CN118096317A - 一种订单数据的处理方法、装置、设备及存储介质 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及数据处理领域，尤其涉及一种订单数据的处理方法、装置、设备及存储介质。该方法包括以下步骤：获取实时订单数据；对实时订单数据进行词频分布追踪处理，以生成词频分布数据；基于词频分布数据对订单数据进行词频向量化编码处理，以生成订单隐含特征数据；对实时订单数据进行节点特征映射，以生成隐含特征订单节点；对隐含特征订单节点进行多维空间重构，以构建订单多维语义空间模型；对订单多维语义空间模型进行弱连接临界值分析，以得到弱连接临界节点；根据弱连接临界节点对订单多维语义空间模型进行缺陷节点标记，从而得到劣质订单孤岛数据。本发明实现了高效的订单数据处理。
Description
技术领域
本发明涉及数据处理领域，尤其涉及一种订单数据的处理方法、装置、设备及存储介质。
背景技术
订单数据是现代企业运营中不可或缺的重要数据源之一，随着电子商务和在线交易的快速发展，企业面临着日益增长的订单数据量和复杂性，订单数据包含了关于产品、服务、客户和交易等方面的信息，对于企业的运营决策、客户关系管理和业务优化具有重要意义，然而，订单数据的处理和分析面临一些挑战和问题，传统的订单数据处理方法通常依赖于手动处理和基于规则的逻辑分析，人工处理订单数据需要大量的时间和人力资源，往往存在着订单数据处理效率低的问题，因此，需要一种智能化的订单数据处理方法。
发明内容
本发明为解决上述技术问题，提出了一种订单数据的处理方法、装置、设备及存储介质，以解决至少一个上述技术问题。
为实现上述目的，本发明提供一种订单数据的处理方法，包括以下步骤：
步骤S1：获取实时订单数据；对实时订单数据进行词频分布追踪处理，以生成词频分布数据；基于词频分布数据对订单数据进行词频向量化编码处理，以生成订单隐含特征数据；
步骤S2：对实时订单数据进行节点特征映射，以生成隐含特征订单节点；对隐含特征订单节点进行多维空间重构，以构建订单多维语义空间模型；
步骤S3：对订单多维语义空间模型进行弱连接临界值分析，以得到弱连接临界节点；根据弱连接临界节点对订单多维语义空间模型进行缺陷节点标记，从而得到劣质订单孤岛数据；
步骤S4：对劣质订单孤岛数据进行拓扑结构减损计算，以生成劣质订单减损数据；基于劣质订单减损数据对订单多维语义空间模型进行结构核减优化处理，以生成多维拓扑优化空间模型；
步骤S5：基于所述的实时订单数据生成用户动态行为数据；对用户动态行为数据进行个性化态势表征学习处理，以构建用户动态画像；基于用户动态画像对多维拓扑优化空间模型进行订单趋势驱动预测，以生成订单趋势预测数据；
步骤S6：对订单趋势预测数据进行订单最优处理轨迹分析，以生成订单控制决策数据；对订单控制决策数据进行调度框架构建，构建分布式订单处理框架，以执行订单数据处理。
本发明还提供一种订单数据的处理装置，包括：
隐含特征模块，用于获取实时订单数据；对实时订单数据进行词频分布追踪处理，以生成词频分布数据；基于词频分布数据对订单数据进行词频向量化编码处理，以生成订单隐含特征数据；
空间重构模块，用于对实时订单数据进行节点特征映射，以生成隐含特征订单节点；对隐含特征订单节点进行多维空间重构，以构建订单多维语义空间模型；
缺陷节点模块，用于对订单多维语义空间模型进行弱连接临界值分析，以得到弱连接临界节点；根据弱连接临界节点对订单多维语义空间模型进行缺陷节点标记，从而得到劣质订单孤岛数据；
核减优化模块，用于对劣质订单孤岛数据进行拓扑结构减损计算，以生成劣质订单减损数据；基于劣质订单减损数据对订单多维语义空间模型进行结构核减优化处理，以生成多维拓扑优化空间模型；
趋势预测模块，用于基于所述的实时订单数据生成用户动态行为数据；对用户动态行为数据进行个性化态势表征学习处理，以构建用户动态画像；基于用户动态画像对多维拓扑优化空间模型进行订单趋势驱动预测，以生成订单趋势预测数据；
控制决策模块，用于对订单趋势预测数据进行订单最优处理轨迹分析，以生成订单控制决策数据；对订单控制决策数据进行调度框架构建，构建分布式订单处理框架，以执行订单数据处理。
本发明还提供一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述任一项所述的订单数据的处理方法的步骤。
本发明还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现上述任一项所述的订单数据的处理方法的步骤。
本发明提供的订单数据的处理方法、装置、设备及存储介质，具有以下有益效果：
