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申请/专利权人：杭州展俊科技有限公司

摘要：本发明提供一种用于跨境电商的大数据智能补货处理方法。一种用于跨境电商的大数据智能补货处理方法包括以下步骤：S1：获取商品数据信息；S2：根据商品编码依次获取网站上关于商品的舆情信息数据，计算商品的舆情评分；S3：依次判断商品的舆情评分是否位于正常舆情评分范围内，对超过正常舆情评分范围上限的商品进行记录；S4：对进行记录的商品生成商品的舆情补货数量，根据商品的舆情补货数量生成商品的舆情补货清单。本发明通过特定时间段内对商品舆情进行监控，超过正常舆情评分上限的商品进行舆情动态补货处理，能够使得跨境电商时刻掌握市场环境的动态变化，通过大数据对商品进行智能补货。

主权项：1.一种用于跨境电商的大数据智能补货处理方法，其特征在于，包括如下步骤：S1：获取商品数据信息，商品数据信息包括商品编码、商品名称、商品库存数量和商品基础补货数量；S2：根据商品编码依次获取网站上关于商品的舆情信息数据，计算商品的舆情评分；S3：依次判断商品的舆情评分是否位于正常舆情评分范围内，舆情评分位于正常舆情评分范围内和低于正常舆情评分范围下限的商品不进行舆情补货，对超过正常舆情评分范围上限的商品进行记录；S4：对进行记录的商品生成商品的舆情补货数量，根据商品的舆情补货数量生成商品的舆情补货清单；步骤S2具体包括如下步骤：S2.1：将商品数据信息中的所有商品编码记为Uj，j＝1，2，3，…，N，N为商品数据中的所有商品编码总数；S2.2：令k＝1，k用于作为编号选择商品编码；S2.3：选择商品编码Uk对应的商品名称，抓取网站上有关商品编码Uk对应商品名称的词条下特定时间内发布的所有博文的信息数据并获取博文的总数量，信息数据包括博文的文本信息、博文的浏览量、博文的点赞数量、博文的评论数量和博文的转发数量；S2.4：根据所有博文的信息数据和博文的总数量计算商品编码Uk对应商品的舆情评分Fk，建立商品编码Uk与舆情评分Fk的一一映射；S2.5：将k+1赋值给k，判断“k≤N”是否成立，若是“k≤N”成立，回到S2.3；若是“k≤N”不成立，进入S3；步骤S2.4中，根据所有博文的信息数据和博文的总数量计算商品编码Uk对应商品的舆情评分Fk包括如下步骤：T1：根据所有博文的信息数据中的博文的浏览量、博文的点赞数量、博文的评论数量和博文的转发数量，计算商品博文的综合影响因子，特定时间内共发布n条博文，第i条博文的综合影响因子Qi的计算方法为：Qi＝wL·Li+wZ·Zi+wP·Pi+wR·Ri其中Li为第i条博文的浏览量，Zi为第i条博文的点赞数量，Pi为第i条博文的评论数量，Ri为第i条博文的转发数量，wL为博文的浏览量的影响参数，wZ为博文的点赞数量的影响参数，wP为博文的评论数量的影响参数，wR为博文的转发数量的影响参数；T2：判断每条博文的正负面倾向和正负倾向等级，正面倾向指该条博文对该商品的情感倾向为正面，负面倾向指该条博文对该商品的情感倾向为负面，正负倾向等级为该条博文正负面倾向强度的综合量化指标；T3：通过每一条博文的影响因子和对应的正负面倾向及正负倾向等级计算商品编码Uk对应商品的舆情评分Fk，商品的舆情评分Fk的计算方法为： D为正负倾向等级，x为博文的正负面倾向，x值为0或1，博文的倾向为正面时，x＝0，博文的倾向为负面时，x＝1，α为负面倾向的舆情参数。

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