本发明属于销售推荐技术领域，涉及大数据推荐技术，具体是一种基于大数据的农产品销售推荐方法。
背景技术：
大数据伴随着互联网和信息技术的高速发展而不断发展，大数据时代更快的到来了。大数据让各个行业看到了全社会不同的新的视角，同时，各个行业开始意识到了数据的巨大潜在价值，从而，大数据的应用领域也越来越广泛。大数据在线上销售中的应用不仅能满足消费者个性化的消费需求，还能帮助企业更加准确地获取市场信息，掌握市场需求量，从而有效调整生产，减少因过度生产或产品满足不了消费者需求而带来的经济损失。
现有的销售方式没有对用户的信息进行区分管理，没有对自身销售的产品进行区分，使得推荐的产品与客户的购买兴趣以及购买力出现不符合的现象，进行推荐效果不佳。
为了解决以上问题，提出一种基于大数据的农产品销售推荐方法。
技术实现要素：
为了解决上述方案存在的问题，本发明提供了一种基于大数据的农产品销售推荐方法，用于解决现有的销售推荐方法与客户的购买兴趣以及购买力出现不符合的现象。本发明设置有产品分类模块，产品分类模块将销售的产品按照大的类型以及小的区分进行明确的分开，并设置有评价反馈模块，在用户购买产品时给用户提供一反馈的方式，并在设定反馈周期后提醒用户进行购买反馈，且设置有商品推荐模块，根据大数据计算出偏爱程度pj以及评价指数zji对用户进行针对性的推荐，增大推荐的成功率。
本发明的目的可以通过以下技术方案实现：
一种基于大数据的农产品销售推荐方法，包括服务器、数据采集模块、产品分类模块、商品推荐模块、评价反馈模块、数据处理模块、数据存储模块以及用户注册模块；所述用户注册模块用于用户购买农产品时输入个人信息进行用户注册，输入的个人信息包括姓名、年龄、性别、生日、住址、电话、所在区域以及电子邮件等；所述用户注册模块直接与服务器进行连接，服务器将注册成功的用户的个人信息发送至数据存储模块进行存储；所述产品分类模块用于对销售的农产品进行分类，所述评价反馈模块用于用户购买农产品达到反馈周期后进行农产品反馈汇总，具体的工作过程包括以下步骤：
步骤一：用户进行农产品购买时，通过用户注册模块输入个人信息进行注册，评价反馈模块将注册成功的用户标记为目标用户，并同时开始计时，设定反馈周期t；
步骤二：获取用户购买的农产品ji，当达到反馈周期t后，评价反馈模块发送评价信号至用户注册模块，目标用户通过移动终端进行农产品评价，具体的评价方式为打分制，总分10分；
步骤三：评价反馈模块进行评分汇总，并将汇总的评分发送至数据存储模块进行存储。
优选的，所述数据采集模块用于采集用户的特定信息，并将特定信息发送至数据处理模块，数据处理模块对数据采集模块发送的特定信息进行处理，具体的处理过程包括以下步骤：
步骤s1：通过数据采集模块获取用户购买农产品的历史次数，用户的家庭人口数，用户的教育指数，并将用户购买农产品的历史次数，用户的家庭人口数，用户的教育指数发送至数据处理模块；
步骤s2：数据处理模块接收到用户购买农产品的历史次数，用户的家庭人口数，用户的教育指数后，分别标记为：cji、rks、jys；
步骤s3：利用计算公式计算出用户对农产品j的偏爱程度pj，其中计算公式为
步骤s4：将计算得出的用户对农产品j的偏爱程度pj发送至商品推荐模块。
优选的，所述商品推荐模块用于获取数据处理模块计算得出的用户对农产品j的偏爱程度pj，并对用户进行商品推荐，具体的推荐的过程包括以下步骤：
步骤l1：商品推荐模块接收数据处理模块计算得出的用户对农产品j的偏爱程度pj，并将数据处理模块计算得出的用户对农产品j的偏爱程度pj进行降序排列；
步骤l2：程度pj最大的农产品，将农产品标记为目标农产品，获取用户s买的目标品ji的评价分数fjis；
步骤l3：利用计算公式计算目标农产品ji的评价指数zji，计算公式为
步骤l4：商品推荐模块设定评价指数阈值，若目标农产品ji的评价指数zji大于评价指数阈值，则表示目标农产品ji值得推荐，将目标农产品ji的评价指数zji进行降序排列，商品推荐模块发送推荐信号至服务器，服务器将目标农产品评价指数前三的目标农产品发送至用户的移动终端进行农产品推荐。
优选的，所述评价反馈模块设定反馈周期t的规则为获取农产品的人员每天消耗h，获取购买农产品的用户的家庭人口数rks以及购买总量z，则反馈周期t的计算公式为
