1.本发明涉及数字处理技术领域，具体涉及一种保健产品的智能分析方法及系统。
背景技术：2.随着生活水平的提高，对于养生品质与养生需求也在不断提升，保健产品作为养生体系中的重要产品，保健产品的品类齐全且效果可查，但不可避免的，因用户对保健产品的品类了解有限，用户购买的保健产品与自身需求匹配度低，使得用户体验感不佳，大量用户对保健产品存在认知误区，导致保健产品无法在适用人群中针对性的推广。
3.现有技术中存在无法对用户进行针对性的保健产品匹配，导致保健产品方案的用户体验感不佳的技术问题。
技术实现要素：4.本技术通过提供了一种保健产品的智能分析方法及系统，解决了无法对用户进行针对性的保健产品匹配，导致保健产品方案的用户体验感不佳的技术问题，达到了精准匹配用户特征类型与保健产品数据信息，智能生成保健产品方案，提高保健产品方案的用户体验感的技术效果。
5.鉴于上述问题，本技术提供了一种保健产品的智能分析方法及系统。
6.第一方面，本技术提供了一种保健产品的智能分析方法，其中，所述方法包括：获得用户基础信息，所述用户基础信息包括用户身份信息、用户体检信息、用户行为活动信息；基于所述用户身份信息进行多维度数据搜集，得到用户多维度数据集，并对所述用户多维度数据集进行维度交叉分析，确定用户需求特征数据；根据所述用户体检信息、所述用户行为活动信息、所述用户需求特征数据，构建用户信息数据库；构建保健产品数据处理平台，所述保健产品数据处理平台包括原料模块、工艺模块、研发模块、功能模块、产品介绍及价格模块；分别通过所述原料模块、工艺模块、研发模块、功能模块、产品介绍及价格模块对保健产品进行原料、工艺、研发、功能、产品介绍及价格信息采集，构建保健产品数据库；根据所述用户信息数据库，确定用户标签特征，利用所述用户标签特征在所述保健产品数据库中进行特征遍历比对，获得模糊匹配保健品信息、精准匹配保健品信息，并基于所述模糊匹配保健品信息、精准匹配保健品信息生成保健产品方案。。
7.第二方面，本技术提供了一种保健产品的智能分析系统，其中，所述系统包括：信息获取单元，所述信息获取单元用于获得用户基础信息，所述用户基础信息包括用户身份信息、用户体检信息、用户行为活动信息；特征数据确定单元，所述特征数据确定单元用于基于所述用户身份信息进行多维度数据搜集，得到用户多维度数据集，并对所述用户多维度数据集进行维度交叉分析，确定用户需求特征数据；用户数据库构建单元，所述用户数据库构建单元用于根据所述用户体检信息、所述用户行为活动信息、所述用户需求特征数据，构建用户信息数据库；产品数据平台构建单元，所述产品数据平台构建单元用于构建保健产品数据处理平台，所述保健产品数据处理平台包括原料模块、工艺模块、研发模块、功能
模块、产品介绍及价格模块；产品数据库构建单元，所述产品数据库构建单元用于分别通过所述原料模块、工艺模块、研发模块、功能模块、产品介绍及价格模块对保健产品进行原料、工艺、研发、功能、产品介绍及价格信息采集，构建保健产品数据库；特征遍历比对单元，所述特征遍历比对单元用于根据所述用户信息数据库，确定用户标签特征，利用所述用户标签特征在所述保健产品数据库中进行特征遍历比对，获得模糊匹配保健品信息、精准匹配保健品信息，并基于所述模糊匹配保健品信息、精准匹配保健品信息生成保健产品方案。
8.本技术中提供的一个或多个技术方案，至少具有如下技术效果或优点：由于采用了获得用户基础信息；进行多维度数据搜集，得到用户多维度数据集，进行维度交叉分析，确定用户需求特征数据；构建用户信息数据库；构建保健产品数据处理平台；分别对保健产品进行原料、工艺、研发、功能、产品介绍及价格信息采集，构建保健产品数据库；根据用户信息数据库，确定用户标签特征，利用用户标签特征在保健产品数据库中进行特征遍历比对，获得模糊匹配保健品信息、精准匹配保健品信息，生成保健产品方案。达到了精准匹配用户特征类型与保健产品数据信息，智能生成保健产品方案，提高保健产品方案的用户体验感的技术效果。
附图说明
9.图1为本技术一种保健产品的智能分析方法的流程示意图；图2为本技术一种保健产品的智能分析方法的确定精准匹配保健品信息的流程示意图；图3为本技术一种保健产品的智能分析方法的建立云交流连接的流程示意图；图4为本技术一种保健产品的智能分析系统的结构示意图。
10.附图标记说明：信息获取单元11，特征数据确定单元12，用户数据库构建单元13，产品数据平台构建单元14，产品数据库构建单元15，特征遍历比对单元16。
具体实施方式
11.本技术通过提供了一种保健产品的智能分析方法及系统，解决了无法对用户进行针对性的保健产品匹配，导致保健产品方案的用户体验感不佳的技术问题，达到了精准匹配用户特征类型与保健产品数据信息，智能生成保健产品方案，提高保健产品方案的用户体验感的技术效果。
