信息生成方法及计算机系统技术方案

本公开提供了一种信息生成方法及计算机系统；其中所述信息生成方法包括：获取目标物品的订单信息；根据目标物品的订单信息确定馈送资源目标函数；根据馈送资源目标函数确定馈送资源信息。

【技术实现步骤摘要】
信息生成方法及计算机系统
本公开涉及机器学习
，特别涉及一种信息生成方法及计算机系统。
技术介绍
目前设计商品优惠券门槛及折扣力度的方法是靠经验探索，或在已知成本的基础上给出一个不低于成本的折扣。这种优惠券门槛和折扣设计的局限性：不能利益最大化，折扣太低，或门槛太高都可能导致最终活动获得的利润不是最大化的。经验的设计依赖人的因素太大，若市场已经变化，而人的经验没有及时调整会导致设计失误，效率低下，很难快速给所有商品定出合理优惠券门槛和折扣。
技术实现思路
(一)要解决的技术问题鉴于上述问题，本公开的主要目的在于提供一种信息生成方法及计算机系统，以便解决上述问题的至少之一。(二)技术方案根据本公开的一个方面，提供了一种信息生成方法，包括：获取目标物品的订单信息；根据目标物品的订单信息确定馈送资源目标函数；根据馈送资源目标函数确定馈送资源信息。进一步的，获取目标物品的订单信息包括：获取目标物品的历史订单的订单量及每个订单的价值属性。进一步的，根据目标物品的订单信息确定馈送资源目标函数包括：根据目标物品的历史订单的订单量及历史订单中的每个订单的价值属性确定历史订单的第一总价值属性和第二总价值属性之差；其中第一总价值属性为有馈送资源时的价值属性，第二总价值属性为无馈送资源时的价值属性；根据馈送资源的曝光率确定所述历史订单在有馈送资源时的订单量；根据第一总价值属性和第二总价值属性之差以及所述历史订单在有馈送资源时的订单量确定馈送资源目标函数。进一步的，根据目标物品的历史订单的订单量及历史订单中的每个订单的价值属性确定历史订单的第一总价值属性和第二总价值属性之差包括：根据每个订单的价值属性对历史订单进行分类；根据每类订单的订单量及每类订单中的各订单的价值属性确定每类订单的第一总价值属性和第二总价值属性之差；根据所述每类订单的第一总价值属性和第二总价值属性之差确定历史订单的第一总价值属性和第二总价值属性之差。进一步的，根据馈送资源的曝光率确定所述历史订单在有馈送资源时的订单量包括：根据每个订单的价值属性对历史订单进行分类；确定每类订单的馈送资源的曝光率；根据每类订单的馈送资源的曝光率确定每类订单在有馈送资源时的订单量；根据每类订单在有馈送资源时的订单量确定历史订单在有馈送资源时的订单量。进一步的，在对于一价值属性超过α的订单匹配价值属性为β的馈送资源的情况下，若一订单的价值属性Pi满足以下关系式：Pi＜α-β，则将这一订单分属第一类订单，第一类订单的第一总价值属性和第二总价值属性之差ΔA1满足以下关系式：第一类订单在有馈送资源时的订单量B1满足以下关系式：若一订单的价值属性Pi满足以下关系式：α＞Pi≥α-β，则将这一订单分属第二类订单，第二类订单的第一总价值属性和第二总价值属性之差ΔA2满足以下关系式：第二类订单在有馈送资源时的订单量B2满足以下关系式：B2＝μ2·m2；若一订单的价值属性Pi满足以下关系式：Pi≥α，则这一订单分属第三类订单，第三类订单的第一总价值属性和第二总价值属性之差ΔA2满足以下关系式：ΔA3＝A31-A32＝μ3·(-β)·m3；第三类订单在有馈送资源时的订单量B3满足以下关系式：B3＝μ3·m3；其中，μ1为第一类订单中馈送资源的曝光率，m1为第一类订单的订单量，μ2为第二类订单中馈送资源的曝光率，m2为第二类订单的订单量，μ3为第三类订单中馈送资源的曝光率，m3为第三类订单的订单量，Pi为第i个订单的价值属性，ρ(Pi)为在第i个订单中使用馈送资源的概率。进一步的，历史订单的第一总价值属性和第二总价值属性之差ΔA满足以下关系式：历史订单在有馈送资源时的订单量B满足以下关系式：进一步的，若馈送资源为通用馈送资源，则所述馈送资源目标函数t为：若馈送资源为专用馈送资源，则所述馈送资源目标函数t为：其中，P0＝mini{Pi|Pi≥α}，P0表示所有价值属性大于α的历史订单中的价值属性最小的一订单的价值属性。进一步的，根据馈送资源目标函数确定馈送资源信息包括：根据所述目标函数通过遍历预设的多个α、β值计算t值，根据t值最大时对应的α、β值确定馈送资源信息。根据本公开的另一个方面，提供了一种计算机系统，包括：一个或多个处理器；存储装置，用于存储一个或多个程序，其中，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时，使得所述一个或多个处理器执行所述的方法。根据本公开的另一个方面，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有可执行指令，该指令被处理器执行时使处理器执行所述的方法。(三)有益效果从上述技术方案可以看出，本公开一种信息生成方法及计算机系统至少具有以下有益效果其中之一：(1)本公开提高了馈送资源信息的准确度，可以获得数据化的评估，从而找到利益最大化时的优惠券门槛和对应的优惠力度，能够适用于商品成本未知的情况下的馈送资源信息的合理确定。(2)本公开不依赖于人员经验，可以根据市场销售数据，随着市场的变化而自适应的调整优惠券门槛和折扣力度。(3)本公开在算力允许的情况下，可以自动计算出所有商品合适的优惠券，无需繁琐的人工计算，节省了人力。附图说明构成本公开的一部分的附图用来提供对本公开的进一步理解，本公开的示意性实施例及其说明用于解释本公开，并不构成对本公开的不当限定。在附图中：图1示意性示出了根据本公开实施例的信息生成方法流程图。图2示意性示出了根据本公开实施例的根据目标物品的订单信息确定馈送资源目标函数的流程图。图3示意性示出了根据本公开实施例的根据目标物品的历史订单的订单量及历史订单中的每个订单的价值属性确定历史订单的第一总价值属性和第二总价值属性之差的流程图。图4示意性示出了根据本公开实施例的根据馈送资源的曝光率确定所述历史订单在有馈送资源时的订单量的流程图。图5为理想状态下(客单价连续光滑变化)的客单价订单量示意图。图6为理想状态下(客单价离散变化)的客单价订单量示意图。图7示意性示出了根据本公开实例1优惠券门槛与对应的利益关系图。图8示意性示出了根据本公开实例2优惠券门槛与对应的利益关系图。图9示意性示出了根据本公开实施例的适于实现上文描述的方法的计算机系统的框图。具体实施方式以下，将参照附图来描述本公开的实施例。但是应该理解，这些描述只是示例性的，而并非要限制本公开的范围。在下面的详细描述中，为便于解释，阐述了许多具体的细节以提供对本公开实施例的全面理解。然而，明显地，一个或多个实施例在没有这些具体细节的情况下也可以被实施。此外，在以下说明中，省略了对公知结构和技术的描述，以避免不必要地混淆本公开的概念。在此使用的术语仅仅是为了描述具本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种信息生成方法，其特征在于，包括：/n获取目标物品的订单信息；/n根据目标物品的订单信息确定馈送资源目标函数；/n根据馈送资源目标函数确定馈送资源信息。/n

