CN113657977B - 基于产业互联网的智能采购推荐方法及装置 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了基于产业互联网的智能采购推荐方法及装置，该方法包括：检测目标需求对象对应的物品需求信息；确定预先为目标需求对象构建的目标用户画像模型；基于该目标用户画像模型以及该物品需求信息，从预先确定出的供应对象集合中筛选与该目标用户画像模型以及该物品需求信息相匹配的至少一个目标供应对象，并向目标需求对象推荐所有目标供应对象对应的目标信息，目标供应对象对应的目标信息至少包括对应的身份标识以及所供应物品的物品信息。可见，本发明能够根据需求对象对应的用户画像模型及物品需求信息为需求对象筛选并推荐相匹配的供应对象，在实现供应对象智能化推荐的同时提高推荐的供应对象与需求对象的实际需求的匹配度。
Description
技术领域
本发明涉及信息推荐技术领域，尤其涉及一种基于产业互联网的智能采购推荐方法及装置。
背景技术
农业是国民经济中的一个重要产业，其以土地资源为生产对象，通过培育动植物生产食品及工业原料，属于国民经济的第一大产业。
在实际应用中，对于培育出的原材料、生产加工后的成品或半成品而言，存在相应的供应对象（也即上游供应商）和相应的需求对象（也即下游商家），不同的供应对象所供应的物品不同，不同的需求对象所需购买的物品也不同，在需求对象具有相应的购买需求时，其需要查找到或获取到合适的供应对象，以建立与供应对象之间的买卖关系，进而完成其所需物品的购买。由于供应对象数量繁多，需求对象在需要采购原材料等相应物品时，需要经过多方查询搜索，或者，需要参考传统的农业产业采购信息管理系统为其推荐的供应对象。然而，实践发现，现有用于确定供应对象的方式存在确定出的供应对象与需求对象的实际需求匹配度低的问题。
发明内容
本发明提供了一种基于产业互联网的智能采购推荐方法及装置，能够在实现供应对象智能化推荐的同时提高推荐的供应对象与需求对象的实际需求的匹配度，有利于提高推荐的供应对象的准确性，进而有利于提高供应对象的选择效率。
本发明第一方面公开了一种基于产业互联网的智能采购推荐方法，所述方法包括：
检测目标需求对象对应的物品需求信息，所述物品需求信息包括所述目标需求对象所需物品的物品信息；
确定预先为所述目标需求对象构建的目标用户画像模型；
基于所述目标用户画像模型以及所述物品需求信息，从预先确定出的供应对象集合中筛选与所述目标用户画像模型以及所述物品需求信息相匹配的至少一个目标供应对象，所述供应对象集合包括至少一个供应对象；
向所述目标需求对象推荐所有所述目标供应对象对应的目标信息，所述目标供应对象对应的目标信息至少包括所述目标供应对象对应的身份标识以及所述目标供应对象所供应物品的物品信息。
作为一种可选的实施方式，在本发明第一方面中，所述方法还包括：
对于任一授权需求对象，采集所述授权需求对象对应的搜索参数，根据所述授权需求对象对应的搜索参数构建所述授权需求对象的用户画像模型；
其中，所述采集所述授权需求对象对应的搜索参数之后，以及所述根据所述授权需求对象对应的搜索参数构建所述授权需求对象的用户画像模型之前，所述方法还包括：
判断所述授权需求对象对应的搜索参数是否满足预先确定出的参数条件，当判断出所述授权需求对象对应的搜索参数满足预先确定出的所述参数条件时，触发执行所述的根据所述授权需求对象对应的搜索参数构建所述授权需求对象的用户画像模型的步骤。
作为一种可选的实施方式，在本发明第一方面中，所述方法还包括：
对于任一授权需求对象，确定所述授权需求对象的用户画像模型对应的当前最新更新时刻，从所述当前最新更新时刻开始计时，得到实时计时时长；当所述实时计时时长大于等于预设时长阈值时，采集从所述当前最新更新时刻开始至所述实时计时时长对应的计时截止时刻的时间段内所述授权需求对象对应的最新搜索参数，根据所述授权需求对象对应的最新搜索参数更新所述授权需求对象的用户画像模型；
其中，所述采集从所述当前最新更新时刻开始至所述实时计时时长对应的计时截止时刻的时间段内所述授权需求对象对应的最新搜索参数之后，所述方法还包括：
比较所述授权需求对象对应的最新搜索参数以及所述授权需求对象对应的历史搜索参数，得到比较结果；
根据所述比较结果判断是否需要更新所述授权需求对象的用户画像模型，当判断出需要更新所述授权需求对象的用户画像模型时，触发执行所述的根据所述授权需求对象对应的最新搜索参数更新所述授权需求对象的用户画像模型的步骤。
作为一种可选的实施方式，在本发明第一方面中，所述方法还包括：
检测所述目标需求对象从向其推荐的所有所述目标供应对象中选择的其中一个供应对象以及针对所述其中一个供应对象发起的购买需求；
根据检测到的所述购买需求，创建所述目标需求对象与所述其中一个供应对象之间的交易订单；
监测所述交易订单是否交易完毕，当所述交易订单交易完毕时，检测所述交易订单的交易结果是否表示交易成功，当所述交易订单的交易结果表示交易成功时，执行预先确定出的目标操作；
其中，所述执行预先确定出的目标操作，包括：
将所述目标需求对象对应的身份标识添加至所述其中一个供应对象对应的需求对象数据集合中；和/或，
将所述其中一个供应对象对应的身份标识添加至所述目标需求对象对应的供应对象数据集合中；和/或，
将所述交易订单对应的订单信息存储至预先构建的订单信息集合中。
作为一种可选的实施方式，在本发明第一方面中，所述方法还包括：
检测某一对象触发的入驻请求，根据所述入驻请求确定所述某一对象的身份类型；
当所述某一对象的身份类型为供应类型时，对所述某一对象的经营范围信息进行认证，得到认证结果；
当所述认证结果表示对所述某一对象的经营范围信息认证通过时，将获取到的所述某一对象对应的供应信息存储至预先构建的供应对象信息集合中；
以及，所述方法还包括：
当检测到所述某一对象对应的物品发布请求时，判断所述物品发布请求所请求发布的物品是否与所述某一对象的经营范围信息相匹配，当判断结果为是时，将所述物品发布请求所请求发布的物品对应的物品信息存储至所述某一对象对应的供应物品信息集合中，所述某一对象对应的供应物品信息集合用于存储允许所述某一对象销售的物品对应的物品信息。
作为一种可选的实施方式，在本发明第一方面中，所述基于所述目标用户画像模型以及所述物品需求信息，从预先确定出的供应对象集合中筛选与所述目标用户画像模型以及所述物品需求信息相匹配的至少一个目标供应对象，包括：
基于所述目标用户画像模型从预先构建的供应对象信息集合中筛选与所述目标用户画像模型相匹配的至少一个供应对象，得到供应对象集合；
从所述供应对象集合中筛选与所述物品需求信息相匹配的至少一个目标供应对象。
作为一种可选的实施方式，在本发明第一方面中，所述采集所述授权需求对象对应的搜索参数，包括：
采集所述授权需求对象在预先确定出的第一时间段内对应的关键词搜索频率和/或物品浏览时长和/或物品浏览行为参数，得到所述授权需求对象对应的搜索参数。
作为一种可选的实施方式，在本发明第一方面中，所述方法还包括：
