CN110648024A - 一种基于进化思维的自助零售设备管理优化推荐系统 - Google Patents

一种基于进化思维的自助零售设备管理优化推荐系统 Download PDF

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李家庆
李芳�
梁家平
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张志亮
蒋伍灿
黄星耀
王政
李太福
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Abstract

本发明提供了一种基于进化思维的的自助零售设备管理优化推荐系统，其中的方法包括：在物联网SaaS构建下，开发自助零售设备的后台管理系统，通过产品管理模块、订单管理模块、运营分析模块，采集自助零售设备的各项基本数据、投放方案数据、订单数据、运营数据。利用进化算法思维对采集到的数据进行以下处理：构建运营效益反馈系统；确立适应度函数；设立选择与推荐机制；设立相互借鉴交叉机制；设立鼓励运营商适度创新与个性化的变异机制。本发明的有益效果是，针对不同运营商推荐收益高的自助零售设备方案，进行查看学习，进而持续优化管理自己的设备，使设备的效益更大化。

Description

一种基于进化思维的自助零售设备管理优化推荐系统
技术领域
本发明涉及后台管理系统大数据领域，具体涉及一种基于进化思维的的自助零售设备管理优化推荐系统。
背景技术
随着共享经济的快速发展，越来越多的自助零售设备出现在人们的生活中，例如：自助零售咖啡机、自助零售早餐机、自助零售水果设备、自助零售零食设备。但是这些产品的出现给人们生活带来便利的同时，也带来了许多问题，由于对产品的管理不当，进而产品活跃度低，造成产品运营效益低，难以体现产品的价值。
发明内容
本发明通过提供一种基于进化思维的的自助零售设备管理优化推荐系统，以解决自助零售不能持续优化管理系统，造成的产品效益低、损坏严重问题。
为解决上述问题，本发明提供一种基于进化思维的的自助零售设备管理优化推荐系统，
所述推荐系统包括产品管理模块、订单管理模块、运营分析模块；
所述产品管理模块采集设备的各项基本数据、投放方案数据、订单数据、运营数据。
所述自助零售设备包射频识别标签、射频识别读写器，射频识别标签设置于待售商品上。
系统通过射频识别标签读写器实时读取自助零售设备内部的射频识别标签，当产品售出后，产品上的射频识别标签发出的射频信号消失，系统即可准确获取被售出的商品数据信息。
进一步的，所述推荐系统基于物联网SaaS构架，接入支付盒子芯片，生成每个设备特有ID编号，设备上设置二维码，实现各种自助零售设备共享；所述产品管理模块利用进化算法思维对采集到的数据进行以下处理：构建运营效益反馈系统；确立适应度函数；设立选择与推荐机制；设立相互借鉴交叉机制；设立鼓励运营商适度创新与个性化的变异机制。针对不同运营商推荐收益高的自助零售设备，进行查看学习，进而持续优化管理自己的设备，使设备的效益更大。
进一步的，所述产品管理模块采集自助零售设备的各项基本信息，包括 ID、设备状态、设备售卖产品种类、收费单价、代理商、商户(历史商户/代理商/订单/总收益)；设备列表包括ID、设备状态、代理商、商户、订单总数、收益总额、注册时间、绑定商户时间；添加设备包括系统导入设备，由编号批量导入并生二维码，代理商的设备由系统管理员手动批量/单个分配，商户设备由系统管理员/一级渠道商/二级渠道商/三级渠道商/四级渠道商/代理商手动批量分配；撤回设备包括商户设备由系统管理员/代理/各级渠道商解除绑定，代理商得设备只能由系统管理员解除绑定；各级管理人员通过录入产品的各项数据到后台，进行统一管理。
