CN111353843A - 商品的推送方法、装置和系统 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种商品的推送方法、装置和系统。其中，该方法包括：获取指定时间段内目标仓库的目标订单量；实时采集目标仓库的上一时间段的订单量，并根据上一时间段的订单量和目标订单量，确定调控策略，其中，调控策略用于调整推送服务器的推送规则；将调控策略发送至推送服务器，其中，推送服务器根据调控策略调整对推送规则进行调整，并根据调整后的推送规则推送商品。本发明解决了现有技术中，电商的仓储情况和实际订单情况不匹配，导致订单的处理效率较低的技术问题。

Description

商品的推送方法、装置和系统
技术领域
本发明涉及数据处理领域，具体而言，涉及一种商品的推送方法、装置和系统。
背景技术
电商平台的快速发展带动了平台上交易的激增。虽然众多电商在后台的仓库物流上投入大量的人力物力对仓库进行发展改进，但是仓库和配送的能力的增长速度仍然难以满足消费者订单的增长速度。尤其在双十一或六一八等重要的促销日，订单量与日常的订单量相比，会出现激增的现象，即使仓库日常运转良好，也难以在重要的促销日运行正常。
而当仓库和配送运行在超负荷状态的情况下，未处理的单量对着订单量的增长而激增，用户的收货时间随之延长，且容易出现漏发或错发货物等现象，进而影响了用户的消费体验。
针对现有技术中，电商的仓储情况和实际订单情况不匹配，导致订单的处理效率较低的问题，目前尚未提出有效的解决方案。
发明内容
本发明实施例提供了一种商品的推送方法、装置和系统，以至少解决现有技术中，电商的仓储情况和实际订单情况不匹配，导致订单的处理效率较低的技术问题。
根据本发明实施例的一个方面，提供了一种商品的推送方法，包括：获取指定时间段内目标仓库的目标订单量；实时采集目标仓库的上一时间段的订单量，并根据上一时间段的订单量和目标订单量，确定调控策略，其中，调控策略用于调整推送服务器的推送规则；将调控策略发送至推送服务器，其中，推送服务器根据调控策略调整对推送规则进行调整，并根据调整后的推送规则推送商品。
根据本发明实施例的一个方面，提供了一种商品的推送方法，包括：接收搜索关键词；获取用于调整推送规则的调控策略，其中，仓库服务器获取指定时间段内目标仓库的目标订单量，实时采集所述目标仓库的上一时间段的订单量，并根据所述上一时间段的订单量和所述目标订单量，确定所述调控策略；根据所述调控策略调整对所述推送规则进行调整，并根据调整后的推送规则推送所述商品。
根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种商品的推送装置，包括：第一获取模块，用于获取指定时间段内目标仓库的目标订单量；确定模块，用于实时采集目标仓库的上一时间段的订单量，并根据上一时间段的订单量和目标订单量，确定调控策略，其中，调控策略用于调整推送服务器的推送规则；将调控策略发送至推送服务器，其中，推送服务器根据调控策略调整对推送规则进行调整，并根据调整后的推送规则推送商品。
根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种商品的推送装置，包括：接收模块，用于接收搜索关键词；第二获取模块，用于获取用于调整推送规则的调控策略，其中，仓库服务器获取指定时间段内目标仓库的目标订单量，实时采集所述目标仓库的上一时间段的订单量，并根据所述上一时间段的订单量和所述目标订单量，确定所述调控策略；推送模块，用于根据所述调控策略调整对所述推送规则进行调整，并根据调整后的推送规则推送所述商品。
根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种存储介质，存储介质包括存储的程序，其中，在程序运行时控制存储介质所在设备执行如下步骤：获取指定时间段内目标仓库的目标订单量；实时采集目标仓库的上一时间段的订单量，并根据上一时间段的订单量和目标订单量，确定调控策略，其中，调控策略用于调整推送服务器的推送规则；将调控策略发送至推送服务器，其中，推送服务器根据调控策略调整对推送规则进行调整，并根据调整后的推送规则推送商品。
根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种处理器，处理器用于运行程序，其中，程序运行时执行如下步骤：获取指定时间段内目标仓库的目标订单量；实时采集目标仓库的上一时间段的订单量，并根据上一时间段的订单量和目标订单量，确定调控策略，其中，调控策略用于调整推送服务器的推送规则；将调控策略发送至推送服务器，其中，推送服务器根据调控策略调整对推送规则进行调整，并根据调整后的推送规则推送商品。
根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种商品的推送系统，包括：处理器；以及存储器，与处理器连接，用于为处理器提供处理以下处理步骤的指令：获取指定时间段内目标仓库的目标订单量；实时采集目标仓库的上一时间段的订单量，并根据上一时间段的订单量和目标订单量，确定调控策略，其中，调控策略用于调整推送服务器的推送规则；将调控策略发送至推送服务器，其中，推送服务器根据调控策略调整对推送规则进行调整，并根据调整后的推送规则推送商品。
在本发明实施例中，基于商品排序和订单产生速率之间的关系，通过对当前的订单量对商品在各个渠道(PC端网页，手机应用端)的搜索排序进行调整，从而影响订单产生速率，配合后台仓库，使得系统运营、协作能力提升，进而提升用户的购物体验。由此，本申请上述实施例解决了现有技术中，电商的仓储情况和实际订单情况不匹配，导致订单的处理效率较低的技术问题。
