1.一种合伙人智慧营销调度数据处理系统，其特征在于：包括数据采集单元（10）、识别单元（20）、提取单元（30）、第一处理单元（40）、第二处理单元（50）和输出单元（60）；

由数据采集单元（10），采集合伙人智慧营销历史调度数据，由识别单元（20）读取存储的历史调度数据，将历史调度数据中若干个营销目标L和所述营销目标的特征数据N，确定为第一目标结构；从历史调度数据中获取若干个营销目标L相对应的营销商品种类U和营销商品数据M，确定为第二目标结构；

通过提取单元（30）从第一目标结构和第二目标结构中，提取营销商品种类U以及相对应的营销商品数据M；

通过第一处理单元（40）对营销商品种类U以及相对应的营销商品数据M进行相关联分析，获得购买力Q、需求状态系数W，并将购买力Q和需求状态系数W拟合计算，获得商品关联性系数GL；

由第二处理单元（50）依据商品关联性系数GL分析商品性质特征，获取复购率FG，并对复购率FG修正后获得关联性指标 ，并基于关联性指标 获取了商品之间的关联性特征，获得消费相似性Y，并基于消费相似性Y，计算获取商品推荐率TJ；

获得商品推荐率TJ并与预设推荐率TJ阈值进行比对，若高于推荐率TJ阈值，则由输出单元（60）输出推送商品链接处理命令，若低于推荐率TJ阈值，则不生成推送商品链接处理命令；

其中，基于营销商品种类U以及相对应的营销商品数据M进行相关联分析，依照如下公式生成购买力Q；

式中：A表示第一营销A商品，B表示第二营销B商品，公式中 表示为购买过商品A和商品B的消费者个数， 为购买了商品A的消费者个数， 为购买了商品B的消费者个数，为极小正数防止分母为0， 则表示了系统内第i个同时购买商品A和商品B的消费者购买商品A的对应时间， 则为系统内第i个同时购买商品A和商品B的消费者购买商品B的对应时间，其差异越小说明消费者购买商品A和商品B的时间间隔越短，则商品A和商品B的共同的购买力越大，即Q越大，商品A和商品B之间的关联性越大；为极小正数，防止分母为0，示例值为0.001；

其中，基于营销商品种类U以及相对应的营销商品数据M进行相关联分析，依照如下公式生成消费者对另一件商品的需求状态系数W；

式中：公式中 表示仅购买商品B未购买商品A的消费者个数；

为其中第i个消费者购买商品B后浏览商品A的浏览次数； 则表示商品A的浏览时间；

表示了仅购买商品A未购买商品B的消费者个数， 为其中第i个消费者购买

商品A后浏览商品B的浏览次数， 则的表示商品B的浏览时间；

W则反映了购买单件商品的消费者对另一件商品的需求状态；

其中，在若干个营销目标L，对于第一营销商品A而言，假设存在 个对象购买了商品A，存在 个对象购买了商品B， 个对象同时购买了商品A和B；

同时获取购买商品A的营销目标对应的商品B的M种营销商品数据，以及购买商品B的营销目标对应的商品A的M种营销商品数据；则可基于不同营销目标之间对商品A与商品B的购买力与购买时消费者的需求状态完成商品A和商品B之间关联性地获取相关性系数GL，依照如下公式生成：通过公式获得相关性系数GL，并将相关性系数GL与阈值进行对比，当相关性系数GL高于阈值，高于阈值的范围越高，则说明商品A和商品B两类商品之间的关联性越强，即商品A卖出的时候，营销目标则是高概率继续购买商品B；当相关性系数GL低于阈值，低于阈值的范围越低，则说明商品A和商品B两类商品之间的关联性越弱，即商品A卖出的时候，营销目标小概率继续购买商品B；

其中，由提取单元（30）提取营销商品种类U中商品性质特征，所述商品性质特征包括消耗性商品、持续性商品；并基于相关性系数GL进行分析；

考虑到消耗性商品的特征是需要一段时间复购的；

而持续性商品特征是可使用时间周期长；

进而分析，当A商品为持续性商品，而B商品为消耗性商品时，极易出现B商品购买次数较多，当B商品被购买时，消费者没有继续购买A商品，进而导致两类商品之间的关联性指标GL出现误差，进而导致后续使用关联性指标对商品进行推荐时，出现误推荐现象；

