一种基于预聚合存储表的商品选品方法

本发明公开了一种基于预聚合存储表的商品选品方法，涉及数据处理技术领域，包括S1、分布式数据采集与存储，S2、多维商品价值评估，S3、客群特征动态匹配：根据预聚合存储表中的客户分群标签，构建客群－商品需求矩阵，S4、约束优化价值最大化：建立混合整数规划模型，以商品估值和匹配度为收益变量。本发明通过分布式数据采集与存储、多维商品价值评估以及客群特征动态匹配，达到了精准选品与个性化推送的效果，并利用Kafka实时获取多源数据，精准定位商品符合不同客群需求，实现个性化推送提高客户购买转化率与满意度，通过多维商品价值评估、约束优化价值最大化以及动态再优化机制，达到了资源高效利用与价值最大化的效果，为选品提供科学依据。