附图说明
此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解，构成本申请的一部分，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：
图1示出了一种用于实现商品的推送方法的计算机终端(或移动设备)的硬件结构框图；
图2是根据本申请实施例1的一种硬件架构的示意图；
图3是根据本申请实施例1的一种商品的推送方法流程图；
图4是根据本申请实施例2的一种商品的推送装置的示意图；
图5是根据本申请实施例3的一种可选的商品的推送方法的流程图；
图6是根据本申请实施例4的一种商品的推送装置的示意图；以及
图7是根据本申请实施例5的一种计算机终端的结构框图。
具体实施方式
为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本发明保护的范围。
需要说明的是，本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本发明的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
实施例1
根据本发明实施例，还提供了一种商品的推送方法的实施例，需要说明的是，在附图的流程图示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行，并且，虽然在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。
本申请实施例一所提供的方法实施例可以在移动终端、计算机终端或者类似的运算装置中执行。图1示出了一种用于实现商品的推送方法的计算机终端(或移动设备)的硬件结构框图。如图1所示，计算机终端10(或移动设备10)可以包括一个或多个(图中采用102a、102b，……，102n来示出)处理器102(处理器102可以包括但不限于微处理器MCU或可编程逻辑器件FPGA等的处理装置)、用于存储数据的存储器104、以及用于通信功能的传输模块106。除此以外，还可以包括：显示器、输入/输出接口(I/O接口)、通用串行总线(USB)端口(可以作为I/O接口的端口中的一个端口被包括)、网络接口、电源和/或相机。本领域普通技术人员可以理解，图1所示的结构仅为示意，其并不对上述电子装置的结构造成限定。例如，计算机终端10还可包括比图1中所示更多或者更少的组件，或者具有与图1所示不同的配置。
应当注意到的是上述一个或多个处理器102和/或其他数据处理电路在本文中通常可以被称为“数据处理电路”。该数据处理电路可以全部或部分的体现为软件、硬件、固件或其他任意组合。此外，数据处理电路可为单个独立的处理模块，或全部或部分的结合到计算机终端10(或移动设备)中的其他元件中的任意一个内。如本申请实施例中所涉及到的，该数据处理电路作为一种处理器控制(例如与接口连接的可变电阻终端路径的选择)。
存储器104可用于存储应用软件的软件程序以及模块，如本发明实施例中的商品的推送方法对应的程序指令/数据存储装置，处理器102通过运行存储在存储器104内的软件程序以及模块，从而执行各种功能应用以及数据处理，即实现上述的应用程序的漏洞检测方法。存储器104可包括高速随机存储器，还可包括非易失性存储器，如一个或者多个磁性存储装置、闪存、或者其他非易失性固态存储器。在一些实例中，存储器104可进一步包括相对于处理器102远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至计算机终端10。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。
传输装置106用于经由一个网络接收或者发送数据。上述的网络具体实例可包括计算机终端10的通信供应商提供的无线网络。在一个实例中，传输装置106包括一个网络适配器(Network Interface Controller，NIC)，其可通过基站与其他网络设备相连从而可与互联网进行通讯。在一个实例中，传输装置106可以为射频(Radio Frequency，RF)模块，其用于通过无线方式与互联网进行通讯。
显示器可以例如触摸屏式的液晶显示器(LCD)，该液晶显示器可使得用户能够与计算机终端10(或移动设备)的用户界面进行交互。
此处需要说明的是，在一些可选实施例中，上述图1所示的计算机设备(或移动设备)可以包括硬件元件(包括电路)、软件元件(包括存储在计算机可读介质上的计算机代码)、或硬件元件和软件元件两者的结合。应当指出的是，图1仅为特定具体实例的一个实例，并且旨在示出可存在于上述计算机设备(或移动设备)中的部件的类型。
首先，对执行本申请中商品的推送方法的硬件对应的硬件架构进行说明。图2是根据本申请实施例1的一种硬件架构的示意图，如图2所示，该硬件架构基于云存储和云计算平台处理海量订单数据，同时通过搭载小型数据库的服务器以及搭载JAVA应用的服务器，连接至前台页面的商品展示系统，以对商品展示系统的展示策略进行调控。
其中，该硬件构建中的数据库用于实时更新和存储每个仓库的每件商品的订单详情，包括订单时间、包含的每件商品的数量、以及订单所属的仓库。此外，有调控过程产生的统计值也存放在数据库中。
基于分布式的云存储和云计算平台相对于本地存储和本地计算，云存储和云计算将数据存储于远端的服务器集群，计算也由远端的服务器集群完成。这样可以实现多个用户共享大规模的存储和计算资源。分布式存储和处理则基于服务器集群，处理海量数据的架构。相对于传统存储和处理结构，因为他的设计对存储数据和计算资源包含了必要的冗余(例如：对于同一份数据，有多分相同备份，存储于多个异地的服务器中)，具有很强的鲁棒性，有很高的容错性。
