CN117934123A - 一种线上线下电商服务方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及电商服务技术领域，尤其涉及一种线上线下电商服务方法及系统。所述方法包括以下步骤：根据线下商店数据与用户商品喜好数据进行线上交易平台的用户个性化喜好商品推送，生成个性化线上交易平台；将用户收货坐标数据映射至个性化线上交易平台中，并根据交易订单数据与个性化线上交易平台进行商品配送路线实时采集，生成实时商品配送路线数据；对实时商品配送路线数据进行配送时间预测，生成配送时间预测数据；对配送时间预测数据进行配送时间预测数据优化，生成优化配送时间预测数据。本发明实现线上商品个性化推送及线下商品精准配送的电商服务方法。
Description
技术领域
本发明涉及电商服务技术领域，尤其涉及一种线上线下电商服务方法及系统。
背景技术
线上线下电商服务方法能够充分整合线上和线下渠道，以满足不同消费者的需求和购物习惯，通过提供多元化的购物体验，包括在线浏览、线下实体店体验、线上线下互动等，可以增强品牌的可及性和影响力，提高销售机会，加强客户忠诚度，提升企业竞争力。然而，传统的线上线下电商服务方法对于商品的推送效果较差，不能很好满足用户的喜好，并且对于线下商品配送不及时，导致用户满意度下降。
发明内容
基于此，本发明提供一种线上线下电商服务方法及系统，以解决至少一个上述技术问题。
为实现上述目的，一种线上线下电商服务方法，包括以下步骤：
步骤S1：获取线下商店数据；对线下商店数据进行线下商店坐标提取，生成线下商店坐标数据；根据线下商店坐标数据建立线上商店三维地图，并利用线下商店数据对线上商店三维地图进行商店信息数据填充，生成线上交易平台；
步骤S2：对线上交易平台进行用户的商品喜好数据采集，生成用户商品喜好数据；根据用户商品喜好数据对线上交易平台进行线上交易平台的用户个性化喜好商品推送，生成个性化线上交易平台；
步骤S3：获取用户收货坐标数据；当用户在个性化线上交易平台购买商品时，对个性化线上交易平台进行订单数据采集，生成交易订单数据；将用户收货坐标数据映射至个性化线上交易平台中，并根据交易订单数据与个性化线上交易平台的线下商店坐标数据进行商品配送路线实时采集，生成实时商品配送路线数据；
步骤S4：获取历史配送路线-时间关系数据；利用卷积神经网络算法与历史配送路线-时间关系数据建立配送时间预测模型；将实时商品配送路线数据传输至配送时间预测模型进行配送时间预测，生成配送时间预测数据；
步骤S5：对配送时间预测数据进行配送时间预测数据优化，生成优化配送时间预测数据，将优化配送时间预测数据传输至终端进行反馈。
本发明通过获取线下商店数据并提取坐标，能够创建具体准确的线下商店位置信息，然后将这些数据应用于构建线上商店的三维地图，并将线下商店信息与之关联，从而生成一个丰富的线上交易平台，有助于提升用户体验，使他们能够更轻松地找到附近的商店、查找商店信息，增强了线上购物的便捷性和真实性，并且便于后续步骤中用户对商品进行下单后寻找最近的商铺进行配送，大大缩短了配送时间，进一步促进了线上线下电商的融合和发展。通过采集用户商品喜好数据并利用这些数据实现个性化商品推送，可以提高用户的购物体验，个性化线上交易平台能够根据用户的兴趣、需求以及商品的折扣程度向其推荐相关的商品，从而有望提高用户的满意度和购物意愿，同时也促进了线上交易平台的销售额增长，这种个性化推荐系统有助于满足不同用户的独特需求，提高了电商平台的竞争力。通过获取用户的收货坐标数据和采集交易订单数据，结合个性化线上交易平台的线下商店坐标数据，实时生成商品的配送路线数据，可大大提高商品配送的效率和准确性，用户的收货坐标数据可以帮助确定配送地址，减少配送错误的可能性，根据交易订单数据和线下商店坐标，可以实时计算最优的商品配送路线，从而降低配送成本，提高送货速度，减少交货延迟，这不仅提高了用户的满意度，还有望减少电商平台的运营成本，增加效益，对提升电商服务的效率和用户体验都有积极作用。通过获取历史配送路线与时间关系数据，应用卷积神经网络算法，建立配送时间预测模型，这个模型可以在实时情况下，根据当前的实时商品配送路线数据，预测出配送的时间，从而能够更准确地估计商品送达的时间，通过利用历史数据与深度学习算法提高配送时间的准确性，降低了不确定性，从而有助于提高用户对配送服务的信任，进一步提高用户满意度，减少投诉和纠纷，同时也有望提高电商平台的运营效率和客户忠诚度。通过不断调整和改进配送时间预测数据，系统能够更准确地估计商品到达时间，从而提高了整体配送的准时性和可靠性。将优化后的配送时间预测数据传输至终端进行反馈，使得用户了解较为精准的配送时间。
优选地，步骤S1包括以下步骤：
步骤S11：获取线下商店数据；
步骤S12：对线下商店数据进行商店坐标数据提取，生成线下商店坐标数据；
步骤S13：根据线下商店坐标数据建立线下商店的线上三维地图；
步骤S14：将线下商店坐标数据传输至线上三维地图进行商店坐标的映射处理，生成线上商店三维地图；
步骤S15：将线上商店三维地图的线下商店坐标数据作为数据节点进行线上交易平台框架构建，生成线上交易平台框架，并利用线下商店数据对线上交易平台框架的数据节点进行商店信息数据填充，从而生成线上交易平台。
本发明通过获取线下商店数据，电商平台能够建立广泛的商品供应网络，增加了平台商品的多样性，为用户提供更多购物选择，有助于吸引线下商店合作，扩大电商平台的业务范围。商店坐标数据提取使得能够准确地标记每个线下商店的位置，有助于用户更容易找到附近的商店，提高了线下商店的可见性。创建线下商店的线上三维地图使得用户可以以虚拟的方式浏览商店的布局和结构，提前规划他们的购物路线，或者商家能够确定最近的商铺进行配送，提高了用户的购物体验和导航便捷性。通过映射处理，确保线上三维地图中的商店位置与实际线下商店的坐标精准匹配，提高了导航的准确性。基于线上商店三维地图，建立了线上交易平台的框架，使得用户可以在虚拟世界中模拟线下购物的体验，增加了用户参与感，提高了购物的互动性。通过将线下商店数据与线上交易平台框架相结合，使得用户可以获得关于商店的详细信息，例如营业时间、商品种类、特别优惠等，提高了用户的购物决策能力，增加了用户对平台的信任。
优选地，步骤S2包括以下步骤：
步骤S21：对线上交易平台进行用户的商品喜好数据采集，生成用户商品喜好数据；
步骤S22：对用户商品喜好数据进行商品类别分类处理，生成分类商品喜好数据，并对分类商品喜好数据进行商品喜好类别的优先级排序，生成优先级商品喜好类别数据；
步骤S23：根据优先级商品喜好类别数据进行用户的推送商品类别方案设计，生成推送商品类别方案；
步骤S24：根据推送商品类别方案对线上交易平台进行推送商品类别数据提取，生成推送商品类别数据，对推送商品类别数据进行商品的促销数据采集，生成商品促销数据；
步骤S25：根据推送商品类别数据与商品促销数据对线上交易平台进行线上交易平台的用户个性化喜好商品推送，生成个性化线上交易平台。
