上架货品确定方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种上架货品确定方法及装置，该方法包括：确定多个候选上架货品；计算每一所述候选上架货品对应的上架店铺的店铺特征参数；将所述多个候选上架货品及对应的店铺特征参数分别输入至每一所述候选上架货品对应的预测网络模型中，以确定目标候选上架货品；所述预测网络模型为通过包括有多个对应的所述候选上架货品的销售效果已知的店铺及对应的店铺特征参数的训练集训练得到。可见，本发明专利技术能够结合人工智能技术辅助选择上架货品，一方面能够充分结合店铺的店铺特征参数进行货品选择上架的考虑，另一方面达到了高效精准的货品上架确定效果。的货品上架确定效果。的货品上架确定效果。

【技术实现步骤摘要】
上架货品确定方法及装置


[0001]本专利技术涉及推荐算法
，尤其涉及一种上架货品确定方法及装置。

技术介绍

[0002]商业店铺在选择新的上架货品时，现有的解决措施一般会通过两种办法确认选品策略，一种是结合便利店周边场景特征选择适配的货品，比如当周围居住小区多时选择日化商品上架，当周围办公楼多时选择办公用品上架；第二种是做门店客流调研，通过发放问卷，数据收集及分析来判断消费者偏好，从而选择合适的上架货品。但显然，人工考察并凭借经验进行选品的方法，存在很大的主观性，首先人工的考虑无法面面俱到，不能完全判断门店客流和周围场景的强关联性，难免存在局限的地方，其次人工决策的方式效率较低，做门店客流调研的方法，需要发放问卷，数据收集及分析，人工投入大，难以在门店数量很多的情况下快速复制推广。

技术实现思路

[0003]本专利技术所要解决的技术问题在于，提供一种上架货品确定方法及装置，能够结合人工智能技术辅助选择上架货品，一方面能够充分结合店铺的店铺特征参数进行货品选择上架的考虑，另一方面达到了高效精准的货品上架确定效果。
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种上架货品确定方法，其特征在于，所述方法包括：确定多个候选上架货品；计算每一所述候选上架货品对应的上架店铺的店铺特征参数；将所述多个候选上架货品及对应的店铺特征参数分别输入至每一所述候选上架货品对应的预测网络模型中，以确定目标候选上架货品；所述预测网络模型为通过包括有多个对应的所述候选上架货品的销售效果已知的店铺及对应的店铺特征参数的训练集训练得到。2.根据权利要求1所述的上架货品确定方法，其特征在于，所述店铺特征参数包括店铺周边人流特征、店铺周边设施特征和店铺周边竞品特征中的至少一种。3.根据权利要求2所述的上架货品确定方法，其特征在于，所述计算每一所述候选上架货品的店铺特征参数，包括：确定所述上架店铺的周边人流信息；根据所述周边人流信息，以及预设的人群画像匹配数据库，确定所述候选上架货品对应的周边人流画像；将所述周边人流画像确定为所述候选上架货品的所述店铺周边人流特征；和/或，确定所述上架店铺的周边人流信息；确定所述上架店铺对应的若干个目标设施和若干个竞品店铺；确定所述目标设施和所述竞品店铺的周边人流信息；计算所述上架店铺的周边人流信息和任一所述目标设施或所述竞品店铺的周边人流信息的人流重合度；将所述所有人流重合度确定为所述候选上架货品的所述店铺周边人流特征。4.根据权利要求2所述的上架货品确定方法，其特征在于，所述计算每一所述候选上架货品的店铺特征参数，包括：确定所述上架店铺的所在位置周围的多个目标设施；确定所述上架店铺的所在位置与任一所述目标设施的距离参数；将所述所有所述目标设施对应的所述距离参数确定为所述候选上架货品的所述店铺周边设施特征。5.根据权利要求2所述的上架货品确定方法，其特征在于，所述计算每一所述候选上架货品的店铺特征参数，包括：确定所述上架店铺的所在位置周围的多个竞品店铺；确定所述上架店铺的所在位置距离任一所述竞品店铺的距离参数；将所述所有所述竞品店铺对应的所述距离...

【专利技术属性】
技术研发人员：李佩泽，陶闯，石苏，
申请(专利权)人：上海维智卓新信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：