12.实施例一如图1所示，本技术提供了一种保健产品的智能分析方法，其中，所述方法包括：s100：获得用户基础信息，所述用户基础信息包括用户身份信息、用户体检信息、用户行为活动信息；具体而言：所述用户为存在保健产品使用意向或存在保健产品使用记录的用户，所述用户基础信息包括用户身份信息、用户体检信息、用户行为活动信息，所述用户身份信息包括但不限于用户年龄、用户姓名、用户联系方式，所述用户体检信息可以是搏波、心率、血氧、血压等生理参数信息，所述用户行为活动信息可以是用户步数记录、用户的健身记录，通过信息导入获取用户身份信息与用户体检信息，通过移动终端如智能手环、手机等用户活动检测记录装置，将用户行为活动信息进行检索提取，获得用户行为活动信息，为后续
进行数据分析提供可靠的数据支持。
13.s200：基于所述用户身份信息进行多维度数据搜集，得到用户多维度数据集，并对所述用户多维度数据集进行维度交叉分析，确定用户需求特征数据；进一步的，基于所述用户身份信息进行多维度数据搜集，得到用户多维度数据集，并对所述用户多维度数据集进行维度交叉分析，确定用户需求特征数据，所述步骤s200还包括：s210：对所述用户多维度数据集进行特征分析，提取数据影响特征；s220：基于所述数据影响特征对特征数据具有相关性的数据进行交叉组合，获得多属性特征数据分类集；s230：对所述多属性特征数据分类集中的各属性进行特征分析，确定所述用户需求特征数据。
14.具体而言：所述多维度数据包括用户年龄数据、用户的保健产品使用记录等相关数据信息，基于所述用户身份信息，进行数据提取搜集，以搜集提取的多维度数据为基础，构建用户多维度数据集，所述用户多维度数据集的子集可以是用户年龄数据，也可以是用户的保健产品使用记录，对所述用户多维度数据集进行维度交叉分析，所述维度交叉即将所述用户多维度数据集的子集中的元素进行匹配组合，交示例性的，用户年龄数据为甲用户年龄26岁，乙用户年龄27岁，用户的保健产品使用记录为甲用户服用a、b保健产品均半年，乙用户服用a保健产品两年，进行匹配组合，即甲用户年龄26岁，服用a、b保健产品均半年；乙用户年龄27岁，服用a保健产品两年，在维度交叉后可以通过聚类分析进行特征运算，所述聚类分析表示通过计算相似度来进行数据的簇的划分，对匹配组合后的数据进行特征提取，确定用户需求特征数据，所述用户需求特征数据包括但不限于缺铁元素需求特征、缺钙元素需求特征、缺硒元素需求特征、缺碘元素需求特征，具体数据信息需要结合实际样本数据进行对照运算确定，上述说明与示例是为方案可实施，不对实际数据信息进行限制性说明。
15.具体而言：对所述用户多维度数据集进行特征分析，所述特征分析通过k-medoids （中心点）算法，简单来说就是选所述用户多维度数据集中位置最中心的对象，即中心点作为参照点，迭代直到所述用户多维度数据集中对象分布不再变化，在对象分布不再变化在，获取数据影响特征；所述特征数据即数据影响特征中的特征指标数据，基于所述数据影响特征对特征数据具有相关性的数据进行交叉组合，所述相关性通过topsis法(technique for order preference by similarity to ideal sulution，优劣解距离法)，进行相关性分析，具体的，对所述数据影响特征进行归一化处理，采用余弦法找出的最优匹配特征和最匹配特征，然后分别计算各评价对象与最优匹配特征和最匹配特征间的距离，获得各评价对象与最优匹配特征的相对接近程度，以此作为评价优劣的依据，确定所述数据影响特征对特征数据具有相关性的数据，进行特征匹配交叉组合，获得多属性特征数据分类集，所述多属性特征数据分类集的子集为一组特征数据具有相关性的数据；基于人体健康数据参考值，对所述多属性特征数据分类集中的各属性进行特征比对，分析确定所述用户需求特征数据，为保证用户需求特征数据的可靠性提供技术支持。
16.进一步的，基于所述数据影响特征对特征数据具有相关性的数据进行交叉组合，获得多属性特征数据分类集，所述步骤s220还包括：
s221：基于饮食需求特征对所述多维度数据集的数据影响特征进行匹配，确定饮食需求类数据；s222：基于饮食数量特征对所述多维度数据集的数据影响特征进行匹配，确定饮食数量类数据；s223：基于饮食喜好特征对所述多维度数据集的数据影响特征进行匹配，确定饮食喜好类数据；s224：根据所述饮食需求类数据、饮食数量类数据、饮食喜好类数据，获得所述多属性特征数据分类集。