本发明通过对实时订单数据进行词频分布追踪处理，了解订单数据中各个词汇的出现频率和分布情况，有助于捕捉订单数据中的重要关键词和词汇模式，进一步，通过将订单数据进行词频向量化编码处理，将订单数据转化为数值型的隐含特征数据，这样的转化过程能够保留订单数据的语义信息，并为后续的分析和建模提供基础，节点特征映射是将订单数据映射到节点表示的过程，每个节点代表订单数据中的一个实体或特征，通过节点特征映射，订单数据的复杂性被转化为节点之间的关系和连接，进一步，对隐含特征订单节点进行多维空间重构将订单数据在多个维度上进行建模和分析，多维空间重构能够揭示订单数据中的隐藏模式和相关性，为后续的分析和优化提供基础，通过对订单多维语义空间模型进行弱连接临界值分析，确定在模型中哪些节点之间的连接较弱，即存在低相关性或影响较小的连接，弱连接临界节点被视为潜在的劣质订单孤岛的候选节点，进一步，通过对弱连接临界节点进行缺陷节点标记，确定在订单多维语义空间模型中存在的劣质订单孤岛数据，即与其他订单数据关联性较弱的数据，对劣质订单孤岛数据进行拓扑结构减损计算，评估孤岛数据在订单多维语义空间模型中的重要性和贡献度，并生成劣质订单减损数据，帮助识别和剔除低质量的订单数据，从而提升整体数据质量，进一步，基于劣质订单减损数据对订单多维语义空间模型进行结构核减优化处理，对模型的拓扑结构进行优化和重构，去除无用或冗余的连接，提升模型的准确性和可解释性，基于实时订单数据，生成用户动态行为数据，这些数据反映了用户在订单处理过程中的行为和态势，通过对用户动态行为数据进行个性化态势表征学习处理，提取用户的行为模式和偏好，并构建用户动态画像，这样的用户动态画像为订单处理提供个性化的指导和决策支持，进一步，基于用户动态画像对多维拓扑优化空间模型进行订单趋势驱动预测，预测订单在未来的发展趋势和变化方向，从而生成订单趋势预测数据，对订单趋势预测数据进行订单最优处理轨迹分析，分析订单数据的最佳处理路径和策略，通过优化订单处理轨迹，提高订单处理效率、降低成本和提供更好的用户体验，进一步，对订单控制决策数据进行调度框架构建，设计和实施分布式订单处理框架，将订单数据分配给不同的处理节点并进行并行处理，分布式订单处理框架提升订单处理的扩展性、可靠性和效率，满足大规模订单数据管理的需求。
附图说明
图1为本发明一种订单数据的处理方法的步骤流程示意图；
图2为步骤S1的详细实施步骤流程示意图；
图3为步骤S2的详细实施步骤流程示意图；
图4为本发明一种订单数据的处理装置的示意图。
具体实施方式
应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
本申请实例提供一种订单数据的处理方法、装置、设备及存储介质。所述一种订单数据的处理方法、装置、设备及存储介质的执行主体包括但不限于搭载该系统的：机械设备、数据处理平台、云服务器节点、网络上传设备等可看作本申请的通用计算节点，所述数据处理平台包括但不限于：音频图像管理系统、信息管理系统、云端数据管理系统至少一种。
本发明实施例中，参阅图1，为本发明一种订单数据的处理方法步骤流程示意图，在本实例中，所述订单数据的处理方法的步骤包括：
步骤S1：获取实时订单数据；对实时订单数据进行词频分布追踪处理，以生成词频分布数据；基于词频分布数据对订单数据进行词频向量化编码处理，以生成订单隐含特征数据；
本实施例中，从相应的数据源或系统中获取实时的订单数据，包括订单号、客户信息、产品信息、数量、价格等，通过与数据源或系统进行连接和通信，获取最新的订单数据，对实时订单数据进行词频分布追踪处理，词频分布追踪是一种统计分析方法，用于确定在一段时间内各个词语在文本中出现的频率分布，对订单数据进行词频分布追踪处理，得到每个词语在订单数据中的频率分布情况，基于词频分布数据，对订单数据进行词频向量化编码处理，词频向量化是一种将文本数据转换为向量表示的方法，常用的编码方式包括词袋模型和TF-IDF模型，通过将订单数据中的词语转换为向量表示，将订单数据转化为数值型的隐含特征数据。
步骤S2：对实时订单数据进行节点特征映射，以生成隐含特征订单节点；对隐含特征订单节点进行多维空间重构，以构建订单多维语义空间模型；
本实施例中，对实时订单数据进行节点特征映射处理，节点特征映射是一种将原始数据映射到低维特征空间的方法，常用的技术包括主成分分析（PCA）、自编码器（Autoencoder）等，通过节点特征映射，将订单数据转换为隐含特征订单节点，其中每个节点表示订单数据在低维特征空间中的位置，对隐含特征订单节点进行多维空间重构，多维空间重构是一种将低维特征空间中的节点映射回原始高维空间的方法，常用的技术包括流形学习算法如局部线性嵌入（LLE）、等距映射（Isomap）等，通过多维空间重构，将隐含特征订单节点重新映射到原始的多维空间中，以构建订单的多维语义空间模型。
