CN108510341A - 一种订单处理方法及设备 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种订单处理方法及设备，其中，所述方法包括：确定目标商品的标识信息和购买所述目标商品的用户的标识信息；根据所述目标商品的标识信息和所述购买所述目标商品的用户的标识信息，确定所述目标商品的下一次下单时间；当所述目标商品的下一次下单时间到达时，将所述目标商品自动下单或向所述用户发送购物提醒。

Description

一种订单处理方法及设备

技术领域

本发明涉及计算机技术领域，尤其涉及一种订单处理方法及设备。

背景技术

购物，是每个人、每个家庭日常重要且必须的行为。不管是对于个人，还是对于家庭，大多数购物都是对于消耗品的购买，如油、盐、酱、醋、茶，如奶粉、洗衣液等等需要近乎于周期性的去购买。然而，当以上消耗品在消耗殆尽之时，可能会忘记购买……移动互联网时代，网上购物已经越来越方便、智能，但目前仅能用户自主的在电商网站进行重复下单购买，或者定期(固定周期)购买，不能实现智能地、自动地预测用户商品用完，提醒用户补足或自动为其下单购买。

发明内容

为解决现有存在的技术问题，本发明实施例提供一种订单处理方法及设备，解决了现有技术中智能定期购买而不能能够智能的预测用户商品下次的购买时间的问题，能够根据用户的购买记录，预测出用户下一次的购买时间，并提醒用户进行购买或者自动下单，提升了用户体验。

为达到上述目的，本发明实施例的技术方案是这样实现的：

第一方面，本发明实施例提供一种订单处理方法，所述方法包括：

确定目标商品的标识信息和购买所述目标商品的用户的标识信息；

根据所述目标商品的标识信息和所述购买所述目标商品的用户的标识信息，确定所述目标商品的下一次下单时间；

当所述目标商品的下一次下单时间到达时，将所述目标商品自动下单或向所述用户发送购物提醒。

第二方面，本发明实施例提供一种订单处理设备，所述设备包括：

第一确定模块，用于确定目标商品的标识信息和购买所述目标商品的用户的标识信息；

第二确定模块，用于根据所述目标商品的标识信息和所述购买所述目标商品的用户的标识信息，确定所述目标商品的下一次下单时间；

下单模块，用于当所述目标商品的下一次下单时间到达时，将所述目标商品自动下单或向所述用户发送购物提醒。

本发明实施例提供一种订单处理方法及设备，首先确定目标商品的标识信息和购买所述目标商品的用户的标识信息；然后根据所述目标商品的标识信息和所述购买所述目标商品的用户的标识信息，确定用户购买所述目标商品的购买记录，进而根据所述用户购买所述目标商品的购买记录确定所述目标商品的下一次下单时间；当达到所述目标商品的下一次下单时间时，将所述目标商品自动下单或向所述用户发送购物提醒。这样，能够根据用户的购买记录，预测出用户下一次的购买时间，并提醒用户进行购买或者自动下单，提升了用户体验。

附图说明

在附图(其不一定是按比例绘制的)中，相似的附图标记可在不同的视图中描述相似的部件。具有不同字母后缀的相似附图标记可表示相似部件的不同示例。附图以示例而非限制的方式大体示出了本文中所讨论的各个实施例。

图1为本发明实施例一订单处理方法的实现流程示意图；

图2为本发明实施例二订单处理方法的实现流程示意图；

图3为本发明实施例四订单处理设备的组成结构示意图；

图4-1为本发明实施例四订单处理方法的实现流程示意图；

图4-2为将商品加入智能购买清单的第二种实现方式的实现流程示意图；

图4-3为本发明实施例调整智能购买数据的实现流程示意图；

图4-4为本发明实施例四计算商品的下次购买时间的时间轴示意图；

图4-5为本发明实施例四出现用户随机购买的时间轴示意图；

图5为本发明实施例八订单处理设备的组成结构示意图。

具体实施方式

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对发明的具体技术方案做进一步详细描述。以下实施例用于说明本发明，但不用来限制本发明的范围。

实施例一

本发明实施例提供一种订单处理方法，应用于订单处理设备，所述订单处理设备在实际应用中可以包括但不限于是手机、平板电脑、笔记本电脑等终端。图1为本发明实施例一订单处理方法的实现流程示意图，如图1所示，所述方法包括：

步骤S101，确定目标商品的标识信息和购买所述目标商品的用户的标识信息；

这里，所述订单处理列表中包括目标商品的标识信息、购买所述目标商品的用户的标识信息、所述目标的下一次下单时间和购买方式。比如所述目标商品的标识信息可以是商品编码，购买所述目标商品的用户的标识信息可以是用户识别码(Identification，ID)。

步骤S102，根据所述目标商品的标识信息和所述购买所述目标商品的用户的标识信息，确定所述目标商品的下一次下单时间；

这里，所述步骤S102进一步包括：

步骤S102a，根据所述目标商品的标识信息和所述购买所述目标商品的用户的标识信息，确定所述用户购买所述目标商品的历史记录；

在本发明其他实施例中，所述用户购买所述目标商品的历史记录至少包括：所述用户购买所述目标商品的购买时间、购买数量及所述目标商品的规格。

步骤S102b，根据所述用户购买所述目标商品的历史记录，确定所述目标商品的下一次下单时间。

步骤S103，当所述目标商品的下一次下单时间到达时，将所述目标商品自动下单或向所述用户发送购物提醒。

这里，步骤S103之前，所述方法还包括：判断所述目标商品的下一次下单时间是否到达。

在本发明其他实施例中，所述判断所述目标商品的下一次下单时间是否到达可以是通过消息触发的方式来实现的，也可以是通过轮询的方式来实现的。

如果所述判断所述目标商品的下一次下单时间是否到达是通过消息触发的方式来实现的，在实际的应用过程中，可以设定一个目标商品的下一次下单时间的消息定时时钟，当系统时间到达所述消息定时时钟的时间时，会触发一个消息，这个消息用于表明到达所述目标商品的下一次下单时间。

