本發(fā)明屬于跨境電子商務(wù)，具體地說(shuō)是一種跨境電商平臺(tái)智能運(yùn)營(yíng)系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、隨著全球電子商務(wù)的迅猛發(fā)展，跨境電商平臺(tái)在促進(jìn)國(guó)際貿(mào)易、提高消費(fèi)者選擇多樣性方面發(fā)揮了重要作用。

2、然而，許多現(xiàn)有平臺(tái)在用戶群體劃分和個(gè)性化推薦方面缺乏有效的策略。傳統(tǒng)的推薦系統(tǒng)往往依賴于簡(jiǎn)單的基于內(nèi)容的推薦或歷史購(gòu)買(mǎi)記錄，而未能充分考慮用戶間的相似性和群體特征。這種單一的推薦方式導(dǎo)致用戶體驗(yàn)不佳，無(wú)法滿足不同用戶的個(gè)性化需求，從而降低了用戶滿意度和購(gòu)買(mǎi)轉(zhuǎn)化率。此外，缺乏有效的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘使得平臺(tái)在商品組合銷(xiāo)售和差異化營(yíng)銷(xiāo)方面的能力不足，無(wú)法充分挖掘潛在的銷(xiāo)售機(jī)會(huì)。傳統(tǒng)的推薦系統(tǒng)大多基于簡(jiǎn)單的用戶行為數(shù)據(jù)，如瀏覽記錄、購(gòu)買(mǎi)記錄等，進(jìn)行粗放的推薦，難以準(zhǔn)確捕捉用戶的真實(shí)需求和偏好。這導(dǎo)致用戶收到的推薦商品往往與自身興趣不符，降低了用戶的購(gòu)物體驗(yàn)和滿意度。

3、同時(shí)，庫(kù)存管理和物流配送效率在現(xiàn)有技術(shù)中也顯得相對(duì)滯后。許多平臺(tái)在庫(kù)存預(yù)測(cè)方面依賴于靜態(tài)的歷史銷(xiāo)售數(shù)據(jù)，未能充分利用時(shí)間序列分析算法進(jìn)行動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)。這種方法導(dǎo)致庫(kù)存管理不夠靈活，容易出現(xiàn)庫(kù)存積壓或缺貨現(xiàn)象，影響用戶的購(gòu)買(mǎi)決策和平臺(tái)的運(yùn)營(yíng)效率。此外，物流路徑規(guī)劃大多缺乏多因素的綜合考慮，未能有效優(yōu)化配送路線，導(dǎo)致運(yùn)輸成本高、配送效率低，進(jìn)一步影響了客戶的滿意度。

4、為此，本領(lǐng)域技術(shù)人員提出了一種跨境電商平臺(tái)智能運(yùn)營(yíng)系統(tǒng)，旨在提升平臺(tái)的整體運(yùn)營(yíng)效率和用戶體驗(yàn)，從而在競(jìng)爭(zhēng)激烈的市場(chǎng)中占據(jù)優(yōu)勢(shì)。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、為了解決上述技術(shù)問(wèn)題，本發(fā)明提供一種跨境電商平臺(tái)智能運(yùn)營(yíng)系統(tǒng)，以解決背景技術(shù)中所提出的問(wèn)題。

2、一種跨境電商平臺(tái)智能運(yùn)營(yíng)系統(tǒng)，包括：

3、數(shù)據(jù)采集模塊，用于從跨境電商平臺(tái)、社交媒體和第三方物流服務(wù)商中獲取交易數(shù)據(jù)、用戶行為數(shù)據(jù)和包裹運(yùn)輸狀態(tài)數(shù)據(jù)，并將多源數(shù)據(jù)進(jìn)行匯總整合于數(shù)據(jù)存儲(chǔ)中心，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理；

4、數(shù)據(jù)分析模塊，用于通過(guò)聚類(lèi)算法劃分用戶群體，用關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘分析商品關(guān)聯(lián)，進(jìn)行差異化營(yíng)銷(xiāo)和組合銷(xiāo)售；

5、智能推薦模塊，用于根據(jù)用戶歷史行為計(jì)算相似度，為用戶推薦相似用戶購(gòu)買(mǎi)過(guò)的商品，并提取商品屬性和商品描述文本中的描述關(guān)鍵詞，根據(jù)用戶偏好推薦匹配商品；

6、供應(yīng)鏈管理模塊，用于通過(guò)時(shí)間序列分析算法預(yù)測(cè)商品需求，進(jìn)行庫(kù)存預(yù)測(cè)，并基于多因素規(guī)劃最優(yōu)物流路徑；