进一步的，所述订单管理模块采集所有自助零售设备的订单信息，包括每个自助零售设备、区域自助零售设备及全部自助零售设备的日销售额、周销售额、月销售额、总销售额中的部分或全部数据进行统计，并生成销售趋势图与表格文件；包括基本收益、代理商收益、商户收益、系统收益，所有收益都具有提现功能。
进一步的，所述运营分析模块通过订单管理模块得到的销售数据，包括每台设备日收益Xi，Xi单位为元、设备总数n、每台设备的日订单数Fi、每台设备的日使用时间Ti(单)，计算每台设备日平均使用率θ(％)、日总收益 E(元)、日活跃度Ф(％)数据。计算方法如下：
日平均使用率
Figure BDA0002213925190000031
日总收益
Figure BDA0002213925190000032
日活跃度
Figure BDA0002213925190000033
进一步的，所述运营分析模块重复执行以下步骤：
运营效益反馈步骤，用于推荐与反馈；
确立适应度函数步骤，用于确立适应度函数；
选择与推荐步骤，用于选择与推荐；
相互借鉴的交叉步骤，用于实现运营商之间在进行设备管理时取长补短、相互学习与借鉴；
鼓励运营商适度创新与个性化的变异步骤，用于保护个性及种群多样化。进一步的，所述运营效益反馈步骤包括：
从后台产品管理模块、订单管理模块、运营分析模块中，获取自助零售设备的各项基本数据、投放方案数据、订单数据、运营数据反馈信息；依据自助零售设备编号、投放位置、投放时间和运营效益信息生成每一个自助零售设备的独有数据串，后台反馈信息用矩阵表示，
Figure BDA0002213925190000041
矩阵第i行代表设备第i次被使用，矩阵第j列代表第j个设备被使用时对应产生的收益，矩阵元素第i行j列代表第j个设备被使用时产生的运营效益，包括设备日平均使用率θ(％)、日总收益E(元)、日活跃度Ф(％)，若干租赁设备的独有数据串构成初始种群P＝{p1,p2,p3,...,pn}，其中P代表种群，pn代表种群中第n个个体信息。
进一步的，所述确立适应度函数步骤包括：
模拟进化算法的适应度函数，对每一台租赁设备生成其对应的适应度值，第n个个体的适应度函数表示：
Figure BDA0002213925190000042
其中阶跃函数
Figure BDA0002213925190000043
k1为设备日平均使用率系数，k2为日总收益系数，k1和k2的值由管理人员预先在自助零售设备后台管理系统中设置。
进一步的，所述选择与推荐机制步骤包括：
采用以下方式进行选择与推荐，自助零售设备后台管理系统生成每台设备取得的日平均使用率θ、日总收益E、日活跃度Ф，综合收益
Figure BDA0002213925190000044
综合收益fi与其对应的适应度yi，关系 fi∝yi，fi越大，适应度越好；依据综合收益fi与获取适应度yi，自助零售设备后台管理系统向适应度排名靠前的设备进行选择与推荐。
进一步的，所述相互借鉴的交叉步骤包括：
自助零售设备后台管理系统按照与适应度成正比的概率pi∝yi，生成组织分享计划信息；组织分享计划信息包括，学习和讨论适应度高的设备运营商的设备投放方案、管理模式、设备盈利模式；自助零售设备后台管理系统生成设备运营商的基因链，基因链用二进制串表示；基因链包括：代理商的基本信息、设备投放数量信息、设备投放地址信息、设备维护方式信息、设备盈利模式信息、设备的日平均使用率信息、设备的日总收益信息、设备的日活跃度信息。
所述鼓励运营商适度创新与个性化的变异步骤包括：
基因链中随机要素采用下划线表示；进行基因突变，对随机要素作相反的改变，生成新的基因链。遵循生物的进化原则，优胜劣汰，适者生存。
本发明的有益效果是，针对不同运营商推荐收益高的自助零售设备，提高了商业利润，本发明持续优化管理系统，提高产品效益低、降低损坏率。
附图说明
图1为本发明系统架构图
具体实施方式
