CN113780744B - 货物组合方法、装置及电子设备 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种货物组合方法、装置及电子设备，方法包括：接收组货请求，组货请求至少包括业务类型和当前商品组合中的商品信息；基于业务类型从预设模型组合中选择目标模型；获取每个目标模型基于商品信息的打分值；基于打分值和与所述业务类型对应的预设权重计算出目标分值；基于目标分值和预设阈值判断当前商品组合是否合格；根据不同业务类型的需求选择不同维度的目标模型对当前的货物组合中的商品进行打分，再根据与所述业务类型对应的预设权重计算出综合各模型打分值的目标分值以判断当前商品组合是否合格，对商品组合的标准根据业务类型的需求判定更为灵活，并且高效，根据分值进行商品组合是否标准的判断更为直观，便于量化。
Description
技术领域
本发明涉及计算机技术领域，具体涉及一种货物组合方法、装置及电子设备。
背景技术
在商品销售中，经常出现需要将商品进行组合销售的情况。对商品进行组合的传统做法是人工根据不同的时间段提出货品组货的维度，并且人工根据货品的产品信息编号做好全量的组货和命名。
但由于产品种类极大，人工组货极为耗时，人力成本高昂，并且人工组货严重依赖个人经验，商品组货时人工选品经验不稳定，另外人工组货通常仅凭历史销售数据排期，无法精准判断货品差异和时间差异，组货的灵活性、精准性差、更新慢，组货的选品和运行无法量化。
发明内容
本发明目的是：提供一种货物组合方法、装置及电子设备，以高效、灵活地进行商品组货，并且组货的选品的运行能得以量化。
本发明的技术方案是：第一方面，本发明提供一种货物组合方法，所述方法包括：
接收组货请求，所述组货请求至少包括业务类型和当前商品组合中的商品信息；
基于所述业务类型从预设模型组合中选择目标模型；
获取每个所述目标模型基于所述商品信息的打分值；
基于所述打分值和与所述业务类型对应的预设权重计算出目标分值；
基于所述目标分值和预设阈值判断当前商品组合是否合格。
在一种较佳的实施方式中，所述基于所述业务类型从预设模型组合中选择目标模型之前，所述方法还包括：
基于预设维度构建所述预设模型组合。
在一种较佳的实施方式中，所述基于预设维度构建所述预设模型组合包括：
获取数据库中存储的历史商品组合数据；
基于所述历史商品组合数据获得商品组合维度；
基于所述历史商品组合数据与所述商品组合维度构建预设模型组合。
在一种较佳的实施方式中，所述基于所述历史商品组合数据与所述商品组合维度构建预设模型组合包括：
基于所述商品组合维度构建每个维度对应的模型；
基于预先获取的训练样本集训练所述每个维度对应的模型获得打分模型。
在一种较佳的实施方式中，所述基于预先获取的样本集训练所述模型获得打分模型之前，所述方法还包括：
获取训练样本集，具体包括：
基于所述打分模型的维度筛选所述历史商品组合数据获得每个所述打分模型对应的训练样本集。
在一种较佳的实施方式中，所述基于所述业务类型从预设模型组合中选择目标模型包括：
基于所述业务类型获取维度信息；
基于所述维度信息从所述预设模型组合中匹配维度相同的目标模型。
在一种较佳的实施方式中，所述基于所述目标分值和预设阈值判断当前商品组合是否合格之后，若合格，所述方法还包括：
按预设排序规则对当前商品组合中的商品排序获得商品上架顺序；
按所述商品上架顺序上传所述当前商品组合中的商品信息。
在一种较佳的实施方式中，所述基于所述目标分值和预设阈值判断当前商品组合是否合格之后，所述方法还包括：
基于所述当前商品组合中的商品信息、所述打分值、所述目标分值以及所述基于所述目标分值和预设阈值判断的判断结果形成可视化报表以供前端显示。
第二方面，本发明提供一种货物组合装置，所述装置包括：
接收模块，用于接收组货请求，所述组货请求至少包括业务类型和当前商品组合中的商品信息；
选择模块，用于基于所述业务类型从预设模型组合中选择目标模型；
第一获取模块，用于获取每个所述目标模型基于所述商品信息的打分值；
第二获取模块，用于基于所述打分值和与所述业务类型对应的预设权重计算出目标分值；
判断模块，用于基于所述目标分值和预设阈值判断当前商品组合是否合格。
第三方面，本发明提供一种电子设备，包括：
一个或多个处理器；以及
与所述一个或多个处理器关联的存储器，所述存储器用于存储程序指令,所述程序指令在被所述一个或多个处理器读取执行时，执行根据权利要求第一方面中任一所述的方法。