步骤S3：对订单多维语义空间模型进行弱连接临界值分析，以得到弱连接临界节点；根据弱连接临界节点对订单多维语义空间模型进行缺陷节点标记，从而得到劣质订单孤岛数据；
本实施例中，对订单多维语义空间模型进行弱连接临界值分析，弱连接临界值是一个阈值，用于确定在多维语义空间中哪些节点之间的连接被视为弱连接，常用的分析方法包括基于密度的聚类算法如DBSCAN等，通过设定一定的密度阈值，将低密度区域的节点划分为弱连接节点，根据弱连接临界节点对订单多维语义空间模型进行缺陷节点标记，弱连接临界节点被认为是潜在的缺陷节点，代表与其他节点连接较弱的节点，通过对这些节点进行标记，将其识别为潜在的劣质订单孤岛数据。
步骤S4：对劣质订单孤岛数据进行拓扑结构减损计算，以生成劣质订单减损数据；基于劣质订单减损数据对订单多维语义空间模型进行结构核减优化处理，以生成多维拓扑优化空间模型；
本实施例中，对劣质订单孤岛数据进行拓扑结构减损计算。拓扑结构减损是一种计算方法，用于确定劣质订单孤岛数据对整体拓扑结构的损害程度。常用的计算方法包括度中心性、介数中心性等，通过计算节点在拓扑结构中的重要性指标，确定劣质订单孤岛数据对整体结构的影响，从而生成劣质订单减损数据。基于劣质订单减损数据，对订单多维语义空间模型进行结构核减优化处理。结构核减优化是一种调整拓扑结构的方法，通过去除或调整影响结构稳定性的节点或边，优化整体拓扑结构的连通性和稳定性。通过结构核减优化处理，生成多维拓扑优化空间模型，其中的拓扑结构更加稳定和优化。
步骤S5：基于所述的实时订单数据生成用户动态行为数据；对用户动态行为数据进行个性化态势表征学习处理，以构建用户动态画像；基于用户动态画像对多维拓扑优化空间模型进行订单趋势驱动预测，以生成订单趋势预测数据；
本实施例中，基于所述的实时订单数据，生成用户动态行为数据，用户动态行为数据是指用户在一段时间内的行为记录，包括下单时间、下单地点、购买数量等，通过对实时订单数据进行整理和分析，提取出用户的动态行为特征，形成用户动态行为数据，对用户动态行为数据进行个性化态势表征学习处理，个性化态势表征学习是一种学习用户行为特征和模式的方法，常用的技术包括序列模型如循环神经网络（RNN）和注意力机制等，通过对用户动态行为数据进行学习和建模，构建用户的个性化态势表征，以更好地理解和预测用户的行为模式，基于用户动态画像对多维拓扑优化空间模型进行订单趋势驱动预测，订单趋势驱动预测是基于用户的动态画像和历史订单数据，利用机器学习或统计模型来预测未来订单的趋势和模式，通过将用户动态行为数据和多维拓扑优化空间模型相结合，利用模型中捕捉到的订单趋势和关联性信息，进行订单趋势的预测，生成订单趋势预测数据。
步骤S6：对订单趋势预测数据进行订单最优处理轨迹分析，以生成订单控制决策数据；对订单控制决策数据进行调度框架构建，构建分布式订单处理框架，以执行订单数据处理。
本实施例中，对订单趋势预测数据进行订单最优处理轨迹分析，订单最优处理轨迹分析是通过对订单的趋势预测数据进行分析和优化，找到最优的订单处理路径和策略，常用的分析方法包括路径规划算法、优化算法等，通过考虑订单的特性、时间窗口、资源约束等因素，确定订单的最佳处理顺序和分配方案，生成订单控制决策数据，对订单控制决策数据进行调度框架构建，调度框架是一种用于管理和执行订单处理任务的系统架构，它协调分布式资源、调度任务、监控进度等，通过构建调度框架，有效地管理和执行订单数据处理任务，提高任务的可扩展性和效率，构建分布式订单处理框架，用于执行订单数据处理任务，分布式订单处理框架是一种基于分布式计算的系统架构，将订单数据处理任务分发到多个计算节点进行并行处理，通过利用多个计算节点的计算能力，加速订单数据的处理过程，提高处理效率和吞吐量。
本实施例中，参阅图2，为步骤S1的详细实施步骤流程示意图，本实施例中，所述步骤S1的详细实施步骤包括：
步骤S11：获取实时订单数据；
步骤S12：对实时订单数据进行语义机理特征分析，生成订单语义特征数据；
步骤S13：对订单语义特征数据进行词频分布追踪处理，以生成词频分布数据；
步骤S14：基于词频分布数据对订单数据进行词频向量化编码处理，以生成订单词频向量；
步骤S15：对订单词频向量进行语义潜空间分析，以生成订单隐含特征数据。
