本发明涉及线上销售推荐，尤其涉及基于大数据分析的电子产品线上销售推荐系统。
背景技术：
1、随着社会的不断发展，电子产品在人们生活中的应用越来越多，电子产品的发展也越来越迅速，随着电子产品的智能化程度的提高，其逐渐成为了人们了解这个世界的窗口；而在当前的社会中，网购已经成为了人们购买物品的重要选择，在网络环境中，人们可以直接通过网络进行电子产品在线选择，在挑选的结束之后，直接付款，商品将会被邮寄到购买者设置的地址处；
2、随着线上购物的快速发展，越来越多线下产品购物门店都设置有线上购物品牌，同步保持线上和线下的产品销售，但是，在线上电子产品销售时，由于电子产品较多用户往往不能在第一时间获取到想要的商品信息，进而影响电子产品的销售量，且无法根据电子产品的市场需求和自身影响进行销售推荐，进而不利于线上电子产品合理化推荐销售展示；
3、针对上述的技术缺陷，现提出一种解决方案。
技术实现思路
1、本发明的目的在于提供基于大数据分析的电子产品线上销售推荐系统，去解决上述提出的技术缺陷，本发明通过对销售数据进行电子产品推荐划分监管分析，以便初步的对各个电子产品进行推荐划分，以提高电子产品的推荐合理性，并深入式对主推电子产品进行分析，即从产品用户和产品自身两个角度进行分析，以了解主推电子产品的需求情况和推荐销售影响情况，以便为后续推荐分析提供数据支撑，有助于提高数据分析的全面性，而通过信息反馈的方式进行推荐融合评估反馈分析，以便合理的对各个主推电子产品进行推荐处理，优化了主推电子产品推荐的效率，提高了主推电子产品推荐的成功率，同时更好的将主推电子产品推荐销售展示。
2、本发明的目的可以通过以下技术方案实现：基于大数据分析的电子产品线上销售推荐系统，包括线上销售推荐平台、产品信息单元、预处理划分单元、产品需求评估单元、产品自身评估单元以及推荐匹配评估单元；
3、所述产品信息单元用于采集多个所述电子产品的销售信息，并将销售信息发送至预处理划分单元，预处理划分单元在接收到销售数据后，立即对销售数据进行电子产品推荐划分监管分析，将得到的折扣力度评估值进行比对分析，得到主推电子产品和次推电子产品；
4、所述产品需求评估单元用于采集主推电子产品的产品基数信息，并对产品基数信息进行产品需求监管反馈分析，将得到的需求评估系数sg发送至推荐匹配评估单元；
5、所述产品自身评估单元用于采集主推电子产品的产品热度信息，并对产品热度信息进行产品推荐影响反馈操作，将得到的产品热度评估系数zg发送至推荐匹配评估单元；
6、所述推荐匹配评估单元在接收到需求评估系数sg和产品热度评估系数zg，立即进行推荐融合评估反馈分析，将得到的排序后的销售推荐评估系数ztg发送至线上销售推荐平台。
7、优选的，所述预处理划分单元的电子产品推荐划分监管分析过程如下：
8、采集到多个电子产品销售时段，并将其设定为时间阈值，获取到时间阈值内各个电子产品的销售信息，销售信息包括销售状态和当前销售价格，销售状态表示折扣状态和非折扣状态，进而初步对各个电子产品的销售状态进行判定：
9、若电子产品为折扣状态，则将折扣状态所对应的电子产品设定为初选电子产品；
10、若电子产品为非折扣状态，则将折扣状态所对应的电子产品设定为正常电子产品。
11、优选的，获取到时间阈值内各个初选电子产品的初始销售价格，同时获取到时间阈值内各个初选电子产品的当前销售价格，进一步获取到初始销售价格减去当前销售价格得到的值与初始销售价格之间的比值，并将初始销售价格减去当前销售价格得到的值与初始销售价格之间的比值设定为折扣力度评估值，需要说明的是，折扣力度评估值的数值越大，则当前初选电子产品的主推需求越高；
12、将折扣力度评估值与其内部录入存储的预设折扣力度评估值阈值进行比对分析：
13、若折扣力度评估值大于等于预设折扣力度评估值阈值，则将对应初选电子产品设定为主推电子产品；
14、若折扣力度评估值小于预设折扣力度评估值阈值，则将对应初选电子产品设定为次推电子产品。
15、优选的，所述产品需求评估单元的产品需求监管反馈分析过程如下：
16、获取到时间阈值内各个主推电子产品的产品基数信息，产品基数信息包括用户评估值和需求评估值，并将主推电子产品标号为g，g为大于零的自然数，同时将用户评估值和需求评估值分别标号为ypg和xpg，将用户评估值ypg和需求评估值xpg代入公式得到各个主推电子产品的需求评估系数，其中，a1和a2分别为用户评估值ypg和需求评估值xpg的预设比例因子系数，a3为预设修正因子系数，取值为2.218，a1和a2均大于零，sg为各个主推电子产品的需求评估系数。
17、优选的，所述用户评估值的分析过程如下：获取到时间阈值内各个主推电子产品的用户信息，用户信息包括实际用户量和关注评估值，关注评估值表示主推电子产品的日浏览均值与日检索均值所对应数值之间的和值，将实际用户量与关注评估值所对应的数值相乘得到的积值设定为用户评估值；