与现有技术相比，本发明的优点是：提供一种货物组合方法、装置及电子设备，方法包括：接收组货请求，组货请求至少包括业务类型和当前商品组合中的商品信息；基于业务类型从预设模型组合中选择目标模型；获取每个目标模型基于商品信息的打分值；基于打分值和与所述业务类型对应的预设权重计算出目标分值；基于目标分值和预设阈值判断当前商品组合是否合格；根据不同业务类型的需求选择不同维度的目标模型对当前的货物组合中的商品进行打分，再根据与所述业务类型对应的预设权重计算出综合各模型打分值的目标分值以判断当前商品组合是否合格，对商品组合的标准根据业务类型的需求判定更为灵活，并且高效，根据分值进行商品组合是否标准的判断更为直观，便于量化。
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为本发明实施例1所提供的货物组合方法的流程图；
图2为本发明实施例所提供的组货及运营平台框架图；
图3为本发明实施例2所提供的货物组合装置的结构图；
图4为本发明实施例提供的计算机系统结构示意图；
具体实施方式
为使本发明的目的、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做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。
如背景技术所述，当前采用人工对商品进行组合以组合销售商品，但人工组合货物极为耗时，效率低下，并且严重依赖组货员工的经验，成功案例往往无法复制，商品组合并不一定合理，另外，人工组货流程冗长，仅凭历史销售数据排期，无法依据货品差异、时间差异等变量合理排序，导致商品销售效果不佳。
为解决上述问题，本发明提供一种货物组合方法、装置及电子设备，根据业务需求选择相应的模型对当前商品组合中的商品进行打分，并综合打分获得当前商品组合的分值，高效、直观地得知当前商品组合是否合理，有效提高组货选品效率，降低人工成本，提高商品销售量。
实施例1：本实施例提供一种货物组合方法，参照图1所示，该方法包括：
S1、接收组货请求，组货请求至少包括业务类型和当前商品组合中的商品信息。
不同的业务类型对商品的需求重点不同。示例性的，业务类型包括日常专场类型和大促专场类型，日常专场类型更侧重重点品牌，而大促专场类型更侧重滞销商品。而不同的业务类型也对应不同的销售计划维度，示例性的，销售计划维度有商品销售策略、档期曝光策略、价格曝光策略、季节特性、地域偏好等。
参照图2所示，当前商品组合中的商品信息至少包括：商品价格数据、商品销量、商品销售额数据、商品库存数据、商品售卖时间数据，另外，还可以包括新品扶持信息等运营信息，不同的运营策略也将导致商品选择变化。
在一种较佳的实施方式中，该方法还包括：
Sa、基于预设维度构建预设模型组合。
具体的，本步骤包括：
Sa1、获取数据库中存储的历史商品组合数据。
具体的，参照图2所示，历史商品组合数据包括商品名称、商品历史销售计划、商品历史运营信息、商品历史价格数据、商品历史销量、商品历史销售额数据、商品历史库存数据、商品历史售卖时间信息以及商品历史档期信息。
更具体的，商品历史价格数据包括商品初始价格、商品平均价格变化率、商品当前价格，开始售卖时，价格最高，利润最丰厚，随着时间推移，商品逐渐失去市场吸引力，通常采取降价促进销售；
商品历史销量包括商品月销量、商品季度销量和商品年销量，商品销量随时间的变化率，是商品所处生命周期截断最直接的市场反应；
商品历史销售额数据包括：商品最大销售额、商品平均销售额与商品最小销售额，商品销售额反应商品销售带来的利润，特别对于商品促销活动时产品的销量变化有一定的修正作用；
商品历史库存数据包括：商品库存量和商品库龄，为排除销量变化是由于库存不足造成的，同时高库存和高库龄也是商品处于生命周期末端的信号之一；
商品历史售卖时间信息包括商品开始售卖日期距今日/月份/年份/季节/档期数/档期平均间隔，商品售卖时间长度直接体现商品的新旧程度，同时考虑非常态的档期售卖特性。
Sa2、基于历史商品组合数据获得商品组合维度。
基于历史商品组合数据划分商品组合维度，以便从不同维度对当前商品组合进行评估。
Sa3、基于所述历史商品组合数据与所述商品组合维度构建预设模型组合。
在一种较佳的实施方式中，本步骤包括：
Sa31、基于商品组合维度构建每个维度对应的模型。
