基于ai的网络商城充值方法
技术领域
1.本发明涉及网络商城充值技术领域，具体涉及基于ai的网络商城充值方法。
背景技术：
2.公开号为cn107895304a的专利公开了一种购物商城管理系统，包括商品管理子系统、管理与配送子系统、线上线下子系统、会员管理子系统、订单管理子系统、营销管理子系统、财务管理子系统、数据管理子系统、店铺装修子系统、商城分销子系统、任务中心子系统、多商户管理子系统以及收银管理子系统。本发明的有益效果在于，通过线上线下相融合，实现商品信息、会员信息和交易信息等数据的互通，进而满足消费者各种各样的购物体验需求。
3.该专利提供了一种购物商城的管理系统，能够线上线下对用户提供便利；但是，当前针对智能移动设备，手机或者平板电脑等，网络商城不仅仅针对购物，也针对一些网络虚拟物品，比如游戏商城，或者一些音乐 app等商城，对于一些用户来说，缺乏一种充值辅助系统，判定当前是否值得充值，这对于网络购物平台存在的充值活动也是一样，基于此，本技术提供一种解决方案。
技术实现要素：
4.本发明的目的在于提供基于ai的网络商城充值方法；
5.本发明的目的可以通过以下技术方案实现：
6.基于ai的网络商城充值方法，该方法具体包括如下步骤：
7.步骤一：对购买惯性数据内的消费记录进行惯性分析，根据消费记录内的购买时间，首先进行按月划分，得到消费月；之后根据费用价格和消费标的，得到每个消费月yi对应的单月费值fi和单月消值xi，i＝1...15；并根据单月费值fi和单月消值xi分析得到惯性商城和非惯性商城，并获取到惯性商城的目标费值；
8.步骤二：针对惯性商城进行充值首判定分析，根据用户余额和消费时间的频偏值确定智能提醒用户充值目标费值或者目标费值一半的金额；
9.步骤三：针对非惯性商城进行充值次判定分析，根据充值次判定分析的结果确定是针对非惯性商城的充值提醒方式。
10.进一步地，在进行步骤一之前，还需要进行下述步骤：
11.获取到用户的所有购买惯性数据，购买惯性数据包括消费记录和稳定记录；消费记录包括消费标的、对应的消费时间和费用价格；稳定记录包括稳定标的和标的费用。
12.进一步地，消费标的即为对应的消费商品，消费时间即为对应消费标的得购买时间，费用价格即为对应的消费标的得价格；
13.稳定标的即为对应的购买的长期物品，每月自动扣费项目。
14.进一步地，步骤一中的惯性分析具体方式为：
15.s1：获取到所有的消费记录，按照购买时间进行累积，将所有的消费记录按月划
分，每个月内包括若干个消费记录；
16.s2：自动获取到近15个月的消费记录，其余数据略去或者删除；之后将每个单月份标记为消费月yi，i＝1...15，获取到每个月的所有的消费标的得总个数，将其标记为单月消值xi，i＝1...15；
17.s3：获取到每个月所有的消费标的对应的费用价格，将其相加之后得到的数值标记为单月费值fi，i＝1...15；
18.s4：之后获取到单月消值xi，对其进行偏均分析，得到偏均值；
19.s5：之后获取到所有的单月费值fi，对其按照步骤s4的方式进行相同的偏均分析，得到的偏均值标记为偏均值二；
20.s6：之后将偏均值和偏均值二任意与t1进行比较，当二者中任意一数值不超过t1时，产生稳太信号；
21.s7：将对应的网络商城标记为惯性商城，否则标记为非惯性商城；
22.s8：当其为惯性商城时，自动获取到单月费值fi，自动计算得到均值将其标记为u；之后依据公式计算单月费值fi的离偏值w，具体计算公式为：
[0023][0024]
式中，|*|表示为对括号内的数值取其均值；
[0025]
当w值不超过t2时，将fi的均值标记为目标费值；
[0026]
当w值超过t2时，自动按照|fi-u|从大到小的顺序依次选择对应的 fi值；每选中一个fi值时，自动将其删除，之后重新计算w值，知道满足w值不超过t2，重新计算剩余fi值的均值，将其标记为目标费值；t2 为管理人员预设的数值。
[0027]