18、所述需求评估值的分析过程如下：获取到时间阈值内各个主推电子产品的线上预约总量和预约增长速率均值，将线上预约总量和预约增长速率均值经数据归一化处理后所对应数值相乘得到的值设定为需求评估值。
19、优选的，所述产品自身评估单元的产品推荐影响反馈操作过程如下：
20、获取到时间阈值内各个主推电子产品的产品热度信息，产品热度信息包括电子产品信息值和销售评估系数，将电子产品信息值和销售评估系数分别标号为dcg和xsg；
21、根据公式得到各个主推电子产品的产品热度评估系数，其中，f1和f2分别为电子产品信息值和销售评估系数的预设权重因子系数，f3为预设容错因子系数，f1、f2以及f3均大于零，zg为各个主推电子产品的产品热度评估系数。
22、优选的，所述电子产品信息值表示各个主推电子产品所对应品牌自身的注册用户量与品牌形象评估值经数据归一化处理后所对应数值相除得到的值，品牌形象评估值表示各个主推电子产品的差评用户总量中差评超过两次用户所对应数值的占比值；
23、所述销售评估系数表示有效售卖系数与售卖评估总值所对应数值之间的比值，售卖评估总值表示各个主推电子产品所对应的线上销售总量和线下销售总量之间的和值，有效售卖系数表示售卖评估总值减去各个主推电子产品退换次数得到的值。
24、优选的，所述推荐匹配评估单元的推荐融合评估反馈分析过程如下：
25、获取到时间阈值内各个主推电子产品的需求评估系数sg，同时获取到时间阈值内各个主推电子产品的产品热度评估系数zg，以及获取到时间阈值内各个主推电子产品的折扣力度评估值，并将折扣力度评估值标号为zdg，将需求评估系数sg、产品热度评估系数zg以及折扣力度评估值标号为zdg代入公式ztg＝(sg×zg×zdg)2×v1得到各个主推电子产品的销售推荐评估系数，其中，v1为预设影响比例系数，v1大于零，ztg为各个主推电子产品的销售推荐评估系数，将销售推荐评估系数ztg按照从大到小的顺序进行排序。
26、本发明的有益效果如下：
27、(1)本发明通过对销售数据进行电子产品推荐划分监管分析，以便初步的对各个电子产品进行推荐划分，以提高电子产品的推荐合理性，且进一步通过折扣角度进行细化划分，将电子产品划分为主推电子产品和次推电子产品；
28、(2)本发明深入式对主推电子产品进行分析，即从产品用户和产品自身两个角度进行分析，以了解主推电子产品的需求情况和推荐销售影响情况，以便为后续推荐分析提供数据支撑，有助于提高数据分析的全面性，而通过信息反馈的方式进行推荐融合评估反馈分析，以便合理的对各个主推电子产品进行推荐处理，优化了主推电子产品推荐的效率，提高了主推电子产品推荐的成功率，同时更好的将主推电子产品推荐销售展示。
1.基于大数据分析的电子产品线上销售推荐系统，其特征在于，包括线上销售推荐平台、产品信息单元、预处理划分单元、产品需求评估单元、产品自身评估单元以及推荐匹配评估单元；
2.根据权利要求1所述的基于大数据分析的电子产品线上销售推荐系统，其特征在于，所述预处理划分单元的电子产品推荐划分监管分析过程如下：
3.根据权利要求2所述的基于大数据分析的电子产品线上销售推荐系统，其特征在于，获取到时间阈值内各个初选电子产品的初始销售价格，同时获取到时间阈值内各个初选电子产品的当前销售价格，进一步获取到初始销售价格减去当前销售价格得到的值与初始销售价格之间的比值，并将初始销售价格减去当前销售价格得到的值与初始销售价格之间的比值设定为折扣力度评估值，需要说明的是，折扣力度评估值的数值越大，则当前初选电子产品的主推需求越高；
4.根据权利要求1所述的基于大数据分析的电子产品线上销售推荐系统，其特征在于，所述产品需求评估单元的产品需求监管反馈分析过程如下：
5.根据权利要求4所述的基于大数据分析的电子产品线上销售推荐系统，其特征在于，所述用户评估值的分析过程如下：获取到时间阈值内各个主推电子产品的用户信息，用户信息包括实际用户量和关注评估值，关注评估值表示主推电子产品的日浏览均值与日检索均值所对应数值之间的和值，将实际用户量与关注评估值所对应的数值相乘得到的积值设定为用户评估值；
6.根据权利要求1所述的基于大数据分析的电子产品线上销售推荐系统，其特征在于，所述产品自身评估单元的产品推荐影响反馈操作过程如下：
7.根据权利要求6所述的基于大数据分析的电子产品线上销售推荐系统，其特征在于，所述电子产品信息值表示各个主推电子产品所对应品牌自身的注册用户量与品牌形象评估值经数据归一化处理后所对应数值相除得到的值，品牌形象评估值表示各个主推电子产品的差评用户总量中差评超过两次用户所对应数值的占比值；
8.根据权利要求1所述的基于大数据分析的电子产品线上销售推荐系统，其特征在于，所述推荐匹配评估单元的推荐融合评估反馈分析过程如下：