本发明通过采集用户的商品喜好数据，可以更好地了解每个用户的兴趣和偏好，有助于提供个性化的购物体验，增加用户参与感，提高购物的满意度。将商品喜好数据分类和排序，使电商平台能够更精确地理解用户的兴趣，通过优先级排序，可以确定哪些商品类别对用户更重要，从而更精准地进行个性化推荐，提高用户满意度和购买率。根据用户的优先级商品喜好类别数据，设计更有效的商品推荐策略，这有助于确保用户在看到推荐商品时更有可能产生兴趣，提高购物效率和用户留存率。采集商品促销数据可以使电商平台提供更具吸引力的优惠和促销信息给用户，可以促使用户更积极地购物，提高销售额，同时也增强用户对平台的忠诚度。通过将推送商品类别数据与商品促销数据相结合，电商平台能够提供高度个性化的商品推荐，满足用户的特定需求，有助于增加用户的购物满意度，提高购物效率，增加销售量。
优选地，步骤S25包括以下步骤：
对推送商品类别数据以及商品促销数据进行商品推送优先级分析，从而生成优先级商品推送数据；
将优先级商品推送数据反馈至线上交易平台进行线上交易平台的用户个性化喜好商品推送，生成个性化线上交易平台。
本发明通过商品推送优先级分析能够更精确地确定哪些商品类别和促销适合每位用户，可以确保用户看到的商品是他们最有兴趣的，提高购物的个性化程度和吸引力，也增加了线上交易平台的销售效果。将优先级商品推送数据应用于线上交易平台，可以提供高度个性化的商品推荐，使用户感到被理解和满足其需求，有助于提高用户的购物满意度，增加购物效率，最终促进销售额的增长，并且用户可以买到自己喜欢且更具性价比的商品。
优选地，步骤S3包括以下步骤：
步骤S31：获取用户收货坐标数据；
步骤S32： 当用户在个性化线上交易平台购买商品时，对个性化线上交易平台进行订单数据采集，生成交易订单数据；
步骤S33：将用户收货坐标数据映射至个性化线上交易平台中，并通过交易订单数据与线下商店坐标数据进行邻近用户收获坐标的线下商店坐标提取，生成目标线下商店坐标数据；
步骤S34：根据GIS技术对用户收货坐标数据与目标线下商店坐标数据进行商品配送路线分析，生成商品配送路线数据；
步骤S35：对商品配送路线数据进行实时更新处理，生成实时商品配送路线数据。
本发明通过获取用户的收货坐标数据，电商平台能够精确确定用户的配送地址，减少配送错误和延误的可能性，提高了配送的精确性和准时性。采集交易订单数据有助于电商平台了解用户的购买行为，包括购买的商品、数量和时间等信息，这可以帮助优化库存管理、销售预测和客户关系管理，提高运营效率和用户满意度。将用户收货坐标数据映射至个性化线上交易平台中，并通过交易订单数据与线下商店坐标数据进行邻近用户收获坐标的线下商店坐标提取，将用户收货坐标与线下商店坐标结合，可以确定最近的线下商店，从而减少商品的配送距离和时间，有助于降低配送成本，提高配送效率。通过GIS技术进行商品配送路线分析，能够找到最优的配送路径，考虑交通、道路条件和实际地理情况，可以减少配送时间、降低运营成本，并提高了配送的可靠性。实时更新商品配送路线数据可以应对交通状况、路况变化或临时事件，确保配送过程中的实时性和准确性，有助于避免配送延误，提高用户满意度，同时也降低了投诉和客户纠纷的风险。
优选地，步骤S4包括以下步骤：
步骤S41：利用卷积神经网络算法建立配送路线与配送时间的映射关系，生成初始配送时间预测模型；
步骤S42：获取历史配送路线-时间关系数据；
步骤S43：将历史配送路线-时间关系数据进行时间序列上的数据划分处理，生成历史配送路线-时间关系训练集以及历史配送路线-时间关系测试集；
步骤S44：利用历史配送路线-时间关系训练集对初始配送时间预测模型进行模型训练，并利用历史配送路线-时间关系测试集进行模型验证，从而生成配送时间预测模型；
步骤S45：将实时商品配送路线数据传输至配送时间预测模型进行配送时间预测，生成配送时间预测数据。
本发明利用卷积神经网络等高级算法建立初始配送时间预测模型，可以更准确地捕捉配送路线与时间的复杂关系，有助于提高配送时间预测的准确性和可靠性。获取历史配送路线-时间关系数据有助于了解配送过程中的变化和趋势，提供了有关不同条件下的配送时间的信息，可用于训练和验证配送时间预测模型。历史配送路线-时间关系数据分为训练集和测试集有助于模型的训练和验证，确保了模型不仅可以拟合历史配送路线-时间关系数据中时间序列靠后的数据，还可以在历史配送路线-时间关系数据中时间序列上靠前的数据进行准确的配送时间预测。通过训练和验证模型，可以确保配送时间预测模型在不同情况下都能够表现出良好的性能，有助于提高模型的鲁棒性和可靠性，确保准确的配送时间预测。利用配送时间预测模型对实时商品配送路线数据进行预测，可以提供准确的配送时间估计，有助于避免配送延误，提高用户满意度，同时降低运营成本。
优选地，步骤S5包括以下步骤：
步骤S51：利用相关性分析法历史配送路线-时间关系数据进行配送影响因素分析，生成配送影响因素数据；
步骤S52：获取实时配送影响参数数据；
步骤S53：根据配送影响因素数据以及实时配送影响参数数据进行实时配送影响效率计算，生成实施配送影响效率；
步骤S54：根据实施配送影响效率对配送时间预测数据进行配送时间预测数据优化，生成优化配送时间预测数据，将优化配送时间预测数据传输至终端进行反馈。
本发明利用相关性分析法对历史配送路线-时间关系数据进行配送影响因素分析，系统能够深入挖掘历史数据中的关联关系，识别出对配送时间产生重要影响的因素，更全面地理解配送过程中各种变量的相互关系，从而生成准确的配送影响因素数据，能够更加智能地应对潜在的配送挑战，为后续的实时配送效率计算提供了基础，有助于提高配送流程的可预测性和稳定性，进而优化整体配送服务，提升用户满意度。获取实时配送影响参数数据，即时地收集当前影响配送的实际参数，如交通状况、天气等，以确保实时性和准确性。根据配送影响因素数据以及实时配送影响参数数据，进行实时配送影响效率计算。通过综合考虑历史数据和实时参数，量化配送影响效率，为后续的配送时间预测数据提供更精确的依据。根据实施配送影响效率对配送时间预测数据进行优化，生成优化配送时间预测数据，考虑了实时的配送影响因素，使得配送时间的预测更加准确和可靠，将优化后的数据传输至终端进行反馈，实现了实时数据的闭环优化。
本说明书中提供一种线上线下电商服务系统，用于执行如上述所述的线上线下电商服务方法，该线上线下电商服务系统包括：
线上交易平台构建模块，用于获取线下商店数据；对线下商店数据进行线下商店坐标提取，生成线下商店坐标数据；根据线下商店坐标数据建立线上商店三维地图，并利用线下商店数据对线上商店三维地图进行商店信息数据填充，生成线上交易平台；
用户商品个性化推荐模块，用于对线上交易平台进行用户的商品喜好数据采集，生成用户商品喜好数据；根据用户商品喜好数据对线上交易平台进行线上交易平台的用户个性化喜好商品推送，生成个性化线上交易平台；
订单交易模块，用于获取用户收货坐标数据；当用户在个性化线上交易平台购买商品时，对个性化线上交易平台进行订单数据采集，生成交易订单数据；将用户收货坐标数据映射至个性化线上交易平台中，并根据交易订单数据与个性化线上交易平台的线下商店坐标数据进行商品配送路线实时采集，生成实时商品配送路线数据；
配送时间预测模块，用于获取历史配送路线-时间关系数据；利用卷积神经网络算法与历史配送路线-时间关系数据建立配送时间预测模型；将实时商品配送路线数据传输至配送时间预测模型进行配送时间预测，生成配送时间预测数据；