7、營(yíng)銷(xiāo)自動(dòng)化模塊，用于根據(jù)用戶在平臺(tái)上的行為以及用戶的偏好信息，自動(dòng)觸發(fā)個(gè)性化郵件發(fā)送，并通過(guò)社交媒體定時(shí)發(fā)布產(chǎn)品內(nèi)容，以及設(shè)置自動(dòng)回復(fù)規(guī)則，對(duì)用戶常見(jiàn)問(wèn)題進(jìn)行自動(dòng)回復(fù)。

8、優(yōu)選的，所述數(shù)據(jù)分析模塊通過(guò)將用戶的購(gòu)買(mǎi)頻率、消費(fèi)金額、購(gòu)買(mǎi)品類(lèi)偏好特征數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)值化處理，形成特征向量，構(gòu)建數(shù)據(jù)集x＝{x1,x2,...,xn}，其中xi為第i用戶的特征向量，n為用戶總數(shù)，并選擇k個(gè)初始聚類(lèi)中心c＝{c1,c2,...,ck}，k為期望劃分的用戶群體數(shù)量；使用歐幾里得距離公式表示：

9、

10、其中，m為特征向量的維度，通過(guò)計(jì)算每個(gè)用戶特征向量xi與各個(gè)聚類(lèi)中心cj的距離，將用戶分配到距離最近的聚類(lèi)中心所屬的聚類(lèi)中；對(duì)于每個(gè)聚類(lèi)，重新計(jì)算其聚類(lèi)中心，新的聚類(lèi)中心為該聚類(lèi)中所有用戶特征向量的均值，即：

11、

12、其中，nj為第j個(gè)聚類(lèi)中的用戶數(shù)量，sj為第j個(gè)聚類(lèi)中的用戶集合；重復(fù)計(jì)算距離、分配聚類(lèi)和更新聚類(lèi)中心的步驟，直至聚類(lèi)中心不再發(fā)生變化或變化小于設(shè)定閾值，則完成用戶群體劃分；

13、利用apriori算法分析商品之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，通過(guò)從交易數(shù)據(jù)中生成頻繁項(xiàng)集，計(jì)算支持度support(a)為：

14、

15、其中，|d(a)|表示包含項(xiàng)集a的交易數(shù)量，|d|表示總交易數(shù)量；從頻繁項(xiàng)集中生成關(guān)聯(lián)規(guī)則a→b，表示為：

16、

17、計(jì)算得到置信度衡量規(guī)則的強(qiáng)度，表示在購(gòu)買(mǎi)了a的情況下購(gòu)買(mǎi)b的概率，進(jìn)行差異化營(yíng)銷(xiāo)和組合銷(xiāo)售。

18、優(yōu)選的，所述智能推薦模塊用于根據(jù)用戶歷史行為計(jì)算相似度，將用戶的歷史購(gòu)買(mǎi)和瀏覽記錄整理成用戶-商品矩陣，該矩陣的行代表用戶，列代表商品，矩陣元素是用戶對(duì)商品的行為數(shù)據(jù)，當(dāng)用戶集合為u＝{u1,u2,...,um}，商品集合為i＝{i1,i2,...,in}，則用戶-商品矩陣r的元素rij表示用戶ui對(duì)商品j的行為數(shù)據(jù)，對(duì)于用戶ua和用戶ub采用余弦相似度計(jì)算，表示為：

19、

20、其中，rai和rbi分別是用戶ua和用戶ub對(duì)商品i的行為數(shù)據(jù)，該余弦相似度值越接近1，說(shuō)明該兩個(gè)用戶的偏好相似；

21、得到所有用戶之間的相似度后，對(duì)于每個(gè)目標(biāo)用戶，根據(jù)相似度大小，選擇相似度高的k個(gè)用戶作為其相似用戶群體，其相似用戶集合為sux；對(duì)于目標(biāo)用戶，從其相似用戶群體的購(gòu)買(mǎi)記錄中，篩選出目標(biāo)用戶尚未購(gòu)買(mǎi)的商品，根據(jù)相似用戶對(duì)商品的行為數(shù)據(jù)進(jìn)行加權(quán)計(jì)算，得到每個(gè)商品的推薦分?jǐn)?shù)，表示為：

22、

23、其中，score(j)為商品j的推薦分?jǐn)?shù)，sim(ux,u)為目標(biāo)用戶ux和相似用戶u的相似度，ruj為相似用戶u對(duì)商品j的行為數(shù)據(jù)，為用戶推薦相似用戶購(gòu)買(mǎi)過(guò)的商品。

24、優(yōu)選的，所述智能推薦模塊還根據(jù)用戶偏好推薦匹配商品，通過(guò)提取商品屬性和商品描述文本中的描述關(guān)鍵詞，將用戶的歷史購(gòu)買(mǎi)和瀏覽記錄轉(zhuǎn)化為用戶偏好向量，則用戶偏好關(guān)鍵詞集合為p＝{p1,p2,...,ps}，對(duì)于每個(gè)關(guān)鍵詞pj，根據(jù)用戶對(duì)包含該關(guān)鍵詞商品的行為數(shù)據(jù)給定權(quán)重形成用戶偏好向量vp；