17.具体而言：所述特征数据即数据影响特征中的特征指标数据，所述特征数据包括但不限于饮食需求特征、饮食数量特征、饮食喜好类数据，所述饮食需求特征包括但不限于饮食规律特征等相关饮食需求特征，基于所述饮食需求特征，通过topsis法对所述多维度数据集的数据影响特征进行匹配提取，获取饮食需求类数据；所述饮食数量特征包括但不限于主食摄入量特征、蔬果摄入量特征，基于所述饮食数量特征，通过topsis法对所述多维度数据集的数据影响特征进行匹配提取，获取饮食数量类数据；所述饮食喜好特征包括但不限于用户类别食用频率特征等相关饮食喜好特征，基于所述饮食喜好特征，通过topsis法对所述多维度数据集的数据影响特征进行匹配提取，获取饮食喜好类数据；根据所述饮食需求类数据、所述饮食数量类数据、所述饮食喜好类数据，构造所述多属性特征数据分类集，所述多属性特征数据分类集的子集可以是所述饮食需求类数据，也可以是所述饮食数量类数据，还可以是所述饮食喜好类数据，通过数据特征分析与指标运算，构建所述多属性特征数据分类集，为后续进行数据分析提供可靠的数据支持。
18.s300：根据所述用户体检信息、所述用户行为活动信息、所述用户需求特征数据，构建用户信息数据库；s400：构建保健产品数据处理平台，所述保健产品数据处理平台包括原料模块、工艺模块、研发模块、功能模块、产品介绍及价格模块；s500：分别通过所述原料模块、工艺模块、研发模块、功能模块、产品介绍及价格模块对保健产品进行原料、工艺、研发、功能、产品介绍及价格信息采集，构建保健产品数据库；具体而言：根据所述用户体检信息、所述用户行为活动信息、所述用户需求特征数据，基于数据类型与数据信息之间的映射关系，构建用户信息数据库，所述映射关系为数据之间的固有关系，简单来说就是甲用户体检信息、甲用户行为活动信息、甲用户需求特征数据之间的关系即所述固有关系；通过互联网检索所述保健产品的公开信息，所述公开信息包括所述保健产品的原料成分信息、工艺提取信息、生产研发信息、适用功能信息、产品介绍信息及价格波动信息，将所述原料成分信息、工艺提取信息、生产研发信息、适用功能信息、产品介绍信息及价格波动信息分别导入所述原料模块、工艺模块、研发模块、功能模块、产品介绍及价格模块，多次进行信息导入，构建保健产品数据处理平台，所述保健产品数据处理平台包括原料模块、工艺模块、研发模块、功能模块、产品介绍及价格模块，所述多次进行信息导入即导入不同种类的保健产品相关数据信息；分别通过所述原料模块、工艺模块、研发模块、功能模块、产品介绍及价格模块对保健产品进行原料、工艺、研发、功能、产品介绍及价格信息采集，结合数据标记信号对采集所得原料、工艺、研发、功能、产品介绍及价格
信息分别进行数据标记，以标记原料信息、标记工艺信息、标记研发信息、标记功能信息、标记产品介绍信息及标记价格信息为基础，构建保健产品数据库，保障了所述保健产品数据库的完整性。
19.进一步的，分别通过所述原料模块、工艺模块、研发模块、功能模块、产品介绍及价格模块对保健产品进行原料、工艺、研发、功能、产品介绍及价格信息采集，构建保健产品数据库，所述步骤s500还包括：s510：获得保健产品原料、药食同源原料、新资源食品原料，通过所述原料模块基于所述保健产品原料、药食同源原料、新资源食品原料，构建原料数据集，将所述原料数据集存储于所述保健产品数据库中；s520：获得产品工艺资料、工艺流程监测数据，通过所述工艺模块基于所述产品工艺资料、工艺流程监测数据构建工艺可视化数据集，将所述工艺可视化数据集存储于所述保健产品数据库中；s530：获得配方组方研究信息、未来制造方法信息，通过所述研发模块基于所述配方组方研究信息、未来制造方法信息构建研发数据集，将所述研发数据集存储于所述保健产品数据库中；s540：获得保健产品功能信息，通过所述功能模块基于所述保健产品功能信息构建功能数据集，将所述功能数据集存储于所述保健产品数据库中；s550：获得产品介绍信息、价格体系信息，通过所述产品介绍及价格模块基于所述产品介绍信息、价格体系信息构建产品介绍价格体系信息集，将所述产品介绍价格体系信息集存储于所述保健产品数据集中。