示例性的，构建商品打分模型、商品生命周期模型和商品档期模型。
Sa32、基于预先获取的训练样本集训练模型获得打分模型。
在一种较佳的实施方式中，在基于预先获取的样本集训练所述模型获得打分模型之前，该方法还包括：
Sa30、获取训练样本集，具体包括：
基于打分模型的维度筛选历史商品组合数据获得每个打分模型对应的训练样本集。
示例性的，商品打分模型对应的训练样本集包括：历史商品组合数据中商品日均销量数据集、商品转化率数据集、商品曝光点击率数据集、商品曝光UV数据集(UV是uniquevisitor的简写，是指通过互联网访问、浏览这个网页的自然人)、商品点击UV数据集、商品历史平均SKU售罄率数据集(SKU＝stock keeping ui nt，为库存量单位)，以及商品历史平均售卖比数据集。
商品生命周期模型对应的训练样本集包括：商品历史价格数据集、商品历史销量数据集、商品历史销售额数据集、商品历史库存数据集、商品历史售卖时间信息数据集。
更具体的，商品历史价格数据集包括商品初始价格数据、商品平均价格变化率数据、商品当前价格数据；商品历史销量数据集包括商品月销量数据、商品季度销量数据和商品年销量数据；商品历史销售额数据集包括：商品最大销售额数据、商品平均销售额数据与商品最小销售额数据；商品历史库存数据集包括：商品库存量数据和商品库龄数据；商品历史售卖时间信息数据集包括：商品开始售卖日期距今日/月份/年份/季节/档期数/档期平均间隔数据。
商品档期打分模型对应的训练样本集包括：商品历史销量数据集、商品品牌健康度数据集、商品历史价格数据集以及商品尺码库存数据集等。商品历史销量数据集能反映商品历史卖的如何，商品品牌健康度数据集反映品牌*三级品类历史表现如何，商品历史价格数据集反应价格是否有竞争力，商品尺码库存数据集反映商品关键尺码有无缺陷。
采用对应的训练样本集对每个维度对应的打分模型进行训练得到每个维度对应的打分模型，以便后续采用打分模型量化评估当前商品组合在该维度是否合理。
S2、基于业务类型从预设模型组合中选择目标模型。
预设模型组合中有根据不同维度设置的至少两个预设模型，根据业务类型的需求重点从中选择对应的预设模型对当前商品组合中的商品进行打分。
示例性的，预设模型组合中包括上述商品打分模型、商品生命周期模型和档期打分模型。
在一种较佳的实施方式中，本步骤包括：
S21、基于业务类型获取维度信息。
S22、基于维度信息从预设模型组合中匹配维度相同的目标模型。
示例性的，组货请求中的业务类型为大促专场类型，大促专场类型对应的维度是商品维度和商品生命周期维度，因而从预设模型组合中匹配维度相同的商品打分模型、商品生命周期模型和档期打分模型。
S3、获取每个目标模型基于商品信息的打分值。
将组货请求中的当前商品组合中的商品信息输入目标模型中由目标模型对当前商品组合中的每种商品进行打分获取打分值。
示例性的，组货请求中的业务类型为大促专场类型，大促专场类型对应的目标模型是商品打分模型与商品生命周期模型，将当前商品组合中的商品信息分别输入商品打分模型与商品生命周期模型中获得商品打分值与商品生命周期打分值。商品打分值与商品生命周期打分值分别反应当前商品组合在商品维度与商品生命周期维度的表现。
S4、基于打分值和与业务类型对应的预设权重计算出目标分值。
不同业务类型的侧重点不同，相应的，不同维度的打分值的权重也不同。例如，对于大促专场类型而言，待销的商品中多为临期商品，因而更侧重商品的生命周期，相应的商品生命周期打分值的权重就更高。
S5、基于目标分值和预设阈值判断当前商品组合是否合格。
示例性的，预设阈值为90分，当前商品组合的目标分值为94，高于预设阈值，则当前商品组合的组货可行。
在一种较佳的实施方式中，若当前商品组合合格，该方法还包括：
S6、按预设排序规则对当前商品组合中的商品排序获得商品上架顺序；
S7、按商品上架顺序上传当前商品组合中的商品信息。
当前商品组合合格后，按预设排序规则将商品上架并显示商品组合中的商品信息，预设排序规则根据现实调整，例如根据商品的品牌或根据运营规划等，本实施例在此不做限定。
在一种较佳的实施方式中，若当前商品组合合格，该方法还包括：
S8基于当前商品组合中的商品信息、打分值、目标分值以及基于目标分值和预设阈值判断的判断结果形成可视化报表以供前端显示。
便于工作人员能及时查看当前商品组合的组货方式是否可行，以及便于在当前商品组合的组货方式不可行时，通过观察当前商品组合在每个维度的打分值情况调整商品组合在相应维度的数据快速调整当前商品组合的组货商品。
