序建模，通過反向傳播算法優化網絡參數得到初始商品推薦模型，利用所述驗證數據集計算模型的準確率、召回率和f1分數，基于網格搜索算法對所述初始商品推薦模型的學習率、批次大小和網絡層數進行調優，采用滑動窗口方式對新增數據樣本進行增量訓練更新模型參數。

16、進一步地，所述將更新后的模型用于商品偏好預測生成個性化商品推薦列表，對所述融合數據集進行時序分析得到店鋪運營趨勢數據，包括：

17、將用戶歷史行為數據輸入更新后的商品推薦模型中，提取用戶興趣特征向量，通過協同過濾算法計算用戶與商品之間的相似度矩陣，根據相似度分數對商品進行排序并篩選得分最高的商品構建個性化推薦列表；

18、對所述融合數據集按照小時和日期進行時間序列劃分，采用指數平滑法對客流量和銷售額數據進行趨勢分解，通過自回歸模型提取數據中的周期性特征和季節性特征，結合長短期記憶網絡對分解后的時序數據進行建模分析得到店鋪運營趨勢數據。

19、進一步地，所述基于所述個性化商品推薦列表和所述店鋪運營趨勢數據生成營銷策略初始方案，將所述營銷策略初始方案輸入預訓練的營銷決策優化模型中進行策略評估和優化得到個性化營銷策略，包括：

20、基于所述個性化商品推薦列表中的商品類別和銷量預測值，結合所述店鋪運營趨勢數據中的客流量波動規律和消費者畫像分布，采用決策樹算法構建商品促銷規則庫，通過規則匹配生成包含促銷力度、促銷時段和目標客群的營銷策略初始方案；

21、將所述營銷策略初始方案轉化為策略特征向量，輸入基于強化學習構建的營銷決策優化模型中，通過蒙特卡洛樹搜索方法對策略參數進行探索，基于歷史營銷效果數據計算策略收益值，采用策略梯度算法對收益值進行最大化優化得到個性化營銷策略。

22、進一步地，所述對所述個性化營銷策略進行數據脫敏和加密處理后存儲至云端數據中心，將所述個性化營銷策略通過消息隊列分發至店鋪終端執行，采集營銷策略執行效果數據用于模型優化更新，包括：

23、對所述個性化營銷策略中的用戶標識信息進行哈希加密，將策略參數進行可逆加密，采用數據掩碼技術對敏感商品信息進行脫敏處理，將處理后的策略數據按照分布式存儲方式寫入云端數據中心的多個存儲節點，基于分布式消息中間件建立策略分發通道，將加密后的營銷策略數據包推送至消息隊列服務端；

24、從店鋪終端采集營銷策略在不同時段的銷售轉化率、客單價變化值和會員復購率數據，將采集的數據解析為預設格式的效果評估指標，通過數據管道將所述效果評估指標回傳至模型優化模塊，建立包含策略參數和執行效果的樣本數據對用于模型參數更新。

25、第二方面，本技術提供一種基于多維數據分析的智慧店鋪數據處理裝置，包括：

26、多維數據融合模塊，用于采集店鋪內多路傳感器數據、智能終端設備數據和社交媒體數據，對所述傳感器數據和所述智能終端設備數據進行時間戳對齊和空間坐標映射得到時空特征序列，對所述時空特征序列進行相關性分析得到特征權重系數，基于所述特征權重系數對所述時空特征序列和所述社交媒體數據進行多維數據融合，生成融合數據集；

27、多維數據處理模塊，用于對所述融合數據集進行數據清洗和標準化處理得到樣本數據，將所述樣本數據按照預設比例劃分為訓練數據集和驗證數據集，利用所述訓練數據集對基于卷積神經網絡和循環神經網絡構建的商品推薦模型進行訓練，利用所述驗證數據集對訓練后的模型進行性能評估，基于評估結果對模型參數進行自動調優并進行增量學習更新，將更新后的模型用于商品偏好預測生成個性化商品推薦列表，對所述融合數據集進行時序分析得到店鋪運營趨勢數據；

28、智能推薦模塊，用于基于所述個性化商品推薦列表和所述店鋪運營趨勢數據生成營銷策略初始方案，將所述營銷策略初始方案輸入預訓練的營銷決策優化模型中進行策略評估和優化得到個性化營銷策略，對所述個性化營銷策略進行數據脫敏和加密處理后存儲至云端數據中心，將所述個性化營銷策略通過消息隊列分發至店鋪終端執行，采集營銷策略執行效果數據用于模型優化更新。

29、第三方面，本技術提供一種電子設備，包括存儲器、處理器及存儲在存儲器上并可在處理器上運行的計算機程序，所述處理器執行所述程序時實現所述的基于多維數據分析的智慧店鋪數據處理方法的步驟。

30、第四方面，本技術提供一種計算機可讀存儲介質，其上存儲有計算機程序，該計算機程序被處理器執行時實現所述的基于多維數據分析的智慧店鋪數據處理方法的步驟。

31、第五方面，本技術提供一種計算機程序產品，包括計算機程序/指令，該計算機程序/指令被處理器執行時實現所述的基于多維數據分析的智慧店鋪數據處理方法的步驟。

32、由上述技術方案可知，本技術提供一種基于多維數據分析的智慧店鋪數據處理方法及裝置，通過采集傳感器、智能終端和社交媒體數據，創新性地實現時空特征序列的對齊和映射。基于特征權重系數進行多維數據融合，并采用卷積神經網絡和循環神經網絡構建商品推薦模型。系統通過增量學習持續優化模型性能，實現個性化商品推薦和店鋪運營趨勢分析。同時引入營銷決策優化模型，對營銷策略進行智能評估和動態優化，并通過反饋數據持續更新模型。該方法突破了傳統單一數據分析的局限，為智慧店鋪的精準營銷提供了全面的數據處理解決方案。