20.具体而言：通过所述保健产品的产品配方，获得保健产品原料、药食同源原料、新资源食品原料，基于所述保健产品原料、药食同源原料、新资源食品原料，通过所述原料模块将所述保健产品原料、药食同源原料、新资源食品原料导入智能分析系统，构建原料数据集，将所述原料数据集存储于所述保健产品数据库中；通过所述保健产品的生产加工流程，获得产品工艺资料、工艺流程监测数据，基于所述产品工艺资料、工艺流程监测数据，通过所述工艺模块将所述产品工艺资料、工艺流程监测数据导入所述智能分析系统，构建工艺可视化数据集，将所述工艺可视化数据集存储于所述保健产品数据库中；通过保健产品的研发改良记录与研发改良方向，获得配方组方研究信息、未来制造方法信息，基于所述配方组方研究信息、未来制造方法信息，通过所述研发模块将所述配方组方研究信息、未来制造方法信息导入所述智能分析系统，构建研发数据集，将所述研发数据集存储于所述保健产品数据库中；通过保健产品说明书，获得保健产品功能信息，基于所述保健产品功能信息，通过所述功能模块将所述保健产品功能信息导入所述智能分析系统，构建功能数据集，将所述功能数据集存储于所述保健产品数据库中；通过保健产品说明书及销售记录，分别获得产品介绍信息、价格体系信息，基于所述产品介绍信息、所述价格体系信息，通过所述产品介绍及价格模块，将所述产品介绍信息、所述价格体系信息分别导入所述智能分析系统构建产品介绍价格体系信息集，将所述产品介绍价格体系信息集存储于所述保健产品数据集中，将数据导入保健产品数据库，为保证保健产品数据库的完整性与可靠性提供技术支持。
21.s600：根据所述用户信息数据库，确定用户标签特征，利用所述用户标签特征在所
述保健产品数据库中进行特征遍历比对，获得模糊匹配保健品信息、精准匹配保健品信息，并基于所述模糊匹配保健品信息、精准匹配保健品信息生成保健产品方案。
22.进一步的，如图2所示，根据所述用户信息数据库，确定用户标签特征，利用所述用户标签特征在所述保健产品数据库中进行特征遍历比对，获得模糊匹配保健品信息、精准匹配保健品信息，所述步骤s600还包括：s610：根据所述用户标签特征确定用户体检特征、用户行为活动特征、用户饮食特征；s620：基于所述用户体检特征、用户行为活动特征、用户饮食特征在所述保健产品数据库中进行特征匹配，确定匹配保健产品信息，将所述匹配保健产品信息作为所述模糊匹配保健信息；s630：基于所述模糊匹配保健信息，获得匹配保健产品使用数据库；s640：根据所述匹配保健产品使用数据库进行使用效果评估，确定效果评估结果排序；s650：基于所述效果评估结果排序中的使用用户标签信息与所述用户标签特征进行匹配分析，确定用户匹配等级；s660：将所述用户匹配等级满足预设要求的匹配保健产品进行提取，确定所述精准匹配保健品信息。
23.具体而言：将第一用户的基础信息输入所述用户信息数据库，进行用户特征比对，所述第一用户为某一存在保健产品的分析推荐需求的用户，根据所述用户信息数据库，确定用户标签特征，所述用户标签特征包括但不限于用户体检特征、用户行为活动特征、用户饮食特征；基于所述用户体检特征、用户行为活动特征、用户饮食特征在所述保健产品数据库中进行特征比对匹配，确定匹配度高的保健产品，在所述保健产品数据库中提取匹配度高的保健产品的相关数据信息，将提取所得匹配度高的保健产品的相关数据信息定义为匹配保健产品信息，将所述匹配保健产品信息作为所述模糊匹配保健信息；基于所述模糊匹配保健信息，构建匹配保健产品使用数据库；根据所述匹配保健产品使用数据库进行使用效果评估，依照使用效果评估结果的明显程度依次进行排列，确定效果评估结果排序，所述使用效果评估可以通过所述保健产品的使用用户的反馈及所述使用用户的使用时长进行综合评估；所述使用用户标签信息包括但不限于使用用户体检信息、使用用户行为活动信息、使用用户饮食信息，基于所述效果评估结果排序中的使用用户标签信息与所述用户标签特征进行匹配分析，通过对所述标签信息比对进行匹配分析，比对结果表示中相似度高的，对应的用户匹配等级高，对用户匹配等级进行数据量化匹配，将等级使用1-9进行数据量化，即用户匹配等级最高为9，通过标签比对确定用户匹配等级，所述预设要求可以定义为不低于所述用户匹配等级不低于7，将所述用户匹配等级满足预设要求的匹配保健产品进行提取，确定所述精准匹配保健品信息，本技术实施例中保健品即保健产品的简称，所述精准匹配保健品信息与所述模糊匹配保健信息均包括但不限于原料信息、工艺信息、研发信息、功能信息、产品介绍信息及价格信息，并基于所述模糊匹配保健品信息、精准匹配保健品信息生成保健产品方案，为保证保健产品方案的合理性与有效性，结合所述模糊匹配保健品信息、精准匹配保健品信息为用户提供灵活的保健产品的使用方案，避免保健产品购买不便导致的用户保健产品体验感下降。
24.进一步的，如图3所示，本技术实施例还包括:s710：获得云交流请求信息；s720：根据所述云交流请求信息进行交流需求信息分析，确定交流需求目标，并基于所述交流需求目标从历史使用用户中进行用户提取，获得匹配用户信息；s730：根据所述匹配用户信息，获得连接端口，基于连接端口建立连接，所述连接端口用于建立云交流连接。