对于任一授权需求对象，采集所述授权需求对象在预先确定出的第二时间段内的购买行为信息，将所述购买行为信息输入预先确定出的购买行为分析模型，得到购买行为分析结果；
根据所有所述授权需求对象对应的购买行为分析结果，生成购买行为反馈信息，并将所述购买行为反馈信息反馈至相匹配的供应对象；
其中，所述购买行为反馈信息包括相应物品在相应地区的吞吐量、相应需求对象与相应供应对象之间的距离、需求产品的规格信息、需求产品的品相信息中的一种或多种的组合；所述购买行为反馈信息用于供接收到所述购买行为反馈信息的供应对象对其所供应的物品的供应参数进行优劣势分析。
本发明第二方面公开了一种基于产业互联网的智能采购推荐装置，检测模块，用于检测目标需求对象对应的物品需求信息，所述物品需求信息包括所述目标需求对象所需物品的物品信息；
确定模块，用于确定预先为所述目标需求对象构建的目标用户画像模型；
筛选模块，用于基于所述目标用户画像模型以及所述物品需求信息，从预先确定出的供应对象集合中筛选与所述目标用户画像模型以及所述物品需求信息相匹配的至少一个目标供应对象，所述供应对象集合包括至少一个供应对象；
推荐模块，用于向所述目标需求对象推荐所有所述目标供应对象对应的目标信息，所述目标供应对象对应的目标信息至少包括所述目标供应对象对应的身份标识以及所述目标供应对象所供应物品的物品信息。
作为一种可选的实施方式，在本发明第二方面中，所述装置还包括：
画像构建模块，用于对于任一授权需求对象，采集所述授权需求对象对应的搜索参数，根据所述授权需求对象对应的搜索参数构建所述授权需求对象的用户画像模型；
所述画像构建模块，还用于对于任一授权需求对象，在采集所述授权需求对象对应的搜索参数之后，判断所述授权需求对象对应的搜索参数是否满足预先确定出的参数条件，当判断出所述授权需求对象对应的搜索参数满足预先确定出的所述参数条件时，触发执行所述的根据所述授权需求对象对应的搜索参数构建所述授权需求对象的用户画像模型。
作为一种可选的实施方式，在本发明第二方面中，所述装置还包括：
画像更新模块，用于对于任一授权需求对象，确定所述授权需求对象的用户画像模型对应的当前最新更新时刻，从所述当前最新更新时刻开始计时，得到实时计时时长；当所述实时计时时长大于等于预设时长阈值时，采集从所述当前最新更新时刻开始至所述实时计时时长对应的计时截止时刻的时间段内所述授权需求对象对应的最新搜索参数，根据所述授权需求对象对应的最新搜索参数更新所述授权需求对象的用户画像模型；
所述画像更新模块，还用于对于任一授权需求对象，在采集从所述当前最新更新时刻开始至所述实时计时时长对应的计时截止时刻的时间段内所述授权需求对象对应的最新搜索参数之后，比较所述授权需求对象对应的最新搜索参数以及所述授权需求对象对应的历史搜索参数，得到比较结果；根据所述比较结果判断是否需要更新所述授权需求对象的用户画像模型，当判断出需要更新所述授权需求对象的用户画像模型时，触发执行所述的根据所述授权需求对象对应的最新搜索参数更新所述授权需求对象的用户画像模型。
作为一种可选的实施方式，在本发明第二方面中，所述检测模块，还用于检测所述目标需求对象从向其推荐的所有所述目标供应对象中选择的其中一个供应对象以及针对所述其中一个供应对象发起的购买需求；
其中，所述装置还包括：
创建模块，用于根据所述检测模块检测到的所述购买需求，创建所述目标需求对象与所述其中一个供应对象之间的交易订单；
监测模块，用于监测所述交易订单是否交易完毕；
所述检测模块，还用于当所述监测模块监测到所述交易订单交易完毕时，检测所述交易订单的交易结果是否表示交易成功；
处理模块，用于当所述检测模块检测出所述交易订单的交易结果表示交易成功时，执行预先确定出的目标操作；
以及，所述处理模块执行预先确定出的目标操作的具体方式包括：
将所述目标需求对象对应的身份标识添加至所述其中一个供应对象对应的需求对象数据集合中；和/或，
将所述其中一个供应对象对应的身份标识添加至所述目标需求对象对应的供应对象数据集合中；和/或，
将所述交易订单对应的订单信息存储至预先构建的订单信息集合中。
作为一种可选的实施方式，在本发明第二方面中，所述检测模块，还用于检测某一对象触发的入驻请求；
所述确定模块，还用于根据所述入驻请求确定所述某一对象的身份类型；
其中，所述装置还包括：
认证模块，用于当所述某一对象的身份类型为供应类型时，对所述某一对象的经营范围信息进行认证，得到认证结果；
存储模块，用于当所述认证结果表示对所述某一对象的经营范围信息认证通过时，将获取到的所述某一对象对应的供应信息存储至预先构建的供应对象信息集合中；
以及，所述装置还包括判断模块，其中：
所述检测模块，还用于检测是否存在所述某一对象对应的物品发布请求；
所述判断模块，用于当所述检测模块检测到所述某一对象对应的物品发布请求时，判断所述物品发布请求所请求发布的物品是否与所述某一对象的经营范围信息相匹配；
所述存储模块，还用于当所述判断模块的判断结果为是时，将所述物品发布请求所请求发布的物品对应的物品信息存储至所述某一对象对应的供应物品信息集合中，所述某一对象对应的供应物品信息集合用于存储允许所述某一对象销售的物品对应的物品信息。
作为一种可选的实施方式，在本发明第二方面中，所述筛选模块基于所述目标用户画像模型以及所述物品需求信息，从预先确定出的供应对象集合中筛选与所述目标用户画像模型以及所述物品需求信息相匹配的至少一个目标供应对象的具体方式包括：
基于所述目标用户画像模型从预先构建的供应对象信息集合中筛选与所述目标用户画像模型相匹配的至少一个供应对象，得到供应对象集合；
从所述供应对象集合中筛选与所述物品需求信息相匹配的至少一个目标供应对象。
作为一种可选的实施方式，在本发明第二方面中，所述画像构建模块采集所述授权需求对象对应的搜索参数的具体方式包括：
采集所述授权需求对象在预先确定出的第一时间段内对应的关键词搜索频率和/或物品浏览时长和/或物品浏览行为参数，得到所述授权需求对象对应的搜索参数。
作为一种可选的实施方式，在本发明第二方面中，所述装置还包括：
分析模块，用于对于任一授权需求对象，采集所述授权需求对象在预先确定出的第二时间段内的购买行为信息，将所述购买行为信息输入预先确定出的购买行为分析模型，得到购买行为分析结果，以及，根据所有所述授权需求对象对应的购买行为分析结果，生成购买行为反馈信息，并将所述购买行为反馈信息反馈至相匹配的供应对象；
其中，所述购买行为反馈信息包括相应物品在相应地区的吞吐量、相应需求对象与相应供应对象之间的距离、需求产品的规格信息、需求产品的品相信息中的一种或多种的组合；所述购买行为反馈信息用于供接收到所述购买行为反馈信息的供应对象对其所供应的物品的供应参数进行优劣势分析。
本发明第三方面公开了另一种基于产业互联网的智能采购推荐装置，所述装置包括：
存储有可执行程序代码的存储器；
与所述存储器耦合的处理器；
所述处理器调用所述存储器中存储的所述可执行程序代码，执行本发明第一方面公开的基于产业互联网的智能采购推荐方法中的部分或全部步骤。