本实施例提供的一种货物组合方法，包括：接收组货请求，组货请求至少包括业务类型和当前商品组合中的商品信息；基于业务类型从预设模型组合中选择目标模型；获取每个目标模型基于商品信息的打分值；基于打分值和与所述业务类型对应的预设权重计算出目标分值；基于目标分值和预设阈值判断当前商品组合是否合格；根据不同业务类型的需求选择不同维度的目标模型对当前的货物组合中的商品进行打分，再根据与所述业务类型对应的预设权重计算出综合各模型打分值的目标分值以判断当前商品组合是否合格，对商品组合的标准根据业务类型的需求判定更为灵活，并且高效，根据分值进行商品组合是否标准的判断更为直观，便于量化。
实施例2：本实施例提供一种货物组合装置，参照图3所示，该装置包括：
接收模块21，用于接收组货请求，组货请求至少包括业务类型和当前商品组合中的商品信息；
选择模块22，用于基于业务类型从预设模型组合中选择目标模型；
第一获取模块23，用于获取每个目标模型基于商品信息的打分值；
第二获取模块24，用于基于打分值和与业务类型对应的预设权重计算出目标分值；
判断模块25，用于基于目标分值和预设阈值判断当前商品组合是否合格。
在一种较佳的实施方式中，该装置还包括：
构建模块26，用于在选择模块22基于业务类型从预设模型组合中选择目标模型之前，基于预设维度构建预设模型组合。
在一种较佳的实施方式中，构建模块26包括：
第一获取单元261，用于获取数据库中存储的历史商品组合数据；
第二获取单元262，用于基于历史商品组合数据获得商品组合维度；
构建单元263，用于基于历史商品组合数据与商品组合维度构建预设模型组合。
在一种较佳的实施方式中，构建单元263包括：
构建子单元2631，用于基于商品组合维度构建每个维度对应的模型；
训练单元2632，用于基于预先获取的训练样本集训练每个维度对应的模型获得打分模型。
在一种较佳的实施方式中，构建单元263还包括：
获取子单元2633，用于获取训练样本集，具体用于：
基于打分模型的维度筛选历史商品组合数据获得每个打分模型对应的训练样本集。
在一种较佳的实施方式中，选择模块22包括：
第三获取单元221，用于基于业务类型获取维度信息；
匹配单元222，用于基于维度信息从预设模型组合中匹配维度相同的目标模型。
在一种较佳的实施方式中，该装置还包括：
排序模块27，在判断模块25基于目标分值和预设阈值判断当前商品组合合格之后用于排序，具体包括：
排序单元271，用于按预设排序规则对当前商品组合中的商品排序获得商品上架顺序；
上架单元272，用于按商品上架顺序上传当前商品组合中的商品信息。
在一种较佳的实施方式中，该装置还包括：
可视化模块28，用于基于当前商品组合中的商品信息、打分值、目标分值以及基于目标分值和预设阈值判断的判断结果形成可视化报表以供前端显示。
需要说明的是：上述实施例提供的货物组合装置在触发货物组合业务时，仅以上述各功能模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能模块完成，即将装置的内部结构划分成不同的功能模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。另外，上述实施例提供的货物组合装置与其提供的货物组合方法的实施例属于同一构思，即该装置是基于该方法的，其具体实现过程详见方法实施例，这里不再赘述。
实施例3：本实施例提供一种电子设备，包括：
一个或多个处理器；以及
与所述一个或多个处理器关联的存储器，所述存储器用于存储程序指令,所述程序指令在被所述一个或多个处理器读取执行时，执行上述实施例公开的货物组合方法。
其中，图4示例性的展示出了计算机系统的架构，具体可以包括处理器410，视频显示适配器411，磁盘驱动器412，输入/输出接口413，网络接口414，以及存储器420。上述处理器410、视频显示适配器411、磁盘驱动器412、输入/输出接口413、网络接口414，与存储器420之间可以通过通信总线430进行通信连接。
其中，处理器410可以采用通用的CPU(Central Processing Unit，中央处理器)、微处理器、应用专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、或者一个或多个集成电路等方式实现，用于执行相关程序，以实现本申请所提供的技术方案。