进一步地，步骤s4中偏均分析的具体方式为：
[0028]
自动获取得到xi的均值，将其标记为p；
[0029]
之后利用获取到xi中大于p值的数值的个数，将其标记为均上值；再之后获取到xi中小于p值的数值的具体个数，将其标记为均下值；
[0030]
之后获取到均上值和均下值差值的绝对值，将该绝对值标记为偏均值。
[0031]
进一步地，步骤二中的充值首判定分析具体方式为：
[0032]
s01：获取到惯性商城及其对应的目标费值；
[0033]
s02：针对用户获取到其最近一个月的所有的消费记录，获取到每个一个消费记录内消费标的对应的消费时间；
[0034]
s03：将所有的消费时间按照时间顺序依次排列，得到消费时间序列 lj，j＝1...n；
[0035]
s04：之后利用公式qi＝li 1-li，i＝1...n-1；得到n-1个时间间隔；之后自动获取到qi的均值，按照步骤s8的相同的方式计算得到离偏值w，将此时的离偏值重新标记为频偏值；当频偏值低于t3时，且n大于10时，自动产生高充信号，否则产生抵充信号；t3为预设数值；
[0036]
s05：当产生高充信号时，若在用户在网络商城的余额低于t4时，自动获取到目标费值，给用户发出如下选择“当前余额不足，根据您以往消费习惯，建议充值 目标费值 相关金额”，以帮助用户快速充值；此处的 t4为预设数值；
[0037]
当产生低充信号时，若在用户在网络商城的余额低于t4时，自动获取到目标费值，给用户发出如下选择“当前余额不足，根据您以往消费习惯，建议充值 目标费值的一半数值 相关金额”，以帮助用户快速充值；此处的t4为预设数值。
[0038]
进一步地，步骤三中的充值次判定分析的具体方式为：
[0039]
ss1：获取到非惯性商城，之后对非惯性商城的所有充值活动进行监控；
[0040]
ss2：当出现任意的充值活动时，自动获取到该款充值记录，获取到充值额和到帐额，充值额和到帐额具体指代为在该商城充值多少对应的充值额时，能够到帐的金额即为到帐额；
[0041]
ss3：之后将到帐额减去充值额，得到的差值除以充值额之后，得到优惠比例，将其标记为当下优惠比例；
[0042]
ss4：之后获取到当下的充值活动之前，前三个月出现的充值活动，将每次活动标记为前述活动，并对应获取到前述活动中每场的优惠比例，将所有的优惠比例标记为前优惠比例组；
[0043]
ss5：当优惠比例大于所有的前优惠比例组内数值时，产生初通信号；
[0044]
ss6：之后获取到前一年相同时间内所有前优惠比例组对应活动给予的优惠比例，将其标记为参照比例，此处相同时间指代为在对应前优惠比例组产生的时间前后一个星期内的活动，若无，则将对应的前优惠比例一起删去，不做记录；
[0045]
将参照比例除以对应的前优惠比例，得到若干个提升比例；获取到提升比例最小的对应提升比例，将其标记为潜在升比；
[0046]
ss7：之后获取到前一年在当下月份对应的时间，之后的所有活动，自动获取到其优惠比例，将其标记为潜在优惠比例，将全部的潜在优惠比例乘以潜在升比，得到的值标记为预优惠比，所有的预优惠比构成预优惠比例组；
[0047]
ss8：将当下优惠比例与预优惠比例进行比较，在预优惠比例组中所有数值比当下优惠比例小的时，产生建议充值信号；同时若预优惠比例组中所有数值比当下优惠比例大的数值不超过两个时，产生提醒充值信号；
[0048]
ss9：在产生建议充值信号时，自动提醒用户“当前优惠比例，处于最佳时期，建议充值”，并根据活动充值最低金额；
[0049]
在产生提醒充值信号时，自动提醒用户“当前优惠比例，可能处于最佳时期，后续存在超过的比例可能性较低，建议考虑充值”字眼。
[0050]
进一步地，在进行完步骤三的处理步骤之后，还需进行下述步骤：
[0051]
获取到所有的稳定记录，对应获取到稳定标的和标的费用，在每次需要续费前，自动提醒用户是否需要阻止本次续费。
[0052]