如果所述判断所述目标商品的下一次下单时间是否到达是通过轮询的方式来实现的，在实际应用过程中，会开始定时查询任务(比如每天上午八点)查询所述目标商品的下一次下单时间是否到达。

预先设定的购买时间可以设定为所述目标商品的下一次下单时间是今天，也可以设定为所述目标商品的下一次下单时间提前N天，其中，N为大于等于1的自然数。

在本发明实施例提供的订单处理方法中，首先确定目标商品的标识信息和购买所述目标商品的用户的标识信息；然后根据所述目标商品的标识信息和所述购买所述目标商品的用户的标识信息，确定用户购买所述目标商品的购买记录，进而根据所述用户购买所述目标商品的购买记录确定所述目标商品的下一次下单时间；当达到所述目标商品的下一次下单时间时，将所述目标商品自动下单或向所述用户发送购物提醒。这样，能够根据用户的购买记录，预测出用户下一次的购买时间，并提醒用户进行购买或者自动下单，提升了用户体验。

实施例二

基于前述的实施例，本发明实施例再提供一种订单处理方法，应用于订单处理设备。图2为本发明实施例二订单处理方法的实现流程示意图，如图2所示，所述方法包括：

步骤S201，订单处理设备判断用户已购买的商品的标识信息是否在订单处理列表中。

这里，所述订单处理设备可以是智能手机、平板电脑、笔记本电脑、台式计算机等电子设备。

当商品购买结束后，所述订单处理设备判断用户已购买的商品的标识信息是否在订单处理列表中，如果已购买的商品的标识信息在订单处理列表中，则进入步骤S204，如果已购买的商品的标识信息不在订单处理列表中，则进入步骤S202。

比如，用户ID为123的用户购买了一桶商品编码为HS456的花生油，购买结束后，所述订单处理设备判断HS456是否在订单处理列表中。

步骤S202，如果所述用户已购买的商品的标识信息不在订单处理列表中，所述订单处理设备判断所述用户购买所述已购买的商品的次数是否达到预设的阈值。

这里，如果所述用户购买所述已购买的商品的次数达到预设的阈值，则进入步骤S203，否则流程结束。

如果所述用户已购买商品的标识信息不在所述订单处理列表中，根据已购买商品的标识信息以及所述用户的标识信息，确定所述用户购买所述已购买商品的历史记录，然后再根据所述用户购买所述已购买商品的历史记录，确定所述用户购买所述已购买商品的次数，进而判断所述用户购买所述已购买商品的次数是否达到预设的阈值。

比如，商品编码HS456不在订单处理列表中，则所述订单处理设备查询用户ID123的历史记录，计算所述用户购买商品编码为HS456的商品的次数，并判断所述用户购买商品编码为HS456的商品的次数是否达到预设的阈值，比如预设的阈值为5。

步骤S203，如果所述已购买的商品的购买次数达到预设的阈值，则所述订单处理设备将所述用户已购买的商品的标识信息和所述用户的标识信息添加至所述订单处理列表。

这里，比如用户ID为123的用户购买商品编码为HS456的花生油的次数达到了5次，则将用户ID123和商品编码HS456添加至所述订单处理列表中。

步骤S204，所述订单处理设备根据所述已购买商品的标识信息和所述用户的标识信息，确定所述用户购买所述已购买商品的历史记录；

这里，因为已购买商品加入到了订单处理列表中，所述本发明实施里中已购买商品也就是在本发明其他实施里中的目标商品。

步骤S205，所述订单处理设备根据所述用户购买所述已购买商品的历史记录，确定所述目标商品的下一次下单时间。

这里，根据所述用户购买所述已购买商品的历史记录，确定所述已购买商品的下一次下单时间本发明实施例给出示例性的几种计算方法。

第一种计算方法：根据所述已购买商品的平均消耗速度确定所述已购买商品的下一次下单时间，包括以下步骤：

步骤S2051a，根据所述用户购买所述已购买商品的历史记录，确认所述用户第一次购买所述已购买商品到第n次购买所述已购买商品的购买信息；

这里，第n次购买所述已购买商品的购买信息为最近一次购买所述已购买商品的购买信息，第i次购买所述已购买商品的购买信息为购买时间t_i，购买数量n_i和所述已购买商品的规格s_i，i为1到n之间的自然数；

步骤S2051b，根据所述用户第一次购买所述已购买商品到第n次购买所述已购买商品的购买信息确定t₁到t_n之间所述已购买商品的平均消耗速度V；

这里，根据所述用户第一次购买所述目标商品到第n次购买所述目标商品的购买信息确定t1到tn之间所述目标商品的购买总量；根据t1到tn之间所述目标商品的购买总量和t1到tn之间的时间差确定t1到tn之间所述目标商品的平均消耗速度V。

在实际应用中可以按照公式(2-1)确定t₁到t_n之间所述已购买商品的平均消耗速度V。

其中，在公式(2-1)中，t_i为第i次购买所述已购买商品的购买时间，n_i为第i次购买所述已购买商品的购买数量，s_i为第i次购买所述已购买商品的规格，i＝1,2，……，n。

步骤S2051c，根据所述已购买商品的平均消耗速度以及第n次购买所述目标商品的购买信息确定所述已购买商品的下一次下单时间。

这里，根据所述目标商品的平均速度以及第n次购买所述目标商品的购买信息确定第n次购买的所述目标商品的使用时长；再根据第n次购买所述目标商品的购买时间和第n次购买的所述目标商品的使用时长确定所述目标商品的下一次下单时间。

用v_n表示第n次购买所述已购买商品的时间t_n到第n+1次购买所述已购买商品的时间t_n+1之间消耗了n_ns_n的速度，则v_n可以由公式(2-2)得到。

其中，在公式(2-2)中，n_n为第n次购买所述已购买商品的购买数量，s_n为第n次购买所述已购买商品的规格。

由公式(2-2)可以得到计算t_n+1的公式(2-3)：

以平均速度V作为v_n，即v_n＝V，则有公式(2-4)：

第二种计算方法：根据所述t₁到t_n-1之间消耗所述已购买商品的平均速度V’和t₁到t_n之间消耗所述已购买商品的平均加速度，确定所述已购买商品的下次购买时间，包括以下步骤：