本实施例中，需要从订单系统或其他数据源中获取实时的订单数据，这些订单数据包括订单号、下单时间、下单地点、购买数量、商品信息等，通过与订单系统的接口对接或者定期获取数据文件的方式来获取实时订单数据，对获取到的实时订单数据进行语义机理特征分析，语义机理特征分析是指对订单数据进行语义分析和提取有意义的特征，利用自然语言处理（NLP）技术，如词频统计、关键词提取、文本分类等方法，对订单数据中的文本信息进行处理，提取出与订单特征相关的语义信息，这些语义特征包括商品关键词、购买意图、地点信息等，对订单语义特征数据进行词频分布追踪处理，词频分布追踪是通过对订单语义特征数据中的词频进行统计和分析，追踪不同词汇在订单数据中的分布情况，计算每个词汇在订单数据中的出现频率，并绘制词频分布图，了解订单数据中不同词汇的重要性和分布情况，基于词频分布数据对订单数据进行词频向量化编码处理，词频向量化编码是将订单数据中的词频分布转化为数值向量的过程，常用的方法有词袋模型（Bag-of-Words）和TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）等，通过将订单数据中的每个词汇映射到向量空间中，并根据词频信息计算词频向量的数值表示，生成订单的词频向量，对订单词频向量进行语义潜空间分析，语义潜空间分析是通过对订单词频向量进行降维和聚类等方法，找到订单数据中的隐含特征，利用降维技术如主成分分析（PCA）或聚类算法如k-means等，将高维的订单词频向量映射到低维的语义潜空间，从而捕捉订单数据中的隐含特征，这些隐含特征用于订单的分类、相似度计算或其他分析任务。
本实施例中，参阅图3，为步骤S2的详细实施步骤流程示意图，本实施例中，所述步骤S2的详细实施步骤包括：
步骤S21：对实时订单数据进行分布式节点构建，从而得到分布式订单节点；
步骤S22：通过订单隐含特征数据对分布式订单节点进行节点特征映射，以生成隐含特征订单节点；
步骤S23：对隐含特征订单节点进行拓扑关联强度分析，以生成拓扑关联强度数据；
步骤S24：基于拓扑关联强度数据对隐含特征订单节点进行多维空间重构，以构建订单多维语义空间模型。
本实施例中，需要将实时订单数据进行分布式节点构建，以生成分布式订单节点，分布式节点是指将订单数据分割成多个子集，并将每个子集分配给不同的计算节点进行处理，根据订单数据的特性和处理需求，采用合适的分布式算法或策略，将订单数据划分为多个子集，并将这些子集分配给不同的计算节点进行并行处理，提高订单数据处理的效率和扩展性，利用订单隐含特征数据对分布式订单节点进行节点特征映射，生成隐含特征订单节点，通过将订单隐含特征数据与分布式订单节点进行关联，将隐含特征赋予每个订单节点，将订单数据的隐含特征信息与分布式计算节点关联起来，为后续的分析和处理提供更丰富的信息，对隐含特征订单节点进行拓扑关联强度分析，生成拓扑关联强度数据，拓扑关联强度是指节点之间的关联程度或相似度，根据隐含特征订单节点之间的特征相似度，计算节点之间的拓扑关联强度，常用的方法包括计算节点之间的距离、相似度度量等，通过分析和计算拓扑关联强度，了解隐含特征订单节点之间的关系和相似程度，基于拓扑关联强度数据对隐含特征订单节点进行多维空间重构，以构建订单多维语义空间模型，通过利用拓扑关联强度数据，将隐含特征订单节点映射到多维空间中，常见的方法包括多维缩放（MDS）等，通过多维空间重构，将订单数据的语义和关联关系在多维空间中进行可视化和分析，从而构建订单的多维语义空间模型。
本实施例中，步骤S3的具体步骤为：
步骤S31：对订单多维语义空间模型进行节点连接度分布分析，以生成节点连接度分布数据；
步骤S32：基于预设的弱连接阈值对节点连接度分布数据进行弱连接临界值分析，当预设的弱连接阈值大于或等于节点连接度分布数据，则判断为弱连接临界点，以得到弱连接临界节点；
步骤S33：对弱连接临界节点进行订单交互异常分析，以生成订单交互异常数据；
步骤S34：根据订单交互异常数据对订单多维语义空间模型进行缺陷节点标记，从而得到劣质订单孤岛数据。
本实施例中，需要对订单多维语义空间模型进行节点连接度分布分析，以获得每个节点的连接度数据。连接度是指节点与其他节点之间的连接数量或关联程度。通过分析每个节点的连接度，了解订单多维语义空间模型中节点之间的连接分布情况。使用网络分析算法或方法，如度分布分析、邻居度分析等，计算每个节点的连接度，并将结果记录为节点连接度分布数据。根据预设的弱连接阈值，对节点连接度分布数据进行分析，以确定弱连接临界节点。弱连接临界节点是指连接度低于或等于预设的弱连接阈值的节点。通过将弱连接阈值与节点连接度进行比较，确定哪些节点被认为是弱连接临界节点。当节点的连接度小于或等于预设的弱连接阈值时，该节点被判断为弱连接临界节点，并被记录下来。