存储器420可以采用ROM(Read Only Memory，只读存储器)、RAM(Random AccessMemory，随机存取存储器)、静态存储设备，动态存储设备等形式实现。存储器420可以存储用于控制电子设备400运行的操作系统421，用于控制电子设备400的低级别操作的基本输入输出系统(BIOS)。另外，还可以存储网页浏览器423，数据存储管理系统424，以及设备标识信息处理系统425等等。上述设备标识信息处理系统425就可以是本申请实施例中具体实现前述各步骤操作的应用程序。总之，在通过软件或者固件来实现本申请所提供的技术方案时，相关的程序代码保存在存储器420中，并由处理器410来调用执行。
输入/输出接口413用于连接输入/输出模块，以实现信息输入及输出。输入输出/模块可以作为组件配置在设备中(图中未示出)，也可以外接于设备以提供相应功能。其中输入设备可以包括键盘、鼠标、触摸屏、麦克风、各类传感器等，输出设备可以包括显示器、扬声器、振动器、指示灯等。
网络接口414用于连接通信模块(图中未示出)，以实现本设备与其他设备的通信交互。其中通信模块可以通过有线方式(例如USB、网线等)实现通信，也可以通过无线方式(例如移动网络、WIFI、蓝牙等)实现通信。
总线430包括一通路，在设备的各个组件(例如处理器410、视频显示适配器411、磁盘驱动器412、输入/输出接口413、网络接口414，与存储器420)之间传输信息。
另外，该电子设备400还可以从虚拟资源对象领取条件信息数据库中获得具体领取条件的信息，以用于进行条件判断，等等。
需要说明的是，尽管上述设备仅示出了处理器410、视频显示适配器411、磁盘驱动器412、输入/输出接口413、网络接口414，存储器420，总线430等，但是在具体实施过程中，该设备还可以包括实现正常运行所必需的其他组件。此外，本领域的技术人员可以理解的是，上述设备中也可以仅包含实现本申请方案所必需的组件，而不必包含图中所示的全部组件。
特别地，根据本申请的实施例，上文参考流程图描述的过程可以被实现为计算机软件程序。例如，本申请的实施例包括一种计算机程序产品，其包括承载在计算机可读介质上的计算机程序，该计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的程序代码。在这样的实施例中，该计算机程序可以通过通信装置从网络上被下载和安装，或者从存储器被安装，或者从ROM被安装。在该计算机程序被处理器执行时，执行本申请的实施例的方法中限定的上述功能。
需要说明的是，本申请的实施例的计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质或者是上述两者的任意组合。计算机可读存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子可以包括但不限于：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本申请的实施例中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。而在本申请的实施例中，计算机可读信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读信号介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于：电线、光缆、RF(Radio Frequency，射频)等等，或者上述的任意合适的组合。
上述计算机可读介质可以是上述服务器中所包含的；也可以是单独存在，而未装配入该服务器中。上述计算机可读介质承载有一个或者多个程序，当上述一个或者多个程序被该服务器执行时，使得该服务器：响应于检测到终端的外设模式未激活时，获取终端上应用的帧率；在帧率满足息屏条件时，判断用户是否正在获取终端的屏幕信息；响应于判断结果为用户未获取终端的屏幕信息，控制屏幕进入立即暗淡模式。
