具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

请参阅图1，本发明提供技术方案：一种基于数据分析的商品智能选品系统，所述智能选品系统包括待选信息获取模块、候选商品选取模块、优选商品选取模块和优选商品推送模块，所述待选信息获取模块用于获取该次直播的各个待选商品的信息，其中，待选商品的个数为a，所述候选商品选取模块采集最近预设时间段内各次直播的选品情况，从待选商品中选取b个候选商品，所述优选商品选取模块采集最近预设时间段内各次直播中选品销售情况，从候选商品中选取c个优选商品，所述优选商品推送模块用于将优选商品推送给工作人员，其中，a、b、c均为自然数，a大于b大于c。

所述候选商品选取模块包括关联选品值获取模块、时间选品值获取模块和预选值计算排序模块，所述关联选品值获取模块采集最近一段时间内直播的次数为Nz，以及每次直播中存在选品与待选商品类型相同的次数为Nx，并设与待选商品类型相同的选品为该待选商品的关联商品，那么某个待选商品的关联选品值U＝Nx/Nz，所述时间选品值获取模块获取最近一次出现待选商品的关联商品的直播时间与该次直播时间之间的时间间隔T，并对各个待选商品所对应的时间间隔进行归一化处理，那么某个待选商品的时间选品值V＝(T-Tmin)/(Tmax-Tmin)，其中，Tmax为各个待选商品所对应的时间间隔的最大值，Tmin为各个待选商品所对应的时间间隔的最小值，所述预选值计算排序模块根据关联选品值和时间选品值计算各个待选商品的预选值，并将预选值按照从大到小的顺序排序，选取排序前b的待选商品为候选商品。

所述优选商品选取模块包括第一参数获取模块、第二参数获取模块、第三参数获取模块和综合选取值计算排序模块，所述第一参数获取模块统计各个候选商品的关联商品的实际销售量和供货量之比的平均值X，并对各个候选商品所对应的平均值X进行归一化处理，那么某个候选商品的第一参数H＝(X-Xmin)/(Xmax-Xmin)，其中，Xmax为各个候选商品所对应的平均值X的最大值，Xmin为各个候选商品所对应的平均值X的最小值，所述第二参数获取模块获取各个候选商品的关联商品直播时，与关联商品相关的评论的条数和关联商品直播时接收到的总评论条数之比的平均值Y，对各个候选商品所对应的平均值X进行归一化处理，那么某个候选商品的第二参数I＝(Y-Ymin)/(Ymax-Ymin)，其中，Ymax为各个候选商品所对应的平均值Y的最大值，Ymin为各个候选商品所对应的平均值Y的最小值，所述第三参数获取模块采集最近预设时间段内各次直播中，获取各个候选商品的关联商品直播时的观看人数稳定指数，计算各稳定指数相应的平均值为第三参数Z，所述综合选取值计算排序模块根据第一参数、第二参数、第三参数计算各个候选商品的综合选取值，将各个候选商品的综合选取值按照从大到小的顺序排序，将排序前c的候选商品作为优选商品。

所述第三参数获取模块包括稳定指数获取模块和第三参数计算模块，所述稳定指数获取模块采集最近预设时间段内各次直播中，获取各个候选商品的关联商品直播时的观看人数稳定指数，所述第三参数计算模块计算各稳定指数相应的平均值为第三参数Z，所述稳定指数获取模块包括静态用户采集标记模块、动态用户标记模块、用户修正采集判断模块和稳定指数计算模块，所述静态用户采集标记模块将开始直播某个关联商品前的直播观看用户标记为静态用户，采集静态用户的人数Rz，所述动态用户标记模块在该关联商品直播后的预设时间内，如果检测到某个初始静态用户退出观看直播，标记该静态用户为动态用户，所述用户修正采集判断模块采集动态用户重新进入观看直播的时间节点为考察节点，如果考察节点位于该关联商品的直播过程中，采集动态用户下一次退出观看直播的时间节点为辅助节点T1，在辅助节点T1位于该关联商品的直播过程的情况下，令参考量Tk＝T1-T2,其中，T2为该关联商品直播结束的时间节点，当参考量Tk大于参考量阈值，对那么修改该动态用户为静态用户，所述稳定指数计算模块根据某个关联商品直播结束时静态用户的人数Rd计算该关联商品的稳定指数Rx＝Rd/Rz。

一种基于数据分析的商品智能选品方法，所述智能选品方法包括以下步骤：

获取该次直播的各个待选商品的信息，其中，待选商品的个数为a，待选商品的信息主要为商品的类型；

采集最近预设时间段内各次直播的选品情况，从待选商品中选取b个候选商品，所述从待选商品中选取候选商品包括：

采集最近一段时间内直播的次数为Nz，以及每次直播中存在选品与待选商品类型相同的次数为Nx，并设与待选商品类型相同的选品为该待选商品的关联商品，那么某个待选商品的关联选品值U＝Nx/Nz；比如，某个待选商品为xxx品牌的坚果，那么待选商品的类型为坚果，最近一段时间内总共有五次直播，第一次直播没有坚果，第二次直播、第三次直播有xxxx品牌的坚果，第四次直播、第五次直播没有坚果，那么Nz＝5，Nx＝2，U＝2/5，xxxx品牌的坚果便为待选商品为xxx品牌的坚果的关联商品