搭载Java应用的服务器可以由Java实现实施例1中的方法对应的算法逻辑，从而对多个仓库中的商品在购物网站上的推送情况进行调控，该服务器可以是多台服务器构成的集群。
在上述运行环境下，本申请提供了如图3所示的商品的推送方法。图3是根据本申请实施例1的一种商品的推送方法流程图。
步骤S31，获取指定时间段内目标仓库的目标订单量。
具体的，上述目标仓库可以是一个仓库或多个仓库，目标仓库中的货物可以是一种类型的货物，也可以是多种类型的货物。
上述目标订单量是在指定时间段内的目标订单量，可以根据目标仓库中实际存放的货物数量确定。
指定时间段可以是购物网站进行促销活动的时间段。购物网站在进行促销活动时通常会具有较高的销售量，从而可能引起仓储不足的现象，因此在促销活动的时间段，可以通过对购物网站的商品推送排名进行调整，来引导用户的购买行为，进而平衡各仓库之间的订单负载。在一种可选的实施例中，指定时间段可以是双十一或六一八等促销日。
步骤S33，实时采集目标仓库的上一时间段的订单量，并根据上一时间段的订单量和目标订单量，确定调控策略，其中，所述调控策略用于调整推送服务器的推送规则。
目标仓库的订单量用于表示，存储在目标仓库的货物的订单量，例如，A货物存储在目标仓库，当发货时需要从目标仓库发出，则A货物被购买时，购买A货物的订单即为目标仓库的订单。在一种可选的实施例中，实时采集目标仓库的上一时间段的订单量，可以是根据预设的周期采集目标仓库的上一时间段的订单量。
上述调控策略用于通过调整购物网站的搜索服务器的搜索策略，来调整目标商品在展示界面的位置，从而影响目标商品的订单量。
在一种可选的实施例中，目标仓库的上一时间段的订单量与目标订单量之间具有一定差值，可以通过目标仓库的上一时间段的订单量与目标订单量之间的差值确定调控策略。
在另一种可选的实施例中，可以通过预设的神经网络模型基于目标仓库的上一时间段的订单量预测预设时间段的订单总量，如果预设的订单总量大于目标订单量，则可以通过调控策略使目标商品的订单量降低，如果预设的订单总量小于目标订单量，则可以通过调控策略使目标商品的订单量提升。由于商品在搜索排名会影响商品在展示界面的位置，从而通常会影响商品的订单量，例如，排名靠前的商品更加容易被用户浏览到，因此具有更高的订单量，因此，上述方案通过调整搜索服务器的推送规则来调整目标商品在客户端的搜索排名，从而调整目标商品的订单量。
步骤S35，将所述调控策略发送至推送服务器，其中，所述推送服务器根据所述调控策略调整对推送规则进行调整，并根据调整后的推送规则推送所述商品。
具体的，上述推送服务器用于根据用户的消费习惯、购物偏好等参数，在购物平台的客户端界面上为用户推送商品，或根据用户输入的关键词向用户推送根据关键词搜索得到商品。
上述方案用于将于将调控策略发送推送服务器，由推荐服务根据调控策略，从而调整商品在客户端显示界面上的排序。
上述调控策略可以用于调整商品的搜索权重，在执行调控策略后，目标商品的搜索权重被更高，从而使得展现在是搜索界面中的排名被更改，进而引起目标商品订单量的增长速度随着调控策略升高或降低。
在一种可选的实施例中，在购物网站的应用场景中，目标仓库中存放了20000件商品A，在双十一当日，目标仓库的目标订单量为20000件。从双十一当时00:00开始，实时采集商品A的订单量，并结合目标订单量来判断是否需要调整商品A在展示界面中的位置，如果商品A的上一时间段的订单量较大，则为了使双十一当日的订单量尽量接近目标订单量，则可以通过调控策略降低商品A在未来时间段的订单量，该调控策略可以是降低商品A在搜索权重，以降低商品A的搜索排名，从而减少商品A的浏览量，进而减少商品A的订单。
在电商场景中，订单产生速度和商品在网页以及手机应用端中的排序、展示紧密相关。基于上述商品排序和订单产生速率之间的关系，上述实施例1提出了一种将后端仓库与前端商品展示联动的调控方法，通过改变推送规则，对商品在各类型应用端(PC端网页，手机应用端)的搜索权重进行调整，或对推送渠道中的商品进行调整，从而可以实时的调整商品排序，从而达到不超过仓库产能和配送能力的同时，又最大化订单的顶点目标，进而影响订单产生速率，配合后台仓库，使得系统运营、协作能力提升，并提升用户的购物体验。
由此，本申请上述实施例解决了现有技术中，电商的仓储情况和实际订单情况不匹配，导致订单的处理效率较低的技术问题。
作为一种可选的实施例，调控策略包括：调整属于目标仓库的目标商品在搜索渠道的搜索权重，和/或使用指定商品在预设推送渠道替换目标商品。
在一种可选的实施例中，可以调整目标商品的搜索权重，从而调整目标商品的搜索排名。
具体的，网站权重是决定网站排名的重要因素，当用户利用搜索引擎搜索时，搜索引擎会根据网站权重进行排名展示，网站权重即为网站与网站在搜索引擎中的分级制表现。而上述搜索权重是决定商品排名的重要因素，购物网站的搜索功能会根据用户输入的关键词向用户展示相关联的商品，该搜索功能由购物网站的搜索引擎根据商品的搜索权重对商品进行排名展示，基于此，可以通过改变目标商品的搜索权重改变目标商品在的搜索排名。
因此，如果升高目标商品的搜索权重时，即用户输入关键词后，目标商品在展示界面中的排名会上升，当降低目标商品的搜索权重时，如果用户输入关键词后，目标商品在展示界面中的排名会降低。例如，用户在购物网站上输入关键词“运动鞋”，其中，目标商品“XX牌运动鞋”排在显示界面的第5位，如果提高目标商品的搜索权重，则再次输入关键词“运动鞋”时，“XX牌运动鞋”的排名可能为第2位，如果降低目标商品的搜索权重，则再次输入关键词“”运动鞋时，“XX牌运动鞋”的排名可能为第8位。
