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申请/专利权人：深圳般若海科技有限公司

摘要：本发明公开了一种基于私域电商平台的数据处理方法、系统与存储介质，旨在提供更智能的商品推荐和库存管理方案。该方法首先获取用户行为数据和用户个人信息数据进行用户群体分析，得到用户分类数据和特征信息。接着，结合历史购买数据，利用LSTM网络构建销量预测模型，实现未来销量的准确预测。最终，基于销量预测结果，制定库存管理方案，帮助商家优化库存。本方法通过深度数据分析和智能预测，商品推荐的个性化和销量预测的准确性将增加用户满意度，降低库存成本，提高商家的运营效率和利润。这一创新方法在私域电商领域具有广阔的应用前景，有望为行业带来新的商业机会和竞争优势。

主权项：1.一种基于私域电商平台的数据处理方法，其特征在于，包括以下步骤：获取私域电商平台中的用户行为数据、用户个人信息数据，将用户行为数据和用户个人信息数据进行数据清洗，所述用户个人信息数据包括用户的性别、年龄、地理位置、注册时间；基于用户行为数据和用户个人信息数据对用户群体进行分析，得到用户群体分类数据，将用户群体分类数据进行特征提取，得到用户群体特征信息；根据用户群体分类数据，获取每个用户群体的历史购买数据，对每个用户群体的历史购买数据和用户群体特征信息进行联合分析，判断每个用户群体的商品类型购买偏好，得到商品类型数据；基于商品类型数据生成商品购买推荐列表，获取商品推荐列表中商品的历史销售数据，基于历史销售数据进行分析，得到历史销量变化特征，所述历史销量变化特征包括商品季节性销量变化特征、促销状态销量变化特征；基于LSTM网络构建销量预测模型，对未来预设时间段内的销量进行预测，得到销量预测结果；基于销量预测结果生成库存管理方案；所述基于商品类型数据生成商品购买推荐列表，获取商品推荐列表中商品的历史销售数据，基于历史销售数据进行分析，得到历史销量变化特征，所述历史销量变化特征包括商品季节性销量变化特征、促销状态销量变化特征，具体为：获取私域电商平台中在售商品类型数据，将商品类型数据与在售商品类型数据进行对比，得到对比结果，将对比结果生成商品购买推荐列表；基于私域电商平台的销售记录获取商品推荐列表中的商品的历史销售数据；获取历史销售数据的时间戳数据，根据时间戳对历史销售数据进行季节划分，得到季节性销售数据；基于季节性销售数据对不同季节的商品销量趋势进行分析，得到商品季节性销量变化特征；获取商品的历史促销时间段，根据历史促销时间段的销量数据与历史非促销时间段的销量数据进行对比，判断促销活动对销量的影响，得到影响数据；根据影响数据和促销状态与非促销状态的销量进行分析，得到促销状态的销量变化特征；将商品季节性销量变化特征与促销状态的销量变化特征整合为历史销量变化特征；所述基于LSTM网络构建销量预测模型，对未来预设时间段内的销量进行预测，得到销量预测结果，具体为：基于LSTM网络构建销量预测模型；将历史销售数据划分为训练集、验证集、测试集；定义销量预测模型中LSTM层的数量和每层的神经元数量，将均方误差作为损失函数对模型进行配置；将训练集和历史销量变化特征导入销量预测模型中进行训练，当每个训练周期结束后，通过验证集评估销量预测模型的性能，得到性能结果，根据性能结果调整模型的超参数；将测试集导入销量预测模型进行循环测试，若销量预测模型对销量的预测准确率大于预设值，停止训练；获取未来时间段内的季节变化特征和商品活动信息，将所述季节变化特征和商品活动信息导入销量预测模型中，对未来时间段内的商品销量信息进行预测，得到销量预测结果；其中，还包括：获取私域电商平台的所有仓库位置，仓库商品库存信息；根据仓库商品库存信息统计每个仓库中的不同商品类型占比数量，得到商品类型占比数据；获取每个仓库的库存变化数据、补货周期和补货数量，将商品类型占比数据、库存变化数据、补货周期和补货数量作为仓库的特征标签；对每个仓库的特征标签进行匹配，基于K均值聚类算法将具有相似特征标签的仓库进行聚类，得到多个仓库群组；获取用户的商品的下单地址和商品信息，根据商品信息匹配商品发货仓库群组；根据商品发货仓库群组的位置与下单地址进行峰值聚类分析，计算商品发货仓库群组中的每个仓库的位置与下单地址的局部密度，识别具有局部密度峰值的仓库位置作为发货仓库，得到最优发货仓库信息。

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