本发明第四方面公开了一种计算机存储介质，所述计算机存储介质存储有计算机指令，所述计算机指令被调用时，用于执行本发明第一方面公开的基于产业互联网的智能采购推荐方法中的部分或全部步骤。
与现有技术相比，本发明具有以下有益效果：
本发明实施例中，检测目标需求对象对应的物品需求信息；确定预先为目标需求对象构建的目标用户画像模型；基于该目标用户画像模型以及该物品需求信息，从预先确定出的供应对象集合中筛选与该目标用户画像模型以及该物品需求信息相匹配的至少一个目标供应对象，并向目标需求对象推荐所有目标供应对象对应的目标信息，目标供应对象对应的目标信息至少包括对应的身份标识以及所供应物品的物品信息。可见，本发明能够根据需求对象对应的用户画像模型及物品需求信息为需求对象筛选并推荐相匹配的供应对象，在实现供应对象智能化推荐的同时提高推荐的供应对象与需求对象的实际需求的匹配度，有利于提高推荐的供应对象的准确性，进而有利于提高供应对象的选择效率。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明实施例公开的一种基于产业互联网的智能采购推荐方法的流程示意图；
图2是本发明实施例公开的另一种基于产业互联网的智能采购推荐方法的流程示意图；
图3是本发明实施例公开的一种基于产业互联网的智能采购推荐装置的结构示意图；
图4是本发明实施例公开的另一种基于产业互联网的智能采购推荐装置的结构示意图；
图5是本发明实施例公开的又一种基于产业互联网的智能采购推荐装置的结构示意图。
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作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
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”等是用于区别不同对象，而不是用于描述特定顺序。此外，术语“包括”和“具有”以及它们任何变形，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、装置、产品、端口或端没有限定于已列出的步骤或单元，而是可选地还包括没有列出的步骤或单元，或可选地还包括对于这些过程、方法、产品、端口或端固有的其他步骤或单元。
在本文中提及“实施例”意味着，结合实施例描述的特定特征、结构或特性可以包含在本发明的至少一个实施例中。在说明书中的各个位置出现该短语并不一定均是指相同的实施例，也不是与其它实施例互斥的独立的或备选的实施例。本领域技术人员显式地和隐式地理解的是，本文所描述的实施例可以与其它实施例相结合。
本发明公开了一种基于产业互联网的智能采购推荐方法及装置，能够根据需求对象对应的用户画像模型及物品需求信息为需求对象筛选并推荐相匹配的供应对象，在实现供应对象智能化推荐的同时提高推荐的供应对象与需求对象的实际需求的匹配度，有利于提高推荐的供应对象的准确性，进而有利于提高供应对象的选择效率。以下分别进行详细说明。
实施例一
请参阅图1，图1是本发明实施例公开的一种基于产业互联网的智能采购推荐方法的流程示意图。其中，图1所描述的方法可以应用于推荐装置中，以实现供应对象的推荐控制，该推荐装置可以独立存在，也可以集成在相应的推荐设备、推荐平台、推荐系统或推荐服务器中，本发明实施例不做限定。如图1所示，该基于产业互联网的智能采购推荐方法可以包括以下操作：
101、检测目标需求对象对应的物品需求信息，该物品需求信息包括目标需求对象所需物品的物品信息。
本发明实施例中，目标需求对象为具有物品购买需求的任意一个下游商家，当任意一个下游商家具有物品购买需求时，其可以通过相应的终端设备触发相应的操作（如物品搜索操作等），推荐装置在检测到某一下游商家触发的相应操作之后，即可初步确定该某一下游商家具有物品需求，并进一步检测该某一下游商家对应的物品需求信息，其中，该某一下游商家即为目标需求对象，且目标需求对象的物品需求信息至少包括其所需物品的物品标识，进一步的，还可以包括其所需物品的数量、其所需物品的级别、其所需物品的原材料产地、其所需物品的规格（如大小尺寸等）、其所需物品的价格区间、其所需物品的需求类型以及其所需物品的品相等中的至少一种，且物品需求信息包括的内容越多，后续筛选出的待推荐供应对象就越精准。
本发明实施例中，目标需求对象对应的物品需求信息可以通过目标需求对象搜索的物品关键字确定，也可以通过分析搜索日志表中的内容确定，本发明实施例不做限定。
本发明实施例中，在执行完毕步骤101之后，可以直接触发执行步骤102。在其它可选的实施例中，在执行完毕步骤101之后，也可以先执行以下操作：
判断物品需求信息包括的内容中是否存在互斥内容，当判断结果为否时，触发执行步骤102，这样有利于提高物品购买需求的准确性，进而有利于提高后续筛选出的待推荐供应对象的效率与准确性。
举例来说，当物品需求信息包括所需供应对象的距离范围和所需供应对象的具体位置时，若所需供应对象的具体位置距离目标需求对象当前所在的具体位置的距离值未处于所需供应对象的距离范围时，推荐装置即可将所需供应对象的距离范围和所需供应对象的具体位置确定为互斥内容。
进一步可选的，当判断出物品需求信息包括的内容中存在互斥内容之后，推荐装置可以先确定存在的互斥内容对筛选待推荐供应对象的影响程度，并判断确定出的影响程度是否大于等于预设程度阈值，若否，则触发执行步骤102。这样在物品需求信息存在互斥内容时通过互斥内容对筛选待推荐供应对象的影响程度的判断确定后续的操作，能够在一定程度上提高筛选出待推荐供应对象的效率。
102、确定预先为目标需求对象构建的目标用户画像模型。
本发明实施例中，每个需求对象均可以存在与之对应的用户画像模型。可选的，需求对象的用户画像模型可以根据需求对象的需求偏好构建出的，又进一步的，需求对象的需求偏好可以是根据需求对象的相关搜索参数确定的。
103、基于上述目标用户画像模型以及上述物品需求信息，从预先确定出的供应对象集合中筛选与上述目标用户画像模型以及上述物品需求信息相匹配的至少一个目标供应对象。
其中，预先确定出的供应对象集合包括至少一个供应对象。
104、向目标需求对象推荐所有目标供应对象对应的目标信息。
本发明实施例中，目标供应对象对应的目标信息至少包括目标供应对象对应的身份标识以及目标供应对象所供应物品的物品信息。可选的，目标供应对象对应的目标信息还可以包括该目标供应对象在所有目标供应对象中的排名，进一步的，还可以包括排名对应的参考依据，且排名是在对应的参考依据下目标需求对象对供应对象的选择依据，进而有利于提高供应对象的选择效率，进而有利于提高物品的购买效率。且具体的排名是根据在对应的参考依据下供应对象与需求对象的契合度或者匹配度确定的，契合度或者匹配度越高，排名越靠前。
可见，实施本发明实施例所描述的方法能够根据需求对象对应的用户画像模型及物品需求信息为需求对象筛选并推荐相匹配的供应对象，在实现供应对象智能化推荐的同时提高推荐的供应对象与需求对象的实际需求的匹配度，有利于提高推荐的供应对象的准确性，进而有利于提高供应对象的选择效率。
