CN107123017A - 一种工业品原料商品推荐方法 - Google Patents

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CN107123017A
CN107123017A CN201710171638.5A CN201710171638A CN107123017A CN 107123017 A CN107123017 A CN 107123017A CN 201710171638 A CN201710171638 A CN 201710171638A CN 107123017 A CN107123017 A CN 107123017A
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杨旭川
张桂林
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Chongqing Fu Sheng Technology Co Ltd
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Chongqing Fu Sheng Technology Co Ltd
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    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q30/00—Commerce
    • G06Q30/06—Buying, selling or leasing transactions
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Abstract

本发明公开了一种工业品原料商品推荐方法，包括以下步骤：1)建立商品交易库：用于存储每个企业的商品交易记录；2)确定变化比例参数，包括按月份的交易比例参数，年度环比增长比例参数，商品消耗速度变化比例参数；3)构建推荐模型：根据历史交易记录计算出商品消耗速度，根据历史交易数据和交易时间计算出该企业下次企业购买该商品的周期和商品数量；4)当特定企业的特定原料产品对应的购买周期来临时，将相应数量的原料产品推荐给该企业。本发明可对企业采购商品及时提醒、且采购量精准，能够减少企业积压成本和提升企业办事效率。

Description

一种工业品原料商品推荐方法
技术领域
本发明属于电子商务领域，特别是涉及一种工业品原料的商品推荐方法。
背景技术
在现有的电子商务领域中，涌现了大量的商品推荐方法，通过这些方法的应用，以提高潜在消费者购买相关商品的可能性。但是，一直没有针对工业原料购买周期的推荐方法。另一方面，工厂在购买原料时，根据原料的使用情况进行采购,很多时候会造成原料不能及时供应或者购买原料太多无法安全存放或者原料积压,在积压原料太多的情况下有可能导致企业资金出现短缺。
因此本领域技术人员致力于开发一种使购买周期、购买数量合理的工业品原料商品推荐方法。
发明内容
有鉴于现有技术的上述缺陷，本发明所要解决的技术问题是提供一种使购买周期、购买数量合理的工业品原料商品推荐方法。
为实现上述目的，本发明提供了一种工业品原料商品推荐方法，包括以下步骤：
1)建立商品交易库：用于存储每个企业的商品交易记录；
2)确定变化比例参数，包括按月份的交易比例参数，年度环比增长比例参数，商品消耗速度变化比例参数；
月份交易比例参数：
月份交易比例参数αn表示某个月占全年采购量的比例,即月份交易比例，mn表示某个月商品的采购数量；
年度环比增长比例参数：
年度环比增长比例参数py表示年度商品消耗变化比例，yn表示前一年商品的总体消耗量；
商品消耗速度变化比例：
商品消耗速度变化比例ε表示商品消耗速度变化比例，Cn表示一段时间内商品的消耗数量；
3)构建推荐模型：根据历史交易记录计算出商品消耗速度，根据历史交易数据和交易时间计算出该企业下次企业购买该商品的周期和商品数量；
其中，商品消耗速度通过公式(a)计算：
其中，Ni(t)表示t时间内i商品消耗的数量；Pji表示商品数量从j向i变化的变化率；Vi(t)表示在时间(t-1,t)i商品补充的数量；k表示商品的类型，若针对单个商品时可以不需要。
上期商品的使用天数通过公司(b)计算：
其中，d表示上期购买商品的使用天数；n表示上期购买商品的量；Ni(t)表示t时间内i商品消耗的数量；k表示系数调节参数；
本期商品的购买数量n通过公司(c)计算：
其中，n表示本期需要采购的数量；k表示系数调节参数；n1表示前一期采购的数量；α1表示前一期采购比例；α2表示当前采购占全年的比例；ε表示商品消耗变化比例；
调节系数参数根据采购的不同的推荐的时间来确定，比如推荐日期为上期商品刚好使用完则调节系数为1，如果推荐日期为上期商品没有使用完，根据还能使用的时间确定参数，则参数小于1，反之调节系数大于1，可根据商品的消耗速度和使用的天数适当增加k的值，比如上次购买可使用10天，当10天后购买则系数为1，当12天后购买则系数为1.2。
4)当特定企业的特定原料产品对应的购买周期来临时，将相应数量的原料产品推荐给该企业。
本发明的有益效果是：本发明可对企业采购商品及时提醒、且采购量精准，能够减少企业积压成本和提升企业办事效率。
附图说明
图1是本发明一具体实施方式的流程图之一。
图2是本发明一具体实施方式的流程图之一。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明作进一步说明：
如图1和图2所示，一种工业品原料商品推荐方法，包括以下步骤：
1)建立商品交易库：用于存储每个企业的商品交易记录；
2)确定变化比例参数，包括按月份的交易比例参数，年度环比增长比例参数，商品消耗速度变化比例参数；
月份交易比例参数：
月份交易比例参数αn表示某个月占全年采购量的比例,即月份交易比例，mn表示某个月商品的采购数量；
年度环比增长比例参数：
年度环比增长比例参数py表示年度商品消耗变化比例，yn表示前一年商品的总体消耗量；
商品消耗速度变化比例：
商品消耗速度变化比例ε表示商品消耗速度变化比例，Cn表示一段时间内商品的消耗数量；
3)构建推荐模型：根据历史交易记录计算出商品消耗速度，根据历史交易数据和交易时间计算出该企业下次企业购买该商品的周期和商品数量；
其中，商品消耗速度通过公式计算：
其中，Ni(t)表示t时间内i商品消耗的数量；Pji表示商品数量从j向i变化的变化率；Vi(t)表示在时间(t-1,t)i商品补充的数量；
上期商品的使用天数通过公司(b)计算：
其中，d表示上期购买商品的使用天数；n表示上期购买商品的量；Ni(t)表示t时间内i商品消耗的数量；k表示系数调节参数；
本期商品的购买数量n通过公司(c)计算：
其中，n表示本期需要采购的数量；k表示系数调节参数；n1表示前一期采购的数量；αn表示月份交易比例参数ε表示商品消耗变化比例；
调节系数参数：根据采购的不同的推荐的时间来确定，比如推荐日期为上期商品刚好使用完则调节系数为1，如果推荐日期为上期商品没有使用完，根据还能使用的时间确定参数，则参数小于1，反之调节系数大于1，可根据商品的消耗速度和使用的天数适当增加K的值，比如上次购买可使用10天，当10天后购买则系数为1，当12天后购买则系数为1.2。
4)当特定企业的特定原料产品对应的购买周期来临时，将相应数量的原料产品推荐给该企业。
以上推荐方法基于以下商品推荐系统实现，该商品推荐系统包括：
数据存储系统:用于存储交易历史记录,交易比例参数，商品消耗速度参数等；
推荐模型系统：用于根据各类交易数据和参数计算出企业采购某商品的下一个周期和数量；
推荐平台系统：用于接收请求,调用数据计算系统得出结果，返回结果集。
以上详细描述了本发明的较佳具体实施例。应当理解，本领域的普通技术人员无需创造性劳动就可以根据本发明的构思作出诸多修改和变化。因此，凡本技术领域中技术人员依本发明的构思在现有技术的基础上通过逻辑分析、推理或者有限的实验可以得到的技术方案，皆应在由权利要求书所确定的保护范围内。