对弱连接临界节点进行订单交互异常分析，以生成订单交互异常数据。弱连接临界节点表示在订单多维语义空间模型中与其他节点交互较少或存在异常的节点。通过分析弱连接临界节点与其他节点之间的交互情况，确定是否存在订单交互异常。使用相关的异常检测算法或方法，如离群点检测、异常度量等，对弱连接临界节点进行分析，并将结果记录为订单交互异常数据。根据订单交互异常数据，对订单多维语义空间模型进行缺陷节点标记，以得到劣质订单孤岛数据。劣质订单孤岛是指在订单多维语义空间模型中，与其他节点交互较少或存在异常的节点所形成的孤立区域。根据订单交互异常数据，确定哪些节点被标记为缺陷节点，并将它们与其他节点分离出来形成劣质订单孤岛数据。这些劣质订单孤岛数据用于后续的问题识别、质量控制或决策支持。
本实施例中，步骤S4的具体步骤为：
步骤S41：对劣质订单孤岛数据进行拓扑结构减损计算，以生成劣质订单减损数据；
步骤S42：对劣质订单减损数据进行核减连通性完整分析，以生成订单核减连通性数据；
步骤S43：基于订单核减连通性数据对劣质订单减损数据进行核减优先级分析，生成劣质订单核减优先级数据；
步骤S44：根据劣质订单核减优先级数据对订单多维语义空间模型进行结构核减优化处理，以生成多维拓扑优化空间模型。
本实施例中，对劣质订单孤岛数据进行拓扑结构减损计算，以获得劣质订单的减损程度数据。拓扑结构减损计算是指对订单孤岛数据中节点之间的拓扑结构进行分析，识别出节点之间的缺失、断裂或异常连接情况，并计算出劣质订单的减损程度。使用网络分析算法或方法，如图论分析、连通性分析等，对劣质订单孤岛数据进行拓扑结构减损计算，并将结果记录为劣质订单减损数据。对劣质订单减损数据进行核减连通性完整分析，以获得订单的核减连通性情况数据。核减连通性完整分析是指对劣质订单减损数据中的节点和连接进行分析，确定订单中存在的连通性缺陷、断裂或异常连接情况。使用连通性分析算法或方法，如最短路径分析、连通图分析等，对劣质订单减损数据进行核减连通性完整分析，并将结果记录为订单核减连通性数据。基于订单核减连通性数据，对劣质订单减损数据进行核减优先级分析，以确定订单的核减优先级。核减优先级分析是根据订单的核减连通性情况，对劣质订单减损数据中的节点和连接进行优先级排序，以确定哪些节点和连接应该被优先核减。根据连通性的重要性、影响范围等因素，制定相应的优先级规则或算法，并将结果记录为劣质订单核减优先级数据。根据劣质订单核减优先级数据，对订单多维语义空间模型进行结构核减优化处理，以获得多维拓扑优化空间模型。结构核减优化是指根据劣质订单核减优先级数据中的节点和连接的优先级，对订单多维语义空间模型进行剪枝、重连或调整操作，以优化订单的拓扑结构。使用拓扑优化算法或方法，如剪枝算法、重连算法等，对订单多维语义空间模型进行结构核减优化处理，并生成多维拓扑优化空间模型。
本实施例中，步骤S5的具体步骤为：
步骤S51：对实时订单数据进行用户动态行为分析，以生成用户动态行为数据；
步骤S52：对用户动态行为数据进行时间编码处理，以生成细粒度动态行为序列；
步骤S53：对细粒度动态行为序列进行个性化态势表征学习处理，以构建用户动态画像；
步骤S54：基于用户动态画像对多维拓扑优化空间模型进行订单趋势驱动预测，以生成订单趋势预测数据；
本实施例中，对实时订单数据进行用户动态行为分析，以获得用户的动态行为数据，用户动态行为分析是指对实时订单数据中的用户行为进行提取、分析和归纳，以了解用户的行为模式、偏好和趋势，使用数据挖掘和机器学习技术，如聚类分析、关联规则挖掘等，对实时订单数据进行处理，提取用户的动态行为数据，包括购买频率、购买金额、购买时间等，对用户动态行为数据进行时间编码处理，以生成细粒度的动态行为序列，时间编码处理是指将用户动态行为数据与时间信息相结合，将其转化为序列形式，以捕捉用户行为的时间顺序和演变趋势，使用时间编码技术，如时间窗口划分、时间序列分析等，对用户动态行为数据进行处理，生成细粒度的动态行为序列，按照时间顺序排列的用户购买行为序列，对细粒度的动态行为序列进行个性化态势表征学习处理，以构建用户的动态画像，个性化态势表征学习是指通过对用户动态行为序列进行分析和建模，提取用户的个性化行为特征，以揭示用户的行为模式和偏好，使用机器学习和深度学习技术，如循环神经网络 (RNN)、长短期记忆网络 (LSTM)等，对细粒度的动态行为序列进行处理，学习用户的个性化态势表征，包括用户的购买习惯、兴趣偏好等，基于用户的动态画像，对多维拓扑优化空间模型进行订单趋势驱动预测，以获得订单的趋势预测数据，订单趋势驱动预测是指根据用户的动态行为和个性化态势表征，对多维拓扑优化空间模型中的订单进行预测，以了解未来订单的趋势和变化，使用时间序列分析、回归分析等预测方法，基于用户的动态画像和拓扑优化空间模型，对订单的趋势进行预测，包括预测未来一段时间内的订单数量、订单变化趋势等。