本发明通过提供一种基于进化思维的的自助零售设备管理优化推荐系统，以解决自助零售不能持续优化管理系统，造成的产品效益低、损坏严重问题。
如图1所示，本发明提供一种基于进化思维的的自助零售设备管理优化推荐系统，
所述推荐系统包括产品管理模块、订单管理模块、运营分析模块；
所述产品管理模块采集设备的各项基本数据、投放方案数据、订单数据、运营数据。
本发明中的模块是能够完成特定功能的一系列计算机程序指令段，该指令段用于描述所述计算机程序在装置/终端设备中的执行过程。
进一步的，所述推荐系统基于物联网SaaS构架，接入支付盒子芯片，生成每个设备特有ID编号，设备上设置二维码，实现各种自助零售设备共享；所述产品管理模块利用进化算法思维对采集到的数据进行以下处理：构建运营效益反馈系统；确立适应度函数；设立选择与推荐机制；设立相互借鉴交叉机制；设立鼓励运营商适度创新与个性化的变异机制。针对不同运营商推荐收益高的自助零售设备，进行查看学习，进而持续优化管理自己的设备，使设备的效益更大。
进一步的，所述产品管理模块采集自助零售设备的各项基本信息，包括 ID、设备状态、设备售卖产品种类、收费单价、代理商、商户(历史商户/代理商/订单/总收益)；设备列表包括ID、设备状态、代理商、商户、订单总数、收益总额、注册时间、绑定商户时间；添加设备包括系统导入设备，由编号批量导入并生二维码，代理商的设备由系统管理员手动批量/单个分配，商户设备由系统管理员/一级渠道商/二级渠道商/三级渠道商/四级渠道商/代理商手动批量分配；撤回设备包括商户设备由系统管理员/代理/各级渠道商解除绑定，代理商得设备只能由系统管理员解除绑定；各级管理人员通过录入产品的各项数据到后台，进行统一管理。
进一步的，所述订单管理模块采集所有自助零售设备的订单信息，包括每个自助零售设备、区域自助零售设备及全部自助零售设备的日销售额、周销售额、月销售额、总销售额中的部分或全部数据进行统计，并生成销售趋势图与表格文件；包括基本收益、代理商收益、商户收益、系统收益，所有收益都具有提现功能。
进一步的，所述运营分析模块通过订单管理模块得到的销售数据，包括每台设备日收益Xi，Xi单位为元、设备总数n、每台设备的日订单数Fi、每台设备的日使用时间Ti(单)，计算每台设备日平均使用率θ(％)、日总收益 E(元)、日活跃度Ф(％)数据。计算方法如下：
日平均使用率
Figure BDA0002213925190000071
日总收益
Figure BDA0002213925190000072
日活跃度
Figure BDA0002213925190000073
进一步的，所述运营分析模块重复执行以下步骤：
运营效益反馈步骤，用于推荐与反馈；
确立适应度函数步骤，用于确立适应度函数；
选择与推荐步骤，用于选择与推荐；
相互借鉴的交叉步骤，用于实现运营商之间在进行设备管理时取长补短、相互学习与借鉴；
鼓励运营商适度创新与个性化的变异步骤，用于保护个性及种群多样化。进一步的，所述运营效益反馈步骤包括：
从后台产品管理模块、订单管理模块、运营分析模块中，获取自助零售设备的各项基本数据、投放方案数据、订单数据、运营数据反馈信息；依据自助零售设备编号、投放位置、投放时间和运营效益信息生成每一个自助零售设备的独有数据串，后台反馈信息用矩阵表示，
Figure BDA0002213925190000081
矩阵第i行代表设备第i次被使用，矩阵第j列代表第j个设备被使用时对应产生的收益，矩阵元素第i行j列代表第j个设备被使用时产生的运营效益，包括设备日平均使用率θ(％)、日总收益E(元)、日活跃度Ф(％)，若干租赁设备的独有数据串构成初始种群P＝{p1,p2,p3,...,pn}，其中P代表种群，pn代表种群中第n个个体信息。
进一步的，所述确立适应度函数步骤包括：
模拟进化算法的适应度函数，对每一台租赁设备生成其对应的适应度值，第n个个体的适应度函数表示：