在一个可选的实施例中，该方法还可以包括以下操作：
对于任一授权需求对象，采集授权需求对象对应的搜索参数，根据授权需求对象对应的搜索参数构建授权需求对象的用户画像模型。
可见，该可选的实施例能够基于授权需求对象的搜索参数构建授权需求对象的用户画像模型，有利于提高构建的用户画像模型的准确性，进而有利于提高根据用户画像模型筛选出的供应对象的准确性。
在该可选的实施例中，进一步可选的，在采集授权需求对象对应的搜索参数之后，该方法还可以包括以下操作：
判断授权需求对象对应的搜索参数是否满足预先确定出的参数条件，当判断出授权需求对象对应的搜索参数满足预先确定出的参数条件时，触发执行上述的根据授权需求对象对应的搜索参数构建授权需求对象的用户画像模型的步骤。
可见，该可选的实施例还能够在根据授权需求对象对应的搜索参数构建用户画像模型之前，判断对应的搜索参数是否满足相应的参数条件，有利于进一步提高构建出的用户画像模型的准确性，且还能够在一定程度上减少不必要的用户画像模型构建操作。
在该可选的实施例中，又进一步可选的，采集授权需求对象对应的搜索参数可以包括：
采集授权需求对象在预先确定出的第一时间段内对应的关键词搜索频率和/或物品浏览时长和/或物品浏览行为参数，得到授权需求对象对应的搜索参数。
其中，物品浏览行为参数可以包括收藏行为参数、转发行为参数、加入购物车行为参数、所浏览物品的物品信息的复制行为参数等中的至少一种，且若在浏览物品的过程中没有相应的行为，则相应的行为参数为空。例如，若授权需求对象在浏览物品的过程中不存在收藏行为，则收藏行为参数为空。需要说明的是，在需求对象搜索了物品关键字之后，可以将需求对象搜索的物品关键字存储至搜索日志表中。
可见，该可选的实施例能够将授权需求对象在一段时间段内对应的关键词搜索频率、物品浏览时长以及物品浏览行为参数中的至少一种确定为对应的搜索参数，有利于提高基于搜索参数构建出的用户画像模型与授权需求对象的匹配度，进而有利于提高后续根据用户画像模型筛选出的待推荐供应对象的准确性与效率。
在另一个可选的实施例中，该方法还可以包括以下操作：
对于任一授权需求对象，确定授权需求对象的用户画像模型对应的当前最新更新时刻，从当前最新更新时刻开始计时，得到实时计时时长；当实时计时时长大于等于预设时长阈值时，采集从当前最新更新时刻开始至实时计时时长对应的计时截止时刻的时间段内授权需求对象对应的最新搜索参数，根据授权需求对象对应的最新搜索参数更新授权需求对象的用户画像模型。
可见，该可选的实施例还能够根据最新搜索参数实现对已构建的用户画像模型的更新，有利于提高用户画像模型与需求对象的匹配度，进而有利于提高根据用户画像模型筛选出的待推荐供应对象的准确性与可靠性。
该该可选的实施例中，进一步可选的，在采集从当前最新更新时刻开始至实时计时时长对应的计时截止时刻的时间段内授权需求对象对应的最新搜索参数之后，该方法还可以包括以下操作：
比较授权需求对象对应的最新搜索参数以及授权需求对象对应的历史搜索参数，得到比较结果；
根据比较结果判断是否需要更新授权需求对象的用户画像模型，当判断出需要更新授权需求对象的用户画像模型时，触发执行上述的根据授权需求对象对应的最新搜索参数更新授权需求对象的用户画像模型的步骤。
可选的，比较结果可以为授权需求对象对应的最新搜索参数以及授权需求对象对应的历史搜索参数之间的差异度，若差异度大于差异度阈值，则确定需要更新授权需求对象的用户画像模型，若差异度不大于差异度阈值，则确定无需更新授权需求对象的用户画像模型。进一步可选的，授权需求对象对应的最新搜索参数以及授权需求对象对应的历史搜索参数之间的差异度可以具体为授权需求对象对应的最新搜索参数中目标类型的搜索参数与授权需求对象对应的历史搜索参数中目标类型的搜索参数之间的差异度，这样只需比较目标类型的搜索参数即可，有利于在提高用户画像模型更新准确性的同时，还能够提高搜索参数比较效率。
可见，该可选的实施例还能够在更新需求对象的用户画像模型之前通过比较最新搜索参数以及历史搜索参数的比较结果进一步确定是否需要执行用户画像模型的更新操作，有利于提高执行用户画像模型更新操作的准确性与可靠性，还能够在一定程度上减少不必要的用户画像模型更新操作。
在又一个可选的实施例中，基于上述目标用户画像模型以及上述物品需求信息，从预先确定出的供应对象集合中筛选与上述目标用户画像模型以及上述物品需求信息相匹配的至少一个目标供应对象，可以包括：
基于目标用户画像模型从预先构建的供应对象信息集合中筛选与目标用户画像模型相匹配的至少一个供应对象，得到供应对象集合；
从供应对象集合中筛选与物品需求信息相匹配的至少一个目标供应对象。
可选的，预先构建的供应对象信息集合可以包括已经成功注册的所有供应对象，这样有利于提高筛选全面性，或者，也可以包括为目标需求对象构建的供应对象数据集合中的所有供应对象，这样有利于提高筛选效率。
可见，该可选的实施例提供了一种待推荐供应对象的智能化确定方式，先通过构建的用户画像模型完成初步筛选，再根据物品需求信息完成进一步筛选，这样通过缩小筛选范围之后再进行进一步筛选的方式能够在提高筛选出的待推荐供应对象的准确性的同时还能够提高进一步筛选时的筛选效率，进而有利于提高待推荐供应对象的推荐效率。
实施例二
请参阅图2，图2是本发明实施例公开的另一种基于产业互联网的智能采购推荐方法的流程示意图。其中，图2所描述的方法可以应用于推荐装置中，以实现供应对象相关信息的推荐控制，该推荐装置可以独立存在，也可以集成在相应的推荐设备、推荐平台、推荐系统或推荐服务器中，本发明实施例不做限定。如图2所示，该基于产业互联网的智能采购推荐方法可以包括以下操作：
201、检测某一对象触发的入驻请求，根据该入驻请求确定该某一对象的身份类型。
其中，某一对象的身份类型为需求类型或供应类型，且需求类型用于表示该某一对象为需求对象（也即下游需求商家），供应类型用于表示该某一对象为供应对象（也即上游供应商）。
需要说明的是，当某一对象的身份类型为供应类型时，可以将某一对象的相关信息存储至需求对象信息集合（也即客户信息集合中），且该相关信息可以包括身份标识、联系人、联系人电话、地址、收货人等中的至少一种。
202、当上述某一对象的身份类型为供应类型时，对上述某一对象的经营范围信息进行认证，得到认证结果。
203、当上述认证结果表示对上述某一对象的经营范围信息认证通过时，将获取到的上述某一对象对应的供应信息存储至预先构建的供应对象信息集合中。
其中，某一对象对应的供应信息至少可以包括某一对象对应的身份标识、某一对象的经营范围信息，还可以包括对应的身份类型、所在地址等中的至少一种，且供应对象信息集合可以具体为商家信息表，用于实现对供应对象的管理。
可见，本发明实施例所描述的方法能够在供应对象入驻时对其经营范围进行认证，且在认证通过之后才允许供应对象入驻，有利于提高供应对象入驻的安全性与可靠性，进而有利于提高与供应对象对应的交易的安全性与可靠性。