本实施例中，步骤S6的具体步骤为：
步骤S61：对订单趋势预测数据进行状态转移概率计算，以生成订单状态转移预测数据；
步骤S62：对订单状态转移预测数据进行流向路径分析，以生成订单流向路径数据；
步骤S63：对订单流向路径数据进行订单最优处理轨迹分析，以生成订单最优处理轨迹；
步骤S64：对订单最优处理轨迹进行控制决策分析，以生成订单控制决策数据；
步骤S65：对订单控制决策数据进行调度框架构建，构建分布式订单处理框架，以执行订单数据处理。
本实施例中，对订单趋势预测数据进行状态转移概率计算，以生成订单状态转移预测数据，订单状态转移预测是指根据订单趋势预测数据，分析订单状态之间的转移关系和概率，以预测未来订单状态的变化，使用统计分析和机器学习技术，如马尔可夫链、隐马尔可夫模型等，对订单趋势预测数据进行处理，计算订单状态之间的转移概率，生成订单状态转移预测数据，包括预测未来订单状态的变化概率矩阵，对订单状态转移预测数据进行流向路径分析，以生成订单流向路径数据，订单流向路径分析是指基于订单状态转移预测数据，分析订单在不同状态之间的流向路径和频率，以了解订单的流转情况和趋势，使用图论和网络分析技术，如最短路径算法、流量分析等，对订单状态转移预测数据进行处理，分析订单在不同状态之间的流向路径，生成订单流向路径数据，包括订单从创建状态到完成状态的路径及其频率，对订单流向路径数据进行订单最优处理轨迹分析，以生成订单最优处理轨迹，订单最优处理轨迹分析是指基于订单流向路径数据，分析订单在不同处理节点之间的最优路径和处理顺序，以提高订单处理效率和减少成本，使用优化算法和路径规划技术，如最短路径算法、遗传算法等，对订单流向路径数据进行处理，分析订单的最优处理轨迹，生成订单最优处理轨迹，包括确定订单在不同处理节点之间的最优路径和处理顺序，对订单最优处理轨迹进行控制决策分析，以生成订单控制决策数据，订单控制决策分析是指基于订单最优处理轨迹，分析订单处理过程中的控制决策点和策略，以指导订单的实际执行，使用决策分析和规则引擎技术，如决策树、规则推理等，对订单最优处理轨迹进行处理，分析订单处理过程中的控制决策点和策略，生成订单控制决策数据，包括确定订单在每个处理节点上的具体操作和处理策略，调度框架的目标是有效地分配订单处理任务和资源，以实现高效的订单处理和执行，使用分布式系统和调度算法，如任务调度算法、资源分配算法等，对订单控制决策数据进行处理，构建分布式订单处理框架，其中包括任务分配、资源调度、并行处理等模块，以执行订单数据处理，这个框架根据订单的控制决策数据，将订单分配给适当的处理节点，并协调节点之间的任务执行，以实现订单的高效处理和执行。
本实施例中，参阅图4，本发明还提供一种订单数据的处理装置，包括：
隐含特征模块，用于获取实时订单数据；对实时订单数据进行词频分布追踪处理，以生成词频分布数据；基于词频分布数据对订单数据进行词频向量化编码处理，以生成订单隐含特征数据；
空间重构模块，用于对实时订单数据进行节点特征映射，以生成隐含特征订单节点；对隐含特征订单节点进行多维空间重构，以构建订单多维语义空间模型；
缺陷节点模块，用于对订单多维语义空间模型进行弱连接临界值分析，以得到弱连接临界节点；根据弱连接临界节点对订单多维语义空间模型进行缺陷节点标记，从而得到劣质订单孤岛数据；
核减优化模块，用于对劣质订单孤岛数据进行拓扑结构减损计算，以生成劣质订单减损数据；基于劣质订单减损数据对订单多维语义空间模型进行结构核减优化处理，以生成多维拓扑优化空间模型；
趋势预测模块，用于基于所述的实时订单数据生成用户动态行为数据；对用户动态行为数据进行个性化态势表征学习处理，以构建用户动态画像；基于用户动态画像对多维拓扑优化空间模型进行订单趋势驱动预测，以生成订单趋势预测数据；
控制决策模块，用于对订单趋势预测数据进行订单最优处理轨迹分析，以生成订单控制决策数据；对订单控制决策数据进行调度框架构建，构建分布式订单处理框架，以执行订单数据处理。
本发明还提供一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述任一项所述的订单数据的处理方法的步骤。
本发明还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现上述任一项所述的订单数据的处理方法的步骤。
