本申请公开了库存调整方法、装置、电子设备及计算机可读介质，涉及计算机技术领域，一具体实施方式包括接收库存调整请求，获取历史销量数据，基于历史销量数据，生成历史销量数据特征；将历史销量数据特征输入预测模型，以预测对应预设销量数据的物品列表；确定物品列表中的每一件物品对应的邻近历史物品列表；确定各邻近历史物品列表中各邻近历史物品的历史爆发系数；基于各历史爆发系数，确定物品列表中的每一件物品的目标爆发系数，根据各目标爆发系数预测物品列表中的每一件物品在预设时间的销量数据，将销量数据发送至下游系统，以使下游系统基于销量数据调整预设时间对应的库存。从而避免物品积压或备货不足，避免延误物品送达时效。误物品送达时效。误物品送达时效。
【技术实现步骤摘要】
一种库存调整方法、装置、电子设备及计算机可读介质
[0001]本申请涉及计算机
，尤其涉及一种库存调整方法、装置、电子设备及计算机可读介质。
技术介绍
[0002]目前，在零售行业，尤其是线上的电商，促销活动很多，每年都会有固定的大型促销。大型促销期间的销量预测使用时间序列，树模型，神经网络等预测方式，往往预测量级并不能达到大型促销级别的量，实际销量高的物品也很难命中。通常的销量预测方法往往难以满足大型促销的销量预测和备货需求，容易造成货品积压，或者备货不足。
[0003]在实现本申请过程中，专利技术人发现现有技术中至少存在如下问题：
[0004]通常的销量预测方法往往难以满足大型促销的销量预测和备货需求，容易造成货品积压，或者备货不足。
技术实现思路
[0005]有鉴于此，本申请实施例提供一种库存调整方法、装置、电子设备及计算机可读介质，能够解决现有的。。的问题。
[0006]为实现上述目的，根据本申请实施例的一个方面，提供了一种库存调整方法，包括：
[0007]接收库存调整请求，获取历史销量数据，基于历史销量数据，生成历史销量数据特征；
[0008]将历史销量数据特征输入预测模型，以预测对应预设销量数据的物品列表；
[0009]确定物品列表中的每一件物品对应的邻近历史物品列表；
[0010]确定各邻近历史物品列表中各邻近历史物品的历史爆发系数；
[0011]基于各历史爆发系数，确定物品列表中的每一件物品的目标爆发系数，进而根据各目标爆发系数预测物品列表中的每一件物品在预设时间的销量数据，进而将销量数据发送至下游系统，以使下游系统基于销量数据调整预设时间对应的库存。
[0012]可选地，生成历史销量数据特征，包括：
[0013]确定历史销量数据对应的物品；
[0014]确定各物品的历史价格；
[0015]基于历史销量数据，确定各物品的历史爆发系数；
[0016]基于历史价格，生成历史价格特征；
[0017]根据历史爆发系数、历史销量数据和历史价格特征，确定历史销量数据特征。
[0018]可选地，确定各物品的历史爆发系数，包括：
[0019]获取每个物品的历史促销期间销量数据和促销前销量数据；
[0020]基于历史促销期间销量数据和促销前销量数据，确定历史爆发系数。
[0021]可选地，预测对应预设销量数据的物品列表，包括：
[0022]根据历史销量数据对历史销量数据特征进行排序，进而根据排序结果对历史销量数据特征进行分组；
[0023]对预设分组中的各物品的历史爆发系数进行排序，进而根据排序结果选取预设数量的物品，以生成对应预设销量数据的物品列表。
[0024]可选地，确定物品列表中的每一件物品对应的邻近历史物品列表，包括：
[0025]调用邻近算法，计算物品列表中的每一件物品与历史物品的距离；
[0026]根据距离，选取预设数量个历史物品生成邻近历史物品列表。
[0027]可选地，确定物品列表中的每一件物品的目标爆发系数，包括：
[0028]确定物品列表中的每一件物品与对应的邻近历史物品列表中每一件邻近历史物品的距离；
[0029]根据各邻近历史物品列表中各邻近历史物品的历史爆发系数和各距离，确定物品列表中的每一件物品的目标爆发系数。
[0030]可选地，根据各目标爆发系数预测物品列表中的每一件物品在预设时间的销量数据，包括：
[0031]获取物品列表中的每一件物品的在促销时间段之前的销量数据均值；
[0032]根据目标爆发系数和销量数据均值，预测物品列表中的每一件物品在促销时间段的销量数据。
[0033]可选地，在生成历史销量数据特征之后，方法还包括：
[0034]将历史销量数据特征存储至分布式文件系统以供调用。
[0035]另外，本申请还提供了一种库存调整装置，包括：
[0036]接收单元，被配置成接收库存调整请求，获取历史销量数据，基于历史销量数据，生成历史销量数据特征；
[0037]预测单元，被配置成将历史销量数据特征输入预测模型，以预测对应预设销量数据的物品列表；
[0038]邻近历史物品列表确定单元，被配置成确定物品列表中的每一件物品对应的邻近历史物品列表；
[0039]历史爆发系数确定单元，被配置成确定各邻近历史物品列表中各邻近历史物品的历史爆发系数；