本发明的有益效果：
[0053]
本发明通过对购买惯性数据内的消费记录进行惯性分析，根据消费记录内的购买时间，首先进行按月划分，得到消费月；之后根据费用价格和消费标的，得到每个消费月yi对应的单月费值fi和单月消值xi，i＝1...15；并根据单月费值fi和单月消值xi分析得到惯性商城和非惯性商城，并获取到惯性商城的目标费值；
[0054]
之后针对惯性商城进行充值首判定分析，根据用户余额和消费时间的频偏值确定智能提醒用户充值目标费值或者目标费值一半的金额；同时还能针对非惯性商城进行充值
次判定分析，根据充值次判定分析的结果确定是针对非惯性商城的充值提醒方式；本发明能够提供一种商城充值辅助系统，帮助用户判定当前是否适宜充值，同时还能及时监控是否存在自动续费的标的，避免在没有注意到的情况下被扣费；本发明简单有效，且易于实用。
具体实施方式
[0055]
下面将结合本发明实施例，对本发明实施例中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作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。
[0056]
本发明为基于ai的网络商城充值方法，该方法具体包括如下步骤：
[0057]
步骤一：获取到用户的所有购买惯性数据，购买惯性数据包括消费记录和稳定记录；消费记录包括消费标的、对应的消费时间和费用价格，消费标的即为对应的消费商品，消费时间即为对应消费标的得购买时间，费用价格即为对应的消费标的得价格；稳定记录包括稳定标的和标的费用，稳定标的即为对应的购买的长期物品，每月自动扣费项目；
[0058]
步骤二：之后对购买惯性数据内的消费记录进行惯性分析，惯性分析具体方式为：
[0059]
s1：获取到所有的消费记录，按照购买时间进行累积，将所有的消费记录按月划分，每个月内包括若干个消费记录；
[0060]
s2：自动获取到近15个月的消费记录，其余数据略去或者删除；之后将每个单月份标记为消费月yi，i＝1...15，获取到每个月的所有的消费标的得总个数，将其标记为单月消值xi，i＝1...15；
[0061]
s3：获取到每个月所有的消费标的对应的费用价格，将其相加之后得到的数值标记为单月费值fi，i＝1...15；
[0062]
s4：之后获取到单月消值xi，对其进行偏均分析，具体为：
[0063]
自动获取得到xi的均值，将其标记为p；
[0064]
之后利用获取到xi中大于p值的数值的个数，将其标记为均上值；再之后获取到xi中小于p值的数值的具体个数，将其标记为均下值；
[0065]
之后获取到均上值和均下值差值的绝对值，将该绝对值标记为偏均值；
[0066]
s5：之后获取到所有的单月费值fi，对其按照步骤s4的方式进行相同的偏均分析，得到的偏均值标记为偏均值二；
[0067]
s6：之后将偏均值和偏均值二任意与t1进行比较，当二者中任意一数值不超过t1时，产生稳太信号；此处t1数值为管理人员预设，通常取值为2或者3，具体通过管理人员调整，保证最终取得偏均值或者偏均值二对数据判定的准确性；
[0068]
s7：将对应的网络商城标记为惯性商城，否则标记为非惯性商城；
[0069]
s8：当其为惯性商城时，自动获取到单月费值fi，自动计算得到均值将其标记为u；之后依据公式计算单月费值fi的离偏值w，具体计算公式为：
[0070][0071]
式中，|*|表示为对括号内的数值取其均值；
[0072]
当w值不超过t2时，将fi的均值标记为目标费值；
[0073]
当w值超过t2时，自动按照|fi-u|从大到小的顺序依次选择对应的 fi值；每选中一个fi值时，自动将其删除，之后重新计算w值，知道满足w值不超过t2，重新计算剩余fi值的均值，将其标记为目标费值；t2 为管理人员预设的数值，具体可通过满足管理人员条件的一组数据计算得到w值后，确定具体取值，此处不做具体内容公开；