通过商品复购时间的周期性对商品之间的关联性系数GL进行修正；具体修正方式包括：首先 个同时购买了商品A和B的消费者进行分析，基于商品A和商品B的历史购买时间与购买次数分别构建商品A和商品B的复购率，基于商品的复购率差异对商品之间的关联性指标进行修正优化，得到修正优化后的关联性 ；

对于商品A而言，获取每个消费者购买商品A的对应时间T与购买次数V，通过以下公式获得商品A的复购率FG：式中：公式中 表示了购买商品A和商品B的消费者个数，V表示了第i个消费者购买商品A的次数，则表示了第i个消费者第j次购买商品A的时间， ， 则分别表示了第i个消费者第j+1次，j+2次购买商品A的时间；

部分反映了商品A购买是否具有周期性，差异越小

则说明商品A的购买时间越具有周期性，其复购率越大；

其中，基于复购率FG差异完成关联性修正，修正后的关联性指标 通过以公式获得：式中： 表示商品A的复购率， 表示了商品B的复购率，GL表示了商品A和商品B的初始关联性； 为修正后的关联性指标；关联性指标越大，则说明商品A与商品B之间共同出售的概率越大；

其中，基于关联性指标 获取了商品之间的关联性特征；

则可基于营销目标之间的特征数据之间的差异以及所购买的商品差异完成营销目标之间的相似性，相似性越大，则说明营销目标之间的消费习惯就越一致，则对于营销目标的商品推荐率参考性越大，即营销目标C与营销目标D之间的消费相似性越大，营销目标也即为消费者，则C购买过的商品，D购买的概率越大；

具体过程如下：获取了消费者的特征数据，以及购买过的商品数据，则可完成消费者C和消费者D之间的消费相似性Y通过以下公式进行构建：式中：N为消费者所对应的特征数据个数，为消费者C的第i个特征数据， 为消费者D的第i个特征数据；mCD为消费者C和消费者D都购买过的商品个数；

获取过程如下：令m=0，当某一商品，消费者C购买了且消费者D购买了则 ，否则 ；对消费者C购买过的所有商品进行分析，则可得 ，其值越大，则说明消费相似性越大；

为极小正数，防止分母为0，示例值为0.001；

基于消费相似性，计算获取商品推荐率TJ；

获取了商品之间的关联性与营销目标之间的消费相似性，则对于某一营销目标而言，以消费者C为例，首先获取消费相似性大于所设阈值0.6的参考对象，则可基于参考对象的消费与商品之间的关联性，对C进行商品A的推荐率TJ通过以下方式获取：式中： 为消费者C购买过的第j种商品与商品A之间的关联性，max（）为选取其中最大值，NC为消费者C的参考对象个数，为消费者C与第i个参考对象的消费相似性，则表示第i个参考对象是否购买了商品A，若购买了则 ，若没有购买则 ；

获取了营销目标的各项商品的推荐率TJ，设置推荐率TJ阈值0.8，当推荐率TJ≥阈值

0.8时，则向营销目标推荐该商品，生成推荐链接处理命令；

当推荐率TJ＜阈值0.8时，则说明营销目标购买该商品的意愿低，则不生成推荐链接处理命令；

其中推荐率TJ阈值根据经验值设置，实施者可进行调节。

2.根据权利要求1所述的一种合伙人智慧营销调度数据处理系统，其特征在于：所述第一目标结构包括用户属性和人群分割变量；用户属性包括年龄、性别、学历、职业、婚姻状态；人群分割变量包括用户的居住地、工作地、购买需求及行为数据；

所述第二目标结构包括商品浏览时间、浏览次数、购买次数及反馈评价。

3.根据权利要求1所述的一种合伙人智慧营销调度数据处理系统，其特征在于：还包括排序单元（70），所述排序单元（70）用于获得营销目标的各项商品的推荐率TJ，与推荐率TJ阈值相比较，当各项商品的推荐率TJ推荐率TJ高于阈值时，计算高于阈值的差值，按差值的最高值至最低值进行排序，按照排序序列选择优先级，发送至输出单元（60）生成优先推荐链接处理命令。