步骤S2052a，根据所述用户购买所述已购买商品的历史记录，确认所述用户第一次购买所述已购买商品到第n次购买所述已购买商品的购买信息；

这里，第n次购买所述已购买商品的购买信息为最近一次购买所述已购买商品的购买信息，第i次购买所述已购买商品的购买信息为购买时间t_i，购买数量n_i和所述已购买商品的规格s_i，i为1到n之间的自然数；

步骤S2052b，根据所述用户第一次购买所述已购买商品到第n次购买所述已购买商品的购买信息确定t₁到t_n-1之间消耗所述已购买商品的平均速度V’和t₁到t_n之间消耗所述已购买商品的平均加速度；

这里，按照公式(2-5)确定t₁到t_n-1之间消耗所述已购买商品的平均速度V’。

按照公式(2-6)确定t₁到t₂之间所述目标商品的平均消耗速度v₁；

按照公式(2-7)确定t₁到t_n之间所述目标商品的平均消耗速度v_n-1；

按照公式(2-8)确定t₁到t_n之间消耗所述目标商品的平均加速度。

步骤S2052c，根据所述t₁到t_n-1之间消耗所述已购买商品的平均速度V’和t₁到t_n之间消耗所述已购买商品的平均加速度，确定所述已购买商品的下次购买时间。

这里，由公式(2-2)，可以得到公式(2-9)

令Δt＝t_n+1-t_n，则由v_n＝v_n-1+aΔt和公式(2-9)可以得到公式(2-10)

将公式(2-10)进行整理变换，得到公式(2-11)

aΔt²+v_n-1Δt-n_ns_n＝0 (2-11)；

将t₁到t_n-1之间消耗所述已购买商品的平均速度V’作为v_n-1带入公式(2-11)，对公式(2-11)进行一元二次方程求解可得出Δt，再根据公式(2-12)，确定所述已购买商品下一次下单时间t_n+1。若无解，可以采用第一种计算方法确定所述已购买商品下一次下单时间t_n+1。

t_n+1＝t_n+Δt (2-12)；

第三种计算方法：根据所述t₁到t_n之间消耗所述已购买商品的平均加速度和t_n-1到t_n之间所述商品的消耗速度v_n-1，确定所述已购买商品的下次购买时间，包括以下步骤：

步骤S2053a，根据所述用户购买所述已购买商品的历史记录，确认所述用户第一次购买所述已购买商品到第n次购买所述已购买商品的购买信息；

这里，第n次购买所述已购买商品的购买信息为最近一次购买所述已购买商品的购买信息，第i次购买所述已购买商品的购买信息为购买时间t_i，购买数量n_i和所述已购买商品的规格s_i，i为1到n之间的自然数；

步骤S2053b，根据所述用户第一次购买所述已购买商品到第n次购买所述已购买商品的购买信息确定t₁到t_n之间消耗所述已购买商品的平均加速度和t_n-1到t_n之间所述商品的消耗速度v_n-1；

这里，根据公式(2-7)确定t_n-1到t_n之间所述商品的消耗速度v_n-1，根据公式(2-6)、(2-7)和(2-8)确定t₁到t_n之间消耗所述已购买商品的平均加速度。

步骤S2054c，根据所述t₁到t_n之间消耗所述已购买商品的平均加速度和t_n-1到t_n之间所述商品的消耗速度v_n-1，确定所述已购买商品的下次购买时间。

这里，公式(2-7)代入公式(2-11)，对公式(2-11)进行一元二次方程求解可得出Δt，再根据公式(2-12)，确定所述已购买商品下一次下单时间t_n+1。若无解，可以采用第一种计算方法确定所述已购买商品下一次下单时间t_n+1。

步骤S206，所述订单处理设备判断是否到达所述已购买商品的下一次下单时间。

步骤S207，如果所述已购买商品的下一次下单时间到达时，则所述订单处理设备确定所述用户设定的购买方式；

步骤S208，所述订单处理设备根据所述用户设定的购买方式进行购买。

需要说明的是，本实施例中与其它实施例中相同步骤或概念的解释可以参考其它实施例中的描述，此处不再赘述。

在本发明实施例提供的订单处理方法中，首先确定目标商品的标识信息和购买所述目标商品的用户的标识信息；然后根据所述目标商品的标识信息和所述购买所述目标商品的用户的标识信息，确定用户购买所述目标商品的购买记录，进而根据所述用户购买所述目标商品的购买记录确定所述目标商品的下一次下单时间；当达到所述目标商品的下一次下单时间时，根据用户设置的购买方式，将所述目标商品自动下单或向所述用户发送购物提醒。这样，能够根据用户的购买记录，预测出用户下一次的购买时间，并提醒用户进行购买或者自动下单，提升了用户体验。

实施例三

基于前述的实施例，本发明实施例再提供一种订单处理方法，应用于一种订单处理设备。在本发明实施例中，用户购买的目标商品的标识信息已经存在订单处理列表中，且已经计算出所述目标商品的下一次购买时间。本发明实施例提供的订单处理方法包括以下步骤：

第一步，订单处理设备判断所述用户最近一次购买所述目标商品的时间是否早于订单处理列表中所述目标商品的下一次购买时间；如果所述用户最近一次购买所述目标商品的时间早于订单处理列表中所述目标商品的下一次购买时间，则进入第二步，否则流程结束。

这里，因为当有各种节日的时候，商品可能会打折，用户可能还没到所述目标商品的下一次购买时间就购买了，这时需要更新订单处理列表中所述目标商品的下一次购买时间。

第二步，如果所述用户最近一次购买所述商品的时间早于订单处理列表中所述目标商品的下一次购买时间，根据所述用户购买所述目标商品的历史记录，确定在所述用户最近一次购买所述商品的购买时间之前所述目标商品的剩余量；