[0074]
步骤三：针对惯性商城进行充值首判定分析，具体充值首判定分析方式为：
[0075]
s01：获取到惯性商城及其对应的目标费值；
[0076]
s02：针对用户获取到其最近一个月的所有的消费记录，获取到每个一个消费记录内消费标的对应的消费时间；
[0077]
s03：将所有的消费时间按照时间顺序依次排列，得到消费时间序列 lj，j＝1...n；
[0078]
s04：之后利用公式qi＝li 1-li，i＝1...n-1；得到n-1个时间间隔；之后自动获取到qi的均值，按照步骤s8的相同的方式计算得到离偏值w，将此时的离偏值重新标记为频偏值；当频偏值低于t3时，且n大于10时，自动产生高充信号，否则产生抵充信号；t3为预设数值；
[0079]
s05：当产生高充信号时，若在用户在网络商城的余额低于t4时，自动获取到目标费值，给用户发出如下选择“当前余额不足，根据您以往消费习惯，建议充值 目标费值 相关金额”，以帮助用户快速充值；此处的 t4为预设数值；
[0080]
当产生低充信号时，若在用户在网络商城的余额低于t4时，自动获取到目标费值，给用户发出如下选择“当前余额不足，根据您以往消费习惯，建议充值 目标费值的一半数值 相关金额”，以帮助用户快速充值；此处的t4为预设数值；
[0081]
步骤四：针对非惯性商城进行充值次判定分析，充值次判定分析的具体方式为：
[0082]
ss1：获取到非惯性商城，之后对非惯性商城的所有充值活动进行监控；
[0083]
ss2：当出现任意的充值活动时，自动获取到该款充值记录，获取到充值额和到帐额，充值额和到帐额具体指代为在该商城充值多少对应的充值额时，能够到帐的金额即为到帐额；
[0084]
ss3：之后将到帐额减去充值额，得到的差值除以充值额之后，得到优惠比例，将其标记为当下优惠比例；
[0085]
ss4：之后获取到当下的充值活动之前，前三个月出现的充值活动，将每次活动标记为前述活动，并对应获取到前述活动中每场的优惠比例，将所有的优惠比例标记为前优惠比例组；
[0086]
ss5：当优惠比例大于所有的前优惠比例组内数值时，产生初通信号；
[0087]
ss6：之后获取到前一年相同时间内所有前优惠比例组对应活动给予的优惠比例，将其标记为参照比例，此处相同时间指代为在对应前优惠比例组产生的时间前后一个星期内的活动，若无，则将对应的前优惠比例一起删去，不做记录；
[0088]
将参照比例除以对应的前优惠比例，得到若干个提升比例；获取到提升比例最小的对应提升比例，将其标记为潜在升比；
[0089]
ss7：之后获取到前一年在当下月份对应的时间，之后的所有活动，自动获取到其优惠比例，将其标记为潜在优惠比例，将全部的潜在优惠比例乘以潜在升比，得到的值标记
为预优惠比，所有的预优惠比构成预优惠比例组；
[0090]
ss8：将当下优惠比例与预优惠比例进行比较，在预优惠比例组中所有数值比当下优惠比例小的时，产生建议充值信号；同时若预优惠比例组中所有数值比当下优惠比例大的数值不超过两个时，产生提醒充值信号；
[0091]
ss9：在产生建议充值信号时，自动提醒用户“当前优惠比例，处于最佳时期，建议充值”，并根据活动充值最低金额；
[0092]
在产生提醒充值信号时，自动提醒用户“当前优惠比例，可能处于最佳时期，后续存在超过的比例可能性较低，建议考虑充值”字眼；
[0093]
当然本步骤ss1-ss9的过程中，在惯性商城存在活动时也可以自动检测，并提醒用户。
[0094]
步骤五：获取到所有的稳定记录，对应获取到稳定标的和标的费用，在每次需要续费前，自动提醒用户是否需要阻止本次续费，便于用户自由选择。
[0095]
以上对本发明的一个实施例进行了详细说明，但所述内容仅为本发明的较佳实施例，不能被认为用于限定本发明的实施范围。凡依本发明申请范围所作的均等变化与改进等，均应仍归属于本发明的专利涵盖范围之内。
技术领域