配送时间优化模块，用于根据历史配送路线-时间关系数据进行历史配送时的降雨状况数据采集，生成历史配送降雨数据；根据历史配送降雨数据进行降雨影响因子计算，生成配送时间的降雨影响因子；根据降雨影响因子对配送时间预测数据进行配送时间预测数据优化，生成优化配送时间预测数据，将优化配送时间预测数据传输至终端进行反馈。
本说明书中提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有计算机程序，其中，所述计算机程序被设置为运行时执行上述所述的线上线下电商服务方法。
本说明书中提供一种电子装置，包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机程序，所述处理器被设置为运行所述计算机程序以执行上述所述的线上线下电商服务方法。
本申请有益效果在于，本发明的线上线下电商服务方法对于商品的推送是根据用户的商品喜好品类及商品的促销程度进行推送，能很好满足用户的喜好，提高用户购物的性价比，使得推送给效果更好及用户体验感的提高，并且对于线下商品配送进行实时反馈，并考虑实时的配送影响因素调节配送时间，使得配送时间更为精准，以此提高用户满意度。
附图说明
图1为本发明一种线上线下电商服务方法的步骤流程示意图；
图2为图1中步骤S1的详细实施步骤流程示意图；
图3为图1中步骤S2的详细实施步骤流程示意图；
图4为图1中步骤S3的详细实施步骤流程示意图；
图5为图1中步骤S5的详细实施步骤流程示意图；
本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。
具体实施方式
下面结合附图对本发明的技术方法进行清楚、完整的描述，显然，所描述的实施例是本发明的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域所属的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。
此外，附图仅为本发明的示意性图解，并非一定是按比例绘制。图中相同的附图标记表示相同或类似的部分，因而将省略对它们的重复描述。附图中所示的一些方框图是功能实体，不一定必须与物理或逻辑上独立的实体相对应。可以采用软件形式来实现功能实体，或在一个或多个硬件模块或集成电路中实现这些功能实体，或在不同网络和/或处理器方法和/或微控制器方法中实现这些功能实体。
应当理解的是，虽然在这里可能使用了术语“第一”、“第二”等等来描述各个单元，但是这些单元不应当受这些术语限制。使用这些术语仅仅是为了将一个单元与另一个单元进行区分。举例来说，在不背离示例性实施例的范围的情况下，第一单元可以被称为第二单元，并且类似地第二单元可以被称为第一单元。这里所使用的术语“和/或”包括其中一个或更多所列出的相关联项目的任意和所有组合。
为实现上述目的，请参阅图1至图5，本发明提供一种线上线下电商服务方法，包括以下步骤：
步骤S1：获取线下商店数据；对线下商店数据进行线下商店坐标提取，生成线下商店坐标数据；根据线下商店坐标数据建立线上商店三维地图，并利用线下商店数据对线上商店三维地图进行商店信息数据填充，生成线上交易平台；
步骤S2：对线上交易平台进行用户的商品喜好数据采集，生成用户商品喜好数据；根据用户商品喜好数据对线上交易平台进行线上交易平台的用户个性化喜好商品推送，生成个性化线上交易平台；
步骤S3：获取用户收货坐标数据；当用户在个性化线上交易平台购买商品时，对个性化线上交易平台进行订单数据采集，生成交易订单数据；将用户收货坐标数据映射至个性化线上交易平台中，并根据交易订单数据与个性化线上交易平台的线下商店坐标数据进行商品配送路线实时采集，生成实时商品配送路线数据；
步骤S4：获取历史配送路线-时间关系数据；利用卷积神经网络算法与历史配送路线-时间关系数据建立配送时间预测模型；将实时商品配送路线数据传输至配送时间预测模型进行配送时间预测，生成配送时间预测数据；
步骤S5：对配送时间预测数据进行配送时间预测数据优化，生成优化配送时间预测数据，将优化配送时间预测数据传输至终端进行反馈。
本发明通过获取线下商店数据并提取坐标，能够创建具体准确的线下商店位置信息，然后将这些数据应用于构建线上商店的三维地图，并将线下商店信息与之关联，从而生成一个丰富的线上交易平台，有助于提升用户体验，使他们能够更轻松地找到附近的商店、查找商店信息，增强了线上购物的便捷性和真实性，并且便于后续步骤中用户对商品进行下单后寻找最近的商铺进行配送，大大缩短了配送时间，进一步促进了线上线下电商的融合和发展。通过采集用户商品喜好数据并利用这些数据实现个性化商品推送，可以提高用户的购物体验，个性化线上交易平台能够根据用户的兴趣、需求以及商品的折扣程度向其推荐相关的商品，从而有望提高用户的满意度和购物意愿，同时也促进了线上交易平台的销售额增长，这种个性化推荐系统有助于满足不同用户的独特需求，提高了电商平台的竞争力。通过获取用户的收货坐标数据和采集交易订单数据，结合个性化线上交易平台的线下商店坐标数据，实时生成商品的配送路线数据，可大大提高商品配送的效率和准确性，用户的收货坐标数据可以帮助确定配送地址，减少配送错误的可能性，根据交易订单数据和线下商店坐标，可以实时计算最优的商品配送路线，从而降低配送成本，提高送货速度，减少交货延迟，这不仅提高了用户的满意度，还有望减少电商平台的运营成本，增加效益，对提升电商服务的效率和用户体验都有积极作用。通过获取历史配送路线与时间关系数据，应用卷积神经网络算法，建立配送时间预测模型，这个模型可以在实时情况下，根据当前的实时商品配送路线数据，预测出配送的时间，从而能够更准确地估计商品送达的时间，通过利用历史数据与深度学习算法提高配送时间的准确性，降低了不确定性，从而有助于提高用户对配送服务的信任，进一步提高用户满意度，减少投诉和纠纷，同时也有望提高电商平台的运营效率和客户忠诚度。通过不断调整和改进配送时间预测数据，系统能够更准确地估计商品到达时间，从而提高了整体配送的准时性和可靠性。将优化后的配送时间预测数据传输至终端进行反馈，使得用户了解较为精准的配送时间。
本发明实施例中，参考图1所述，为本发明一种线上线下电商服务方法的步骤流程示意图，在本实施例中，所述线上线下电商服务方法包括以下步骤：
步骤S1：获取线下商店数据；对线下商店数据进行线下商店坐标提取，生成线下商店坐标数据；根据线下商店坐标数据建立线上商店三维地图，并利用线下商店数据对线上商店三维地图进行商店信息数据填充，生成线上交易平台；
本发明实施例中，获取线下商店数据，需要收集线下商店的相关数据，这可以通过多种途径实现，例如与商店合作伙伴建立数据共享协议、使用公开的商业数据库或者利用网络爬虫技术从互联网上获取商店信息，以此得到如商店售卖商品信息、商品折扣信息等商品信息，这些数据源还可以提供商店的名称、地址、电话号码、营业时间等商店信息。利用地理编码服务或地理信息系统（GIS）技术，将线下商店的地址信息转换为精确的地理坐标数据，包括经度和纬度，如ArcGIS或QGIS，将商店的经纬度坐标数据可视化为地图，可以创建一个包含所有商店位置的点图层，以此建立线上商店三维地图，结合线上商店三维地图和填充的商店信息，创建一个综合的线上交易平台，这个平台可以包括在线购物功能、商店搜索功能、交互式地图导航、商品购买功能等，使用户能够轻松地找到并购买他们感兴趣的商品。