优选的，所述用户的特定信息包括用户购买农产品的历史次数，用户的家庭人口数，用户的教育指数等，所述用户的教育指数表示具体的用户的受教育程度，其中当用于处于高中及以下水平时，教育指数等于用户最高年级数，当用于处于高中以上水平时，教育指数统一为10。
优选的，所述数据存储模块用于存储用户注册时输入的个人信息、评价反馈模块汇总的评分以及商品推荐模块设定评价指数阈值以及存储用于计算用户对农产品j的偏爱程度pj的计算公式
优选的，所述数据采集模块在获取用户的特定信息时采取分年龄层级获取的方式，用户在注册时输入个人信息后，服务器将注册成功的用户的个人信息发送至数据存储模块进行存储，不同的年龄层级的用户存储在数据存储模块中不同的存储空间内，其中二十岁以下属于同一层级，二十岁至四十岁属于同一层级，四十岁以上属于同一层级，数据采集模块在获取用户的特定信息时进行层级标记，商品推荐模块发送推荐信号至服务器时，服务器获取层级标记，并进行层级标记认定，当认定匹配时，服务器将目标农产品评价指数前三的目标农产品发送至匹配层级的用户的移动终端进行农产品推荐。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：
1、本发明设置有评价反馈模块，评价反馈模块用于用户购买农产品达到反馈周期后进行农产品反馈汇总，用户进行农产品购买时，通过用户注册模块输入个人信息进行注册，评价反馈模块将注册成功的用户标记为目标用户，并同时开始计时，设定反馈周期t；获取用户购买的农产品ji，当达到反馈周期t后，评价反馈模块发送评价信号至用户注册模块，目标用户通过移动终端进行农产品评价，具体的评价方式为打分制，总分10分；评价反馈模块进行评分汇总，并将汇总的评分发送至数据存储模块进行存储。评价反馈模块设定反馈周期t的规则为获取农产品的人员每天消耗h，获取购买农产品的用户的家庭人口数rks以及购买总量z，则反馈周期t的计算公式为
2、数据采集模块在获取用户的特定信息时采取分年龄层级获取的方式，用户在注册时输入个人信息后，服务器将注册成功的用户的个人信息发送至数据存储模块进行存储，不同的年龄层级的用户存储在数据存储模块中不同的存储空间内，其中二十岁以下属于同一层级，二十岁至四十岁属于同一层级，四十岁以上属于同一层级，数据采集模块在获取用户的特定信息时进行层级标记，商品推荐模块发送推荐信号至服务器时，服务器获取层级标记，并进行层级标记认定，当认定匹配时，服务器将目标农产品评价指数前三的目标农产品发送至匹配层级的用户的移动终端进行农产品推荐。
3、本发明设置有数据处理模块，数据处理模块用于对数据采集模块发送的特定信息进行处理，通过数据采集模块获取用户购买农产品的历史次数，用户的家庭人口数，用户的教育指数，并将用户购买农产品的历史次数，用户的家庭人口数，用户的教育指数发送至数据处理模块；数据处理模块接收到用户购买农产品的历史次数，用户的家庭人口数，用户的教育指数后，分别标记为：cji、rks、jys；利用计算公式计算出用户对农产品j的偏爱程度pj，其中计算公式为
4、本发明设置有商品推荐模块，商品推荐模块用于获取数据处理模块计算得出的用户对农产品j的偏爱程度pj，并对用户进行商品推荐，商品推荐模块接收数据处理模块计算得出的用户对农产品j的偏爱程度pj，并将数据处理模块计算得出的用户对农产品j的偏爱程度pj进行降序排列；程度pj最大的农产品，将农产品标记为目标农产品，获取用户s买的目标品ji的评价分数fjis；利用计算公式计算目标农产品ji的评价指数zji，计算公式为
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明的流程图。
具体实施方式
下面将结合实施例对本发明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它实施例，都属于本发明保护的范围。
实施例1：
如图1所示，一种基于大数据的农产品销售推荐方法，以销售大米为例，具体的农产品销售推荐方法包括以下步骤：
步骤一：用户进行大米购买时，通过用户注册模块输入个人信息进行注册，通过数据采集模块获取二十至四十的用户的特定信息，包括购买大米的历史次数，用户的家庭人口数，用户的教育指数，并将用户购买大米的历史次数，用户的家庭人口数，用户的教育指数发送至数据处理模块；