1.本发明涉及网络商城充值技术领域，具体涉及基于ai的网络商城充值方法。
背景技术：
2.公开号为cn107895304a的专利公开了一种购物商城管理系统，包括商品管理子系统、管理与配送子系统、线上线下子系统、会员管理子系统、订单管理子系统、营销管理子系统、财务管理子系统、数据管理子系统、店铺装修子系统、商城分销子系统、任务中心子系统、多商户管理子系统以及收银管理子系统。本发明的有益效果在于，通过线上线下相融合，实现商品信息、会员信息和交易信息等数据的互通，进而满足消费者各种各样的购物体验需求。
3.该专利提供了一种购物商城的管理系统，能够线上线下对用户提供便利；但是，当前针对智能移动设备，手机或者平板电脑等，网络商城不仅仅针对购物，也针对一些网络虚拟物品，比如游戏商城，或者一些音乐 app等商城，对于一些用户来说，缺乏一种充值辅助系统，判定当前是否值得充值，这对于网络购物平台存在的充值活动也是一样，基于此，本技术提供一种解决方案。
技术实现要素：
4.本发明的目的在于提供基于ai的网络商城充值方法；
5.本发明的目的可以通过以下技术方案实现：
6.基于ai的网络商城充值方法，该方法具体包括如下步骤：
7.步骤一：对购买惯性数据内的消费记录进行惯性分析，根据消费记录内的购买时间，首先进行按月划分，得到消费月；之后根据费用价格和消费标的，得到每个消费月yi对应的单月费值fi和单月消值xi，i＝1...15；并根据单月费值fi和单月消值xi分析得到惯性商城和非惯性商城，并获取到惯性商城的目标费值；
8.步骤二：针对惯性商城进行充值首判定分析，根据用户余额和消费时间的频偏值确定智能提醒用户充值目标费值或者目标费值一半的金额；
9.步骤三：针对非惯性商城进行充值次判定分析，根据充值次判定分析的结果确定是针对非惯性商城的充值提醒方式。
10.进一步地，在进行步骤一之前，还需要进行下述步骤：
11.获取到用户的所有购买惯性数据，购买惯性数据包括消费记录和稳定记录；消费记录包括消费标的、对应的消费时间和费用价格；稳定记录包括稳定标的和标的费用。
12.进一步地，消费标的即为对应的消费商品，消费时间即为对应消费标的得购买时间，费用价格即为对应的消费标的得价格；
13.稳定标的即为对应的购买的长期物品，每月自动扣费项目。
14.进一步地，步骤一中的惯性分析具体方式为：
15.s1：获取到所有的消费记录，按照购买时间进行累积，将所有的消费记录按月划
分，每个月内包括若干个消费记录；
16.s2：自动获取到近15个月的消费记录，其余数据略去或者删除；之后将每个单月份标记为消费月yi，i＝1...15，获取到每个月的所有的消费标的得总个数，将其标记为单月消值xi，i＝1...15；
17.s3：获取到每个月所有的消费标的对应的费用价格，将其相加之后得到的数值标记为单月费值fi，i＝1...15；
18.s4：之后获取到单月消值xi，对其进行偏均分析，得到偏均值；
19.s5：之后获取到所有的单月费值fi，对其按照步骤s4的方式进行相同的偏均分析，得到的偏均值标记为偏均值二；
20.s6：之后将偏均值和偏均值二任意与t1进行比较，当二者中任意一数值不超过t1时，产生稳太信号；
21.s7：将对应的网络商城标记为惯性商城，否则标记为非惯性商城；
22.s8：当其为惯性商城时，自动获取到单月费值fi，自动计算得到均值将其标记为u；之后依据公式计算单月费值fi的离偏值w，具体计算公式为：
[0023][0024]
式中，|*|表示为对括号内的数值取其均值；
[0025]
当w值不超过t2时，将fi的均值标记为目标费值；
[0026]
当w值超过t2时，自动按照|fi-u|从大到小的顺序依次选择对应的 fi值；每选中一个fi值时，自动将其删除，之后重新计算w值，知道满足w值不超过t2，重新计算剩余fi值的均值，将其标记为目标费值；t2 为管理人员预设的数值。
[0027]
进一步地，步骤s4中偏均分析的具体方式为：
[0028]