步骤S2：对线上交易平台进行用户的商品喜好数据采集，生成用户商品喜好数据；根据用户商品喜好数据对线上交易平台进行线上交易平台的用户个性化喜好商品推送，生成个性化线上交易平台；
本发明实施例中，在线上交易平台中，通过用户登录或匿名浏览等方式收集用户的行为数据，这些数据包括用户的浏览历史、购买历史、搜索记录、点击行为、购物车内容等公开数据，对用户的商品行为进行时间戳记录，以建立用户与商品之间的时间关系，有助于了解用户的实时兴趣，利用采集到的用户行为数据，将用户与商品建立联系，形成用户与商品的关联矩阵或向量，使用机器学习算法，如协同过滤、内容过滤、矩阵分解等方法，分析用户与商品之间的关系，以确定用户对不同商品的喜好程度，基于用户的购买历史、评分、浏览频率等指标，为每个用户生成一个商品喜好度排名的列表。根据生成的用户商品喜好数据，为每个用户生成个性化的商品推荐列表，考虑用户的购买历史、浏览历史以及与类似用户的相似性等因素，确保生成的推荐列表与用户的兴趣高度相关，利用推荐算法中的排序技术，对生成的个性化商品推荐列表进行排序，以提供最具吸引力的商品排在前面。将个性化商品推荐列表整合到线上交易平台中，以便用户能够轻松访问和购买推荐的商品，在线上交易平台的用户界面中显示个性化推荐，例如在主页、商品页面或购物车中，展示推荐商品，不断更新用户的商品喜好数据和个性化推荐，以适应用户的兴趣变化和新的商品上架，从而生成个性化线上交易平台。
步骤S3：获取用户收货坐标数据；当用户在个性化线上交易平台购买商品时，对个性化线上交易平台进行订单数据采集，生成交易订单数据；将用户收货坐标数据映射至个性化线上交易平台中，并根据交易订单数据与个性化线上交易平台的线下商店坐标数据进行商品配送路线实时采集，生成实时商品配送路线数据；
本发明实施例中，在用户注册或首次购物时，要求用户提供其收货地址，或者使用全球定位系统（GPS）或地理编码服务自动获取用户的坐标数据，这些坐标数据包括用户的精确位置信息。当用户在个性化线上交易平台上购买商品时，自动记录订单相关信息，包括购买的商品、数量、价格、付款方式等，这些信息被用来生成交易订单数据。将用户的收货坐标数据与其交易账户相关联，确保平台知道每个用户的收货地址，与用户账户相关的坐标数据被用于计算商品配送路线。当用户下单后，交易订单数据被用于确定哪些商品需要配送，以及它们的目标地址，结合用户的收货坐标和线下商店的坐标数据，使用地理信息系统（GIS）技术来计算最佳的商品配送路线，配送路线的实时采集可以考虑实时的交通状况、道路封锁情况、天气等因素，以确保最快和最有效的配送。
步骤S4：获取历史配送路线-时间关系数据；利用卷积神经网络算法与历史配送路线-时间关系数据建立配送时间预测模型；将实时商品配送路线数据传输至配送时间预测模型进行配送时间预测，生成配送时间预测数据；
本发明实施例中，记录历史配送订单的详细信息，包括配送起点、终点、商品种类、配送时间、路线选择、交通状况等数据，这些数据可以来自系统的数据库中的历史客户订单记录、GPS追踪、配送员的反馈等途径。使用卷积神经网络（CNN）或其他适当的深度学习模型来处理历史配送路线-时间关系数据，训练模型以了解不同路线、不同时间点、不同交通条件等因素对配送时间的影响，可以通过将历史数据划分为训练集和验证集，并使用回归分析技术来预测配送时间。当新的订单生成时，系统会将实时商品配送路线数据传输至配送时间预测模型，模型会考虑订单的起点、终点、商品种类等信息，结合历史数据和当前交通情况，生成预测的配送时间，配送时间预测的结果可以用于向用户提供准确的配送时间估计，以及为配送员提供实时的路线规划和时间管理建议。
步骤S5：对配送时间预测数据进行配送时间预测数据优化，生成优化配送时间预测数据，将优化配送时间预测数据传输至终端进行反馈。
本发明实施例中，在历史配送过程中，系统记录了不同时间段和地点的外界影响情况，例如历史交通状况、天气原因等，运用数据分析工具，如Python中的Pandas和NumPy库，对历史配送数据进行相关性分析，通过机器学习算法，例如回归模型，建立配送时间与各影响因素的关系模型，该模型可以分析恶劣的外界影响配送因素，如恶劣的天气以及交通状况对配送时间的影响关系。用实时交通数据，例如通过地图API获取道路拥堵情况，结合天气API提供的实时天气信息，计算配送时间的影响因素。应用如加权平均或神经网络，实时计算配送影响效率，例如，如果交通拥堵，系统可以对预测的配送时间进行适当延长，考虑实际路况，从而提高准确性，如果天气恶劣，系统可以根据历史数据调整配送时间，考虑天气对配送的影响。通过配送管理系统，将优化后的配送时间预测数据实时传输至配送员的移动应用程序。同时，用户可以通过电商平台或专门的配送跟踪服务查看最新的配送时间信息。例如，配送员的移动应用程序会实时更新配送路线和预计送达时间，使其能够调整行驶速度或选择更为高效的路径，用户可以在手机App或网页上查看到最新的配送时间，提前知晓预计到达的时间范围，更好地准备接收商品。
优选地，步骤S1包括以下步骤：
步骤S11：获取线下商店数据；
步骤S12：对线下商店数据进行商店坐标数据提取，生成线下商店坐标数据；
步骤S13：根据线下商店坐标数据建立线下商店的线上三维地图；
步骤S14：将线下商店坐标数据传输至线上三维地图进行商店坐标的映射处理，生成线上商店三维地图；
步骤S15：将线上商店三维地图的线下商店坐标数据作为数据节点进行线上交易平台框架构建，生成线上交易平台框架，并利用线下商店数据对线上交易平台框架的数据节点进行商店信息数据填充，从而生成线上交易平台。
本发明通过获取线下商店数据，电商平台能够建立广泛的商品供应网络，增加了平台商品的多样性，为用户提供更多购物选择，有助于吸引线下商店合作，扩大电商平台的业务范围。商店坐标数据提取使得能够准确地标记每个线下商店的位置，有助于用户更容易找到附近的商店，提高了线下商店的可见性。创建线下商店的线上三维地图使得用户可以以虚拟的方式浏览商店的布局和结构，提前规划他们的购物路线，或者商家能够确定最近的商铺进行配送，提高了用户的购物体验和导航便捷性。通过映射处理，确保线上三维地图中的商店位置与实际线下商店的坐标精准匹配，提高了导航的准确性。基于线上商店三维地图，建立了线上交易平台的框架，使得用户可以在虚拟世界中模拟线下购物的体验，增加了用户参与感，提高了购物的互动性。通过将线下商店数据与线上交易平台框架相结合，使得用户可以获得关于商店的详细信息，例如营业时间、商品种类、特别优惠等，提高了用户的购物决策能力，增加了用户对平台的信任。
作为本发明的一个实例，参考图2所示，为图1中步骤S1的详细实施步骤流程示意图，在本实例中所述步骤S1包括：
步骤S11：获取线下商店数据；
本发明实施例中，获取线下商店数据，需要收集线下商店的相关数据，这可以通过多种途径实现，例如与商店合作伙伴建立数据共享协议、使用公开的商业数据库或者利用网络爬虫技术从互联网上获取商店信息，以此得到如商店售卖商品信息、商品折扣信息等商品信息，这些数据源还可以提供商店的名称、地址、电话号码、营业时间等商店信息。
步骤S12：对线下商店数据进行商店坐标数据提取，生成线下商店坐标数据；
本发明实施例中，利用地理编码服务或地理信息系统（GIS）技术，将线下商店的地址信息转换为精确的地理坐标数据。
步骤S13：根据线下商店坐标数据建立线下商店的线上三维地图；