可以以一种或多种程序设计语言或其组合来编写用于执行本申请的实施例的操作的计算机程序代码，程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如Java、Smalltalk、C++，还包括常规的过程式程序设计语言—诸如“C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中，远程计算机可以通过任意种类的网络——包括局域网(LAN)或广域网(WAN)—连接到用户计算机，或者，可以连接到外部计算机(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。
本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于系统或系统实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述得比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。以上所描述的系统及系统实施例仅仅是示意性的，其中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劳动的情况下，即可以理解并实施。
以上对本申请所提供的终端设备标识信息处理方法、装置及电子设备，进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本申请的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本申请的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本申请的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处。综上所述，本说明书内容不应理解为对本申请的限制。
上述所有可选技术方案，可以采用任意结合形成本发明的可选实施例，在此不再一一赘述。以上所述仅为本发明的较佳实施例，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (7)
1.一种货物组合方法，其特征在于，所述方法包括：
基于预设维度构建预设模型组合，包括：
获取数据库中存储的历史商品组合数据，所述历史商品组合数据包括：商品名称、商品历史销售计划、商品历史运营信息、商品历史价格数据、商品历史销量、商品历史销售额数据、商品历史库存数据、商品历史售卖时间信息以及商品历史档期信息；
基于历史商品组合数据获得商品组合维度；
基于所述历史商品组合数据与所述商品组合维度构建预设模型组合；
所述预设维度至少包括商品销售策略维度、档期曝光策略维度、价格曝光策略维度、季节特性维度与地域偏好维度；
接收组货请求，所述组货请求至少包括业务类型和当前商品组合中的商品信息；
基于所述业务类型从预设模型组合中选择目标模型，包括：
基于业务类型获取维度信息；
基于所述维度信息从预设模型组合中匹配维度相同的目标模型；
获取每个所述目标模型基于所述商品信息的打分值；
基于所述打分值和与所述业务类型对应的预设权重计算出目标分值；
基于所述目标分值和预设阈值判断当前商品组合是否合格。
2.根据权利要求1所述的货物组合方法，其特征在于，所述基于所述历史商品组合数据与所述商品组合维度构建预设模型组合包括：
基于所述商品组合维度构建每个维度对应的模型；
基于预先获取的训练样本集训练所述每个维度对应的模型获得打分模型。
3.根据权利要求2所述的货物组合方法，其特征在于，所述基于预先获取的样本集训练所述模型获得打分模型之前，所述方法还包括：
获取训练样本集，具体包括：
基于所述打分模型的维度筛选所述历史商品组合数据获得每个所述打分模型对应的训练样本集。
4.根据权利要求1所述的货物组合方法，其特征在于，所述基于所述目标分值和预设阈值判断当前商品组合是否合格之后，若合格，所述方法还包括：
按预设排序规则对当前商品组合中的商品排序获得商品上架顺序；
按所述商品上架顺序上传所述当前商品组合中的商品信息。
5.根据权利要求1所述的货物组合方法，其特征在于，所述基于所述目标分值和预设阈值判断当前商品组合是否合格之后，所述方法还包括：
基于所述当前商品组合中的商品信息、所述打分值、所述目标分值以及所述基于所述目标分值和预设阈值判断的判断结果形成可视化报表以供前端显示。
6.一种货物组合装置，其特征在于，所述装置包括：
构建模块，用于基于预设维度构建预设模型组合，所述预设维度至少包括商品销售策略维度、档期曝光策略维度、价格曝光策略维度、季节特性维度与地域偏好维度；