而使用指定商品在预设推送渠道替换目标商品，则用户无法再搜索到目标商品，也即目标商品不再展示界面出现。
作为一种可选的实施例，实时采集目标仓库的上一时间段的订单量，并根据上一时间段的订单量和目标订单量，确定调控策略，包括：根据目标仓库上一时间段的订单量和目标订单量得到目标仓库当前的目标偏差；基于目标偏差确定目标仓库当前的状态变化量；根据当前的状态变化量和上一时刻的累计误差，预测当前的累计误差；获取累计误差与调控策略的对应关系，并根据当前的累计误差，基于对应关系确定目标仓库当前的调控策略。
具体的，上述目标偏差即为目标订单量与上一时间段的订单量之差，在得到目标偏差之后，可以根据目标偏差预测当前的状态变化量，并根据当前的状态变化量和上一时刻的累计误差，预测当前的累计误差。
累计误差与调整策略具有预设的对应关系，上述方案在预测当前的累计误差后，根据累计误差和调整策略的对应关系预测当前的调整策略。
值得注意的是，上述方案采集上一时间段的订单量，即对上一时间段的订单量做出正确的测量，然后将上一时间段的订单量和目标订单量进行比较后，得到了用于调整订单量的调控策略，从而实现了对目标商品的销售状态的闭环控制。
作为一种可选的实施例，基于目标偏差确定目标仓库当前的状态变化量，包括：获取预设的比例-积分-微分控制器的控制系数，其中，控制系数包括：比例系数、积分系数和微分系数；根据比例-积分-微分控制器的控制系数和目标偏差确定目标仓库当前的状态变化量。
上述比例-积分-微分控制器即为PID(Proportional、Integral，Differential)控制器。在一种可选的实施例中，可以通过如下公式获取目标仓储当前的状态变化量：
Figure BDA0001918060960000091
其中，Δ(t)用于表示当前状态变化量，Kp为预设的调节器的比例系数，Ki为预设的调节器的积分系数，Kd为调节器预设的微分系数，e(t)为在时间t的目标偏差。
作为一种可选的实施例，根据当前的状态变化量和上一时刻的累计误差，预测当前的累计误差，包括：预测当前的状态变化量和上一时刻的累计误差之和为当前的累计误差。
在一种可选的实施例中，可以通过如下迭代公式获取当前的累计误差：S(t)＝Δ(t)+S(t-1)，其中，Δ(t)为当前的状态变化量，S(t-1)为上一时刻的累计误差。
作为一种可选的实施例，获取累计误差与调控策略的对应关系，并根据当前的累计误差，基于对应关系确定目标仓库当前的调控策略，包括：将当前的累计误差映射在预设区间内，得到累计误差的映射值，其中，预设区间被划分为多个等级，每个等级对应一种调控策略；确定映射值所属的等级；确定等级对应的调控策略为目标仓库当前的调控策略。
具体的，上述预设区间可以为(0，1)，将累计误差映射在预设区间内，可以是对当前的累计误差进行归一化处理。
在一种可选的实施例中，可以将区间(0，1)划分为N个等级，每个等级对应一种调控策略，在获取到当前的累计误差后，将其映射在区间(0，1)之内，并根据映射的结果确定其所属的等级，从而目标仓库在指定时间段的调控策略。
作为一种可选的实施例，预设区间被划分为四个等级，四个等级包括：第一等级、第二等级、第三等级和第四等级，其中，第一等级对应的调控策略包括：降低目标商品在搜索渠道的搜索权重；第二等级对应的调控策略包括：降低目标商品在搜索渠道的搜索权重，并使用预定商品在预设推送渠道中替换第一比例的目标商品；第三等级对应的调控策略包括：从搜索渠道中屏蔽目标商品，并使用预定商品在预设推送渠道中替换第二比例的目标商品，其中，第二比例大于第一比例；第四等级对应的调控策略包括：从搜索渠道和预设推送渠道中屏蔽目标商品，并使用预定商品在预设推送渠道中替换第三比例的目标商品，其中，第三比例根据映射值确定。
具体的，上述搜索渠道可以是购物网站的搜索功能提供的搜索方式，预设推送渠道可以为购物网站在展示界面提供的推送方式。例如，用户在购物网站上搜索关键词，即会得到购物网站通过搜索渠道返回的搜索结果，购物网站在展示界面还会提供其他的区域，这些区域显示指定的商品信息，这些区域展示的商品即为购物网站通过预定推送渠道展示在商品。
在一种可选的实施例中，根据当前的累计误差的映射结果预测当前的累计误差与第一等级的调控策略相对应，因此降低目标商品的搜索权重，以降低目标商品的搜索排名。由于降低了目标商品的搜索排名，因此降低了目标商品的浏览量，进而降低了目标商品的订单生产速率。
在另一种可选的实施例中，根据当前的累计误差的映射结果预测当前的累计误差与第二等级的调控策略相对应，因此不仅需要通过降低目标商品的搜索权重来降低目标商品的搜索排名，还需要将按照第一比例将目标商品从热销渠道中撤出，并使用其他非热销产品替换。
在又一种可选的实施例中，根据当前的累计误差的映射结果预测当前的累计误差与第三等级的调控策略相对应，因此不仅降低目标商品的搜索权重，还需要将目标产品从热销渠道中撤出，并使用其他非热销产品替换。与第二等级中的调控策略不同，在第三等级的调控策略中，从热销渠道中撤出的目标商品的比例大于在第二等级中从热销渠道中撤出的目标商品的比例。
在再一种可选的实施例中，根据当前的累计误差的映射结果预测当前的累计误差与第四等级的调控策略相对应，如果当前的累计误差映射到了第四等级，则说明订单量较多，当前的订单量已与目标订单量相接近。为了尽快减少目标商品的订单量，将所有的推送渠道(搜索结果和推送结果)中对目标商品进行屏幕，并按照所映射的数值比例替换推送渠道中的热销商品。
作为一种可选的实施例，预设区间为(0.1)，第一等级对应的范围为(0，0.25]，第二等级对应的范围为(0.25，0.5]，第三等级对应的范围为(0.5，0.75]，第四等级对应的范围为(0.75，1)。