Claims (1)

1.一种工业品原料商品推荐方法，其特征是，包括以下步骤：
1)建立商品交易库：用于存储每个企业的商品交易记录；
2)按以下公式确定变化比例参数，包括按月份交易比例参数，年度环比增长比例参数，商品消耗速度变化比例参数；
月份交易比例参数：
月份交易比例参数αn表示某个月占全年采购量的比例,即月份交易比例，mn表示某个月商品的采购数量；
年度环比增长比例参数：
年度环比增长比例参数py表示年度商品消耗变化比例，yn表示前一年商品的总体消耗量；
商品消耗速度变化比例：
ε表示商品消耗速度变化比例，Cn表示一段时间内商品的消耗数量；
3)构建推荐模型：根据历史交易记录计算出商品消耗速度，根据历史交易数据和交易时间计算出该企业下次企业购买该商品的周期和商品数量；
历史交易数据表示在t-1时间购买的商品数量；
交易时间表示在时间t或者时间t-1进行的交易的时间；
其中，商品消耗速度通过公式(a)计算：
其中，Ni(t)表示t时间内i商品消耗的数量；Pji表示商品数量从j向i 的变化率；Vi(t)表示在时间(t-1,t)i商品补充的数量；上期商品的使用天数通过公司(b)计算：
其中，d表示上期购买商品的使用天数；n表示上期购买商品的量；Ni(t)表示t时间内i商品消耗的数量；k表示系数调节参数；
本期商品的购买数量n通过公司(c)计算：
其中，n表示本期需要采购的数量；k表示系数调节参数；n1表示前一期采购的数量；αn表示月份交易比例参数；ε表示商品消耗变化比例，py表示年度采购变化比例参数；
4)当特定企业的特定原料产品对应的购买周期来临时，将相应数量的原料产品推荐给该企业。
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