步骤二：数据处理模块接收到用户购买大米的历史次数，用户的家庭人口数，用户的教育指数后，分别标记为：cji、rks、jys；其中j表示大米；i表示大米的类型，包括长粒香大米、圆粒香大米、稻花香大米以及其他大米；s表示参与评价的用户，s＝1，…，o；
步骤三：数据处理模块从数据存储模块中调取计算公式计算出用户对农产品j的偏爱程度pj，
其中计算公式为
步骤四：将计算得出的用户对大米的偏爱程度pj发送至商品推荐模块；
步骤五：将大米标记为目标农产品，获取评价反馈模块收集的用户s买的大米ji的评价分数fjis；其中i＝1,2,3，4；fj1s表示用户s买的长粒香大米的评价分数，fj2s表示用户s买的圆粒香大米的评价分数，fj3s表示用户s买的稻花香大米的评价分数；fj4s表示用户s买的其他大米的评价分数；
步骤六：从数据存储模块中调取计算公式计算目标农产品ji的评价指数zji，计算公式为
步骤八：商品推荐模块设定评价指数阈值，若长粒香大米的评价指数zj1大于评价指数阈值，则表示长粒香大米值得推荐，若圆粒香大米的评价指数zj2大于评价指数阈值，则表示圆粒香大米值得推荐，若稻花香大米的评价指数zj3大于评价指数阈值，则表示稻花香大米值得推荐；若其他大米的评价指数zj4大于评价指数阈值，则表示其他大米值得推荐；
若长粒香大米的评价指数zj1、圆粒香大米的评价指数zj2、稻花香大米的评价指数zj3以及其他大米的评价指数zj4均大于评价指数阈值，则将长粒香大米的评价指数zj1、圆粒香大米的评价指数zj2、稻花香大米的评价指数zj3以及其他大米的评价指数zj4进行降序排列，商品推荐模块发送推荐信号至服务器，服务器将目标农产品评价指数前三的大米发送至同一年龄段的用户的移动终端进行农产品推荐。
其中，所述评价反馈模块用于用户购买农产品达到反馈周期后进行农产品反馈汇总，具体的工作过程包括以下步骤：
步骤a1：用户进行农产品购买时，通过用户注册模块输入个人信息进行注册，评价反馈模块将注册成功的用户标记为目标用户，并同时开始计时，设定反馈周期t；
步骤a2：获取用户购买的农产品ji，当达到反馈周期t后，评价反馈模块发送评价信号至用户注册模块，目标用户通过移动终端进行农产品评价，具体的评价方式为打分制，总分10分；
步骤a3：评价反馈模块进行评分汇总，并将汇总的评分发送至数据存储模块进行存储。
其中，所述评价反馈模块设定反馈周期t的规则为获取农产品的人员每天消耗h，获取购买农产品的用户的家庭人口数rks以及购买总量z，则反馈周期t的计算公式为
其中，所述用户的特定信息包括用户购买农产品的历史次数，用户的家庭人口数，用户的教育指数，所述用户的教育指数表示具体的用户的受教育程度，其中当用于处于高中及以下水平时，教育指数等于用户最高年级数，当用于处于高中以上水平时，教育指数统一为10。
其中，所述数据存储模块用于存储用户注册时输入的个人信息、评价反馈模块汇总的评分以及商品推荐模块设定评价指数阈值，以及存储用于计算用户对农产品j的偏爱程度pj的计算公式
其中，所述用户注册模块用于用户购买农产品时输入个人信息进行用户注册，输入的个人信息包括姓名、年龄、性别、生日、住址、电话、所在区域以及电子邮件。
其中，所述数据采集模块在获取用户的特定信息时采取分年龄层级获取的方式，用户在注册时输入个人信息后，服务器将注册成功的用户的个人信息发送至数据存储模块进行存储，不同的年龄层级的用户存储在数据存储模块中不同的存储空间内，其中二十岁以下属于同一层级，二十岁至四十岁属于同一层级，四十岁以上属于同一层级，数据采集模块在获取用户的特定信息时进行层级标记，商品推荐模块发送推荐信号至服务器时，服务器获取层级标记，并进行层级标记认定，当认定匹配时，服务器将目标农产品评价指数前三的目标农产品发送至匹配层级的用户的移动终端进行农产品推荐。
实施例2：
一种基于大数据的农产品销售推荐方法，具体的农产品销售推荐方法包括以下步骤：
步骤一：用户进行农产品购买时，通过用户注册模块输入个人信息进行注册，通过数据采集模块获取同一年龄段的用户的特定信息，包括购买农产品的历史次数，用户的家庭人口数，用户的教育指数，并将用户购买农产品的历史次数，用户的家庭人口数，用户的教育指数发送至数据处理模块；