需要说明的是，对于前述的各方法实施例，为了简单描述，故将其都表述为一系列的动作组合，但是本领域技术人员应该知悉，本发明并不受所描述的动作顺序的限制，因为依据本发明，某些步骤可以采用其他顺序或者同时进行。其次，本领域技术人员也应该知悉，说明书中所描述的实施例均属于优选实施例，所涉及的动作和模块并不一定是本发明所必须的。
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到根据上述实施例的方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质(如ROM/RAM、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端设备(可以是手机，计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例的方法。
实施例2
根据本发明实施例，还提供了一种用于实施上述实施例1中的商品的推送方法的商品的推送装置，图4是根据本申请实施例2的一种商品的推送装置的示意图，如图4所示，该装置400包括：
第一获取模块400，用于获取指定时间段内目标仓库的目标订单量。
确定模块402，用于实时采集目标仓库的上一时间段的订单量，并根据上一时间段的订单量和目标订单量，确定调控策略，其中，调控策略用于调整属于目标仓库的目标商品的搜索排名。
第一调整模块404，用于根据调控策略调整目标商品的搜索排名。
此处需要说明的是，上述第一获取模块400、确定模块402和第一调整模块404对应于实施例1中的步骤S31至步骤S35，两个模块与对应的步骤所实现的实例和应用场景相同，但不限于上述实施例一所公开的内容。需要说明的是，上述模块作为装置的一部分可以运行在实施例一提供的计算机终端10中。
作为一种可选的实施例，调控策略包括：调整目标商品在搜索渠道的搜索排名，和/或使用指定商品在预设推送渠道替换目标商品。
作为一种可选的实施例确定模块包括：第一获取子模块，用于根据目标仓库的上一时间段的订单量和目标订单量得到目标仓库当前的目标偏差；第一确定子模块，用于基于目标偏差确定目标仓库当前的状态变化量；第二确定子模块，用于根据当前的状态变化量和上一时刻的累计误差，预测当前的累计误差；第二获取子模块，用于获取累计误差与调控策略的对应关系，并根据当前的累计误差，基于对应关系确定目标仓库当前的调控策略。
作为一种可选的实施例第一确定子模块包括：获取单元，用于获取预设的比例-积分-微分控制器的控制系数，其中，控制系数包括：比例系数、积分系数和微分系数；第一确定单元，用于根据比例-积分-微分控制器的控制系数和目标偏差确定目标仓库当前的状态变化量。
作为一种可选的实施例第二确定子模块包括：第二确定单元，用于预测当前的状态变化量和上一时刻的累计误差之和为当前的累计误差。
作为一种可选的实施例第二获取子模块包括：第三确定单元，用于将当前的累计误差映射在预设区间内，得到累计误差的映射值，其中，预设区间被划分为多个等级，每个等级对应一种调控策略；第四确定单元，用于确定映射值所属的等级；第五确定单元，用于确定等级对应的调控策略为目标仓库当前的调控策略。
作为一种可选的实施例预设区间被划分为四个等级，四个等级包括：第一等级、第二等级、第三等级和第四等级，其中，第一等级对应的调控策略包括：降低目标商品在搜索渠道的搜索权重；第二等级对应的调控策略包括：降低目标商品在搜索渠道的搜索权重，并使用预定商品在预设推送渠道中替换第一比例的目标商品；第三等级对应的调控策略包括：从搜索渠道中屏蔽目标商品，并使用预定商品在预设推送渠道中替换第二比例的目标商品，其中，第二比例大于第一比例；第四等级对应的调控策略包括：从搜索渠道和预设推送渠道中屏蔽目标商品，并使用预定商品在预设推送渠道中替换第三比例的目标商品，其中，第三比例根据映射值确定。
作为一种可选的实施例所述预设区间为(0.1)，所述第一等级对应的区间为(0，0.25]，所述第二等级对应的区间为(0.25，0.5]，所述第三等级对应的区间为(0.5，0.75]，所述第四等级对应的区间为(0.75，1)。
实施例3
根据本发明实施例，还提供了一种商品的推送方法的实施例，图5是根据本申请实施例3的一种可选的商品的推送方法的流程图，结合图5所示，该方法包括：
步骤S51，获取用于调整推送规则的调控策略，其中，仓库服务器获取指定时间段内目标仓库的目标订单量，实时采集所述目标仓库的上一时间段的订单量，并根据所述上一时间段的订单量和所述目标订单量，确定所述调控策略。
具体的，上述步骤由推送服务器执行，推送服务器用于根据用户的消费习惯、购物偏好等参数，在购物平台的客户端界面上为用户推送商品，或根据用户输入的关键词向用户推送根据关键词搜索得的商品。
仓库服务器用于根据上一时间段的订单量和目标订单量确定调控策略，具体的，上述目标仓库可以是一个仓库或多个仓库，目标仓库中的货物可以是一种类型的货物，也可以是多种类型的货物。
上述目标订单量是在指定时间段内的目标订单量，可以根据目标仓库中实际存放的货物数量确定。
指定时间段可以是购物网站进行促销活动的时间段。购物网站在进行促销活动时通常会具有较高的销售量，从而可能引起仓储不足的现象，因此在促销活动的时间段，可以通过对购物网站的商品推送排名进行调整，来引导用户的购买行为，进而平衡各仓库之间的订单负载。在一种可选的实施例中，指定时间段可以是双十一或六一八等促销日。
目标仓库的订单量用于表示，存储在目标仓库的货物的订单量，例如，A货物存储在目标仓库，当发货时需要从目标仓库发出，则A货物被购买时，购买A货物的订单即为目标仓库的订单。在一种可选的实施例中，实时采集目标仓库的上一时间段的订单量，可以是根据预设的周期采集目标仓库的上一时间段的订单量。