自动获取得到xi的均值，将其标记为p；
[0029]
之后利用获取到xi中大于p值的数值的个数，将其标记为均上值；再之后获取到xi中小于p值的数值的具体个数，将其标记为均下值；
[0030]
之后获取到均上值和均下值差值的绝对值，将该绝对值标记为偏均值。
[0031]
进一步地，步骤二中的充值首判定分析具体方式为：
[0032]
s01：获取到惯性商城及其对应的目标费值；
[0033]
s02：针对用户获取到其最近一个月的所有的消费记录，获取到每个一个消费记录内消费标的对应的消费时间；
[0034]
s03：将所有的消费时间按照时间顺序依次排列，得到消费时间序列 lj，j＝1...n；
[0035]
s04：之后利用公式qi＝li 1-li，i＝1...n-1；得到n-1个时间间隔；之后自动获取到qi的均值，按照步骤s8的相同的方式计算得到离偏值w，将此时的离偏值重新标记为频偏值；当频偏值低于t3时，且n大于10时，自动产生高充信号，否则产生抵充信号；t3为预设数值；
[0036]
s05：当产生高充信号时，若在用户在网络商城的余额低于t4时，自动获取到目标费值，给用户发出如下选择“当前余额不足，根据您以往消费习惯，建议充值 目标费值 相关金额”，以帮助用户快速充值；此处的 t4为预设数值；
[0037]
当产生低充信号时，若在用户在网络商城的余额低于t4时，自动获取到目标费值，给用户发出如下选择“当前余额不足，根据您以往消费习惯，建议充值 目标费值的一半数值 相关金额”，以帮助用户快速充值；此处的t4为预设数值。
[0038]
进一步地，步骤三中的充值次判定分析的具体方式为：
[0039]
ss1：获取到非惯性商城，之后对非惯性商城的所有充值活动进行监控；
[0040]
ss2：当出现任意的充值活动时，自动获取到该款充值记录，获取到充值额和到帐额，充值额和到帐额具体指代为在该商城充值多少对应的充值额时，能够到帐的金额即为到帐额；
[0041]
ss3：之后将到帐额减去充值额，得到的差值除以充值额之后，得到优惠比例，将其标记为当下优惠比例；
[0042]
ss4：之后获取到当下的充值活动之前，前三个月出现的充值活动，将每次活动标记为前述活动，并对应获取到前述活动中每场的优惠比例，将所有的优惠比例标记为前优惠比例组；
[0043]
ss5：当优惠比例大于所有的前优惠比例组内数值时，产生初通信号；
[0044]
ss6：之后获取到前一年相同时间内所有前优惠比例组对应活动给予的优惠比例，将其标记为参照比例，此处相同时间指代为在对应前优惠比例组产生的时间前后一个星期内的活动，若无，则将对应的前优惠比例一起删去，不做记录；
[0045]
将参照比例除以对应的前优惠比例，得到若干个提升比例；获取到提升比例最小的对应提升比例，将其标记为潜在升比；
[0046]
ss7：之后获取到前一年在当下月份对应的时间，之后的所有活动，自动获取到其优惠比例，将其标记为潜在优惠比例，将全部的潜在优惠比例乘以潜在升比，得到的值标记为预优惠比，所有的预优惠比构成预优惠比例组；
[0047]
ss8：将当下优惠比例与预优惠比例进行比较，在预优惠比例组中所有数值比当下优惠比例小的时，产生建议充值信号；同时若预优惠比例组中所有数值比当下优惠比例大的数值不超过两个时，产生提醒充值信号；
[0048]
ss9：在产生建议充值信号时，自动提醒用户“当前优惠比例，处于最佳时期，建议充值”，并根据活动充值最低金额；
[0049]
在产生提醒充值信号时，自动提醒用户“当前优惠比例，可能处于最佳时期，后续存在超过的比例可能性较低，建议考虑充值”字眼。
[0050]
进一步地，在进行完步骤三的处理步骤之后，还需进行下述步骤：
[0051]
获取到所有的稳定记录，对应获取到稳定标的和标的费用，在每次需要续费前，自动提醒用户是否需要阻止本次续费。
[0052]
本发明的有益效果：
[0053]