25、對(duì)于每個(gè)商品，根據(jù)其提取出的關(guān)鍵詞集合形成商品特征向量vg，使用余弦相似度計(jì)算用戶偏好向量與商品特征向量的相似度，表示為：

26、

27、其中，為商品特征向量中與用戶偏好關(guān)鍵詞pj對(duì)應(yīng)的tf-idf值，相似度越高，表示該商品與用戶偏好越匹配，按照相似度從高到低對(duì)商品進(jìn)行排序，選取相似度高的商品推薦給用戶。

28、優(yōu)選的，所述供應(yīng)鏈管理模塊通過(guò)收集歷史銷(xiāo)售數(shù)據(jù)，將其按時(shí)間順序排列形成時(shí)間序列{yt}，t＝1,2,...,t，其中yt表示第t時(shí)刻的商品銷(xiāo)售量，t為歷史數(shù)據(jù)的總時(shí)長(zhǎng)；

29、使用歷史銷(xiāo)售數(shù)據(jù)對(duì)arima模型進(jìn)行訓(xùn)練，通過(guò)最小化預(yù)測(cè)值與真實(shí)值之間的誤差估計(jì)模型參數(shù)；根據(jù)訓(xùn)練好的arima模型結(jié)合未來(lái)季節(jié)信息和促銷(xiāo)活動(dòng)計(jì)劃，預(yù)測(cè)未來(lái)h個(gè)時(shí)刻的商品需求量預(yù)測(cè)過(guò)程中，將模型參數(shù)和已知的歷史數(shù)據(jù)以及未來(lái)的輸入特征代入模型公式進(jìn)行計(jì)算，預(yù)測(cè)得到未來(lái)商品需求量，完成對(duì)庫(kù)存的預(yù)測(cè)。

30、優(yōu)選的，所述供應(yīng)鏈管理模塊還基于多因素規(guī)劃最優(yōu)物流路徑，通過(guò)將物流配送網(wǎng)絡(luò)抽象為一個(gè)有向圖g＝(v,e)，其中v為節(jié)點(diǎn)集合，包含倉(cāng)庫(kù)、配送中心和客戶地址，e為邊集合，表示節(jié)點(diǎn)之間的連接，每條邊(i,j)∈e都對(duì)應(yīng)有運(yùn)輸距離dij、運(yùn)輸成本cij、配送時(shí)間tij；當(dāng)存在m條路徑，第k條路徑pk由節(jié)點(diǎn)序列其中vk1表示作為起始節(jié)點(diǎn)的倉(cāng)庫(kù)，表示作為終止節(jié)點(diǎn)的客戶地址；

31、基于多因素，目標(biāo)函數(shù)表示為：

32、zk＝ω1dk+ω2ck+ω3tk

33、其中，ω1,ω2,ω3為對(duì)應(yīng)的權(quán)重系數(shù)，且ω1+ω2+ω3＝1；通過(guò)求解得到最優(yōu)物流路徑。

34、與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明具有如下有益效果：

35、1、本發(fā)明通過(guò)對(duì)用戶進(jìn)行群體劃分，并通過(guò)關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘分析商品關(guān)聯(lián)，有助于平臺(tái)實(shí)施差異化營(yíng)銷(xiāo)和組合銷(xiāo)售策略，針對(duì)不同用戶群體提供個(gè)性化的商品推薦和服務(wù)，從而提高用戶滿意度和購(gòu)買(mǎi)轉(zhuǎn)化率。

36、2、本發(fā)明通過(guò)根據(jù)用戶歷史行為計(jì)算相似度，為用戶推薦相似用戶購(gòu)買(mǎi)過(guò)的商品，并根據(jù)用戶偏好推薦匹配商品，該個(gè)性化的推薦方式不僅提升了用戶的購(gòu)物體驗(yàn)，還加深了用戶與平臺(tái)之間的聯(lián)系，有助于促進(jìn)品牌忠誠(chéng)度的提升。

37、3、本發(fā)明通過(guò)時(shí)間序列分析算法預(yù)測(cè)商品需求，進(jìn)行庫(kù)存預(yù)測(cè)，其有助于平臺(tái)合理安排庫(kù)存，避免庫(kù)存積壓或缺貨現(xiàn)象的發(fā)生。同時(shí)，基于多因素規(guī)劃最優(yōu)物流路徑，提高了物流配送效率，降低了運(yùn)輸成本，進(jìn)一步提升了客戶滿意度。