面向动态大数据的消费者网络购物偏好预测系统

本发明公开了面向动态大数据的消费者网络购物偏好预测系统，包括：数据库模块、预测模块、个性化推荐模块和可视化模块；数据库模块采用动态大数据技术，收集并存储消费者的全部购物偏好行为数据；预测模块基于机器学习算法预处理和分类这些数据，生成购物特征，并通过神经网络预测模型得到分析结果；个性化推荐模块结合商品信息和分析结果，对商品再排序，生成个性化推荐列表；可视化模块展示推荐列表，并识别保存消费者后续操作至数据库，用于后续预测；采用动态大数据技术，能够实时或近乎实时地收集并存储消费者的购物偏好行为数据，并且通过神经网络和机器学习算法的结合，系统能够更准确地预测消费者的购物偏好，从而提高推荐的精准度。