25.具体而言，所述云交流请求信息包括但不限于提取某类保健产品使用体验信息请求、检索某类保健产品使用环境信息请求，具体的，保健产品使用环境信息可以表示为保健产品在饭前/后使用、保健产品在运动前/后使用，基于所述智能分析系统，获得云交流请求信息；所述交流需求信息为使用一类保健产品用户进行云交流所得，根据所述云交流请求信息进行交流需求信息分析，确定交流需求目标，所述交流需求目标与用户的实际需求所对应，可以是按时睡觉、补充某微量元素或其他相关需求，所述历史使用用户为所述使用一类保健产品用户，基于所述交流需求目标从历史使用用户中进行用户提取，获得匹配用户信息，所述匹配用户为达成所述交流需求目标或交流需求目标中需求对应的症状改善的用户，所述匹配用户信息包括但不限于匹配用户基础信息、匹配用户使用体验信息、匹配用户使用环境信息；根据所述匹配用户信息，获得连接端口，基于连接端口建立连接，所述连接端口用于建立云交流连接，特别的，为保护用户隐私与信息安全，匹配用户身份信息为保密数据，无法通过所述连接端口进行传输，云交流连接可以通过匹配用户的隐私安全设置，建立安全连接，在同步交流沟通的同时，保护用户的隐私安全，为提供安全、可靠的保健产品智能分析推荐方案提供技术支持。
26.进一步的，本技术实施例还包括:s721：基于所述用户标签特征在历史使用用户中进行标签匹配，获得匹配相似度，利用预设相似度筛选要求对匹配标签历史使用用户进行筛选，确定特征匹配使用用户信息；s722：根据所述云交流请求信息，获得云交流阶段需求；s723：根据所述云交流阶段需求从所述特征匹配使用用户信息中进行使用阶段分析，获得所述匹配用户信息。
27.具体而言：基于所述用户标签特征在历史使用用户中进行标签匹配，获得匹配相似度，所述历史使用用户为所述使用一类保健产品用户，通过对标签特征进行比对分析，获取所述匹配相似度，所述匹配相似度使用1-9进行数据量化，匹配相似度最高为9，所述预设相似度可以进行用户自定义设置，所述预设相似度可以设置为7，利用预设相似度筛选要求对匹配标签历史使用用户进行筛选，确定特征匹配使用用户信息，所述特征匹配使用用户信息包括但不限于特征匹配使用用户基础信息、特征匹配使用用户使用体验信息、特征匹配使用用户使用环境信息；根据所述云交流请求信息，获得云交流阶段需求，所述阶段表示所述用户的保健产品的使用疗程阶段，所述云交流阶段需求与所述交流需求目标对应，示例性说明，甲用户为改善睡眠质量，使用a保健产品，在甲用户的使用记录中，使用一个疗程a保健产品，夜间的起夜次数减少，使用三个疗程a保健产品，夜间的起夜次数正常；根据所述云交流阶段需求从所述特征匹配使用用户信息中进行使用阶段分析，获得所述匹配用户信息，结合上述示例进一步说明，乙用户存在轻微睡眠质量问题，使用一个疗程a保健产品，
夜间的起夜次数正常，通过匹配用户信息，可以结合保健产品的相关使用体验，精准匹配保健产品的使用疗程。
28.综上所述，本技术所提供的一种保健产品的智能分析方法及系统具有如下技术效果：由于采用了获得用户基础信息，进行多维度数据搜集，得到用户多维度数据集，进行维度交叉分析，确定用户需求特征数据，构建用户信息数据库，构建保健产品数据处理平台，分别对保健产品进行原料、工艺、研发、功能、产品介绍及价格信息采集，构建保健产品数据库，根据用户信息数据库，确定用户标签特征，利用用户标签特征在保健产品数据库中进行特征遍历比对，获得模糊匹配保健品信息、精准匹配保健品信息，生成保健产品方案。本技术通过提供了一种保健产品的智能分析方法及系统，达到了精准匹配用户特征类型与保健产品数据信息，智能生成保健产品方案，辅助用户进行保健产品的选择，对保健产品进行精准定位，同时提高保健产品方案的用户体验感的技术效果。
29.由于采用了根据用户标签特征确定用户体检特征、用户行为活动特征、用户饮食特征，在保健产品数据库中进行特征匹配，确定匹配保健产品信息，将匹配保健产品信息作为模糊匹配保健信息，获得匹配保健产品使用数据库，进行使用效果评估，确定效果评估结果排序，进行匹配分析，确定用户匹配等级，将用户匹配等级满足预设要求的匹配保健产品进行提取，确定精准匹配保健品信息。为保证保健产品方案的合理性与有效性，结合模糊匹配保健品信息、精准匹配保健品信息为用户提供灵活的保健产品的使用方案，避免保健产品购买不便导致的用户保健产品体验感下降。
30.由于采用了获得云交流请求信息，进行交流需求信息分析，确定交流需求目标，并基于交流需求目标从历史使用用户中进行用户提取，获得匹配用户信息，获得连接端口，基于连接端口建立连接，连接端口用于建立云交流连接。云交流连接可以通过匹配用户的隐私安全设置，建立安全连接，在同步交流沟通的同时，保护用户的隐私安全，为提供安全、可靠的保健产品智能分析推荐方案提供技术支持。