步骤二：数据处理模块接收到用户购买农产品的历史次数，用户的家庭人口数，用户的教育指数后，分别标记为：cji、rks、jys；其中j表示农产品的种类，j＝1，…，m；i表示j种农产品的类型，i＝1，…，n；s表示参与评价的用户，s＝1，…，o；
步骤三：数据处理模块从数据存储模块中调取计算公式计算出用户对农产品j的偏爱程度pj，
其中计算公式为
步骤四：将计算得出的用户对农产品j的偏爱程度pj发送至商品推荐模块；
步骤五：商品推荐模块接收数据处理模块计算得出的用户对农产品j的偏爱程度pj后，将数据处理模块计算得出的用户对农产品j的偏爱程度pj进行降序排列；
步骤六：获取偏爱程度pj最大的农产品，将农产品标记为目标农产品，获取评价反馈模块收集的用户s买的目标品ji的评价分数fjis；
步骤七：从数据存储模块中调取计算公式计算目标农产品ji的评价指数zji，计算公式为
步骤八：商品推荐模块设定评价指数阈值，若目标农产品ji的评价指数zji大于评价指数阈值，则表示目标农产品ji值得推荐，将目标农产品ji的评价指数zji进行降序排列，商品推荐模块发送推荐信号至服务器，服务器将目标农产品评价指数前三的目标农产品发送至同一年龄段的用户的移动终端进行农产品推荐。
其中，所述评价反馈模块用于用户购买农产品达到反馈周期后进行农产品反馈汇总，具体的工作过程包括以下步骤：
步骤a1：用户进行农产品购买时，通过用户注册模块输入个人信息进行注册，评价反馈模块将注册成功的用户标记为目标用户，并同时开始计时，设定反馈周期t；
步骤a2：获取用户购买的农产品ji，当达到反馈周期t后，评价反馈模块发送评价信号至用户注册模块，目标用户通过移动终端进行农产品评价，具体的评价方式为打分制，总分10分；
步骤a3：评价反馈模块进行评分汇总，并将汇总的评分发送至数据存储模块进行存储。
其中，所述评价反馈模块设定反馈周期t的规则为获取农产品的人员每天消耗h，获取购买农产品的用户的家庭人口数rks以及购买总量z，则反馈周期t的计算公式为
其中，所述用户的特定信息包括用户购买农产品的历史次数，用户的家庭人口数，用户的教育指数，所述用户的教育指数表示具体的用户的受教育程度，其中当用于处于高中及以下水平时，教育指数等于用户最高年级数，当用于处于高中以上水平时，教育指数统一为10。
其中，所述数据存储模块用于存储用户注册时输入的个人信息、评价反馈模块汇总的评分以及商品推荐模块设定评价指数阈值以及存储用于计算用户对农产品j的偏爱程度pj的计算公式
其中，所述用户注册模块用于用户购买农产品时输入个人信息进行用户注册，输入的个人信息包括姓名、年龄、性别、生日、住址、电话、所在区域以及电子邮件。
其中，所述数据采集模块在获取用户的特定信息时采取分年龄层级获取的方式，用户在注册时输入个人信息后，服务器将注册成功的用户的个人信息发送至数据存储模块进行存储，不同的年龄层级的用户存储在数据存储模块中不同的存储空间内，其中二十岁以下属于同一层级，二十岁至四十岁属于同一层级，四十岁以上属于同一层级，数据采集模块在获取用户的特定信息时进行层级标记，商品推荐模块发送推荐信号至服务器时，服务器获取层级标记，并进行层级标记认定，当认定匹配时，服务器将目标农产品评价指数前三的目标农产品发送至匹配层级的用户的移动终端进行农产品推荐。
本发明设置有产品分类模块，产品分类模块将销售的产品按照大的类型以及小的区分进行明确的分开，并设置有评价反馈模块，在用户购买产品时给用户提供一反馈的方式，并在设定反馈周期后提醒用户进行购买反馈，且设置有商品推荐模块，根据大数据计算出偏爱程度pj以及评价指数zjm对用户进行针对性的推荐，增大推荐的成功率。
在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“示例”、“具体示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。
以上内容仅仅是对本发明结构所作的举例和说明，所属本技术领域的技术人员对所描述的具体实施例做各种各样的修改或补充或采用类似的方式替代，只要不偏离发明的结构或者超越本权利要求书所定义的范围，均应属于本发明的保护范围。