所属领域的技术人员清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统，系统和单元的具体工作过程，参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
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，存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本申请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（是个人计算机，服务器，或者网络设备等）执行本申请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、移动硬盘、只读存储器（read-onlymemory，ROM）、随机存取存储器（randomacceSmemory，RAM）、磁碟或者光盘等各种存储程序代码的介质。
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。
如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)
1.一种订单数据的处理方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤S1：获取实时订单数据；对实时订单数据进行词频分布追踪处理，以生成词频分布数据；基于词频分布数据对订单数据进行词频向量化编码处理，以生成订单隐含特征数据；
步骤S2：对实时订单数据进行节点特征映射，以生成隐含特征订单节点；对隐含特征订单节点进行多维空间重构，以构建订单多维语义空间模型；
步骤S3：对订单多维语义空间模型进行弱连接临界值分析，以得到弱连接临界节点；根据弱连接临界节点对订单多维语义空间模型进行缺陷节点标记，从而得到劣质订单孤岛数据；
步骤S4：对劣质订单孤岛数据进行拓扑结构减损计算，以生成劣质订单减损数据；基于劣质订单减损数据对订单多维语义空间模型进行结构核减优化处理，以生成多维拓扑优化空间模型；
步骤S5：基于所述的实时订单数据生成用户动态行为数据；对用户动态行为数据进行个性化态势表征学习处理，以构建用户动态画像；基于用户动态画像对多维拓扑优化空间模型进行订单趋势驱动预测，以生成订单趋势预测数据；
步骤S6：对订单趋势预测数据进行订单最优处理轨迹分析，以生成订单控制决策数据；对订单控制决策数据进行调度框架构建，构建分布式订单处理框架，以执行订单数据处理。
2.根据权利要求1所述的订单数据的处理方法，其特征在于，步骤S1的具体步骤为：
步骤S11：获取实时订单数据；
步骤S12：对实时订单数据进行语义机理特征分析，生成订单语义特征数据；
步骤S13：对订单语义特征数据进行词频分布追踪处理，以生成词频分布数据；
步骤S14：基于词频分布数据对订单数据进行词频向量化编码处理，以生成订单词频向量；
步骤S15：对订单词频向量进行语义潜空间分析，以生成订单隐含特征数据。
3.根据权利要求1所述的订单数据的处理方法，其特征在于，步骤S2的具体步骤为：
步骤S21：对实时订单数据进行分布式节点构建，从而得到分布式订单节点；
步骤S22：通过订单隐含特征数据对分布式订单节点进行节点特征映射，以生成隐含特征订单节点；
步骤S23：对隐含特征订单节点进行拓扑关联强度分析，以生成拓扑关联强度数据；
步骤S24：基于拓扑关联强度数据对隐含特征订单节点进行多维空间重构，以构建订单多维语义空间模型。
4.根据权利要求1所述的订单数据的处理方法，其特征在于，步骤S3的具体步骤为：
步骤S31：对订单多维语义空间模型进行节点连接度分布分析，以生成节点连接度分布数据；
步骤S32：基于预设的弱连接阈值对节点连接度分布数据进行弱连接临界值分析，当预设的弱连接阈值大于或等于节点连接度分布数据，则判断为弱连接临界点，以得到弱连接临界节点；
步骤S33：对弱连接临界节点进行订单交互异常分析，以生成订单交互异常数据；
步骤S34：根据订单交互异常数据对订单多维语义空间模型进行缺陷节点标记，从而得到劣质订单孤岛数据。
5.根据权利要求1所述的订单数据的处理方法，其特征在于，步骤S4的具体步骤为：
步骤S41：对劣质订单孤岛数据进行拓扑结构减损计算，以生成劣质订单减损数据；
步骤S42：对劣质订单减损数据进行核减连通性完整分析，以生成订单核减连通性数据；
步骤S43：基于订单核减连通性数据对劣质订单减损数据进行核减优先级分析，生成劣质订单核减优先级数据；