在该可选的实施例中，进一步可选的，该方法还可以包括以下步骤：
204、当检测到上述某一对象对应的物品发布请求时，判断物品发布请求所请求发布的物品是否与某一对象的经营范围信息相匹配。
本发明实施例中，物品发布请求所请求发布的物品也即是想要售卖的物品。
205、当判断结果为是时，将物品发布请求所请求发布的物品对应的物品信息存储至某一对象对应的供应物品信息集合中。
其中，上述某一对象对应的供应物品信息集合用于存储允许某一对象销售的物品对应的物品信息，且所请求发布的物品对应的物品信息可以包括物品分类、物品类型、物品标识（也即物品名称）、物品规格、物品价格、物品保质期、物品季节以及物品关键字等中的一种或多种的组合，且供应物品信息集合可以具体为商品信息表，用于实现对物品的管理。
可见，该可选的实施例能够在供应对象入驻之后以及在发布其所售卖的物品之前，先对其想要发布的物品是否与其经营范围相匹配进行判断，当判断出相匹配时才存储供应对象想要发布的物品的物品信息，保证了供应对象想要发布的物品与其经验范围的一致性，进而有利于提高交易安全性与可靠性。
在另一个可选的实施例中，在步骤201-步骤203所组成的实施例的基础上，或者，在步骤201-步骤205所组成的实施例的基础上，进一步可选的，该方法还可以包括以下步骤：
检测目标需求对象对应的物品需求信息，该物品需求信息包括目标需求对象所需物品的物品信息；
确定预先为目标需求对象构建的目标用户画像模型；
基于上述目标用户画像模型以及上述物品需求信息，从预先确定出的供应对象集合中筛选与上述目标用户画像模型以及上述物品需求信息相匹配的至少一个目标供应对象；其中，预先确定出的供应对象集合包括至少一个供应对象；
向目标需求对象推荐所有目标供应对象对应的目标信息。
其中，目标供应对象对应的目标信息至少包括目标供应对象对应的身份标识以及目标供应对象所供应物品的物品信息。
在该可选的实施例中，进一步可选的，该方法还可以包括以下操作：
检测目标需求对象从向其推荐的所有目标供应对象中选择的其中一个供应对象以及针对其中一个供应对象发起的购买需求；
根据检测到的购买需求，创建目标需求对象与其中一个供应对象之间的交易订单；
监测交易订单是否交易完毕，当交易订单交易完毕时，检测交易订单的交易结果是否表示交易成功，当交易订单的交易结果表示交易成功时，执行预先确定出的目标操作。
进一步可选的，执行预先确定出的目标操作，可以包括：
将目标需求对象对应的身份标识添加至其中一个供应对象对应的需求对象数据集合中，这样能够为供应对象创建相应的需求对象集合，且在供应对象与需求对象之间交易成功之后，将需求对象对应的身份标识添加至供应对象对应的需求对象数据集合，有利于实现供应对象对应的私域流量，减少供应对象的客户流失；和/或，
将其中一个供应对象对应的身份标识添加至目标需求对象对应的供应对象数据集合中，这样能够为需求对象创建相应的供应对象数据集合，且在需求对象与供应对象之间交易成功之后，将供应对象对应的身份标识添加至需求对象对应的供应对象数据集合中，有利于后续简化为其推荐供应对象的流程，进一步提高供应对象的筛选效率及筛选准确性；和/或，
将交易订单对应的订单信息存储至预先构建的订单信息集合中，有利于实现交易信息的追溯或回溯。可选的，交易订单对应的订单信息可以包括订单发生的时间、订单发生的地点、订单的收寄件地址、物流配送方式、订单成功交易的时间、订单交易金额以及订单交易过程中的其它相关信息中的一种或多种的组合。
需要特别说明的是，该可选的实施例描述了为需求对象推荐供应对象的方案以及为需求对象与其选择的供应对象创建交易订单实现线上交易的方案，该可选的实施例所追加的步骤与步骤201-203或者步骤201-步骤205没有先后执行顺序。
可见，该可选的实施例还能够根据需求对象对应的用户画像模型及物品需求信息为需求对象筛选并推荐相匹配的供应对象，在实现供应对象智能化推荐的同时提高推荐的供应对象与需求对象的实际需求的匹配度，有利于提高推荐的供应对象的准确性，进而有利于提高供应对象的选择效率。此外，还能够在向需求对象推荐供应对象之后根据需求对象的选择结果创建相应的交易订单实现线上交易，拓展了推荐装置的功能，提高了基于推荐的供应对象实现交易的便捷性与效率，且还能够在监测到交易订单交易成功之后，执行相匹配的操作，进一步拓展了推荐装置的功能。
在又一个可选的实施例中，该方法还可以包括以下操作：
对于任一授权需求对象，采集授权需求对象在预先确定出的第二时间段内的购买行为信息，将购买行为信息输入预先确定出的购买行为分析模型，得到购买行为分析结果；
根据所有授权需求对象对应的购买行为分析结果，生成购买行为反馈信息，并将购买行为反馈信息反馈至相匹配的供应对象。
其中，第二时间段用于表示购买行为的分析频次，其单位可以具体月、季度或者年。
可选的，购买行为反馈信息包括相应物品在相应地区的吞吐量、相应需求对象与相应供应对象之间的距离、需求产品的规格信息、需求产品的品相信息中的一种或多种的组合；且购买行为反馈信息用于供接收到购买行为反馈信息的供应对象对其所供应的物品的供应参数进行优劣势分析，进而实现物品需求倾向分析。进一步可选的，所供应的物品的供应参数可以具体为物品类型、物品品相、原材料来源、物品规格、物品数量等中的一种或多种的组合。
可见，该可选的实施例还能够对授权需求对象的购买行为信息并进一步根据购买行为分析结果生成购买行为反馈信息反馈至相应的供应对象，不仅有利于拓展推荐装置的智能化功能，还能够为供应对象提供对其所供应的物品的供应参数进行优劣势分析的参考依据，有利于实现供应对象对其所供应物品的供应参数的优化。
实施例三
请参阅图3，图3是本发明实施例公开的一种基于产业互联网的智能采购推荐装置的结构示意图。其中，图3所描述的推荐装置用于实现供应对象相关信息的推荐控制，该推荐装置可以独立存在，也可以集成在相应的推荐设备、推荐平台、推荐系统或推荐服务器中，本发明实施例不做限定。如图3所示，该装置可以包括：
检测模块301，用于检测目标需求对象对应的物品需求信息，该物品需求信息包括目标需求对象所需物品的物品信息；
确定模块302，用于确定预先为目标需求对象构建的目标用户画像模型；
筛选模块303，用于基于目标用户画像模型以及物品需求信息，从预先确定出的供应对象集合中筛选与目标用户画像模型以及物品需求信息相匹配的至少一个目标供应对象，供应对象集合包括至少一个供应对象；
推荐模块304，用于向目标需求对象推荐所有目标供应对象对应的目标信息，目标供应对象对应的目标信息至少包括目标供应对象对应的身份标识以及目标供应对象所供应物品的物品信息。
可见，实施图3所描述的装置能够根据需求对象对应的用户画像模型及物品需求信息为需求对象筛选并推荐相匹配的供应对象，在实现供应对象智能化推荐的同时提高推荐的供应对象与需求对象的实际需求的匹配度，有利于提高推荐的供应对象的准确性，进而有利于提高供应对象的选择效率。
在一个可选的实施例中，如图4所示，该装置还可以包括：
画像构建模块305，用于对于任一授权需求对象，采集授权需求对象对应的搜索参数，根据授权需求对象对应的搜索参数构建授权需求对象的用户画像模型。