这里，按照公式(3-1)确定在所述用户最近一次购买所述商品的时间之前所述目标商品的剩余量。

m＝v_n-1(t'_n-t_n) (3-1)；

在公式(3-1)中，m为在所述用户最近一次购买所述商品的购买时间之前所述目标商品的剩余量，v_n-1为t_n-1到t’_n之间所述商品的消耗速度v_n-1，t_n-1为所述用户第n-1次购买所述目标商品的时间，t’_n为订单处理列表中所述目标的下一次购买时间，t_n为所述用户最近一次购买所述目标商品的时间。

第三步，根据所述目标商品的剩余量和所述用户购买所述目标商品的历史记录，更新所述目标商品的下一次购买时间。

这里，按照公式(3-2)计算出所述目标商品的下一次购买时间，并更新所述订单处理列表中所述目标商品的下一次购买时间。

将根据公式(2-1)计算得到的平均速度V作为v_n，代入公式(3-2)即可计算出t_n+1。

在本发明的其他实施例中，也可以根据实施例二中提供的第二种计算方法或第三种计算方法计算当用户在订单处理列表中目标商品的下一次购买时间之前购买了目标商品时所述目标商品的下一次购买时间。

在本发明实施例提供的订单处理方法中，针对用户在目标商品的下一次购买时间之间进行了购买时，对订单处理列表中的所述目标商品的下一次购买时间进行重新计算并更新，这样，可以更准确地预测出用户下一次的购买时间。

实施例四

本发明实施例提供一种订单处理设备，图3为本发明实施例四订单处理设备的组成结构示意图，如图3所示，所述订单处理设备包括：数据模块301、设置模块302、智能决策购买模块303、提醒模块304和下单购买模块305，其中：

所述数据模块301，用于提供数据支撑。

这里，所述数据模块中存储的数据至少包含：

1)商品信息

所述商品信息包括商品编码、商品识别码和商品其他信息。所述商品信息通常以如下的表格方式存储。

商品编码

商品识别码

商品规格

其他信息

商品编码：为商品在系统内的编码，唯一识别一个商品。如，品牌一1千克(kilogram，kg)装洗衣液，编码为100001，品牌二2kg装洗衣液，编码为100002。

商品识别码：为商品在系统内的类别识别码，唯一表示一个商品类型的编码，是商品可被同类其他品牌可替代的标志。如，品牌一1kg装洗衣液，商品识别码为XYY01，品牌二2kg装洗衣液，商品识别码也为XYY01，在智能购买时，可作为同一类商品相互替代。可使用官方HS编码，也可系统自定义。

商品规格：商品的包装规格，如500克(gram，g)，1kg，52片，500毫升(milliliter，ml)，1升(Liter，L)。

其值舍去单位，如500ml，500g，24片的商品规格为500，500，24。我们假设同类商品(同一商品识别码，如洗衣液)基本采用相同的规格单位，如洗衣液，不会存在一个牌子用克做单位，另一个牌子用毫升做单位。这个假设是基本成立的。即使存在，在记录商品信息时，也可以对其规格进行换算(如容量也可以根据密度算出其重量)，在同一个系统内为同类商品指定一个相同单位的规格。

商品的其他信息包含价格、库存等信息，不做限制。

2)历史订单信息

所述历史订单信息包含用户识别码，所购买的商品信息，商品数量，和订单时间等信息。所述历史订单信息通常以如下的表格方式存储。

订单号

商品编码

用户识别码

数量

订单时间

订单号：每个订单的编号。

商品编码与商品信息中的商品编码表征的意义相同。

用户识别码：唯一标识一个用户，可以为USER_ID。

数量：是指在这个订单内该商品的购买个数。

订单时间：为购买商品的日期及时间。

3)用户智能购买清单

所述用户智能购买清单包括用户识别码，商品识别码，商品编码，消耗速度，可能库存量，下次购买时间。所述用户智能购买清单通常以如下的表格方式存储。

用户识别码

商品识别码

商品编码

下次购买时间

购买方式

商品识别码、商品编码、用户识别码分别与历史订单信息中的商品识别码、商品编码、用户识别码表征的意义相同。

下次购买时间：预估用户需要在该时间补足商品，用于为用户智能提醒或购买。

购买方式：可以为“自动加入购物车并提醒用户”或“自动下单购买”，本发明实施例不限定或可做扩展。

用户智能购买清单可以是一个表，也可以是多个表。

用户智能购买清单记录用户购买某一种商品(如洗衣液)的智能购买数据。如：

1234

XYY01

100001、100002

2016-12-12

02

可以表示为编号为1234的用户需要智能购买洗衣液，其曾购买过品牌一1kg装洗衣液(编码为100001)和品牌二2kg装洗衣液(编码为100002)，下一次为其智能购买的时间为2016年12月12号，购买方式为自动下单购买(02)。

所述设置模块302，用于设置智能购买清单中的购买方式或者将用户选择的商品加入智能购买清单或者将用户选择的商品从智能购买清单中删除。

1)允许用户将某商品加入智能购买

对于用户经常购买的商品，系统可提供将该商品加入智能购买的入口，用户操作后，将该商品数据加入数据模块中的“用户智能购买清单。

2)允许用户将某商品取消智能购买

对于已加入智能购买的常购商品，系统提供将该商品移除智能购买的入口，用户操作后，将该商品数据移除数据模块中的“用户智能购买清单”。

3)允许用户选择单个商品或者所有可智能购买商品的购买方式：可选的，可以为提醒购买(自动加入购物车，短信、信息或邮件等方式提醒通知)，自动下单购买(直接下单)。

A)当用户“将商品加入智能购买”时，可指定智能购买时的购买方式是提醒还是自动下单购买。

B)系统也可以提供为所有智能购买商品设置购买方式的入口，设置后，所有智能购买采用统一方式。

所述智能决策购买模块303，用于判断商品是否达到智能购买时机，时机到，则根据用户在设置模块设置的智能购买方式或系统中“用户智能购买清单”中“购买方式”，为用户将商品自动加入购物车并进行短信、信息或邮件等方式的通知，或自动下单购买。