【技术特征摘要】
1.一种信息生成方法，其特征在于，包括：
获取目标物品的订单信息；
根据目标物品的订单信息确定馈送资源目标函数；
根据馈送资源目标函数确定馈送资源信息。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获取目标物品的订单信息包括：获取目标物品的历史订单的订单量及每个订单的价值属性。


3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，根据目标物品的订单信息确定馈送资源目标函数包括：
根据目标物品的历史订单的订单量及历史订单中的每个订单的价值属性确定历史订单的第一总价值属性和第二总价值属性之差；其中第一总价值属性为有馈送资源时的价值属性，第二总价值属性为无馈送资源时的价值属性；
根据馈送资源的曝光率确定所述历史订单在有馈送资源时的订单量；
根据第一总价值属性和第二总价值属性之差以及所述历史订单在有馈送资源时的订单量确定馈送资源目标函数。


4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，根据目标物品的历史订单的订单量及历史订单中的每个订单的价值属性确定历史订单的第一总价值属性和第二总价值属性之差包括：
根据每个订单的价值属性对历史订单进行分类；
根据每类订单的订单量及每类订单中的各订单的价值属性确定每类订单的第一总价值属性和第二总价值属性之差；
根据所述每类订单的第一总价值属性和第二总价值属性之差确定历史订单的第一总价值属性和第二总价值属性之差。


5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，根据馈送资源的曝光率确定所述历史订单在有馈送资源时的订单量包括：
根据每个订单的价值属性对历史订单进行分类；
确定每类订单的馈送资源的曝光率；
根据每类订单的馈送资源的曝光率确定每类订单在有馈送资源时的订单量；
根据每类订单在有馈送资源时的订单量确定历史订单在有馈送资源时的订单量。


6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，在对于一价值属性超过α的订单匹配价值属性为β的馈送资源的情况下，
若一订单的价值属性Pi满足以下关系式：Pi＜α-β，则将这一订单分属第一类订单，第一类订单的第一总价值属性和...

【专利技术属性】
技术研发人员：徐勐，王雪，吴方涛，
申请(专利权)人：杭州米雅信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：浙江;33