进一步可选的，画像构建模块305，还用于对于任一授权需求对象，在采集授权需求对象对应的搜索参数之后，判断授权需求对象对应的搜索参数是否满足预先确定出的参数条件，当判断出授权需求对象对应的搜索参数满足预先确定出的参数条件时，触发执行上述的根据授权需求对象对应的搜索参数构建授权需求对象的用户画像模型。
可见，该可选的实施例还能够基于授权需求对象的搜索参数构建授权需求对象的用户画像模型，有利于提高构建的用户画像模型的准确性，进而有利于提高根据用户画像模型筛选出的供应对象的准确性。此外，还能够在根据授权需求对象对应的搜索参数构建用户画像模型之前，判断对应的搜索参数是否满足相应的参数条件，有利于进一步提高构建出的用户画像模型的准确性，且还能够在一定程度上减少不必要的用户画像模型构建操作。
在另一个可选的实施例中，如图4所示，该装置还可以包括：
画像更新模块306，用于对于任一授权需求对象，确定授权需求对象的用户画像模型对应的当前最新更新时刻，从当前最新更新时刻开始计时，得到实时计时时长；当实时计时时长大于等于预设时长阈值时，采集从当前最新更新时刻开始至实时计时时长对应的计时截止时刻的时间段内授权需求对象对应的最新搜索参数，根据授权需求对象对应的最新搜索参数更新授权需求对象的用户画像模型。
在该可选的实施例中，进一步可选的，画像更新模块306，还用于对于任一授权需求对象，在采集从当前最新更新时刻开始至实时计时时长对应的计时截止时刻的时间段内授权需求对象对应的最新搜索参数之后，比较授权需求对象对应的最新搜索参数以及授权需求对象对应的历史搜索参数，得到比较结果；根据比较结果判断是否需要更新授权需求对象的用户画像模型，当判断出需要更新授权需求对象的用户画像模型时，触发执行上述的根据授权需求对象对应的最新搜索参数更新授权需求对象的用户画像模型。
可见，该可选的实施例还能够根据最新搜索参数实现对已构建的用户画像模型的更新，有利于提高用户画像模型与需求对象的匹配度，进而有利于提高根据用户画像模型筛选出的待推荐供应对象的准确性与可靠性。此外，还能够在更新需求对象的用户画像模型之前通过比较最新搜索参数以及历史搜索参数的比较结果进一步确定是否需要执行用户画像模型的更新操作，有利于提高执行用户画像模型更新操作的准确性与可靠性，还能够在一定程度上减少不必要的用户画像模型更新操作。
在又一个可选的实施例中，检测模块301，还用于检测目标需求对象从向其推荐的所有目标供应对象中选择的其中一个供应对象以及针对其中一个供应对象发起的购买需求。以及，如图4所示，该装置还可以包括：
创建模块307，用于根据检测模块检测到购买需求，创建目标需求对象与其中一个供应对象之间的交易订单；
监测模块308，用于监测交易订单是否交易完毕；
检测模块301，还用于当监测模块308监测到交易订单交易完毕时，检测交易订单的交易结果是否表示交易成功；
处理模块309，用于当检测模块301检测出交易订单的交易结果表示交易成功时，执行预先确定出的目标操作；
可选的，处理模块309执行预先确定出的目标操作的具体方式可以包括：
将目标需求对象对应的身份标识添加至其中一个供应对象对应的需求对象数据集合中，这样能够为供应对象创建相应的需求对象集合，且在供应对象与需求对象之间交易成功之后，将需求对象对应的身份标识添加至供应对象对应的需求对象数据集合，有利于实现供应对象对应的私域流量，减少供应对象的客户流失；和/或，
将其中一个供应对象对应的身份标识添加至目标需求对象对应的供应对象数据集合中，这样能够为需求对象创建相应的供应对象数据集合，且在需求对象与供应对象之间交易成功之后，将供应对象对应的身份标识添加至需求对象对应的供应对象数据集合中，有利于后续简化为其推荐供应对象的流程，进一步提高供应对象的筛选效率；和/或，
将交易订单对应的订单信息存储至预先构建的订单信息集合中，有利于实现交易信息的追溯或回溯。
可见，该可选的实施例还能够根据需求对象对应的用户画像模型及物品需求信息为需求对象筛选并推荐相匹配的供应对象，在实现供应对象智能化推荐的同时提高推荐的供应对象与需求对象的实际需求的匹配度，有利于提高推荐的供应对象的准确性，进而有利于提高供应对象的选择效率。此外，还能够在向需求对象推荐供应对象之后根据需求对象的选择结果创建相应的交易订单实现线上交易，拓展了推荐装置的功能，提高了基于推荐的供应对象实现交易的便捷性与效率，且还能够在监测到交易订单交易成功之后，执行相匹配的操作，进一步拓展了推荐装置的功能。
在又一个可选的实施例中，检测模块301，还用于检测某一对象触发的入驻请求；确定模块302还可以用于根据入驻请求确定某一对象的身份类型。
在该可选的实施例中，如图4所示，该装置还可以包括：
认证模块310，用于当上述某一对象的身份类型为供应类型时，对上述某一对象的经营范围信息进行认证，得到认证结果；
存储模块311，用于当认证结果表示对某一对象的经营范围信息认证通过时，将获取到的某一对象对应的供应信息存储至预先构建的供应对象信息集合中。
在该可选的实施例中，进一步可选的，如图4所示，该装置还可以包括判断模块312，其中：
检测模块301，还用于检测是否存在某一对象对应的物品发布请求；
判断模块312，用于当检测模块301检测到某一对象对应的物品发布请求时，判断物品发布请求所请求发布的物品是否与某一对象的经营范围信息相匹配；
存储模块311，还用于当判断模块312的判断结果为是时，将物品发布请求所请求发布的物品对应的物品信息存储至某一对象对应的供应物品信息集合中，某一对象对应的供应物品信息集合用于存储允许某一对象销售的物品对应的物品信息。
可见，该可选的实施例还能够在供应对象入驻时对其经营范围进行认证，且在认证通过之后才允许供应对象入驻，有利于提高供应对象入驻的安全性与可靠性，进而有利于提高与供应对象对应的交易的安全性与可靠性。此外，还能够在供应对象入驻之后以及在发布其所售卖的物品之前，先对其想要发布的物品是否与其经营范围相匹配进行判断，当判断出相匹配时才存储供应对象想要发布的物品的物品信息，保证了供应对象想要发布的物品与其经验范围的一致性，进而有利于提高交易安全性与可靠性。
在又一个可选的实施例中，筛选模块303基于目标用户画像模型以及物品需求信息，从预先确定出的供应对象集合中筛选与目标用户画像模型以及物品需求信息相匹配的至少一个目标供应对象的具体方式包括：
基于目标用户画像模型从预先构建的供应对象信息集合中筛选与目标用户画像模型相匹配的至少一个供应对象，得到供应对象集合；
从供应对象集合中筛选与物品需求信息相匹配的至少一个目标供应对象。
可见，该可选的实施例还能够提供一种待推荐供应对象的智能化确定方式，先通过构建的用户画像模型完成初步筛选，再根据物品需求信息完成进一步筛选，这样通过缩小筛选范围之后再进行进一步筛选的方式能够在提高筛选出的待推荐供应对象的准确性的同时还能够提高进一步筛选时的筛选效率，进而有利于提高待推荐供应对象的推荐效率。
在又一个可选的实施例中，画像构建模块305采集授权需求对象对应的搜索参数的具体方式包括：