本发明实施例中，创建一个虚拟的三维地图，该地图模拟线下商店的位置，以及商店周围的环境，例如将A地区的所有商铺进行位置信息采集，然后缩放到1：1000的线上三维地图与真实地图的对应关系。
步骤S14：将线下商店坐标数据传输至线上三维地图进行商店坐标的映射处理，生成线上商店三维地图；
本发明实施例中，将线下商店坐标数据上传到线上三维地图平台，将线下商店的位置与虚拟地图中的对应位置相匹配，超市的坐标与虚拟地图上的超市位置相对应。
步骤S15：将线上商店三维地图的线下商店坐标数据作为数据节点进行线上交易平台框架构建，生成线上交易平台框架，并利用线下商店数据对线上交易平台框架的数据节点进行商店信息数据填充，从而生成线上交易平台。
本发明实施例中，在线上交易平台框架中，使用线下商店坐标数据作为数据节点的基础，确保了线上交易平台与线下商店的连接和协作。使用线下商店的详细信息，填充线上交易平台框架中的数据节点，包括商店名称、产品目录、价格信息和促销信息，例如，将超市的商品目录和价格信息与线上交易平台数据节点相结合。通过整合线下商店数据和虚拟地图，以及填充商店信息，生成了一个完整的线上交易平台，用户可以在其中浏览商品、下订单并享受在线购物的便利。
优选地，步骤S2包括以下步骤：
步骤S21：对线上交易平台进行用户的商品喜好数据采集，生成用户商品喜好数据；
步骤S22：对用户商品喜好数据进行商品类别分类处理，生成分类商品喜好数据，并对分类商品喜好数据进行商品喜好类别的优先级排序，生成优先级商品喜好类别数据；
步骤S23：根据优先级商品喜好类别数据进行用户的推送商品类别方案设计，生成推送商品类别方案；
步骤S24：根据推送商品类别方案对线上交易平台进行推送商品类别数据提取，生成推送商品类别数据，对推送商品类别数据进行商品的促销数据采集，生成商品促销数据；
步骤S25：根据推送商品类别数据与商品促销数据对线上交易平台进行线上交易平台的用户个性化喜好商品推送，生成个性化线上交易平台。
本发明通过采集用户的商品喜好数据，可以更好地了解每个用户的兴趣和偏好，有助于提供个性化的购物体验，增加用户参与感，提高购物的满意度。将商品喜好数据分类和排序，使电商平台能够更精确地理解用户的兴趣，通过优先级排序，可以确定哪些商品类别对用户更重要，从而更精准地进行个性化推荐，提高用户满意度和购买率。根据用户的优先级商品喜好类别数据，设计更有效的商品推荐策略，这有助于确保用户在看到推荐商品时更有可能产生兴趣，提高购物效率和用户留存率。采集商品促销数据可以使电商平台提供更具吸引力的优惠和促销信息给用户，可以促使用户更积极地购物，提高销售额，同时也增强用户对平台的忠诚度。通过将推送商品类别数据与商品促销数据相结合，电商平台能够提供高度个性化的商品推荐，满足用户的特定需求，有助于增加用户的购物满意度，提高购物效率，增加销售量。
作为本发明的一个实例，参考图3所示，为图1中步骤S2的详细实施步骤流程示意图，在本实例中所述步骤S2包括：
步骤S21：对线上交易平台进行用户的商品喜好数据采集，生成用户商品喜好数据；
本发明实施例中，在线上交易平台中，通过用户登录或匿名浏览等方式收集用户的行为数据，这些数据包括用户的浏览历史、购买历史、搜索记录、点击行为、购物车内容等公开数据，对用户的商品行为进行时间戳记录，以建立用户与商品之间的时间关系，有助于了解用户的实时兴趣，利用采集到的用户行为数据，将用户与商品建立联系，形成用户与商品的关联矩阵或向量，使用机器学习算法，如协同过滤、内容过滤、矩阵分解等方法，分析用户与商品之间的关系，以确定用户对不同商品的喜好程度，基于用户的购买历史、评分、浏览频率等指标，为每个用户生成一个商品喜好度排名的列表，以此生成用户商品喜好数据。
步骤S22：对用户商品喜好数据进行商品类别分类处理，生成分类商品喜好数据，并对分类商品喜好数据进行商品喜好类别的优先级排序，生成优先级商品喜好类别数据；
本发明实施例中，将用户的商品喜好数据进行分类，例如将所有购买或浏览记录按照商品类别进行划分，如电子产品、服装、食品等，例如，将用户A的笔记本电脑购买记录归类到电子产品类别，用户B的手机配件搜索记录归类到手机配件类别。
步骤S23：根据优先级商品喜好类别数据进行用户的推送商品类别方案设计，生成推送商品类别方案；
本发明实施例中，根据用户的购物历史和浏览行为，确定用户的优先级商品喜好类别，即哪些类别的商品对用户来说更重要，例如，如果用户C经常购买运动鞋，运动鞋类别可能成为他们的优先级类别，以此得知用户喜好，根据优先级类别进行用户的推送商品类别方案设计，生成推送商品类别方案。
步骤S24：根据推送商品类别方案对线上交易平台进行推送商品类别数据提取，生成推送商品类别数据，对推送商品类别数据进行商品的促销数据采集，生成商品促销数据；
本发明实施例中，根据用户的优先级商品喜好类别，从线上交易平台的商品目录中提取相关类别的商品数据，例如用户的优先级类别是电子产品，平台会提取笔记本电脑、手机等相关商品数据。
步骤S25：根据推送商品类别数据与商品促销数据对线上交易平台进行线上交易平台的用户个性化喜好商品推送，生成个性化线上交易平台。
本发明实施例中，结合用户的优先级商品喜好类别和商品促销数据，向用户推送个性化的商品列表，以满足其需求并促进购买，例如用户的优先级类别是电子产品，并且有一台笔记本电脑的促销活动，平台会将这一优惠商品推送给用户。
优选地，步骤S25包括以下步骤：
对推送商品类别数据以及商品促销数据进行商品推送优先级分析，从而生成优先级商品推送数据；
将优先级商品推送数据反馈至线上交易平台进行线上交易平台的用户个性化喜好商品推送，生成个性化线上交易平台。
本发明通过商品推送优先级分析能够更精确地确定哪些商品类别和促销适合每位用户，可以确保用户看到的商品是他们最有兴趣的，提高购物的个性化程度和吸引力，也增加了线上交易平台的销售效果。将优先级商品推送数据应用于线上交易平台，可以提供高度个性化的商品推荐，使用户感到被理解和满足其需求，有助于提高用户的购物满意度，增加购物效率，最终促进销售额的增长，并且用户可以买到自己喜欢且更具性价比的商品。
本发明实施例中，从线上交易平台的数据库中获取用户的推送商品类别数据，包括用户的购买历史、浏览记录、搜索行为等。同时，收集商品促销数据，包括折扣信息、促销活动类型、促销期限等。对收集到的数据进行特征提取，将用户的购物行为和商品的促销信息转化为可分析的特征。例如，将商品类别映射成数字标签，提取出促销活动的类型和力度等特征。对提取的特征进行数据清洗和预处理，处理缺失值、异常值等情况，确保数据质量。利用统计方法或机器学习算法，并根据商品促销数据优化推送商品类别数据，例如相同的推送商品类别中优先推送有促销的商品数据，并根据商品的促销力度将推送的商品进行优先级排序。根据确定的优先级，为每位用户生成个性化的商品推送数据。将每个商品与其对应的优先级关联起来，形成最终的优先级商品推送数据。例如对于用户A，可能会分析出笔记本电脑的推送优先级更高，因为他之前购买过电子产品，并且有一个笔记本电脑的促销活动，对于用户B，手机配件可能具有更高的优先级。将根据每个用户的推送优先级，生成个性化的商品推送列表，例如用户A将收到包括笔记本电脑在内的电子产品的个性化商品推送，而用户B将看到手机配件的推送。
优选地，步骤S3包括以下步骤：