上述调控策略可以用于调整商品的搜索权重，在执行调控策略后，目标商品的搜索权重被更高，从而使得展现在是搜索界面中的排名被更改，进而引起目标商品订单量的增长速度随着调控策略升高或降低。
步骤S53，根据所述调控策略调整对所述推送规则进行调整。
具体的，上述推送规则可以是根据用户输入的关键词进行搜索后，将搜索结果返回至客户端界面的搜索策略，还可以是各个推荐渠道的推荐策略。根据所述调控策略调整对所述推送规则进行调整，可以是调整搜索策略中各商品的搜索权重，也可是更改在各个推荐渠道中推荐的商品。
在一种可选的实施例中，在购物网站的应用场景中，目标仓库中存放了20000件商品A，在双十一当日，目标仓库的目标订单量为20000件。从双十一当时00:00开始，实时采集商品A的订单量，并结合目标订单量来判断是否需要调整商品A在展示界面中的位置，如果商品A的上一时间段的订单量较大，则为了使双十一当日的订单量尽量接近目标订单量，则可以通过调控策略降低商品A在未来时间段的订单量，该调控策略可以是降低商品A在搜索权重，以降低商品A的搜索排名，从而减少商品A的浏览量，进而减少商品A的订单。
在电商场景中，订单产生速度和商品在网页以及手机应用端中的排序、展示紧密相关。基于上述商品排序和订单产生速率之间的关系，上述实施例1提出了一种将后端仓库与前端商品展示联动的调控方法，通过改变推送规则，对当前的订单量对商品在各个渠道(PC端网页，手机应用端)的搜索权重进行调整，从而可以实时的调整商品排序，从而达到不超过仓库产能和配送能力的同时，又最大化订单的顶点目标，进而影响订单产生速率，配合后台仓库，使得系统运营、协作能力提升，并提升用户的购物体验。
步骤S55，根据调整后的推送规则推送所述商品。
在上述步骤中，推送服务器根据调整后的推送规则推送商品，从而改变推送渠道中的商品，或改变商品在搜索结果中的排名，进而影响商品的销售量。
在电商场景中，订单产生速度和商品在网页以及手机应用端中的排序、展示紧密相关。基于上述商品排序和订单产生速率之间的关系，上述实施例3提出了一种将后端仓库与前端商品展示联动的调控方法，通过改变推送规则，对商品在各类型应用端(PC端网页，手机应用端)的搜索权重进行调整，或对推送渠道中的商品进行调整，从而可以实时的调整商品排序，从而达到不超过仓库产能和配送能力的同时，又最大化订单的顶点目标，进而影响订单产生速率，配合后台仓库，使得系统运营、协作能力提升，并提升用户的购物体验。
由此，本申请上述实施例解决了现有技术中，电商的仓储情况和实际订单情况不匹配，导致订单的处理效率较低的技术问题。
实施例4
根据本发明实施例，还提供了一种用于实施上述实施例4的商品的推送方法的商品的推送装置，图6是根据本申请实施例4的一种商品的推送装置的示意图，如图6所示，该装置600包括：
第二获取模块602，用于获取用于调整推送规则的调控策略，其中，仓库服务器获取指定时间段内目标仓库的目标订单量，实时采集所述目标仓库的上一时间段的订单量，并根据所述上一时间段的订单量和所述目标订单量，确定所述调控策略。
第二调整模块604，用于根据所述调控策略调整对所述推送规则进行调整。
推送模块606，用于根据调整后的推送规则推送所述商品。
此处需要说明的是，上述接收模块602、第二获取模块604和推送模块606对应于实施例3中的步骤S51至步骤S55，两个模块与对应的步骤所实现的实例和应用场景相同，但不限于上述实施例一所公开的内容。需要说明的是，上述模块作为装置的一部分可以运行在实施例一提供的计算机终端10中。
实施例5
本发明的实施例可以提供一种计算机终端，该计算机终端可以是计算机终端群中的任意一个计算机终端设备。可选地，在本实施例中，上述计算机终端也可以替换为移动终端等终端设备。
可选地，在本实施例中，上述计算机终端可以位于计算机网络的多个网络设备中的至少一个网络设备。
在本实施例中，上述计算机终端可以执行应用程序的漏洞检测方法中以下步骤的程序代码：获取指定时间段内目标仓库的目标订单量；实时采集目标仓库的上一时间段的订单量，并根据上一时间段的订单量和目标订单量，确定调控策略，其中，调控策略用于调整推送服务器的推送规则；将调控策略发送至推送服务器，其中，推送服务器根据调控策略调整对推送规则进行调整，并根据调整后的推送规则推送商品。
可选地，图7是根据本申请实施例5的一种计算机终端的结构框图。如图7所示，该计算机终端A可以包括：一个或多个(图中仅示出一个)处理器702、存储器704、以及外设接口706。
其中，存储器可用于存储软件程序以及模块，如本发明实施例中的安全漏洞检测方法和装置对应的程序指令/模块，处理器通过运行存储在存储器内的软件程序以及模块，从而执行各种功能应用以及数据处理，即实现上述的系统漏洞攻击的检测方法。存储器可包括高速随机存储器，还可以包括非易失性存储器，如一个或者多个磁性存储装置、闪存、或者其他非易失性固态存储器。在一些实例中，存储器可进一步包括相对于处理器远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至终端A。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。
处理器可以通过传输装置调用存储器存储的信息及应用程序，以执行下述步骤：获取指定时间段内目标仓库的目标订单量；实时采集目标仓库的上一时间段的订单量，并根据上一时间段的订单量和目标订单量，确定调控策略，其中，调控策略用于调整推送服务器的推送规则；将调控策略发送至推送服务器，其中，推送服务器根据调控策略调整对推送规则进行调整，并根据调整后的推送规则推送商品。