所述构建模块包括：第一获取单元，用于获取数据库中存储的历史商品组合数据，所述历史商品组合数据包括：商品名称、商品历史销售计划、商品历史运营信息、商品历史价格数据、商品历史销量、商品历史销售额数据、商品历史库存数据、商品历史售卖时间信息以及商品历史档期信息；
第二获取单元，用于基于历史商品组合数据获得商品组合维度；
构建单元，用于基于历史商品组合数据与商品组合维度构建预设模型组合；
接收模块，用于接收组货请求，所述组货请求至少包括业务类型和当前商品组合中的商品信息；
选择模块，用于基于所述业务类型从预设模型组合中选择目标模型；
所述选择模块包括：
第三获取单元，用于基于业务类型获取维度信息；
匹配单元，用于基于维度信息从预设模型组合中匹配维度相同的目标模型；
第一获取模块，用于获取每个所述目标模型基于所述商品信息的打分值；
第二获取模块，用于基于所述打分值和与所述业务类型对应的预设权重计算出目标分值；
判断模块，用于基于所述目标分值和预设阈值判断当前商品组合是否合格。
7.一种电子设备，其特征在于，包括：
一个或多个处理器；以及
与所述一个或多个处理器关联的存储器，所述存储器用于存储程序指令,所述程序指令在被所述一个或多个处理器读取执行时，执行根据权利要求1-5中任一所述的方法。
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Families Citing this family (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN114662340B (zh) * | 2022-04-29 | 2023-02-28 | 烟台创迹软件有限公司 | 称重模型方案的确定方法、装置、计算机设备及存储介质 |
Citations (11)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CA2747800A1 (en) * | 1999-03-02 | 2000-09-08 | Amway Corp. | Electronic commerce transactions within a marketing system |
| JP2002032383A (ja) * | 2000-07-19 | 2002-01-31 | Dainippon Printing Co Ltd | 商品情報データベースシステム |
| CN102262771A (zh) * | 2011-07-30 | 2011-11-30 | 郝晨光 | 网络商品销售方法和系统 |
| CN104572851A (zh) * | 2014-12-16 | 2015-04-29 | 北京百度网讯科技有限公司 | 获取推荐信息的方法和装置 |
| WO2018196553A1 (zh) * | 2017-04-27 | 2018-11-01 | 腾讯科技（深圳）有限公司 | 标识的获取方法及装置、存储介质以及电子装置 |
| CN108985808A (zh) * | 2017-06-01 | 2018-12-11 | 北京京东尚科信息技术有限公司 | 一种进行商品选择的方法和装置 |
| CA3020971A1 (en) * | 2018-01-12 | 2019-07-12 | Thomson Reuters (Tax & Accounting) Inc. | Clustering and tagging engine for use in product support systems |
| CN110060090A (zh) * | 2019-03-12 | 2019-07-26 | 北京三快在线科技有限公司 | 推荐商品组合的方法、装置、电子设备及可读存储介质 |
| CN111986003A (zh) * | 2020-08-26 | 2020-11-24 | 苏宁云计算有限公司 | 商品组合套餐的生成方法、装置、计算机设备和存储介质 |
| CN112541827A (zh) * | 2020-12-10 | 2021-03-23 | 中信银行股份有限公司 | 一种投资金额智能配置方法和装置 |
| CN113111095A (zh) * | 2021-04-02 | 2021-07-13 | 国网北京市电力公司 | 一种智能化信息管理方法及系统 |