步骤S31：获取用户收货坐标数据；
步骤S32： 当用户在个性化线上交易平台购买商品时，对个性化线上交易平台进行订单数据采集，生成交易订单数据；
步骤S33：将用户收货坐标数据映射至个性化线上交易平台中，并通过交易订单数据与线下商店坐标数据进行邻近用户收获坐标的线下商店坐标提取，生成目标线下商店坐标数据；
步骤S34：根据GIS技术对用户收货坐标数据与目标线下商店坐标数据进行商品配送路线分析，生成商品配送路线数据；
步骤S35：对商品配送路线数据进行实时更新处理，生成实时商品配送路线数据。
本发明通过获取用户的收货坐标数据，电商平台能够精确确定用户的配送地址，减少配送错误和延误的可能性，提高了配送的精确性和准时性。采集交易订单数据有助于电商平台了解用户的购买行为，包括购买的商品、数量和时间等信息，这可以帮助优化库存管理、销售预测和客户关系管理，提高运营效率和用户满意度。将用户收货坐标数据映射至个性化线上交易平台中，并通过交易订单数据与线下商店坐标数据进行邻近用户收获坐标的线下商店坐标提取，将用户收货坐标与线下商店坐标结合，可以确定最近的线下商店，从而减少商品的配送距离和时间，有助于降低配送成本，提高配送效率。通过GIS技术进行商品配送路线分析，能够找到最优的配送路径，考虑交通、道路条件和实际地理情况，可以减少配送时间、降低运营成本，并提高了配送的可靠性。实时更新商品配送路线数据可以应对交通状况、路况变化或临时事件，确保配送过程中的实时性和准确性，有助于避免配送延误，提高用户满意度，同时也降低了投诉和客户纠纷的风险。
作为本发明的一个实例，参考图4所示，为图1中步骤S3的详细实施步骤流程示意图，在本实例中所述步骤S3包括：
步骤S31：获取用户收货坐标数据；
本发明实施例中，在用户注册或首次购物时，要求用户提供其收货地址，或者使用全球定位系统（GPS）或地理编码服务自动获取用户的坐标数据，这些坐标数据包括用户的精确位置信息。
步骤S32： 当用户在个性化线上交易平台购买商品时，对个性化线上交易平台进行订单数据采集，生成交易订单数据；
本发明实施例中，当用户在个性化线上交易平台上购买商品时，自动记录订单相关信息，包括购买的商品、数量、价格、付款方式等，这些信息被用来生成交易订单数据，例如用户A在2023年9月15日购买了一台笔记本电脑，订单编号为ORD12345。
步骤S33：将用户收货坐标数据映射至个性化线上交易平台中，并通过交易订单数据与线下商店坐标数据进行邻近用户收获坐标的线下商店坐标提取，生成目标线下商店坐标数据；
本发明实施例中，将用户的收货坐标数据映射至线下商店坐标数据，以找到附近的线下商店，例如用户A的坐标映射到最近的电子产品商店坐标，如商店A的坐标。
步骤S34：根据GIS技术对用户收货坐标数据与目标线下商店坐标数据进行商品配送路线分析，生成商品配送路线数据；
本发明实施例中，利用GIS技术，系统可以分析用户收货坐标和目标线下商店坐标之间的最佳商品配送路线。这包括道路状况、交通拥堵、最短路径等因素的考虑，例如确定从商店A到用户A收货地址的最快配送路线，经过主要道路并避免拥堵。
步骤S35：对商品配送路线数据进行实时更新处理，生成实时商品配送路线数据。
本发明实施例中，根据实时交通信息和其他因素不断更新商品配送路线数据，以确保配送能够及时到达用户手中，可以通过实时地图导航数据或交通监控系统来实现，例如在配送过程中出现交通拥堵，可以自动调整配送路线，选择更快捷的路径，从而减少配送时间。
优选地，步骤S4包括以下步骤：
步骤S41：利用卷积神经网络算法建立配送路线与配送时间的映射关系，生成初始配送时间预测模型；
步骤S42：获取历史配送路线-时间关系数据；
步骤S43：将历史配送路线-时间关系数据进行时间序列上的数据划分处理，生成历史配送路线-时间关系训练集以及历史配送路线-时间关系测试集；
步骤S44：利用历史配送路线-时间关系训练集对初始配送时间预测模型进行模型训练，并利用历史配送路线-时间关系测试集进行模型验证，从而生成配送时间预测模型；
步骤S45：将实时商品配送路线数据传输至配送时间预测模型进行配送时间预测，生成配送时间预测数据。
本发明利用卷积神经网络等高级算法建立初始配送时间预测模型，可以更准确地捕捉配送路线与时间的复杂关系，有助于提高配送时间预测的准确性和可靠性。获取历史配送路线-时间关系数据有助于了解配送过程中的变化和趋势，提供了有关不同条件下的配送时间的信息，可用于训练和验证配送时间预测模型。历史配送路线-时间关系数据分为训练集和测试集有助于模型的训练和验证，确保了模型不仅可以拟合历史配送路线-时间关系数据中时间序列靠后的数据，还可以在历史配送路线-时间关系数据中时间序列上靠前的数据进行准确的配送时间预测。通过训练和验证模型，可以确保配送时间预测模型在不同情况下都能够表现出良好的性能，有助于提高模型的鲁棒性和可靠性，确保准确的配送时间预测。利用配送时间预测模型对实时商品配送路线数据进行预测，可以提供准确的配送时间估计，有助于避免配送延误，提高用户满意度，同时降低运营成本。
本发明实施例中，利用卷积神经网络（CNN）算法建立配送路线与配送时间的映射关系，从而生成初始的配送时间预测模型，这个模型可以学习历史配送数据中路线与时间之间的复杂关系，以便后续的时间预测。记录历史配送订单的详细信息，包括配送起点、终点、商品种类、配送时间、路线选择、交通状况等数据，这些数据可以来自系统的数据库中的历史客户订单记录、GPS追踪、配送员的反馈等途径。将历史配送路线-时间关系数据进行时间序列上的数据划分处理，以便模型训练和验证，例如将70%的历史数据分配给训练集，用于模型的训练，而剩余的30%用于测试集，用于验证模型的性能。使用历史配送路线-时间关系训练集，对初始的配送时间预测模型进行训练，模型通过学习历史数据中的模式和趋势来提高其配送时间预测的准确性。随后，使用历史配送路线-时间关系测试集对模型进行验证，评估其在未见过的数据上的性能。这有助于确保模型对新的配送任务也能够提供准确的时间预测。当新的商品配送路线数据产生时，将这些数据传输至配送时间预测模型。模型会根据这些实时数据，如配送路线、交通状况等，进行配送时间的实时预测，从而生成配送时间预测数据，可以帮助配送团队规划最佳路线和配送时间，以提高效率和准确性。
优选地，步骤S5包括以下步骤：
步骤S51：利用相关性分析法历史配送路线-时间关系数据进行配送影响因素分析，生成配送影响因素数据；
步骤S52：获取实时配送影响参数数据；
步骤S53：根据配送影响因素数据以及实时配送影响参数数据进行实时配送影响效率计算，生成实施配送影响效率；
步骤S54：根据实施配送影响效率对配送时间预测数据进行配送时间预测数据优化，生成优化配送时间预测数据，将优化配送时间预测数据传输至终端进行反馈。
本发明利用相关性分析法对历史配送路线-时间关系数据进行配送影响因素分析，系统能够深入挖掘历史数据中的关联关系，识别出对配送时间产生重要影响的因素，更全面地理解配送过程中各种变量的相互关系，从而生成准确的配送影响因素数据，能够更加智能地应对潜在的配送挑战，为后续的实时配送效率计算提供了基础，有助于提高配送流程的可预测性和稳定性，进而优化整体配送服务，提升用户满意度。获取实时配送影响参数数据，即时地收集当前影响配送的实际参数，如交通状况、天气等，以确保实时性和准确性。根据配送影响因素数据以及实时配送影响参数数据，进行实时配送影响效率计算。通过综合考虑历史数据和实时参数，量化配送影响效率，为后续的配送时间预测数据提供更精确的依据。根据实施配送影响效率对配送时间预测数据进行优化，生成优化配送时间预测数据，考虑了实时的配送影响因素，使得配送时间的预测更加准确和可靠，将优化后的数据传输至终端进行反馈，实现了实时数据的闭环优化。