本发明通过对购买惯性数据内的消费记录进行惯性分析，根据消费记录内的购买时间，首先进行按月划分，得到消费月；之后根据费用价格和消费标的，得到每个消费月yi对应的单月费值fi和单月消值xi，i＝1...15；并根据单月费值fi和单月消值xi分析得到惯性商城和非惯性商城，并获取到惯性商城的目标费值；
[0054]
之后针对惯性商城进行充值首判定分析，根据用户余额和消费时间的频偏值确定智能提醒用户充值目标费值或者目标费值一半的金额；同时还能针对非惯性商城进行充值
次判定分析，根据充值次判定分析的结果确定是针对非惯性商城的充值提醒方式；本发明能够提供一种商城充值辅助系统，帮助用户判定当前是否适宜充值，同时还能及时监控是否存在自动续费的标的，避免在没有注意到的情况下被扣费；本发明简单有效，且易于实用。
具体实施方式
[0055]
下面将结合本发明实施例，对本发明实施例中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作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。
[0056]
本发明为基于ai的网络商城充值方法，该方法具体包括如下步骤：
[0057]
步骤一：获取到用户的所有购买惯性数据，购买惯性数据包括消费记录和稳定记录；消费记录包括消费标的、对应的消费时间和费用价格，消费标的即为对应的消费商品，消费时间即为对应消费标的得购买时间，费用价格即为对应的消费标的得价格；稳定记录包括稳定标的和标的费用，稳定标的即为对应的购买的长期物品，每月自动扣费项目；
[0058]
步骤二：之后对购买惯性数据内的消费记录进行惯性分析，惯性分析具体方式为：
[0059]
s1：获取到所有的消费记录，按照购买时间进行累积，将所有的消费记录按月划分，每个月内包括若干个消费记录；
[0060]
s2：自动获取到近15个月的消费记录，其余数据略去或者删除；之后将每个单月份标记为消费月yi，i＝1...15，获取到每个月的所有的消费标的得总个数，将其标记为单月消值xi，i＝1...15；
[0061]
s3：获取到每个月所有的消费标的对应的费用价格，将其相加之后得到的数值标记为单月费值fi，i＝1...15；
[0062]
s4：之后获取到单月消值xi，对其进行偏均分析，具体为：
[0063]
自动获取得到xi的均值，将其标记为p；
[0064]
之后利用获取到xi中大于p值的数值的个数，将其标记为均上值；再之后获取到xi中小于p值的数值的具体个数，将其标记为均下值；
[0065]
之后获取到均上值和均下值差值的绝对值，将该绝对值标记为偏均值；
[0066]
s5：之后获取到所有的单月费值fi，对其按照步骤s4的方式进行相同的偏均分析，得到的偏均值标记为偏均值二；
[0067]
s6：之后将偏均值和偏均值二任意与t1进行比较，当二者中任意一数值不超过t1时，产生稳太信号；此处t1数值为管理人员预设，通常取值为2或者3，具体通过管理人员调整，保证最终取得偏均值或者偏均值二对数据判定的准确性；
[0068]
s7：将对应的网络商城标记为惯性商城，否则标记为非惯性商城；
[0069]
s8：当其为惯性商城时，自动获取到单月费值fi，自动计算得到均值将其标记为u；之后依据公式计算单月费值fi的离偏值w，具体计算公式为：
[0070][0071]
式中，|*|表示为对括号内的数值取其均值；
[0072]
当w值不超过t2时，将fi的均值标记为目标费值；
[0073]
当w值超过t2时，自动按照|fi-u|从大到小的顺序依次选择对应的 fi值；每选中一个fi值时，自动将其删除，之后重新计算w值，知道满足w值不超过t2，重新计算剩余fi值的均值，将其标记为目标费值；t2 为管理人员预设的数值，具体可通过满足管理人员条件的一组数据计算得到w值后，确定具体取值，此处不做具体内容公开；
[0074]
步骤三：针对惯性商城进行充值首判定分析，具体充值首判定分析方式为：