Figure BDA0002213925190000082
其中阶跃函数
Figure BDA0002213925190000083
k1为设备日平均使用率系数，k2为日总收益系数，k1和k2的值由管理人员预先在自助零售设备后台管理系统中设置。
进一步的，所述选择与推荐机制步骤包括：
采用以下方式进行选择与推荐，自助零售设备后台管理系统生成每台设备取得的日平均使用率θ、日总收益E、日活跃度Ф，综合收益
Figure BDA0002213925190000084
综合收益fi与其对应的适应度yi，关系 fi∝yi，fi越大，适应度越好；依据综合收益fi与获取适应度yi，自助零售设备后台管理系统向适应度排名靠前的设备进行选择与推荐。
进一步的，所述相互借鉴的交叉步骤包括：
自助零售设备后台管理系统按照与适应度成正比的概率pi∝yi，生成组织分享计划信息；组织分享计划信息包括，学习和讨论适应度高的设备运营商的设备投放方案、管理模式、设备盈利模式；自助零售设备后台管理系统生成设备运营商的基因链，基因链用二进制串表示；基因链包括：代理商的基本信息、设备投放数量信息、设备投放地址信息、设备维护方式信息、设备盈利模式信息、设备的日平均使用率信息、设备的日总收益信息、设备的日活跃度信息。
所述鼓励运营商适度创新与个性化的变异步骤包括：
基因链中随机要素采用下划线表示；进行基因突变，对随机要素作相反的改变，生成新的基因链。遵循生物的进化原则，优胜劣汰，适者生存。
本发明中的模块指由程序代码构成的实现特定功能的软件模块。
本发明的有益效果是，针对不同运营商推荐收益高的自助零售设备，提高了商业利润，本发明持续优化管理系统，提高产品效益低、降低损坏率。

Claims (10)

1.一种基于进化思维的的自助零售设备管理优化推荐系统，其特征在于：
所述推荐系统包括产品管理模块、订单管理模块、运营分析模块；
所述产品管理模块采集设备的各项基本数据、投放方案数据、订单数据、运营数据；
所述自助零售设备包射频识别标签、射频识别读写器，射频识别标签设置于待售商品上。
2.如权利要求1所述的一种基于进化思维的的自助零售设备管理优化推荐系统，其特征在于，
所述推荐系统基于物联网SaaS构架，接入支付盒子芯片，生成每个设备特有ID编号，设备上设置二维码，实现各种自助零售设备共享；
所述产品管理模块利用进化算法思维对采集到的数据进行以下处理：构建运营效益反馈系统；确立适应度函数；设立选择与推荐机制；设立相互借鉴交叉机制；设立鼓励运营商适度创新与个性化的变异机；针对不同运营商推荐收益高的自助零售设备，进行查看学习。
3.如权利要求1所述的一种基于进化思维的的自助零售设备管理优化推荐系统，其特征在于，
所述产品管理模块采集自助零售设备的各项基本信息，包括ID、设备状态、设备售卖产品种类、收费单价、代理商、商户；设备列表包括ID、设备状态、代理商、商户、订单总数、收益总额、注册时间、绑定商户时间；添加设备包括系统导入设备，由编号批量导入并生二维码，代理商的设备由系统管理员手动批量/单个分配，商户设备由系统管理员/一级渠道商/二级渠道商/三级渠道商/四级渠道商/代理商手动批量分配；撤回设备包括商户设备由系统管理员/代理/各级渠道商解除绑定，代理商得设备只能由系统管理员解除绑定；各级管理人员通过录入产品的各项数据到后台，进行统一管理。
4.如权利要求1所述的一种基于进化思维的的自助零售设备管理优化推荐系统，其特征在于，
所述订单管理模块采集所有自助零售设备的订单信息，包括每个自助零售设备、区域自助零售设备及全部自助零售设备的日销售额、周销售额、月销售额、总销售额中的部分或全部数据进行统计，并生成销售趋势图与表格文件；包括基本收益、代理商收益、商户收益、系统收益，所有收益都具有提现功能。