31.实施例二基于与前述实施例中一种保健产品的智能分析方法相同的发明构思，如图4所示，本技术提供了一种保健产品的智能分析系统，其中，所述系统包括：信息获取单元11，所述信息获取单元11用于获得用户基础信息，所述用户基础信息包括用户身份信息、用户体检信息、用户行为活动信息；特征数据确定单元12，所述特征数据确定单元12用于基于所述用户身份信息进行多维度数据搜集，得到用户多维度数据集，并对所述用户多维度数据集进行维度交叉分析，确定用户需求特征数据；用户数据库构建单元13，所述用户数据库构建单元13用于根据所述用户体检信息、所述用户行为活动信息、所述用户需求特征数据，构建用户信息数据库；产品数据平台构建单元14，所述产品数据平台构建单元14用于构建保健产品数据处理平台，所述保健产品数据处理平台包括原料模块、工艺模块、研发模块、功能模块、产品介绍及价格模块；产品数据库构建单元15，所述产品数据库构建单元15用于分别通过所述原料模块、工艺模块、研发模块、功能模块、产品介绍及价格模块对保健产品进行原料、工艺、研发、
功能、产品介绍及价格信息采集，构建保健产品数据库；特征遍历比对单元16，所述特征遍历比对单元16用于根据所述用户信息数据库，确定用户标签特征，利用所述用户标签特征在所述保健产品数据库中进行特征遍历比对，获得模糊匹配保健品信息、精准匹配保健品信息，并基于所述模糊匹配保健品信息、精准匹配保健品信息生成保健产品方案。
32.进一步的，所述系统包括：用户需求特征数据确定单元，所述用户需求特征数据确定单元用于到用户多维度数据集，并对所述用户多维度数据集进行维度交叉分析，确定用户需求特征数据，包括：数据影响特征提取单元，所述数据影响特征提取单元用于对所述用户多维度数据集进行特征分析，提取数据影响特征；交叉组合单元，所述交叉组合单元用于基于所述数据影响特征对特征数据具有相关性的数据进行交叉组合，获得多属性特征数据分类集；用户需求特征数据确定单元，所述用户需求特征数据确定单元用于对所述多属性特征数据分类集中的各属性进行特征分析，确定所述用户需求特征数据。
33.进一步的，所述系统包括：饮食需求类数据确定单元，所述饮食需求类数据确定单元用于基于饮食需求特征对所述多维度数据集的数据影响特征进行匹配，确定饮食需求类数据；饮食数量类数据确定单元，所述饮食数量类数据确定单元用于基于饮食数量特征对所述多维度数据集的数据影响特征进行匹配，确定饮食数量类数据；饮食喜好类数据确定单元，所述饮食喜好类数据确定单元用于基于饮食喜好特征对所述多维度数据集的数据影响特征进行匹配，确定饮食喜好类数据；多属性特征数据分类集获得单元，所述多属性特征数据分类集获得单元用于根据所述饮食需求类数据、饮食数量类数据、饮食喜好类数据，获得所述多属性特征数据分类集。
34.进一步的，所述系统包括：原料数据集存储单元，所述原料数据集存储单元用于获得保健产品原料、药食同源原料、新资源食品原料，通过所述原料模块基于所述保健产品原料、药食同源原料、新资源食品原料，构建原料数据集，将所述原料数据集存储于所述保健产品数据库中；工艺可视化数据集存储单元，所述工艺可视化数据集存储单元用于获得产品工艺资料、工艺流程监测数据，通过所述工艺模块基于所述产品工艺资料、工艺流程监测数据构建工艺可视化数据集，将所述工艺可视化数据集存储于所述保健产品数据库中；研发数据集存储单元，所述研发数据集存储单元用于获得配方组方研究信息、未来制造方法信息，通过所述研发模块基于所述配方组方研究信息、未来制造方法信息构建研发数据集，将所述研发数据集存储于所述保健产品数据库中；功能数据集存储单元，所述功能数据集存储单元用于获得保健产品功能信息，通过所述功能模块基于所述保健产品功能信息构建功能数据集，将所述功能数据集存储于所述保健产品数据库中；产品介绍价格体系信息集存储单元，所述产品介绍价格体系信息集存储单元用于获得产品介绍信息、价格体系信息，通过所述产品介绍及价格模块基于所述产品介绍信息、
价格体系信息构建产品介绍价格体系信息集，将所述产品介绍价格体系信息集存储于所述保健产品数据集中。