步骤S44：根据劣质订单核减优先级数据对订单多维语义空间模型进行结构核减优化处理，以生成多维拓扑优化空间模型。
6.根据权利要求1所述的订单数据的处理方法，其特征在于，步骤S5的具体步骤为：
步骤S51：对实时订单数据进行用户动态行为分析，以生成用户动态行为数据；
步骤S52：对用户动态行为数据进行时间编码处理，以生成细粒度动态行为序列；
步骤S53：对细粒度动态行为序列进行个性化态势表征学习处理，以构建用户动态画像；
步骤S54：基于用户动态画像对多维拓扑优化空间模型进行订单趋势驱动预测，以生成订单趋势预测数据。
7.根据权利要求1所述的订单数据的处理方法，其特征在于，步骤S6的具体步骤为：
步骤S61：对订单趋势预测数据进行状态转移概率计算，以生成订单状态转移预测数据；
步骤S62：对订单状态转移预测数据进行流向路径分析，以生成订单流向路径数据；
步骤S63：对订单流向路径数据进行订单最优处理轨迹分析，以生成订单最优处理轨迹；
步骤S64：对订单最优处理轨迹进行控制决策分析，以生成订单控制决策数据；
步骤S65：对订单控制决策数据进行调度框架构建，构建分布式订单处理框架，以执行订单数据处理。
8.一种订单数据的处理装置，其特征在于，包括：
隐含特征模块，用于获取实时订单数据；对实时订单数据进行词频分布追踪处理，以生成词频分布数据；基于词频分布数据对订单数据进行词频向量化编码处理，以生成订单隐含特征数据；
空间重构模块，用于对实时订单数据进行节点特征映射，以生成隐含特征订单节点；对隐含特征订单节点进行多维空间重构，以构建订单多维语义空间模型；
缺陷节点模块，用于对订单多维语义空间模型进行弱连接临界值分析，以得到弱连接临界节点；根据弱连接临界节点对订单多维语义空间模型进行缺陷节点标记，从而得到劣质订单孤岛数据；
核减优化模块，用于对劣质订单孤岛数据进行拓扑结构减损计算，以生成劣质订单减损数据；基于劣质订单减损数据对订单多维语义空间模型进行结构核减优化处理，以生成多维拓扑优化空间模型；
趋势预测模块，用于基于所述的实时订单数据生成用户动态行为数据；对用户动态行为数据进行个性化态势表征学习处理，以构建用户动态画像；基于用户动态画像对多维拓扑优化空间模型进行订单趋势驱动预测，以生成订单趋势预测数据；
控制决策模块，用于对订单趋势预测数据进行订单最优处理轨迹分析，以生成订单控制决策数据；对订单控制决策数据进行调度框架构建，构建分布式订单处理框架，以执行订单数据处理。
9.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至7中任一项所述的订单数据的处理方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7中任一项所述的订单数据的处理方法的步骤。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202410280476.9A CN118096317A (zh) | 2024-03-12 | 2024-03-12 | 一种订单数据的处理方法、装置、设备及存储介质 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202410280476.9A CN118096317A (zh) | 2024-03-12 | 2024-03-12 | 一种订单数据的处理方法、装置、设备及存储介质 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN118096317A true CN118096317A (zh) | 2024-05-28 |
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ID=91148668
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202410280476.9A Pending CN118096317A (zh) | 2024-03-12 | 2024-03-12 | 一种订单数据的处理方法、装置、设备及存储介质 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN118096317A (zh) |
-
2024
- 2024-03-12 CN CN202410280476.9A patent/CN118096317A/zh active Pending
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