获取最近一次出现待选商品的关联商品的直播时间与该次直播时间之间的时间间隔T，并对各个待选商品所对应的时间间隔进行归一化处理，那么某个待选商品的时间选品值V＝(T-Tmin)/(Tmax-Tmin)，其中，Tmax为各个待选商品所对应的时间间隔的最大值，Tmin为各个待选商品所对应的时间间隔的最小值，

本申请中是基于各次直播时间间隔相等的情况下来得到时间选品值，如果说各次直播时间间隔不相同，可以为获取最近一次出现待选商品的关联商品的直播与该次直播时间之间的直播次数间隔G，并对各个待选商品所对应的时间间隔进行归一化处理，那么某个待选商品的时间选品值V＝(G-Gmin)/(Gmax-Gmin)，其中，Gmax为各个待选商品所对应的直播次数间隔的最大值，Gmin为各个待选商品所对应的直播次数间隔的最小值，比如上述案例中，最近一段时间内总共有五次直播，第一次直播没有坚果，第二次直播、第三次直播有xxxx品牌的坚果，第四次直播、第五次直播没有坚果，那么xxx品牌的坚果的G＝2

那么某个待选商品的预选值P＝0.6*U+0.4*V，

将预选值按照从大到小的顺序排序，选取排序前b的待选商品为候选商品；当某个待选商品的关联选品值越大，说明用户更青睐于选取该类型的商品，当某个待选商品的时间选品值越小，说明这个类型的商品刚刚上过，用户容易产生厌倦心理；

采集最近预设时间段内各次直播中选品销售情况，从候选商品中选取c个优选商品，将优选商品推送给工作人员，其中，a、b、c均为自然数，a大于b大于c。

所述从候选商品中选取优选商品包括：

统计各个候选商品的关联商品的实际销售量和供货量之比的平均值X，并对各个候选商品所对应的平均值X进行归一化处理，那么某个候选商品的第一参数

H＝(X-Xmin)/(Xmax-Xmin)，其中，Xmax为各个候选商品所对应的平均值X的最大值，Xmin为各个候选商品所对应的平均值X的最小值；销售量与供货量之比越大，说明这种类型的商品越受欢迎；

获取各个候选商品的关联商品直播时，与关联商品相关的评论的条数和关联商品直播时接收到的总评论条数之比的平均值Y，对各个候选商品所对应的平均值X进行归一化处理，那么某个候选商品的第二参数I＝(Y-Ymin)/(Ymax-Ymin)，其中，Ymax为各个候选商品所对应的平均值Y的最大值，Ymin为各个候选商品所对应的平均值Y的最小值；比如待选商品为xxx品牌的坚果，那么在以往的关联商品中直播中只要出现与坚果相关的内容都属于与关联商品相关的评论的条数，上文中，第二次直播、第三次直播有品牌的坚果，如果第二次直播xxxx品牌坚果的时间段中所有评论的条数为f1，其中，与坚果相关的评论的条数为e1，第三次直播xxxx品牌坚果的时间段中所有评论的条数为f2，其中，与坚果相关的评论的条数为e2，那么xxx品牌的坚果岁对应的平均值Y＝(e1/f1+e2/f1)/2；平均值Y越大，说明该候选商品受人关注在意的程度越高；

采集最近预设时间段内各次直播中，获取各个候选商品的关联商品直播时的观看人数稳定指数，

所述获取各个候选商品的关联商品直播时的观看人数稳定指数包括：

将开始直播某个关联商品前的直播观看用户标记为静态用户，采集静态用户的人数Rz，比如上一个直播的商品为牛奶，开始要直播的商品为坚果，那么采集直播牛奶结束，开始直播坚果前的直播观看用户为静态用户；

在该关联商品直播后的预设时间内，如果检测到某个静态用户退出观看直播，标记该静态用户为动态用户，比如在直播坚果的预设时间段内，如果检测到某个静态用户退出观看坚果销售的直播，标记该静态用户为动态用户，

采集动态用户重新进入观看直播的时间节点为考察节点，如果考察节点位于该关联商品的直播过程中，采集动态用户下一次退出观看直播的时间节点为辅助节点T1，

如果辅助节点T1位于该关联商品的直播过程中，那么参考量Tk＝T1-T2,其中，T2为该关联商品直播结束的时间节点

当参考量Tk大于参考量阈值，那么修改该动态用户为静态用户；

统计该关联商品直播结束时静态用户的人数Rd，那么该关联商品的稳定指数Rx＝Rd/Rz；这里的静态用户是指经过判断是否要修改动态用户为静态用户之后的静态用户；

计算各稳定指数相应的平均值为第三参数Z；在直播中常常会出现用户观看直播中途退出的情况，有的用户退出是因为对正在直播的商品没有兴趣，有的用户退出是因为有其他另外的事情，通过对用户观看商品过程中的进出情况以及进出的时间节点来判断用户是否是因为有其他另外的事情退出观看直播，从而能够更加准确的判断该商品对用户的吸引力情况。

那么某个候选商品的综合选取值P＝0.38*X+0.26*Y+0.3*Z；

将综合选取值按照从大到小的顺序排序，将排序前c的候选商品作为优选商品。

需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。

最后应说明的是：以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，对于本领域的技术人员来说，其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。