35.进一步的，所述系统包括：用户特征确定单元，所述用户特征确定单元用于根据所述用户标签特征确定用户体检特征、用户行为活动特征、用户饮食特征；模糊匹配保健信息确定单元，所述模糊匹配保健信息确定单元用于基于所述用户体检特征、用户行为活动特征、用户饮食特征在所述保健产品数据库中进行特征匹配，确定匹配保健产品信息，将所述匹配保健产品信息作为所述模糊匹配保健信息；保健产品匹配单元，所述保健产品匹配单元用于基于所述模糊匹配保健信息，获得匹配保健产品使用数据库；效果评估结果排序确定单元，所述效果评估结果排序确定单元用于根据所述匹配保健产品使用数据库进行使用效果评估，确定效果评估结果排序；用户匹配等级确定单元，所述用户匹配等级确定单元用于基于所述效果评估结果排序中的使用用户标签信息与所述用户标签特征进行匹配分析，确定用户匹配等级；保健品精准匹配单元，所述保健品精准匹配单元用于将所述用户匹配等级满足预设要求的匹配保健产品进行提取，确定所述精准匹配保健品信息。
36.进一步的，所述系统包括：云交流请求获得单元，所述云交流请求获得单元用于获得云交流请求信息；交流需求分析单元，所述交流需求分析单元用于根据所述云交流请求信息进行交流需求信息分析，确定交流需求目标，并基于所述交流需求目标从历史使用用户中进行用户提取，获得匹配用户信息；建立连接单元，所述建立连接单元用于根据所述匹配用户信息，获得连接端口，基于连接端口建立连接，所述连接端口用于建立云交流连接。
37.进一步的，所述系统包括：标签匹配单元，所述标签匹配单元用于基于所述用户标签特征在历史使用用户中进行标签匹配，获得匹配相似度，利用预设相似度筛选要求对匹配标签历史使用用户进行筛选，确定特征匹配使用用户信息；云交流阶段获取单元，所述云交流阶段获取单元用于根据所述云交流请求信息，获得云交流阶段需求；使用阶段分析单元，所述使用阶段分析单元用于根据所述云交流阶段需求从所述特征匹配使用用户信息中进行使用阶段分析，获得所述匹配用户信息。
38.本说明书和附图仅仅是本技术的示例性说明，在不脱离本技术的精神和范围的情况下，可对其进行各种修改和组合。本技术的这些修改和变型属于本技术权利要求及其等同技术的范围之内，则本技术意图包括这些改动和变型在内。
技术特征：1.一种保健产品的智能分析方法，其特征在于，所述方法包括：获得用户基础信息，所述用户基础信息包括用户身份信息、用户体检信息、用户行为活动信息；基于所述用户身份信息进行多维度数据搜集，得到用户多维度数据集，并对所述用户多维度数据集进行维度交叉分析，确定用户需求特征数据；根据所述用户体检信息、所述用户行为活动信息、所述用户需求特征数据，构建用户信息数据库；构建保健产品数据处理平台，所述保健产品数据处理平台包括原料模块、工艺模块、研发模块、功能模块、产品介绍及价格模块；分别通过所述原料模块、工艺模块、研发模块、功能模块、产品介绍及价格模块对保健产品进行原料、工艺、研发、功能、产品介绍及价格信息采集，构建保健产品数据库；根据所述用户信息数据库，确定用户标签特征，利用所述用户标签特征在所述保健产品数据库中进行特征遍历比对，获得模糊匹配保健品信息、精准匹配保健品信息，并基于所述模糊匹配保健品信息、精准匹配保健品信息生成保健产品方案。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述用户身份信息进行多维度数据搜集，得到用户多维度数据集，并对所述用户多维度数据集进行维度交叉分析，确定用户需求特征数据，包括：对所述用户多维度数据集进行特征分析，提取数据影响特征；基于所述数据影响特征对特征数据具有相关性的数据进行交叉组合，获得多属性特征数据分类集；对所述多属性特征数据分类集中的各属性进行特征分析，确定所述用户需求特征数据。3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，基于所述数据影响特征对特征数据具有相关性的数据进行交叉组合，获得多属性特征数据分类集，包括：基于饮食需求特征对所述多维度数据集的数据影响特征进行匹配，确定饮食需求类数据；基于饮食数量特征对所述多维度数据集的数据影响特征进行匹配，确定饮食数量类数据；基于饮食喜好特征对所述多维度数据集的数据影响特征进行匹配，确定饮食喜好类数据；根据所述饮食需求类数据、饮食数量类数据、饮食喜好类数据，获得所述多属性特征数据分类集。4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，分别通过所述原料模块、工艺模块、研发模块、功能模块、产品介绍及价格模块对保健产品进行原料、工艺、研发、功能、产品介绍及价格信息采集，构建保健产品数据库，包括：获得保健产品原料、药食同源原料、新资源食品原料，通过所述原料模块基于所述保健产品原料、药食同源原料、新资源食品原料，构建原料数据集，将所述原料数据集存储于所述保健产品数据库中；获得产品工艺资料、工艺流程监测数据，通过所述工艺模块基于所述产品工艺资料、工