Family Cites Families (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US8817028B2 (en) * | 2009-02-06 | 2014-08-26 | Dassault Systemes Solidworks Corporation | Creating dynamic sets to automatically arrange dimension annotations |
-
2021
- 2021-08-13 CN CN202110931568.5A patent/CN113780744B/zh active Active
Patent Citations (11)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CA2747800A1 (en) * | 1999-03-02 | 2000-09-08 | Amway Corp. | Electronic commerce transactions within a marketing system |
| JP2002032383A (ja) * | 2000-07-19 | 2002-01-31 | Dainippon Printing Co Ltd | 商品情報データベースシステム |
| CN102262771A (zh) * | 2011-07-30 | 2011-11-30 | 郝晨光 | 网络商品销售方法和系统 |
| CN104572851A (zh) * | 2014-12-16 | 2015-04-29 | 北京百度网讯科技有限公司 | 获取推荐信息的方法和装置 |
| WO2018196553A1 (zh) * | 2017-04-27 | 2018-11-01 | 腾讯科技（深圳）有限公司 | 标识的获取方法及装置、存储介质以及电子装置 |
| CN108985808A (zh) * | 2017-06-01 | 2018-12-11 | 北京京东尚科信息技术有限公司 | 一种进行商品选择的方法和装置 |
| CA3020971A1 (en) * | 2018-01-12 | 2019-07-12 | Thomson Reuters (Tax & Accounting) Inc. | Clustering and tagging engine for use in product support systems |
| CN110060090A (zh) * | 2019-03-12 | 2019-07-26 | 北京三快在线科技有限公司 | 推荐商品组合的方法、装置、电子设备及可读存储介质 |
| CN111986003A (zh) * | 2020-08-26 | 2020-11-24 | 苏宁云计算有限公司 | 商品组合套餐的生成方法、装置、计算机设备和存储介质 |
| CN112541827A (zh) * | 2020-12-10 | 2021-03-23 | 中信银行股份有限公司 | 一种投资金额智能配置方法和装置 |
| CN113111095A (zh) * | 2021-04-02 | 2021-07-13 | 国网北京市电力公司 | 一种智能化信息管理方法及系统 |
Non-Patent Citations (3)
| Title |
|---|
| "Qualitative and quantitative combined nonlinear dynamics model and its application in analysis of price, supply–demand ratio and selling rate";Dingju Zhu;《Chaos, Solitons and Fractals》;54-72 * |
| "基于多维情境本体匹配的产品开发过程业务产物智能推荐技术";刘庭煜等;《计算机集成制造系统》;第22卷(第12期);2727-2750 * |
| 基于深度神经网络的货架商品识别方法;刘照邦;袁明辉;;包装工程(第01期);149-155 * |
Also Published As
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