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电子信息技术

需求背景

电商的快速发展，已经深刻的影响了人们的购物方式，用户选择网购的原因不外乎两方面，其一是便捷的购物体验，其二就是实惠的价格；针对电商平台实惠价格的产生，主要在于电商平台会根据促销活动内容不定时的向用户发放多种类型的优惠券，例如，平台通用优惠券、特定品类优惠券、店铺优惠券、运费券等，消费者在获取并使用上述优惠券后，能够以较为实惠的价格购买到所选商品。

现有技术中用户在使用优惠券时，通常需要拉取优惠券列表接口展示优惠券的可用信息，使得用户在在订单结算页内查看及选择优惠券。对于因未达门槛而无法使用的优惠券，用户需在多个页面查看并作修改尝试后才能达到使用门槛。可见，现有技术中用户需反复计算尝试才能获得优惠券的最佳使用组合(优惠金额最大)，造成了用户的优惠券体验不好，降低了优惠券的使用效果。

需解决的主要技术难题

1. 如何根据用户的历史购买记录、搜索行为、浏览偏好等数据，实现对用户的个性化推荐，提高推荐的准确性和效果。

2. 如何衡量商品之间的相似度或者相关度，以便进行推荐。传统的相似性计算方法，可能无法考虑到多种不同的因素，例如商品的品牌、类别、价格、供应商等等。

3. 由于电商平台上的商品数目庞大，而每个用户只能购买或浏览其中的一小部分商品，导致数据带来了稀疏性问题，如何处理这种问题，实现对所有商品的全局推荐。

4. 优惠券推荐需要及时响应用户的需求，但如果计算复杂度过高，推荐结果的响应时间可能会较长。如何在保证推荐准确性的同时，实现实时性要求，也是一个需要考虑的问题。

期望实现的主要技术目标

1.用户在购物车订单页中选择商品时，根据所选商品查询该用户在电商平台账户中对应该商品的可用优惠券；

2.根据可用优惠券数量、种类及使用规则信息，计算优惠券最优使用方案，并在购物车订单页上呈现最优使用方案的结果信息给用户参考；

3.根据用户对商品种类及数量信息的增减和/或删改操作，实时更新最优使用方案；

4.当用户触发订单结算功能后，电商平台账号自动扣减最优使用方案中已使用的优惠券。

需求解析

解析单位：四川省成都市 解析时间：2023-10-12

杨京典

电子科技大学成都学院

教授

综合评价

提高用户满意度：通过优惠券推荐计算方法，可以向用户推荐最合适的优惠券，提高用户的购物体验和满意度。 增强用户忠诚度：优惠券推荐计算方法可以向用户提供个性化的服务，增强用户对电商平台的忠诚度和信任度。 促进销售增长：通过优惠券推荐计算方法，可以提高用户购买的意愿和数量，从而促进销售增长。

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处理进度