可以以消息触发的方式，也可以以轮询的方式执行到期智能购买。

以轮询的方式为例，可以以开启定时任务的方式(如每天00:00点)，为“用户智能购买清单”中的每个用户决策其智能购买商品是否符合时机，本发明不做限制。

符合时机的条件可以是“下次购买时间”是今天，也可以是提前N天为用户提醒或购买，本发明实施例中不做限制。

所述提醒模块304，用于为用户将到期智能购买的商品自动加入购物车，并进行短信、信息或邮件等方式的通知。通知也可以附加推荐。

所述下单购买模块305，用于为购买某商品生成订单，并完成订单后续流程。电商系统中常规模块。

实施例四

本发明实施例再提供一种订单处理方法，应用于订单处理设备，图4-1为本发明实施例四订单处理方法的实现流程示意图，如图4-1所示，所述方法包括：

步骤S401，将商品加入智能购买清单。

这里，将商品加入智能购买清单为将商品的商品识别码添加到智能购买清单，在本发明实施例中，步骤S401可以通过以下两种方式实现：

第一种实现方式，根据用户基于订单处理设备提前为给常购商品提供的入口上的操作(可仅向常购商品提供该入口)，将某商品加入智能购买清单。

第二种实现方式，当商品购买结束后，根据商品的购买信息将商品加入智能购买清单。

这里，图4-2为将商品加入智能购买清单的第二种实现方式的实现流程示意图，如图4-2所示包括以下步骤：

步骤S421，判断所述商品是否购买结束。

这里，如果所述商品购买结束则进入步骤S422，如果所述商品没有购买结束则结束本流程。

步骤S422，判断所述商品的商品识别码是否存在所述智能购买清单中。

这里，如果所述商品的商品识别码存在所述智能购买清单中则进入步骤S402，如果所述商品的商品识别码不存在所述智能购买清单中，则进入步骤S423。

步骤S423，判断所述商品的购买次数是否大于预设的阈值。

这里，当所述商品的商品识别码不存在所述智能购买清单中，则根据所述商品的商品识别码和购买所述商品的用户的用户识别码，查找所述用户购买所述商品的历史记录，判断所述商品的购买次数是否大于预设的阈值N，如果所述商品的购买次数大于预设的阈值N，则进入步骤S424，如果所述商品的购买次数不大于预设的阈值，则结束流程。

也就是说，若所述商品是普通购买(商品识别码不在智能购买清单)，则根据预设的规则，将商品自动加入智能购买清单；若所述商品是智能购买(商品识别码在智能购买清单)，则直接调整智能购买数据。商品自动加入购买的规则为“历史购买次数大于N次”，N系统自定义。

步骤S424，将所述商品加入智能购买清单。

步骤S402，调整智能购买数据。

这里，图4-3为本发明实施例四调整智能购买数据的实现流程示意图，如图4-3所示，所述步骤S402调整智能购买数据包括：

步骤S402a，判断添加的商品的商品识别码是否存在于智能购买清单中。

这里，本发明实施例中的智能购买清单与本发明其他实施例中的订单处理列表存储的内容及作用相同。

如果所述商品的商品识别码存在于智能购买清单中则进入步骤S402c，如果所述商品的商品识别码不存在于智能购买清单中则进入步骤S402b。

如果步骤S401是通过第一种实现方式实现的，则直接添加商品识别码和商品编码至智能购买清单，并计算和设置智能购买清单数据。

步骤S402b，将所述商品的商品识别码添加至智能购买清单。

这里，比如购买品牌一洗衣液后，若智能清单中不存在该商品识别码，即没购买过该类商品(如，没买过洗衣液)，则将商品识别码和商品加入智能购买清单中，计算并重置智能购买数据。

步骤S402c，判断所述商品的商品编码是否存在于智能购买清单中。

这里，如果所述商品的商品编码存在于智能购买清单中，则进入步骤S402E，如果所述商品的商品编码不存在于智能购买清单中，则进入步骤S402D。

也就是说，比如购买品牌一洗衣液后，若智能清单中存在该商品识别码，即购买过该类商品(如，买过洗衣液)，如果智能购买清单中不存存在该商品的商品编码(品牌一洗衣液)，则将该商品的商品编码加入智能购买清单中(之前购买的可能是品牌二洗衣液)。如果智能购买清单中如果已存在该商品的商品编码，则进入步骤S402E计算并重置智能购买数据。

步骤S402d，将所述商品的商品编码添加至智能购买清单。

步骤S402e，计算并重置智能购买数据，特别是下次购买时间。本发明推荐一种方法，但不限定。

本发明实施例中的下次购买时间与其他实施例中的下一次下单时间相同。

图4-4为本发明实施例四计算商品的下次购买时间的时间轴示意图，为了便于理解，首先对图4-4中的标识进行说明。

t表示购买时间，也就是某一次购买的时间。

n表示购买数量，也就是某一次所购商品的数量。

s表示所购商品的规格。

以上数据均有数据模块作为支撑获得。

如图4-4所示，t₁，n₁，s₁分别为某种商品第一次购买的时间，数量和商品规格；t_n，n_n，s_n分别为某种商品第n次购买的时间，数量和商品规格。

T为时间区间，T1为第二次购买和第一次购买的时间区间，Tn-1为第n次购买和第n-1次购买的时间区间。

这里，引入速度和加速度的概念。

速度v，为用户对商品的消耗速度。

加速度a，是描述速度变化快慢的物理量，a＝Δv/Δt，本发明采用平均加速度。

v为对商品的消耗速度，具体为也即在时间t内，消耗了n个s规格的商品，v_n为第n次到第n+1次购买之间消耗了n_ns_n的速度，由公式(4-1)计算得到；v_n-1为第n-1次到第n次购买之间消耗了n_n-1s_n-1的速度，由公式(4-2)计算得到。