可选的，上述处理器还可以执行如下步骤的程序代码：所述调控策略包括：调整属于所述目标仓库的所述目标商品在搜索渠道的搜索权重，和/或使用指定商品在预设推送渠道替换所述目标商品。
可选的，上述处理器还可以执行如下步骤的程序代码：根据所述目标仓库的上一时间段的订单量和所述目标订单量得到所述目标仓库当前的目标偏差；基于所述目标偏差确定所述目标仓库当前的状态变化量；根据所述当前的状态变化量和上一时刻的累计误差，预测当前的累计误差；获取累计误差与所述调控策略的对应关系，并根据所述当前的累计误差，基于所述对应关系确定所述目标仓库当前的调控策略。
可选的，上述处理器还可以执行如下步骤的程序代码：获取预设的比例-积分-微分控制器的控制系数，其中，所述控制系数包括：比例系数、积分系数和微分系数；根据所述比例-积分-微分控制器的控制系数和所述目标偏差确定所述目标仓库当前的状态变化量。
可选的，上述处理器还可以执行如下步骤的程序代码：确定所述当前的状态变化量和所述上一时刻的累计误差之和为所述当前的累计误差。
可选的，上述处理器还可以执行如下步骤的程序代码：将所述当前的累计误差映射在预设区间内，得到所述累计误差的映射值，其中，所述预设区间被划分为多个等级，每个等级对应一种调控策略；确定所述映射值所属的等级；确定所述等级对应的调控策略为所述目标仓库当前的调控策略。
可选的，上述处理器还可以执行如下步骤的程序代码：所述预设区间被划分为四个等级，所述四个等级包括：第一等级、第二等级、第三等级和第四等级，其中，所述第一等级对应的调控策略包括：降低所述目标商品在搜索渠道的搜索权重；所述第二等级对应的调控策略包括：降低所述目标商品在所述搜索渠道的搜索权重，并使用预定商品在预设推送渠道中替换第一比例的目标商品；所述第三等级对应的调控策略包括：从所述搜索渠道中屏蔽所述目标商品，并使用预定商品在所述预设推送渠道中替换第二比例的目标商品，其中，所述第二比例大于所述第一比例；所述第四等级对应的调控策略包括：从所述搜索渠道和所述预设推送渠道中屏蔽所述目标商品，并使用预定商品在所述预设推送渠道中替换第三比例的目标商品，其中，所述第三比例根据所述映射值确定。
采用本发明实施例，提供了一种商品的推送方法。基于商品排序和订单产生速率之间的关系，通过对当前的订单量对商品在各个渠道(PC端网页，手机应用端)的搜索排序进行调整，从而影响订单产生速率，配合后台仓库，使得系统运营、协作能力提升，进而提升用户的购物体验。由此，本申请上述实施例解决了现有技术中，电商的仓储情况和实际订单情况不匹配，导致订单的处理效率较低的技术问题。
本领域普通技术人员可以理解，图7所示的结构仅为示意，计算机终端也可以是智能手机(如Android手机、iOS手机等)、平板电脑、掌声电脑以及移动互联网设备(MobileInternet Devices，MID)、PAD等终端设备。图7其并不对上述电子装置的结构造成限定。例如，计算机终端50还可包括比图7中所示更多或者更少的组件(如网络接口、显示装置等)，或者具有与图7所示不同的配置。
本领域普通技术人员可以理解上述实施例的各种方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令终端设备相关的硬件来完成，该程序可以存储于一计算机可读存储介质中，存储介质可以包括：闪存盘、只读存储器(Read-Only Memory，ROM)、随机存取器(RandomAccess Memory，RAM)、磁盘或光盘等。
实施例6
本发明的实施例还提供了一种存储介质。可选地，在本实施例中，上述存储介质可以用于保存上述实施例一所提供的商品的推送方法所执行的程序代码。
可选地，在本实施例中，上述存储介质可以位于计算机网络中计算机终端群中的任意一个计算机终端中，或者位于移动终端群中的任意一个移动终端中。
可选地，在本实施例中，存储介质被设置为存储用于执行以下步骤的程序代码：获取指定时间段内目标仓库的目标订单量；实时采集目标仓库的上一时间段的订单量，并根据上一时间段的订单量和目标订单量，确定调控策略，其中，调控策略用于调整推送服务器的推送规则；将调控策略发送至推送服务器，其中，推送服务器根据调控策略调整对推送规则进行调整，并根据调整后的推送规则推送商品。
上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。
在本发明的上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述的部分，可以参见其他实施例的相关描述。
在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的技术内容，可通过其它的方式实现。其中，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，单元或模块的间接耦合或通信连接，可以是电性或其它的形式。
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。
所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可为个人计算机、服务器或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、移动硬盘、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。

Claims (13)

1.一种商品的推送方法，包括：
获取指定时间段内目标仓库的目标订单量；
实时采集所述目标仓库的上一时间段的订单量，并根据所述上一时间段的订单量和所述目标订单量，确定调控策略，其中，所述调控策略用于调整推送服务器的推送策略；