艺流程监测数据构建工艺可视化数据集，将所述工艺可视化数据集存储于所述保健产品数据库中；获得配方组方研究信息、未来制造方法信息，通过所述研发模块基于所述配方组方研究信息、未来制造方法信息构建研发数据集，将所述研发数据集存储于所述保健产品数据库中；获得保健产品功能信息，通过所述功能模块基于所述保健产品功能信息构建功能数据集，将所述功能数据集存储于所述保健产品数据库中；获得产品介绍信息、价格体系信息，通过所述产品介绍及价格模块基于所述产品介绍信息、价格体系信息构建产品介绍价格体系信息集，将所述产品介绍价格体系信息集存储于所述保健产品数据集中。5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述用户信息数据库，确定用户标签特征，利用所述用户标签特征在所述保健产品数据库中进行特征遍历比对，获得模糊匹配保健品信息、精准匹配保健品信息，包括：根据所述用户标签特征确定用户体检特征、用户行为活动特征、用户饮食特征；基于所述用户体检特征、用户行为活动特征、用户饮食特征在所述保健产品数据库中进行特征匹配，确定匹配保健产品信息，将所述匹配保健产品信息作为所述模糊匹配保健信息；基于所述模糊匹配保健信息，获得匹配保健产品使用数据库；根据所述匹配保健产品使用数据库进行使用效果评估，确定效果评估结果排序；基于所述效果评估结果排序中的使用用户标签信息与所述用户标签特征进行匹配分析，确定用户匹配等级；将所述用户匹配等级满足预设要求的匹配保健产品进行提取，确定所述精准匹配保健品信息。6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：获得云交流请求信息；根据所述云交流请求信息进行交流需求信息分析，确定交流需求目标，并基于所述交流需求目标从历史使用用户中进行用户提取，获得匹配用户信息；根据所述匹配用户信息，获得连接端口，基于连接端口建立连接，所述连接端口用于建立云交流连接。7.如权利要求6所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：基于所述用户标签特征在历史使用用户中进行标签匹配，获得匹配相似度，利用预设相似度筛选要求对匹配标签历史使用用户进行筛选，确定特征匹配使用用户信息；根据所述云交流请求信息，获得云交流阶段需求；根据所述云交流阶段需求从所述特征匹配使用用户信息中进行使用阶段分析，获得所述匹配用户信息。8.一种保健产品的智能分析系统，其特征在于，所述系统包括：信息获取单元，所述信息获取单元用于获得用户基础信息，所述用户基础信息包括用户身份信息、用户体检信息、用户行为活动信息；特征数据确定单元，所述特征数据确定单元用于基于所述用户身份信息进行多维度数
据搜集，得到用户多维度数据集，并对所述用户多维度数据集进行维度交叉分析，确定用户需求特征数据；用户数据库构建单元，所述用户数据库构建单元用于根据所述用户体检信息、所述用户行为活动信息、所述用户需求特征数据，构建用户信息数据库；产品数据平台构建单元，所述产品数据平台构建单元用于构建保健产品数据处理平台，所述保健产品数据处理平台包括原料模块、工艺模块、研发模块、功能模块、产品介绍及价格模块；产品数据库构建单元，所述产品数据库构建单元用于分别通过所述原料模块、工艺模块、研发模块、功能模块、产品介绍及价格模块对保健产品进行原料、工艺、研发、功能、产品介绍及价格信息采集，构建保健产品数据库；特征遍历比对单元，所述特征遍历比对单元用于根据所述用户信息数据库，确定用户标签特征，利用所述用户标签特征在所述保健产品数据库中进行特征遍历比对，获得模糊匹配保健品信息、精准匹配保健品信息，并基于所述模糊匹配保健品信息、精准匹配保健品信息生成保健产品方案。
技术总结本发明提供了一种保健产品的智能分析方法及系统，涉及数字处理技术领域，方法包括：获得用户基础信息；进行多维度数据搜集，得到用户多维度数据集，进行维度交叉分析，确定用户需求特征数据；构建用户信息数据库；构建保健产品数据处理平台；进行原料、工艺、研发、功能、产品介绍及价格信息采集，构建保健产品数据库；确定用户标签特征，在保健产品数据库中特征遍历比对，获得模糊匹配保健品信息、精准匹配保健品信息，生成保健产品方案。解决无法对用户进行针对性的保健产品匹配，导致保健产品方案的用户体验感不佳技术问题，达到精准匹配用户特征类型与保健产品数据信息，智能生成保健产品方案，提高保健产品方案的用户体验感技术效果。术效果。术效果。
技术研发人员：许永康 李江华 刘湘荣 黄月
受保护的技术使用者：广州善元堂健康科技股份有限公司
技术研发日：2022.07.19
技术公布日：2022/11/1
