1.一种线上商城商品智能化展示系统，其特征在于，所述系统包括：数据获取模块，用于获取每个用户的用户数据；所述用户数据包括浏览数据和购买数据，所述浏览数据和购买数据中均包括单个商品的具体信息和用户具体行为信息；

特征关键词提取模块，用于获取每个所述购买数据中商品具体信息的每个关键词出现的频率；根据用户数据总数、每个关键词存在的用户数据数与每个关键词在每个所述用户数据中的出现次数获得调节参数；根据所述每个关键词出现的频率以及对应的所述调节参数获得重要性评估值，根据所述重要性评估值对关键词筛选，获得每个所述购买数据的特征关键词；

浏览行为特征分析模块，用于获取每个所述购买数据的购买周期，将每个所述购买数据中每个特征关键词与对应购买周期内的每个浏览数据中对应的特征关键词出现次数的差异作为特征关键词差异，根据每个特征关键词的所述特征关键词差异与重要性评估值获得所述购买数据与对应购买周期内每个浏览数据的数据相似度；根据所有所述数据相似度获得连续浏览数据聚簇，获取所述连续浏览数据聚簇中的用户具体行为信息；

聚簇分析模块，用于根据用户对每类商品的浏览时间获得每类商品的商品聚簇；根据所述连续浏览聚簇与每类商品的每个商品聚簇的用户行为具体信息之间的差异以及每类商品的每个商品聚簇中的数据量获得聚簇相似度；

商品展示模块，用于根据所述聚簇相似度获得智能化展示商品；

所述调节参数的获取方法包括：

根据所述用户数据总数与所述每个关键词存在的用户数据数获得每个关键词的非冗余性；所述用户数据总数与所述非冗余性呈正相关，所述每个关键词存在的用户数据数与所述非冗余性呈负相关；

统计每个关键词在每个所述用户数据中出现的次数在所有所述用户数据中的方差，获得每个关键词的特征趋向性；

将所述非冗余性与所述特征趋向性相乘作为每个关键词的所述调节参数。

2.根据权利要求1所述的一种线上商城商品智能化展示系统，其特征在于，所述重要性评估值的获取方法包括：将每个关键词的所述调节参数与每个关键词出现的频率相乘作为每个关键词的重要性评估值。

3.根据权利要求1所述的一种线上商城商品智能化展示系统，其特征在于，所述特征关键词的获取方法包括：以重要性评估值最大的预设数量个关键词作为所述特征关键词。

4.根据权利要求1所述的一种线上商城商品智能化展示系统，其特征在于，所述购买周期的获取方法包括：设置预设时间间隔；

若用户的购买数据与上一次购买数据时间间隔超过所述预设时间间隔，则购买周期为预设时间间隔；若用户的购买数据与上一次购买数据时间间隔不超过所述预设时间间隔，则购买周期为两次购买数据的时间间隔。

5.根据权利要求1所述的一种线上商城商品智能化展示系统，其特征在于，所述购买数据与对应购买周期内每个浏览数据的数据相似度的获取方法包括：将每个特征关键词的重要性评估值归一化后与特征关键词对应的所述特征关键词差异的平方相乘，作为每个特征关键词对应的调整后的特征关键词差异；

将所有调整后的特征关键词差异的平均值进行负相关映射并归一化作为所述购买数据与对应购买周期内每个浏览数据的数据相似度。

6.根据权利要求1所述的一种线上商城商品智能化展示系统，其特征在于，所述连续浏览数据聚簇的获取方法包括：设置预设判断阈值；

将购买周期内的浏览数据的数据相似度大于所述预设判断阈值的浏览数据作为决策数据；

对所述决策数据进行DBSCAN聚类，获得与购买数据时间最近的聚簇作为所述连续浏览数据聚簇。

7.根据权利要求1所述的一种线上商城商品智能化展示系统，其特征在于，所述聚簇相似度的获取方法包括：将所述连续浏览聚簇与所述每类商品中每个商品聚簇的每种用户具体行为信息之间的差异累加后进行负相关映射并归一化作为初始相似度，将每类商品的每个商品聚簇中的浏览数据量归一化后与对应的初始相似度相乘获得所述聚簇相似度。

8.根据权利要求1所述的一种线上商城商品智能化展示系统，其特征在于，所述智能化展示商品的获取方法包括：对所有商品的最大聚簇相似度进行降序排序获得聚簇相似度有序序列，根据所述聚簇相似度有序序列中的元素依次展示商品。