按照公式(4-3)确定t₁至t_n之间购买该类商品的平均速度：

按照公式(4-4)确定平均加速度：

将公式(4-1)和公式(4-2)代入到公式(4-4)得到公式(4-5)，也即：

现在需要计算的是，第n+1次购买时间t_n+1，可以采用如下方法：

1)根据平均速度来计算t_n+1。

以平均速度V作为v_n，即令v_n＝V，那么将公式(4-1)进行变换，得到公式(4-6)：

令v_n＝V，再将公式(4-3)代入到公式(4-6)得到公式(4-7)：

这里，在公式(4-7)中，所有的参数都是已知数，通过公式(4-7)即可确定商品的第n+1次购买时间。

2)根据平均速度和平均加速度，计算t_n+1。

令Δt＝t_n+1-t_n，公式(4-6)可以变换为公式(4-8)：

将公式(4-9)代入公式(4-8)，得到公式(4-10)：

v_n＝v_n-1+aΔt (4-9)；

将公式(4-10)进行变换得到公式(4-11)：

aΔt²+v_n-1Δt-n_ns_n＝0 (4-11)；

按照公式(4-12)确定t₁到t_n-1之间消耗所述已购买商品的平均速度V’。

将t₁到t_n-1之间消耗所述已购买商品的平均速度V’作为v_n-1带入公式(4-11)，对公式(4-11)进行一元二次方程求解可得出Δt，再根据公式(4-13)，确定所述已购买商品下一次购买时间t_n+1。若无解，可以采用第一种计算方法确定所述已购买商品下一次购买时间t_n+1。

t_n+1＝t_n+Δt (4-13)。

3)根据瞬时速度和平均加速度，计算t_n+1

将公式(4-2)代入到公式(4-11)对公式(4-11)进行一元二次方程求解可得出Δt，再根据公式(4-13)，确定所述已购买商品下一次购买时间t_n+1。若无解，可以采用第一种计算方法确定所述已购买商品下一次购买时间t_n+1。

为了解决用户某次随机购买(即在智能购买时间到达之前的一次购买，如商品打折，用户主动执行了购买)对智能购买的带来的影响，可采用如下方法。图4-5中，第n次购买为一个在其智能购买时间t_n'到来之前的随机购买。

在智能购买t_n'到来之前，用户自行执行了一次随机购买t_n。其判断条件可以为购买时间t_n早于系统计算的下一次购买时间t_n'M天且商品为打折促销中，M可系统自定义，如半个月或其他。

此种情况下，可认为t_n时刻用户拥有该商品的余量m可以由公式(4-14)得到：

m＝v_n-1Δt＝v_n-1(t'_n-t_n) (4-14)；

则，t_n+1的计算方法，以平均速度V作为v_n(v_n＝V)为例，计算如下：

则

同理，采用相同的思路计算出以平均加速度和瞬时速度的t_n+1。

同时，也可得出n越大，v越平稳，则智能购买时间计算的准确度越大的结论。

步骤S403，到期执行智能购买。

这里，步骤S403即为本发明其他实施例中智能决策购买模块所执行的功能，判断商品是否达到智能购买时机，如果所述商品的购买时机达到，则根据用户在设置模块设置的智能购买方式或系统中“用户智能购买清单”中“购买方式”，为用户将商品自动加入购物车并进行短信、信息或邮件等方式的通知，或自动下单购买。同时也可以做推荐。

在本发明其他实施例中，可以以消息触发的方式也可以以轮询的方式执行到期智能购买。

以轮询的方式为例，可以以开启定时任务的方式(如每天00:00点)，为“用户智能购买清单”中的每个用户决策其智能购买商品是否符合时机，符合时机的条件可以是“下次购买时间”是今天，也可以是提前N天为用户提醒或购买，本发明不做限制。

另外，同一商品识别码(同一类商品，如洗衣液)的智能购买中，可能存在多次购买品牌A和多次购买品牌B的情况，做智能购买时，系统可自动购买A也可自动购买B，也可根据一定的规则(购买次数多的，或者最近购买的)选择购买哪个商品。

在本发明实施例中，通过对用户经常购买的商品，通过对用户购买商品的时间、数量、规格(容量、重量等)进行分析，动态地计算并预测其商品用完时间(即下次购买时间)，到期自动提醒或自动购买，达到及时为用户补足供给的目的。

实施例五

基于前述的实施例，本发明实施例提供一种订单处理方法，应用于一种订单处理设备，其中，所述方法包括以下步骤：

第一步，同一种商品购买5次后，订单处理设备提供将商品加入智能购买的入口。用户点击该入口，并设置所述商品的智能购买方式为“购买提醒”

第二步，所述订单处理设备直接添加商品识别码和商品编码至智能购买清单，并计算和设置其下一次智能购买的时间。

这里，所述订单处理设备按照本发明其他实施例中提供的方法计算所述商品的下一次智能购买时间。

第三步，所述订单处理设备智能决策购买，当所述订单处理设备确认到达该商品的智能购买时间时，则根据用户的设置，将该商品加入购物车，并进行信息或邮件等方式的提醒，同时，也可以进行同类商品推荐。

采用本发明实施例中提供的智能购买方法，可以为用户自动补充供给，为用户省心省力。同时，也避免因忘记购买而无东西可用的情况。

实施例六

基于前述的实施例，本发明实施例再提供一种订单处理方法，应用于一种订单处理设备，所述方法包括以下步骤：

第一步，同一种商品购买5次后，订单处理设备自动将商品加入智能购买清单。

这里，所述订单处理设备自动将商品加入智能购买清单包括所述订单处理设备至少将所述商品的商品识别码和商品编码加入智能购买清单。

第二步，所述订单处理设备添加商品识别码和商品编码至智能购买清单后，计算和设置其下一次智能购买时间。

这里，所述订单处理设备按照本发明其他实施例中提供的方法计算所述商品的下一次智能购买时间。

第三步，所述订单处理设备智能决策购买，当所述订单处理设备确定到达到该商品的智能购买时间时，则根据用户在订单处理设备的系统中的统一设置(比如，用户设置为自动购买)，为商品生成订单，自动为用户购买，支付方式可以为货到付款或者用户在系统中设置的自动扣款等。