1.一种基于大数据的农产品销售推荐方法，其特征在于，具体的农产品销售推荐方法包括以下步骤：
步骤一：用户进行农产品购买时，通过用户注册模块输入个人信息进行注册，通过数据采集模块获取同一年龄段的用户的特定信息，包括购买农产品的历史次数，用户的家庭人口数，用户的教育指数，并将用户购买农产品的历史次数，用户的家庭人口数，用户的教育指数发送至数据处理模块；
步骤二：数据处理模块接收到用户购买农产品的历史次数，用户的家庭人口数，用户的教育指数后，分别标记为：cji、rks、jys；其中j表示农产品的种类，j＝1，…，m；i表示j种农产品的类型，i＝1，…，n；s表示参与评价的用户，s＝1，…，o；
步骤三：数据处理模块从数据存储模块中调取计算公式计算出用户对农产品j的偏爱程度pj，
其中计算公式为
步骤四：将计算得出的用户对农产品j的偏爱程度pj发送至商品推荐模块；
步骤五：商品推荐模块接收数据处理模块计算得出的用户对农产品j的偏爱程度pj后，将数据处理模块计算得出的用户对农产品j的偏爱程度pj进行降序排列；
步骤六：获取偏爱程度pj最大的农产品，将农产品标记为目标农产品，获取评价反馈模块收集的用户s买的目标品ji的评价分数fjis；
步骤七：从数据存储模块中调取计算公式计算目标农产品ji的评价指数zji，计算公式为
步骤八：商品推荐模块设定评价指数阈值，若目标农产品ji的评价指数zji大于评价指数阈值，则表示目标农产品ji值得推荐，将目标农产品ji的评价指数zji进行降序排列，商品推荐模块发送推荐信号至服务器，服务器将目标农产品评价指数前三的目标农产品发送至同一年龄段的用户的移动终端进行农产品推荐。
2.根据权利要求1所述的一种基于大数据的农产品销售推荐方法，其特征在于，所述评价反馈模块用于用户购买农产品达到反馈周期后进行农产品反馈汇总，具体的工作过程包括以下步骤：
步骤a1：用户进行农产品购买时，通过用户注册模块输入个人信息进行注册，评价反馈模块将注册成功的用户标记为目标用户，并同时开始计时，设定反馈周期t；
步骤a2：获取用户购买的农产品ji，当达到反馈周期t后，评价反馈模块发送评价信号至用户注册模块，目标用户通过移动终端进行农产品评价，具体的评价方式为打分制，总分10分；
步骤a3：评价反馈模块进行评分汇总，并将汇总的评分发送至数据存储模块进行存储。
3.根据权利要求1所述的一种基于大数据的农产品销售推荐方法，其特征在于，所述评价反馈模块设定反馈周期t的规则为获取农产品的人员每天消耗h，获取购买农产品的用户的家庭人口数rks以及购买总量z，则反馈周期t的计算公式为
4.根据权利要求1所述的一种基于大数据的农产品销售推荐方法，其特征在于，所述用户的特定信息包括用户购买农产品的历史次数，用户的家庭人口数，用户的教育指数，所述用户的教育指数表示具体的用户的受教育程度，其中当用于处于高中及以下水平时，教育指数等于用户最高年级数，当用于处于高中以上水平时，教育指数统一为10。
5.根据权利要求1所述的一种基于大数据的农产品销售推荐方法，其特征在于，所述数据存储模块用于存储用户注册时输入的个人信息、评价反馈模块汇总的评分以及商品推荐模块设定评价指数阈值以及存储用于计算用户对农产品j的偏爱程度pj的计算公式
6.根据权利要求1所述的一种基于大数据的农产品销售推荐方法，其特征在于，所述用户注册模块用于用户购买农产品时输入个人信息进行用户注册，输入的个人信息包括姓名、年龄、性别、生日、住址、电话、所在区域以及电子邮件。
7.根据权利要求1所述的一种基于大数据的农产品销售推荐方法，其特征在于，所述数据采集模块在获取用户的特定信息时采取分年龄层级获取的方式，用户在注册时输入个人信息后，服务器将注册成功的用户的个人信息发送至数据存储模块进行存储，不同的年龄层级的用户存储在数据存储模块中不同的存储空间内，其中二十岁以下属于同一层级，二十岁至四十岁属于同一层级，四十岁以上属于同一层级，数据采集模块在获取用户的特定信息时进行层级标记，商品推荐模块发送推荐信号至服务器时，服务器获取层级标记，并进行层级标记认定，当认定匹配时，服务器将目标农产品评价指数前三的目标农产品发送至匹配层级的用户的移动终端进行农产品推荐。
技术总结