作为本发明的一个实例，参考图5所示，为图1中步骤S5的详细实施步骤流程示意图，在本实例中所述步骤S5包括：
步骤S51：利用相关性分析法历史配送路线-时间关系数据进行配送影响因素分析，生成配送影响因素数据；
本发明实施例中，收集历史配送路线-时间关系数据，包括配送路径、配送起点与终点、实际配送时间等。接下来，使用相关性分析方法，比如皮尔逊相关系数，计算各个因素与配送时间之间的相关性。设想有一组历史配送数据，包括配送路线、交通密度、天气状况。通过相关性分析，可以发现交通密度与配送时间之间存在负相关，即交通密度增加，配送时间可能延长。使用数据分析工具，如Python中的Pandas和NumPy库，以及相关性分析方法，对历史数据进行处理和分析，使用Python中的相关性分析库，例如numpy.corrcoef，计算各个因素之间的相关系数。假设历史数据中包括交通密度、天气状况等因素，相关性分析的参数为这些因素与配送时间的关联程度。根据相关性分析的结果，确定各个因素对配送时间的影响程度，并将这些数据整理为配送影响因素数据，如果相关性分析显示交通密度的相关系数较高，说明交通密度对配送时间的影响较大，将其作为主要配送影响因素之一。
步骤S52：获取实时配送影响参数数据；
本发明实施例中，使用地图API获取当前交通状况、气象API获取实时天气信息，得知当前路段的交通情况和天气状况，以获取实时的配送影响参数数据。
步骤S53：根据配送影响因素数据以及实时配送影响参数数据进行实时配送影响效率计算，生成实施配送影响效率；
本发明实施例中，利用历史配送影响因素数据和实时获取的配送影响参数数据，采用计算模型进行实时配送影响效率的计算。例如使用决策树回归，其中历史配送影响因素数据（如交通密度、天气状况）作为特征，实时获取的配送影响参数数据（如当前交通状况）作为输入，计算得到实时的配送影响效率，使用机器学习工具或库，如Python中的Scikit-learn库，建立配送影响效率的计算模型。使用决策树回归等机器学习算法，根据历史数据进行模型训练，以预测实时配送影响效率，假设模型的参数包括历史配送影响因素数据的权重、偏置项等，通过模型训练过程中优化得到。根据训练好的模型和实时获取的配送影响参数数据，进行实时计算，生成实施配送影响效率，如果历史数据表明，交通密度对配送影响效率的影响较大，而实时获取的交通密度数据显示当前交通情况较为拥堵或出现事故，那么实时配送影响效率为负值，而实时获取的交通密度数据显示当前交通情况较为通畅，那么实时配送影响效率为正值。
步骤S54：根据实施配送影响效率对配送时间预测数据进行配送时间预测数据优化，生成优化配送时间预测数据，将优化配送时间预测数据传输至终端进行反馈。
本发明实施例中，利用实施配送影响效率的计算结果，对原有的配送时间预测数据进行修正和优化，可以采用线性调整、加权平均等方法。例如实施配送影响效率较高，代表当前配送环境较为顺畅，可以对原有的预测配送时间进行缩短的优化，使用数学模型或算法，根据实施配送影响效率的计算结果对配送时间进行动态调整。如果采用线性调整，可以设置一个调整系数，根据实施配送影响效率的大小来动态调整预测时间。结合原有的配送时间预测数据和优化方法，生成优化后的配送时间预测数据。如果原有的预测时间为30分钟，而根据实施配送影响效率的优化结果认为可以缩短为25分钟，那么生成的优化配送时间预测数据为25分钟。将生成的优化配送时间预测数据通过系统接口传输至配送员的终端设备，以便实时更新。配送员的移动应用程序接收到优化后的配送时间数据，系统提示配送员最新的预计到达时间，以帮助其更好地管理配送路线。
本说明书中提供一种线上线下电商服务系统，用于执行如上述所述的线上线下电商服务方法，该线上线下电商服务系统包括：
线上交易平台构建模块，用于获取线下商店数据；对线下商店数据进行线下商店坐标提取，生成线下商店坐标数据；根据线下商店坐标数据建立线上商店三维地图，并利用线下商店数据对线上商店三维地图进行商店信息数据填充，生成线上交易平台；
用户商品个性化推荐模块，用于对线上交易平台进行用户的商品喜好数据采集，生成用户商品喜好数据；根据用户商品喜好数据对线上交易平台进行线上交易平台的用户个性化喜好商品推送，生成个性化线上交易平台；
订单交易模块，用于获取用户收货坐标数据；当用户在个性化线上交易平台购买商品时，对个性化线上交易平台进行订单数据采集，生成交易订单数据；将用户收货坐标数据映射至个性化线上交易平台中，并根据交易订单数据与个性化线上交易平台的线下商店坐标数据进行商品配送路线实时采集，生成实时商品配送路线数据；
配送时间预测模块，用于获取历史配送路线-时间关系数据；利用卷积神经网络算法与历史配送路线-时间关系数据建立配送时间预测模型；将实时商品配送路线数据传输至配送时间预测模型进行配送时间预测，生成配送时间预测数据；
配送时间优化模块，用于根据历史配送路线-时间关系数据进行历史配送时的降雨状况数据采集，生成历史配送降雨数据；根据历史配送降雨数据进行降雨影响因子计算，生成配送时间的降雨影响因子；根据降雨影响因子对配送时间预测数据进行配送时间预测数据优化，生成优化配送时间预测数据，将优化配送时间预测数据传输至终端进行反馈。
本说明书中提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有计算机程序，其中，所述计算机程序被设置为运行时执行上述所述的线上线下电商服务方法。
本说明书中提供一种电子装置，包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机程序，所述处理器被设置为运行所述计算机程序以执行上述所述的线上线下电商服务方法。
本申请有益效果在于，本发明的线上线下电商服务方法对于商品的推送是根据用户的商品喜好品类及商品的促销程度进行推送，能很好满足用户的喜好，提高用户购物的性价比，使得推送给效果更好及用户体验感的提高，并且对于线下商品配送进行实时反馈，并考虑实时的配送影响因素调节配送时间，使得配送时间更为精准，以此提高用户满意度。
因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在申请文件的等同要件的含义和范围内的所有变化涵括在本发明内。
以上所述仅是本发明的具体实施方式，使本领域技术人员能够理解或实现本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所发明的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。
Claims (10)
1.一种线上线下电商服务方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤S1：获取线下商店数据；对线下商店数据进行线下商店坐标提取，生成线下商店坐标数据；根据线下商店坐标数据建立线上商店三维地图，并利用线下商店数据对线上商店三维地图进行商店信息数据填充，生成线上交易平台；