采集授权需求对象在预先确定出的第一时间段内对应的关键词搜索频率和/或物品浏览时长和/或物品浏览行为参数，得到授权需求对象对应的搜索参数。
可见，该可选的实施例还能够将授权需求对象在一段时间段内对应的关键词搜索频率、物品浏览时长以及物品浏览行为参数中的至少一种确定为对应的搜索参数，有利于提高基于搜索参数构建出的用户画像模型与授权需求对象的匹配度，进而有利于提高后续根据用户画像模型筛选出的待推荐供应对象的准确性与效率。
在又一个可选的实施例中，如图4所示，该装置还可以包括：
分析模块313，用于对于任一授权需求对象，采集授权需求对象在预先确定出的第二时间段内的购买行为信息，将购买行为信息输入预先确定出的购买行为分析模型，得到购买行为分析结果，以及，根据所有授权需求对象对应的购买行为分析结果，生成购买行为反馈信息，并将购买行为反馈信息反馈至相匹配的供应对象。
其中，购买行为反馈信息包括相应物品在相应地区的吞吐量、相应需求对象与相应供应对象之间的距离、需求产品的规格信息、需求产品的品相信息中的一种或多种的组合；购买行为反馈信息用于供接收到购买行为反馈信息的供应对象对其所供应的物品的供应参数进行优劣势分析。
可见，该可选的实施例还能够对授权需求对象的购买行为信息并进一步根据购买行为分析结果生成购买行为反馈信息反馈至相应的供应对象，不仅有利于拓展推荐装置的智能化功能，还能够为供应对象提供对其所供应的物品的供应参数进行优劣势分析的参考依据，有利于实现供应对象对其所供应物品的供应参数的优化。
实施例四
请参阅图5，图5是本发明实施例公开的又一种基于产业互联网的智能采购推荐装置的结构示意图。其中，图5所示的推荐装置用于实现供应对象相关信息的推荐控制，该推荐装置可以独立存在，也可以集成在相应的推荐设备、推荐平台、推荐系统或推荐服务器中，本发明实施例不做限定。如图5所示，该装置可以包括：
存储有可执行程序代码的存储器401；
与存储器401耦合的处理器402；
处理器402调用存储器401中存储的可执行程序代码，执行本发明实施例一或实施例二中所公开的基于产业互联网的智能采购推荐方法中的部分或全部步骤。
实施例五
本发明实施例公开了一种计算机存储介质，计算机存储介质存储有计算机指令，计算机指令被调用时，用于执行本发明实施例一或实施例二中所公开的基于产业互联网的智能采购推荐方法中的部分或全部步骤。
以上所描述的装置实施例仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的模块可以是或者也可以不是物理上分开的，作为模块显示的部件可以是或者也可以不是物理模块，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络模块上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性的劳动的情况下，即可以理解并实施。
通过以上的实施例的具体描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到各实施方式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。基于这样的理解，上述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，该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中,存储介质包括只读存储器（Read-Only Memory，ROM）、随机存储器（Random Access Memory，RAM）、可编程只读存储器（Programmable Read-only Memory，PROM）、可擦除可编程只读存储器（ErasableProgrammable Read Only Memory，EPROM）、一次可编程只读存储器（One-timeProgrammable Read-Only Memory，OTPROM）、电子抹除式可复写只读存储器（Electrically-Erasable Programmable Read-Only Memory，EEPROM）、只读光盘（CompactDisc Read-Only Memory，CD-ROM）或其他光盘存储器、磁盘存储器、磁带存储器、或者能够用于携带或存储数据的计算机可读的任何其他介质。
最后应说明的是：本发明实施例公开的一种基于产业互联网的智能采购推荐方法及装置所揭露的仅为本发明较佳实施例而已，仅用于说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解；其依然可以对前述各项实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或替换，并不使相应的技术方案的本质脱离本发明各项实施例技术方案的精神和范围。
Claims (10)
1.一种基于产业互联网的智能采购推荐方法，其特征在于，所述方法包括：
检测目标需求对象对应的物品需求信息，所述物品需求信息包括所述目标需求对象所需物品的物品信息；
判断所述物品需求信息包括的内容中是否存在互斥内容，当判断结果为否时，确定预先为所述目标需求对象构建的目标用户画像模型；当判断出所述物品需求信息包括的内容中存在所述互斥内容之后，确定存在的所述互斥内容对筛选待推荐供应对象的影响程度，并判断确定出的所述影响程度是否大于等于预设程度阈值，当判断结果为否时，确定预先为所述目标需求对象构建的目标用户画像模型；
基于所述目标用户画像模型以及所述物品需求信息，从预先确定出的供应对象集合中筛选与所述目标用户画像模型以及所述物品需求信息相匹配的至少一个目标供应对象，所述供应对象集合包括至少一个供应对象；
向所述目标需求对象推荐所有所述目标供应对象对应的目标信息，所述目标供应对象对应的目标信息至少包括所述目标供应对象对应的身份标识以及所述目标供应对象所供应物品的物品信息；
其中，所述方法还包括：
对于任一授权需求对象，采集所述授权需求对象对应的搜索参数，根据所述授权需求对象对应的搜索参数构建所述授权需求对象的用户画像模型，所述授权需求对象对应的搜索参数至少包括所述授权需求对象在预先确定出的第一时间段内对应的关键词搜索频率；
对于任一授权需求对象，确定所述授权需求对象的用户画像模型对应的当前最新更新时刻，从所述当前最新更新时刻开始计时，得到实时计时时长；当所述实时计时时长大于等于预设时长阈值时，采集从所述当前最新更新时刻开始至所述实时计时时长对应的计时截止时刻的时间段内所述授权需求对象对应的最新搜索参数，根据所述授权需求对象对应的最新搜索参数更新所述授权需求对象的用户画像模型。
2.根据权利要求1所述的基于产业互联网的智能采购推荐方法，其特征在于，
其中，所述采集所述授权需求对象对应的搜索参数之后，以及所述根据所述授权需求对象对应的搜索参数构建所述授权需求对象的用户画像模型之前，所述方法还包括：