[0040]库存调整单元，被配置成基于各历史爆发系数，确定物品列表中的每一件物品的目标爆发系数，进而根据各目标爆发系数预测物品列表中的每一件物品在预设时间的销量数据，进而将销量数据发送至下游系统，以使下游系统基于销量数据调整预设时间对应的库存。
[0041]可选地，接收单元进一步被配置成：
[0042]确定历史销量数据对应的物品；
[0043]确定各物品的历史价格；
[0044]基于历史销量数据，确定各物品的历史爆发系数；
[0045]基于历史价格，生成历史价格特征；
[0046]根据历史爆发系数、历史销量数据和历史价格特征，确定历史销量数据特征。
[0047]可选地，接收单元进一步被配置成：
[0048]获取每个物品的历史促销期间销量数据和促销前销量数据；
[0049]基于历史促销期间销量数据和促销前销量数据，确定历史爆发系数。
[0050]可选地，预测单元进一步被配置成：
[0051]根据历史销量数据对历史销量数据特征进行排序，进而根据排序结果对历史销量数据特征进行分组；
[0052]对预设分组中的各物品的历史爆发系数进行排序，进而根据排序结果选取预设数量的物品，以生成对应预设销量数据的物品列表。
[0053]可选地，邻近历史物品列表确定单元进一步被配置成：
[0054]调用邻近算法，计算物品列表中的每一件物品与历史物品的距离；
[0055]根据距离，选取预设数量个历史物品生成邻近历史物品列表。
[0056]可选地，库存调整单元进一步被配置成：
[0057]确定物品列表中的每一件物品与对应的邻近历史物品列表中每一件邻近历史物品的距离；
[0058]根据各邻近历史物品列表中各邻近历史物品的历史爆发系数和各距离，确定物品列表中的每一件物品的目标爆发系数。
[0059]可选地，库存调整单元进一步被配置成：
[0060]获取物品列表中的每一件物品的在促销时间段之前的销量数据均值；
[0061]根据目标爆发系数和销量数据均值，预测物品列表中的每一件物品在促销时间段的销量数据。
[0062]可选地，库存调整装置还包括存储单元，被配置成：
[0063]在生成历史销量数据特征之后，将历史销量数据特征存储至分布式文件系统以供调用。
[0064]另外，本申请还提供了一种库存调整电子设备，包括：一个或多本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种库存调整方法，其特征在于，包括：接收库存调整请求，获取历史销量数据，基于所述历史销量数据，生成历史销量数据特征；将所述历史销量数据特征输入预测模型，以预测对应预设销量数据的物品列表；确定所述物品列表中的每一件物品对应的邻近历史物品列表；确定各所述邻近历史物品列表中各邻近历史物品的历史爆发系数；基于各所述历史爆发系数，确定所述物品列表中的每一件物品的目标爆发系数，进而根据各所述目标爆发系数预测所述物品列表中的每一件物品在预设时间的销量数据，进而将所述销量数据发送至下游系统，以使所述下游系统基于所述销量数据调整预设时间对应的库存。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述生成历史销量数据特征，包括：确定所述历史销量数据对应的物品；确定各所述物品的历史价格；基于所述历史销量数据，确定各所述物品的历史爆发系数；基于所述历史价格，生成历史价格特征；根据所述历史爆发系数、所述历史销量数据和所述历史价格特征，确定历史销量数据特征。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述确定各所述物品的历史爆发系数，包括：获取每个物品的历史促销期间销量数据和促销前销量数据；基于所述历史促销期间销量数据和促销前销量数据，确定历史爆发系数。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述预测对应预设销量数据的物品列表，包括：根据所述历史销量数据对所述历史销量数据特征进行排序，进而根据排序结果对所述历史销量数据特征进行分组；对预设分组中的各物品的历史爆发系数进行排序，进而根据排序结果选取预设数量的物品，以生成对应预设销量数据的物品列表。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定所述物品列表中的每一件物品对应的邻近历史物品列表，包括：调用邻近算法，计算所述物品列表中的每一件物品与历史物品的距离；根据所述距离，选取预设数量个历史物品生成邻近历史物品列表。6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定所述物品列表中的每一件物品的目标爆发系数，包括：确定所述物品列表中的每一件物品与对应的邻近历史物品列表中每一件邻近历史物品的距离；根据各所述邻近历史物品列表中各邻近历史物品的历史爆发系数和各所述距离，确定所述物品列表...
【专利技术属性】
技术研发人员：王鑫，韩书宇，
申请(专利权)人：北京沃东天骏信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。