[0075]
s01：获取到惯性商城及其对应的目标费值；
[0076]
s02：针对用户获取到其最近一个月的所有的消费记录，获取到每个一个消费记录内消费标的对应的消费时间；
[0077]
s03：将所有的消费时间按照时间顺序依次排列，得到消费时间序列 lj，j＝1...n；
[0078]
s04：之后利用公式qi＝li 1-li，i＝1...n-1；得到n-1个时间间隔；之后自动获取到qi的均值，按照步骤s8的相同的方式计算得到离偏值w，将此时的离偏值重新标记为频偏值；当频偏值低于t3时，且n大于10时，自动产生高充信号，否则产生抵充信号；t3为预设数值；
[0079]
s05：当产生高充信号时，若在用户在网络商城的余额低于t4时，自动获取到目标费值，给用户发出如下选择“当前余额不足，根据您以往消费习惯，建议充值 目标费值 相关金额”，以帮助用户快速充值；此处的 t4为预设数值；
[0080]
当产生低充信号时，若在用户在网络商城的余额低于t4时，自动获取到目标费值，给用户发出如下选择“当前余额不足，根据您以往消费习惯，建议充值 目标费值的一半数值 相关金额”，以帮助用户快速充值；此处的t4为预设数值；
[0081]
步骤四：针对非惯性商城进行充值次判定分析，充值次判定分析的具体方式为：
[0082]
ss1：获取到非惯性商城，之后对非惯性商城的所有充值活动进行监控；
[0083]
ss2：当出现任意的充值活动时，自动获取到该款充值记录，获取到充值额和到帐额，充值额和到帐额具体指代为在该商城充值多少对应的充值额时，能够到帐的金额即为到帐额；
[0084]
ss3：之后将到帐额减去充值额，得到的差值除以充值额之后，得到优惠比例，将其标记为当下优惠比例；
[0085]
ss4：之后获取到当下的充值活动之前，前三个月出现的充值活动，将每次活动标记为前述活动，并对应获取到前述活动中每场的优惠比例，将所有的优惠比例标记为前优惠比例组；
[0086]
ss5：当优惠比例大于所有的前优惠比例组内数值时，产生初通信号；
[0087]
ss6：之后获取到前一年相同时间内所有前优惠比例组对应活动给予的优惠比例，将其标记为参照比例，此处相同时间指代为在对应前优惠比例组产生的时间前后一个星期内的活动，若无，则将对应的前优惠比例一起删去，不做记录；
[0088]
将参照比例除以对应的前优惠比例，得到若干个提升比例；获取到提升比例最小的对应提升比例，将其标记为潜在升比；
[0089]
ss7：之后获取到前一年在当下月份对应的时间，之后的所有活动，自动获取到其优惠比例，将其标记为潜在优惠比例，将全部的潜在优惠比例乘以潜在升比，得到的值标记
为预优惠比，所有的预优惠比构成预优惠比例组；
[0090]
ss8：将当下优惠比例与预优惠比例进行比较，在预优惠比例组中所有数值比当下优惠比例小的时，产生建议充值信号；同时若预优惠比例组中所有数值比当下优惠比例大的数值不超过两个时，产生提醒充值信号；
[0091]
ss9：在产生建议充值信号时，自动提醒用户“当前优惠比例，处于最佳时期，建议充值”，并根据活动充值最低金额；
[0092]
在产生提醒充值信号时，自动提醒用户“当前优惠比例，可能处于最佳时期，后续存在超过的比例可能性较低，建议考虑充值”字眼；
[0093]
当然本步骤ss1-ss9的过程中，在惯性商城存在活动时也可以自动检测，并提醒用户。
[0094]
步骤五：获取到所有的稳定记录，对应获取到稳定标的和标的费用，在每次需要续费前，自动提醒用户是否需要阻止本次续费，便于用户自由选择。
[0095]
以上对本发明的一个实施例进行了详细说明，但所述内容仅为本发明的较佳实施例，不能被认为用于限定本发明的实施范围。凡依本发明申请范围所作的均等变化与改进等，均应仍归属于本发明的专利涵盖范围之内。
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