判断所述授权需求对象对应的搜索参数是否满足预先确定出的参数条件，当判断出所述授权需求对象对应的搜索参数满足预先确定出的所述参数条件时，触发执行所述的根据所述授权需求对象对应的搜索参数构建所述授权需求对象的用户画像模型的步骤。
3.根据权利要求2所述的基于产业互联网的智能采购推荐方法，其特征在于，所述采集从所述当前最新更新时刻开始至所述实时计时时长对应的计时截止时刻的时间段内所述授权需求对象对应的最新搜索参数之后，所述方法还包括：
比较所述授权需求对象对应的最新搜索参数以及所述授权需求对象对应的历史搜索参数，得到比较结果；
根据所述比较结果判断是否需要更新所述授权需求对象的用户画像模型，当判断出需要更新所述授权需求对象的用户画像模型时，触发执行所述的根据所述授权需求对象对应的最新搜索参数更新所述授权需求对象的用户画像模型的步骤。
4.根据权利要求1-3任一项所述的基于产业互联网的智能采购推荐方法，其特征在于，所述方法还包括：
检测所述目标需求对象从向其推荐的所有所述目标供应对象中选择的其中一个供应对象以及针对所述其中一个供应对象发起的购买需求；根据检测到的所述购买需求，创建所述目标需求对象与所述其中一个供应对象之间的交易订单；监测所述交易订单是否交易完毕，当所述交易订单交易完毕时，检测所述交易订单的交易结果是否表示交易成功，当所述交易订单的交易结果表示交易成功时，执行预先确定出的目标操作；
所述执行预先确定出的目标操作，还包括：
将所述其中一个供应对象对应的身份标识添加至所述目标需求对象对应的供应对象数据集合中；和/或，
将所述交易订单对应的订单信息存储至预先构建的订单信息集合中；和/或，
将所述目标需求对象对应的身份标识添加至所述其中一个供应对象对应的需求对象数据集合中。
5.根据权利要求4所述的基于产业互联网的智能采购推荐方法，其特征在于，所述方法还包括：
检测某一对象触发的入驻请求，根据所述入驻请求确定所述某一对象的身份类型；
当所述某一对象的身份类型为供应类型时，对所述某一对象的经营范围信息进行认证，得到认证结果；
当所述认证结果表示对所述某一对象的经营范围信息认证通过时，将获取到的所述某一对象对应的供应信息存储至预先构建的供应对象信息集合中；
以及，所述方法还包括：
当检测到所述某一对象对应的物品发布请求时，判断所述物品发布请求所请求发布的物品是否与所述某一对象的经营范围信息相匹配，当判断结果为是时，将所述物品发布请求所请求发布的物品对应的物品信息存储至所述某一对象对应的供应物品信息集合中，所述某一对象对应的供应物品信息集合用于存储允许所述某一对象销售的物品对应的物品信息。
6.根据权利要求1-3任一项所述的基于产业互联网的智能采购推荐方法，其特征在于，所述基于所述目标用户画像模型以及所述物品需求信息，从预先确定出的供应对象集合中筛选与所述目标用户画像模型以及所述物品需求信息相匹配的至少一个目标供应对象，包括：
基于所述目标用户画像模型从预先构建的供应对象信息集合中筛选与所述目标用户画像模型相匹配的至少一个供应对象，得到供应对象集合；
从所述供应对象集合中筛选与所述物品需求信息相匹配的至少一个目标供应对象。
7.根据权利要求2所述的基于产业互联网的智能采购推荐方法，其特征在于，所述采集所述授权需求对象对应的搜索参数，包括：
采集所述授权需求对象在预先确定出的第一时间段内对应的关键词搜索频率和/或物品浏览时长和/或物品浏览行为参数，得到所述授权需求对象对应的搜索参数。
8.根据权利要求6所述的基于产业互联网的智能采购推荐方法，其特征在于，所述方法还包括：
对于任一授权需求对象，采集所述授权需求对象在预先确定出的第二时间段内的购买行为信息，将所述购买行为信息输入预先确定出的购买行为分析模型，得到购买行为分析结果；
根据所有所述授权需求对象对应的购买行为分析结果，生成购买行为反馈信息，并将所述购买行为反馈信息反馈至相匹配的供应对象；
其中，所述购买行为反馈信息包括相应物品在相应地区的吞吐量、相应需求对象与相应供应对象之间的距离、需求产品的规格信息、需求产品的品相信息中的一种或多种的组合；所述购买行为反馈信息用于供接收到所述购买行为反馈信息的供应对象对其所供应的物品的供应参数进行优劣势分析。
9.一种基于产业互联网的智能采购推荐装置，其特征在于，所述装置包括：
检测模块，用于检测目标需求对象对应的物品需求信息，所述物品需求信息包括所述目标需求对象所需物品的物品信息；
确定模块，用于确定预先为所述目标需求对象构建的目标用户画像模型；
筛选模块，用于基于所述目标用户画像模型以及所述物品需求信息，从预先确定出的供应对象集合中筛选与所述目标用户画像模型以及所述物品需求信息相匹配的至少一个目标供应对象，所述供应对象集合包括至少一个供应对象；
推荐模块，用于向所述目标需求对象推荐所有所述目标供应对象对应的目标信息，所述目标供应对象对应的目标信息至少包括所述目标供应对象对应的身份标识以及所述目标供应对象所供应物品的物品信息；
其中，所述装置，还用于在所述检测模块检测所述目标需求对象对应的物品需求信息之后，判断所述物品需求信息包括的内容中是否存在互斥内容，当判断结果为否时，触发所述确定模块执行所述的确定预先为所述目标需求对象构建的目标用户画像模型的操作；
其中，所述装置还用于：当判断出所述物品需求信息包括的内容中存在所述互斥内容之后，确定存在的所述互斥内容对筛选待推荐供应对象的影响程度，并判断确定出的所述影响程度是否大于等于预设程度阈值，当判断结果为否时，触发所述确定模块执行所述的确定预先为所述目标需求对象构建的目标用户画像模型的操作；
所述装置还包括：
画像构建模块，用于对于任一授权需求对象，采集所述授权需求对象对应的搜索参数，根据所述授权需求对象对应的搜索参数构建所述授权需求对象的用户画像模型；
画像更新模块，用于对于任一授权需求对象，确定所述授权需求对象的用户画像模型对应的当前最新更新时刻，从所述当前最新更新时刻开始计时，得到实时计时时长；当所述实时计时时长大于等于预设时长阈值时，采集从所述当前最新更新时刻开始至所述实时计时时长对应的计时截止时刻的时间段内所述授权需求对象对应的最新搜索参数，根据所述授权需求对象对应的最新搜索参数更新所述授权需求对象的用户画像模型。
10.一种基于产业互联网的智能采购推荐装置，其特征在于，所述装置包括：
存储有可执行程序代码的存储器；
与所述存储器耦合的处理器；
所述处理器调用所述存储器中存储的所述可执行程序代码，执行如权利要求1-8任一项所述的基于产业互联网的智能采购推荐方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202111224132.9A CN113657977B (zh) | 2021-10-21 | 2021-10-21 | 基于产业互联网的智能采购推荐方法及装置 |
Applications Claiming Priority (1)
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