实施例七

本发明实施例再提供一种订单处理方法，应用于一种购物设备。所述方法包括以下步骤：

第一步，订单处理设备执行一次智能购买，智能购买商品结束。

第二步，所述订单处理设备计算和设置所述商品的下一次智能购买的时间。

这里，所述订单处理设备按照本发明其他实施例中提供的方法计算所述商品的下一次智能购买时间。

第三步，所述智能订单处理设备进行智能决策购买，当确认到达该商品的智能购买时间时，则根据用户在系统中的统一设置(比如，用户设备为提醒购买)，将商品加入购物车，并进行信息或邮件等方式的提醒，同时，也可以进行同类商品推荐。

实施例八

本发明实施例提供一种订单处理设备，图5为本发明实施例八订单处理设备的组成结构示意图，如图5所示，所述订单处理设备500包括：第一确定模块501、第二确定模块502和下单模块503，其中：

所述第一确定模块501，用于确定目标商品的标识信息和购买所述目标商品的用户的标识信息；

所述第二确定模块502，用于根据所述目标商品的标识信息和所述购买所述目标商品的用户的标识信息，确定所述目标商品的下一次购买时间；

这里，所述第二确定模块502进一步包括：

第一确定单元，用于根据所述目标商品的标识信息和所述购买所述目标商品的用户的标识信息，确定所述用户购买所述目标商品的历史记录；

第二确定单元，用于根据所述用户购买所述目标商品的历史记录，确定所述目标商品的下一次购买时间。

这里，所述第二确定单元进一步包括：

第一确定子单元，用于根据所述用户购买所述目标商品的历史记录，确定所述用户第一次购买所述目标商品到第n次购买所述目标商品的购买信息；其中，第n次购买所述目标商品的购买信息为最近一次购买所述目标商品的购买信息，第i次购买所述目标商品的购买信息为购买时间t_i，购买数量n_i和所述目标商品的规格s_i，i为1到n之间的自然数；

第二确定子单元，用于根据所述用户第一次购买所述目标商品到第n次购买所述目标商品的购买信息确定t₁到t_n之间所述目标商品的平均消耗速度V；

第三确定子单元，用于根据所述目标商品的平均消耗速度确定所述目标商品的下一次购买时间。

第四确定子单元，用于根据所述用户购买所述目标商品的历史记录，确定所述用户第一次购买所述目标商品到第n次购买所述目标商品的购买信息；其中，第n次购买所述目标商品的购买信息为最近一次购买所述目标商品的购买信息，第i次购买所述目标商品的购买信息为购买时间t_i，购买数量n_i和所述目标商品的规格s_i，i为1到n之间的自然数；

第五确定子单元，用于根据所述用户第一次购买所述目标商品到第n次购买所述目标商品的购买信息确定t₁到t_n-1之间消耗所述目标商品的平均速度V’和t₁到t_n之间消耗所述目标商品的平均加速度；

第六确定子单元，用于根据所述t₁到t_n-1之间消耗所述目标商品的平均速度V’和t₁到t_n之间消耗所述目标商品的平均加速度，确定所述目标商品的下次购买时间。

第七确定子单元，用于根据所述用户购买所述目标商品的历史记录，确认所述用户第一次购买所述目标商品到第n次购买所述目标商品的购买信息；其中，第n次购买所述目标商品的购买信息为最近一次购买所述目标商品的购买信息，第i次购买所述目标商品的购买信息为购买时间t_i，购买数量n_i和所述目标商品的规格s_i，i为1到n之间的自然数；

第八确定子单元，用于根据所述用户第一次购买所述目标商品到第n次购买所述目标商品的购买信息确定t₁到t_n之间消耗所述目标商品的平均加速度和t_n-1到t_n之间所述商品的消耗速度v_n-1；

第九确定子单元，用于根据所述t₁到t_n之间消耗所述目标商品的平均加速度和t_n-1到t_n之间所述商品的消耗速度v_n-1，确定所述目标商品的下次购买时间。

所述下单模块503，用于当所述目标商品的下一次购买时间到达时，将所述目标商品自动下单或向所述用户发送购物提醒。

这里，所述订单处理设备还包括：

第一判断模块，用于判断已购买的商品的标识信息是否在订单处理列表中；

第二判断模块，用于如果所述已购买的商品的标识信息不在订单处理列表中，判断所述已购买的商品的购买次数是否达到预设的阈值；

添加模块，用于如果所述已购买的商品的购买次数达到预设的阈值，则将所述已购买的商品的标识信息添加至订单处理列表。

第三判断模块，用于判断所述用户最近一次购买所述商品的购买时间是否早于订单处理列表中所述目标商品的下一次购买时间；

第三确定模块，用于如果所述用户最近一次购买所述商品的购买时间早于订单处理列表中所述目标商品的下一次购买时间，根据所述用户购买所述目标商品的历史记录，确定在所述用户最近一次购买所述商品的购买时间之前所述目标商品的剩余量；

更新模块，用于根据所述目标商品的剩余量和所述用户购买所述目标商品的历史记录，更新所述目标商品的下一次购买时间。

这里需要指出的是：以上订单处理设备实施例的描述，与上述方法实施例的描述是类似的，具有同方法实施例相似的有益效果，因此不做赘述。对于本发明订单处理设备实施例中未披露的技术细节，请参照本发明方法实施例的描述而理解，为节约篇幅，因此不再赘述。

本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明可采用硬件实施例、软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器和光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

以上所述，仅为本发明的较佳实施例而已，并非用于限定本发明的保护范围。

Claims (10)