5.如权利要求1所述的一种基于进化思维的的自助零售设备管理优化推荐系统，其特征在于，
所述运营分析模块通过订单管理模块得到的销售数据，包括每台设备日收益Xi，Xi单位为元、设备总数n、每台设备的日订单数Fi、每台设备的日使用时间Ti，计算每台设备日平均使用率θ、日总收益E、日活跃度Ф数据。计算方法如下：
日平均使用率
Figure FDA0002213925180000021
日总收益
Figure FDA0002213925180000022
日活跃度
Figure FDA0002213925180000023
6.如权利要求1所述的一种基于进化思维的的自助零售设备管理优化推荐系统，其特征在于，所述运营分析模块重复执行以下步骤：
运营效益反馈步骤，用于推荐与反馈；
确立适应度函数步骤，用于确立适应度函数；
选择与推荐步骤，用于选择与推荐；
相互借鉴的交叉步骤，用于实现运营商之间在进行设备管理时取长补短、相互学习与借鉴；
鼓励运营商适度创新与个性化的变异步骤，用于保护个性及种群多样化。
7.根据权利要求6所述的基于进化思维的自助零售设备管理优化推荐系统，其特征在于，所述运营效益反馈步骤包括：
从后台产品管理模块、订单管理模块、运营分析模块中，获取自助零售设备的各项基本数据、投放方案数据、订单数据、运营数据反馈信息；依据自助零售设备编号、投放位置、投放时间和运营效益信息生成每一个自助零售设备的独有数据串，后台反馈信息用矩阵表示，
Figure FDA0002213925180000031
矩阵第i行代表设备第i次被使用，矩阵第j列代表第j个设备被使用时对应产生的收益，矩阵元素第i行j列代表第j个设备被使用时产生的运营效益，包括设备日平均使用率θ、日总收益E、日活跃度Ф，若干租赁设备的独有数据串构成初始种群P＝{p1,p2,p3,...,pn}，其中P代表种群，pn代表种群中第n个个体信息。
8.根据权利要求7所述的基于进化思维的自助零售设备管理优化推荐系统，其特征在于，所述确立适应度函数步骤包括：
模拟进化算法的适应度函数，对每一台租赁设备生成其对应的适应度值，第n个个体的适应度函数表示：
Figure FDA0002213925180000032
其中阶跃函数
Figure FDA0002213925180000041
k1为设备日平均使用率系数，k2为日总收益系数，k1和k2的值由管理人员预先在自助零售设备后台管理系统中设置。
9.根据权利要求8所述的基于进化思维的自助零售设备管理优化推荐系统，其特征在于，所述选择与推荐机制步骤包括：
采用以下方式进行选择与推荐，自助零售设备后台管理系统生成每台设备取得的日平均使用率θ、日总收益E、日活跃度Ф，综合收益
Figure FDA0002213925180000042
依据综合收益fi与获取适应度yi；自助零售设备后台管理系统向适应度排名靠前的设备进行选择与推荐,
自助零售设备后台管理系统向适应度排名靠前的设备进行选择与推荐。
10.根据权利要求9所述的基于进化思维的自助零售设备管理优化推荐系统，其特征在于，所述相互借鉴的交叉步骤包括：
自助零售设备后台管理系统按照与适应度成正比的概率pi∝yi，生成组织分享计划信息；组织分享计划信息包括，学习和讨论适应度高的设备运营商的设备投放方案、管理模式、设备盈利模式；自助零售设备后台管理系统生成设备运营商的基因链，基因链用二进制串表示；基因链包括：代理商的基本信息、设备投放数量信息、设备投放地址信息、设备维护方式信息、设备盈利模式信息、设备的日平均使用率信息、设备的日总收益信息、设备的日活跃度信息。
所述鼓励运营商适度创新与个性化的变异步骤包括：
基因链中随机要素采用下划线表示；进行基因突变，对随机要素作相反的改变，生成新的基因链。
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