本申請涉及訂單數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域，且更為具體地，涉及一種基于大數(shù)據(jù)的數(shù)字商品訂單數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)及方法。

背景技術(shù)：

1、隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的飛速發(fā)展，互聯(lián)網(wǎng)已深入人們的學(xué)習(xí)、工作和生活，成為處理日常事務(wù)的重要工具。數(shù)字商品的即時交換和共享，突破了地域限制，極大地提高了交易效率。伴隨各種應(yīng)用程序的興起，用戶成為服務(wù)的核心對象。

2、然而，目前的技術(shù)主要集中在記錄用戶訂單數(shù)據(jù)，而缺乏對這些數(shù)據(jù)的深入分析和處理。這導(dǎo)致無法充分了解資源的實際使用情況及用戶行為模式，導(dǎo)致不能很好地了解對資源的適用情況。

3、因此，期望一種基于大數(shù)據(jù)的數(shù)字商品訂單數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)及方法。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、為了解決上述技術(shù)問題，提出了本申請。本申請的實施例提供了一種基于大數(shù)據(jù)的數(shù)字商品訂單數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)及方法，其首先獲取由數(shù)據(jù)庫采集的數(shù)字商品訂單購買渠道信息、數(shù)字商品訂單數(shù)據(jù)和用戶行為日志，然后利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)，對三者進行特征提取和關(guān)聯(lián)分析，最后通過生成器，以生成個性化用戶購買關(guān)聯(lián)分析商品推薦列表報告，從而提高商品的相關(guān)性和吸引力，深度匹配用戶資源上限，進而推動業(yè)務(wù)增長和用戶滿意度。

2、根據(jù)本申請的一個方面，提供了一種基于大數(shù)據(jù)的數(shù)字商品訂單數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)，其包括：

3、數(shù)字商品訂單數(shù)據(jù)獲取模塊，用于獲取由數(shù)據(jù)庫采集的數(shù)字商品訂單購買渠道信息、數(shù)字商品訂單數(shù)據(jù)和用戶行為日志；

4、數(shù)字商品訂單數(shù)據(jù)提取模塊，用于從所述由數(shù)據(jù)庫采集的數(shù)字商品訂單購買渠道信息、所述數(shù)字商品訂單數(shù)據(jù)和所述用戶行為日志中提取優(yōu)化的數(shù)字商品訂單多模態(tài)關(guān)聯(lián)特征向量和用戶行為日志語義理解特征向量；

5、關(guān)聯(lián)商品推薦報告生成模塊，用于基于所述優(yōu)化的數(shù)字商品訂單多模態(tài)關(guān)聯(lián)特征向量和所述用戶行為日志語義理解特征向量，生成個性化用戶購買關(guān)聯(lián)分析商品推薦列表報告。

6、根據(jù)本申請的另一方面，提供了一種基于大數(shù)據(jù)的數(shù)字商品訂單數(shù)據(jù)分析方法，其包括：

7、獲取由數(shù)據(jù)庫采集的數(shù)字商品訂單購買渠道信息、數(shù)字商品訂單數(shù)據(jù)和用戶行為日志；

8、從所述由數(shù)據(jù)庫采集的數(shù)字商品訂單購買渠道信息、所述數(shù)字商品訂單數(shù)據(jù)和所述用戶行為日志中提取優(yōu)化的數(shù)字商品訂單多模態(tài)關(guān)聯(lián)特征向量和用戶行為日志語義理解特征向量；

9、基于所述優(yōu)化的數(shù)字商品訂單多模態(tài)關(guān)聯(lián)特征向量和所述用戶行為日志語義理解特征向量，生成個性化用戶購買關(guān)聯(lián)分析商品推薦列表報告。

10、與現(xiàn)有技術(shù)相比，本申請?zhí)峁┑囊环N基于大數(shù)據(jù)的數(shù)字商品訂單數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)及方法，其首先獲取由數(shù)據(jù)庫采集的數(shù)字商品訂單購買渠道信息、數(shù)字商品訂單數(shù)據(jù)和用戶行為日志，然后利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)，對三者進行特征提取和關(guān)聯(lián)分析，最后通過生成器，以生成個性化用戶購買關(guān)聯(lián)分析商品推薦列表報告，從而提高商品的相關(guān)性和吸引力，深度匹配用戶資源上限，進而推動業(yè)務(wù)增長和用戶滿意度。

技術(shù)特征：

1.一種基于大數(shù)據(jù)的數(shù)字商品訂單數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)，其特征在于，包括：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于大數(shù)據(jù)的數(shù)字商品訂單數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)，其特征在于，所述數(shù)字商品訂單數(shù)據(jù)提取模塊，包括：

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于大數(shù)據(jù)的數(shù)字商品訂單數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)，其特征在于，所述購買渠道信息特征提取單元，包括：

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的基于大數(shù)據(jù)的數(shù)字商品訂單數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)，其特征在于，所述商品訂單數(shù)據(jù)特征提取單元，包括：

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的基于大數(shù)據(jù)的數(shù)字商品訂單數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)，其特征在于，所述商品訂單多模態(tài)特征聚合單元，包括：

6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的基于大數(shù)據(jù)的數(shù)字商品訂單數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)，其特征在于，基于用戶行為日志語義理解特征向量對所述數(shù)字商品訂單多模態(tài)關(guān)聯(lián)特征向量進行基于細(xì)粒度特征的線性信號調(diào)制以得到所述優(yōu)化的數(shù)字商品訂單多模態(tài)關(guān)聯(lián)特征向量，包括：

7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的基于大數(shù)據(jù)的數(shù)字商品訂單數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)，其特征在于，所述用戶行為日志特征提取單元，包括：

8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的基于大數(shù)據(jù)的數(shù)字商品訂單數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)，其特征在于，所述關(guān)聯(lián)商品推薦報告生成模塊，包括：

9.一種基于大數(shù)據(jù)的數(shù)字商品訂單數(shù)據(jù)分析方法，其特征在于，包括：

10.根據(jù)權(quán)利要求9所述的基于大數(shù)據(jù)的數(shù)字商品訂單數(shù)據(jù)分析方法，其特征在于，從所述由數(shù)據(jù)庫采集的數(shù)字商品訂單購買渠道信息、所述數(shù)字商品訂單數(shù)據(jù)和所述用戶行為日志中提取優(yōu)化的數(shù)字商品訂單多模態(tài)關(guān)聯(lián)特征向量和用戶行為日志語義理解特征向量，包括：

技術(shù)總結(jié)
本申請涉及訂單數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域，其具體地公開了一種基于大數(shù)據(jù)的數(shù)字商品訂單數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)及方法，其首先獲取由數(shù)據(jù)庫采集的數(shù)字商品訂單購買渠道信息、數(shù)字商品訂單數(shù)據(jù)和用戶行為日志，然后利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)，對三者進行特征提取和關(guān)聯(lián)分析，最后通過生成器，以生成個性化用戶購買關(guān)聯(lián)分析商品推薦列表報告，從而提高商品的相關(guān)性和吸引力，深度匹配用戶資源上限，進而推動業(yè)務(wù)增長和用戶滿意度。

技術(shù)研發(fā)人員：信紀(jì)輝,吳謝君,莫才升
受保護的技術(shù)使用者：廣州市翎瀧科技有限公司
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2025/1/9