将所述调控策略发送至推送服务器，其中，所述推送服务器根据所述调控策略调整对推送规则进行调整，并根据调整后的推送规则推送所述商品。
2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述调控策略包括：调整属于所述目标仓库的目标商品在搜索渠道的搜索权重，和/或使用指定商品在预设推送渠道替换所述目标商品。
3.根据权利要求1所述的方法，其中，实时采集所述目标仓库的上一时间段的订单量，并根据所述上一时间段的订单量和所述目标订单量，确定调控策略，包括：
根据所述目标仓库上一时间段的订单量和所述目标订单量得到所述目标仓库当前的目标偏差；
基于所述目标偏差确定所述目标仓库当前的状态变化量；
根据所述当前的状态变化量和上一时刻的累计误差，预测当前的累计误差；
获取累计误差与所述调控策略的对应关系，并根据所述当前的累计误差，基于所述对应关系确定所述目标仓库当前的调控策略。
4.根据权利要求3所述的方法，其中，基于所述目标偏差确定所述目标仓库当前的状态变化量，包括：
获取预设的比例-积分-微分控制器的控制系数，其中，所述控制系数包括：比例系数、积分系数和微分系数；
根据所述比例-积分-微分控制器的控制系数和所述目标偏差确定所述目标仓库当前的状态变化量。
5.根据权利要求3所述的方法，其中，根据所述当前的状态变化量和上一时刻的累计误差，预测当前的累计误差，包括：
确定所述当前的状态变化量和所述上一时刻的累计误差之和为所述当前的累计误差。
6.根据权利要求3所述的方法，其中，获取累计误差与所述调控策略的对应关系，并根据所述当前的累计误差，基于所述对应关系确定所述目标仓库当前的调控策略，包括：
将所述当前的累计误差映射在预设区间内，得到所述累计误差的映射值，其中，所述预设区间被划分为多个等级，每个等级对应一种调控策略；
确定所述映射值所属的等级；
确定所述等级对应的调控策略为所述目标仓库当前的调控策略。
7.根据权利要求6所述的方法，其中，所述预设区间被划分为四个等级，所述四个等级包括：第一等级、第二等级、第三等级和第四等级，其中，
所述第一等级对应的调控策略包括：降低属于所述目标仓库的目标商品在搜索渠道的搜索权重；
所述第二等级对应的调控策略包括：降低所述目标商品在所述搜索渠道的搜索权重，并使用预定商品在预设推送渠道中替换第一比例的目标商品；
所述第三等级对应的调控策略包括：从所述搜索渠道中屏蔽所述目标商品，并使用预定商品在所述预设推送渠道中替换第二比例的目标商品，其中，所述第二比例大于所述第一比例；
所述第四等级对应的调控策略包括：从所述搜索渠道和所述预设推送渠道中屏蔽所述目标商品，并使用预定商品在所述预设推送渠道中替换第三比例的目标商品，其中，所述第三比例根据所述映射值确定。
8.一种商品的推送方法，包括：
获取用于调整推送规则的调控策略，其中，仓库服务器获取指定时间段内目标仓库的目标订单量，实时采集所述目标仓库的上一时间段的订单量，并根据所述上一时间段的订单量和所述目标订单量，确定所述调控策略；
根据所述调控策略调整对所述推送规则进行调整；
根据调整后的推送规则推送所述商品。
9.一种商品的推送装置，包括：
第一获取模块，用于获取指定时间段内目标仓库的目标订单量；
确定模块，用于实时采集所述目标仓库的上一时间段的订单量，并根据所述上一时间段的订单量和所述目标订单量，确定调控策略，其中，所述调控策略用于调整推送服务器的推送规则；
第一调整模块，用于将所述调控策略发送至推送服务器，其中，所述推送服务器根据所述调控策略调整对推送规则进行调整，并根据调整后的推送规则推送所述商品。
10.一种商品的推送装置，包括：
第二获取模块，用于获取用于调整推送规则的调控策略，其中，仓库服务器获取指定时间段内目标仓库的目标订单量，实时采集所述目标仓库的上一时间段的订单量，并根据所述上一时间段的订单量和所述目标订单量，确定所述调控策略；
第二调整模块，用于根据所述调控策略调整对所述推送规则进行调整；
推送模块，用于根据调整后的推送规则推送所述商品。
11.一种存储介质，所述存储介质包括存储的程序，其中，在所述程序运行时控制所述存储介质所在设备执行如下步骤：获取指定时间段内目标仓库的目标订单量；实时采集所述目标仓库的上一时间段的订单量，并根据所述上一时间段的订单量和所述目标订单量，确定调控策略，其中，所述调控策略用于调整推送服务器的推送规则；将所述调控策略发送至推送服务器，其中，所述推送服务器根据所述调控策略调整对推送规则进行调整，并根据调整后的推送规则推送商品。
12.一种处理器，所述处理器用于运行程序，其中，所述程序运行时执行如下步骤：获取指定时间段内目标仓库的目标订单量；实时采集所述目标仓库的上一时间段的订单量，并根据所述上一时间段的订单量和所述目标订单量，确定调控策略，其中，所述调控策略用于调整推送服务器的推送规则；将所述调控策略发送至推送服务器，其中，所述推送服务器根据所述调控策略调整对推送规则进行调整，并根据调整后的推送规则推送商品。
13.一种商品的推送系统，包括：
处理器；以及
存储器，与所述处理器连接，用于为所述处理器提供处理以下处理步骤的指令：
获取指定时间段内目标仓库的目标订单量；
实时采集所述目标仓库的上一时间段的订单量，并根据所述上一时间段的订单量和所述目标订单量，确定调控策略，其中，所述调控策略用于调整推送服务器的推送规则；
将所述调控策略发送至推送服务器，其中，所述推送服务器根据所述调控策略调整对推送规则进行调整，并根据调整后的推送规则推送商品。
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