1.一种订单处理方法，其特征在于，所述方法包括：

确定目标商品的标识信息和购买所述目标商品的用户的标识信息；

根据所述目标商品的标识信息和所述购买所述目标商品的用户的标识信息，确定所述目标商品的下一次下单时间；

当所述目标商品的下一次下单时间到达时，将所述目标商品自动下单或向所述用户发送购物提醒。

2.根据权利要求1中所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标商品的标识信息和所述购买所述目标商品的用户的标识信息，确定所述目标商品的下一次下单时间，包括：

根据所述目标商品的标识信息和所述购买所述目标商品的用户的标识信息，确定所述用户购买所述目标商品的历史记录；

根据所述用户购买所述目标商品的历史记录，确定所述目标商品的下一次下单时间。

3.根据权利要求1中所述的方法，其特征在于，在所述确定目标商品的标识信息和购买所述目标商品的用户的标识信息之前，所述方法还包括：

判断已购买的商品的标识信息是否在订单处理列表中；

如果所述已购买的商品的标识信息不在所述订单处理列表中，判断所述已购买的商品的购买次数是否达到预设的阈值；

如果所述已购买的商品的购买次数达到预设的阈值，则将所述已购买的商品的标识信息添加至所述订单处理列表。

4.根据权利要求2中所述的方法，其特征在于，所述根据所述用户购买所述目标商品的历史记录，确定所述目标商品的下一次下单时间，包括：

根据所述用户购买所述目标商品的历史记录，确认所述用户第一次购买所述目标商品到第n次购买所述目标商品的购买信息；其中，第n次购买所述目标商品的购买信息为最近一次购买所述目标商品的购买信息；

根据所述用户第一次购买所述目标商品到第n次购买所述目标商品的购买信息确定第一次购买所述目标商品到第n次购买所述目标商品之间所述目标商品的平均消耗速度；

根据所述目标商品的平均消耗速度以及第n次购买所述目标商品的购买信息确定所述目标商品的下一次下单时间。

5.根据权利要求4中所述的方法，其特征在于，所述根据所述用户第一次购买所述目标商品到第n次购买所述目标商品的购买信息确定第一次购买所述目标商品到第n次购买所述目标商品之间所述目标商品的平均消耗速度，包括：

根据所述用户第一次购买所述目标商品到第n次购买所述目标商品的购买信息确定第一次购买所述目标商品到第n次购买所述目标商品之间所述目标商品的购买总量；

根据第一次购买所述目标商品到第n次购买所述目标商品之间所述目标商品的购买总量和第一次购买所述目标商品到第n次购买所述目标商品之间的时间差确第一次购买所述目标商品到第n次购买所述目标商品之间所述目标商品的平均消耗速度。

6.根据权利要求4中所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标商品的平均消耗速度以及第n次购买所述目标商品的购买信息确定所述目标商品的下一次下单时间，包括：

根据所述目标商品的平均速度以及第n次购买所述目标商品的购买信息确定第n次购买的所述目标商品的使用时长；

根据第n次购买所述目标商品的购买时间和第n次购买的所述目标商品的使用时长确定所述目标商品的下一次下单时间。

7.根据权利要求2中所述的方法，其特征在于，所述根据所述用户购买所述目标商品的历史记录，确定所述目标商品的下一次下单时间，包括：

根据所述用户购买所述目标商品的历史记录，确认所述用户第一次购买所述目标商品到第n次购买所述目标商品的购买信息；其中，第n次购买所述目标商品的购买信息为最近一次购买所述目标商品的购买信息；

根据所述用户第一次购买所述目标商品到第n次购买所述目标商品的购买信息确定第一次购买所述目标商品到第n-1次购买所述目标商品之间消耗所述目标商品的平均速度和第一次购买所述目标商品到第n次购买所述目标商品之间消耗所述目标商品的平均加速度；

根据所述第一次购买所述目标商品到第n-1次购买所述目标商品之间消耗所述目标商品的平均速度和第一次购买所述目标商品到第n次购买所述目标商品之间消耗所述目标商品的平均加速度，确定所述目标商品的下次购买时间。

8.根据权利要求2中所述的方法，其特征在于，所述根据所述用户购买所述目标商品的历史记录，确定所述目标商品的下一次下单时间，包括：

根据所述用户购买所述目标商品的历史记录，确认所述用户第一次购买所述目标商品到第n次购买所述目标商品的购买信息；其中，第n次购买所述目标商品的购买信息为最近一次购买所述目标商品的购买信息；

根据所述用户第一次购买所述目标商品到第n次购买所述目标商品的购买信息确定第一次购买所述目标商品到第n次购买所述目标商品之间消耗所述目标商品的平均加速度和第n-1次购买所述目标商品到第n次购买所述目标商品之间所述商品的消耗速度；

根据所述第一次购买所述目标商品到第n次购买所述目标商品之间消耗所述目标商品的平均加速度和第n-1次购买所述目标商品到第n次购买所述目标商品之间所述商品的消耗速度，确定所述目标商品的下次购买时间。

9.根据权利要求1中所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

判断所述用户最近一次购买所述商品的购买时间是否早于订单处理列表中所述目标商品的下一次下单时间；

如果所述用户最近一次购买所述商品的购买时间早于订单处理列表中所述目标商品的下一次下单时间；

根据所述用户购买所述目标商品的历史记录，确定在所述用户最近一次购买所述商品的购买时间之前所述目标商品的剩余量；

根据所述目标商品的剩余量和所述用户购买所述目标商品的历史记录，更新所述目标商品的下一次下单时间。

10.一种订单处理设备，其特征在于，所述设备包括：

第一确定模块，用于确定目标商品的标识信息和购买所述目标商品的用户的标识信息；

第二确定模块，用于根据所述目标商品的标识信息和所述购买所述目标商品的用户的标识信息，确定所述目标商品的下一次下单时间；

下单模块，用于当所述目标商品的下一次下单时间到达时，将所述目标商品自动下单或向所述用户发送购物提醒。