步骤S2：对线上交易平台进行用户的商品喜好数据采集，生成用户商品喜好数据；根据用户商品喜好数据对线上交易平台进行线上交易平台的用户个性化喜好商品推送，生成个性化线上交易平台；
步骤S3：获取用户收货坐标数据；当用户在个性化线上交易平台购买商品时，对个性化线上交易平台进行订单数据采集，生成交易订单数据；将用户收货坐标数据映射至个性化线上交易平台中，并根据交易订单数据与个性化线上交易平台的线下商店坐标数据进行商品配送路线实时采集，生成实时商品配送路线数据；
步骤S4：获取历史配送路线-时间关系数据；利用卷积神经网络算法与历史配送路线-时间关系数据建立配送时间预测模型；将实时商品配送路线数据传输至配送时间预测模型进行配送时间预测，生成配送时间预测数据；
步骤S5：对配送时间预测数据进行配送时间预测数据优化，生成优化配送时间预测数据，将优化配送时间预测数据传输至终端进行反馈。
2.根据权利要求1所述的线上线下电商服务方法，其特征在于，步骤S1包括以下步骤：
步骤S11：获取线下商店数据；
步骤S12：对线下商店数据进行商店坐标数据提取，生成线下商店坐标数据；
步骤S13：根据线下商店坐标数据建立线下商店的线上三维地图；
步骤S14：将线下商店坐标数据传输至线上三维地图进行商店坐标的映射处理，生成线上商店三维地图；
步骤S15：将线上商店三维地图的线下商店坐标数据作为数据节点进行线上交易平台框架构建，生成线上交易平台框架，并利用线下商店数据对线上交易平台框架的数据节点进行商店信息数据填充，从而生成线上交易平台。
3.根据权利要求1所述的线上线下电商服务方法，其特征在于，步骤S2包括以下步骤：
步骤S21：对线上交易平台进行用户的商品喜好数据采集，生成用户商品喜好数据；
步骤S22：对用户商品喜好数据进行商品类别分类处理，生成分类商品喜好数据，并对分类商品喜好数据进行商品喜好类别的优先级排序，生成优先级商品喜好类别数据；
步骤S23：根据优先级商品喜好类别数据进行用户的推送商品类别方案设计，生成推送商品类别方案；
步骤S24：根据推送商品类别方案对线上交易平台进行推送商品类别数据提取，生成推送商品类别数据，对推送商品类别数据进行商品的促销数据采集，生成商品促销数据；
步骤S25：根据推送商品类别数据与商品促销数据对线上交易平台进行线上交易平台的用户个性化喜好商品推送，生成个性化线上交易平台。
4.根据权利要求3所述的线上线下电商服务方法，其特征在于，步骤S25包括以下步骤：
对推送商品类别数据以及商品促销数据进行商品推送优先级分析，从而生成优先级商品推送数据；
将优先级商品推送数据反馈至线上交易平台进行线上交易平台的用户个性化喜好商品推送，生成个性化线上交易平台。
5.根据权利要求1所述的线上线下电商服务方法，其特征在于，步骤S3包括以下步骤：
步骤S31：获取用户收货坐标数据；
步骤S32： 当用户在个性化线上交易平台购买商品时，对个性化线上交易平台进行订单数据采集，生成交易订单数据；
步骤S33：将用户收货坐标数据映射至个性化线上交易平台中，并通过交易订单数据与线下商店坐标数据进行邻近用户收获坐标的线下商店坐标提取，生成目标线下商店坐标数据；
步骤S34：根据GIS技术对用户收货坐标数据与目标线下商店坐标数据进行商品配送路线分析，生成商品配送路线数据；
步骤S35：对商品配送路线数据进行实时更新处理，生成实时商品配送路线数据。
6.根据权利要求1所述的线上线下电商服务方法，其特征在于，步骤S4包括以下步骤：
步骤S41：利用卷积神经网络算法建立配送路线与配送时间的映射关系，生成初始配送时间预测模型；
步骤S42：获取历史配送路线-时间关系数据；
步骤S43：将历史配送路线-时间关系数据进行时间序列上的数据划分处理，生成历史配送路线-时间关系训练集以及历史配送路线-时间关系测试集；
步骤S44：利用历史配送路线-时间关系训练集对初始配送时间预测模型进行模型训练，并利用历史配送路线-时间关系测试集进行模型验证，从而生成配送时间预测模型；
步骤S45：将实时商品配送路线数据传输至配送时间预测模型进行配送时间预测，生成配送时间预测数据。
7.根据权利要求1所述的线上线下电商服务方法，其特征在于，步骤S5包括以下步骤：
步骤S51：利用相关性分析法历史配送路线-时间关系数据进行配送影响因素分析，生成配送影响因素数据；
步骤S52：获取实时配送影响参数数据；
步骤S53:根据配送影响因素数据以及实时配送影响参数数据进行实时配送影响效率计算，生成实施配送影响效率；
步骤S54:根据实施配送影响效率对配送时间预测数据进行配送时间预测数据优化，生成优化配送时间预测数据，将优化配送时间预测数据传输至终端进行反馈。
8.一种线上线下电商服务系统，其特征在于，用于执行如权利要求1至7所述的线上线下电商服务方法，该线上线下电商服务系统包括：
线上交易平台构建模块，用于获取线下商店数据；对线下商店数据进行线下商店坐标提取，生成线下商店坐标数据；根据线下商店坐标数据建立线上商店三维地图，并利用线下商店数据对线上商店三维地图进行商店信息数据填充，生成线上交易平台；
用户商品个性化推荐模块，用于对线上交易平台进行用户的商品喜好数据采集，生成用户商品喜好数据；根据用户商品喜好数据对线上交易平台进行线上交易平台的用户个性化喜好商品推送，生成个性化线上交易平台；
订单交易模块，用于获取用户收货坐标数据；当用户在个性化线上交易平台购买商品时，对个性化线上交易平台进行订单数据采集，生成交易订单数据；将用户收货坐标数据映射至个性化线上交易平台中，并根据交易订单数据与个性化线上交易平台的线下商店坐标数据进行商品配送路线实时采集，生成实时商品配送路线数据；
配送时间预测模块，用于获取历史配送路线-时间关系数据；利用卷积神经网络算法与历史配送路线-时间关系数据建立配送时间预测模型；将实时商品配送路线数据传输至配送时间预测模型进行配送时间预测，生成配送时间预测数据；
配送时间优化模块，用于根据历史配送路线-时间关系数据进行历史配送时的降雨状况数据采集，生成历史配送降雨数据；根据历史配送降雨数据进行降雨影响因子计算，生成配送时间的降雨影响因子；根据降雨影响因子对配送时间预测数据进行配送时间预测数据优化，生成优化配送时间预测数据，将优化配送时间预测数据传输至终端进行反馈。
9.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质中存储有计算机程序，其中，所述计算机程序被设置为运行时执行所述权利要求1至7任一项中所述的线上线下电商服务方法。
10.一种电子装置，包括存储器和处理器，其特征在于，所述存储器中存储有计算机程序，所述处理器被设置为运行所述计算机程序以执行所述权利要求1至7任一项中所述的线上线下电商服务方法。
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- 2024-03-22 CN CN202410330496.2A patent/CN117934123A/zh active Pending
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