商品价格策略匹配的方法与设备技术

本发明专利技术提供了一种商品价格策略匹配的方法与设备，所述方法包括：采集商品的历史订单信息；对所述历史订单信息根据预设规则进行数据清洗，获得总样本集，并对所述总样本集中的商品添加类别标签，所述总样本集包括所述历史订单信息中商品的渠道信息、下单时间和价格策略信息；对所述总样本集中的每一类别标签的商品根据商品、渠道和预设时间周期的组合添加标签，形成子样本集；对于所述子样本集中的任一商品渠道，根据该商品渠道的商品的历史时间区间中的价格和商品的当前时间区间中的价格预测参考价格区间；选择与所述参考价格区间相匹配的价格策略形成价格策略预测集合，并将所述价格策略预测集合存入缓存中。价格策略预测集合存入缓存中。价格策略预测集合存入缓存中。

【技术实现步骤摘要】
商品价格策略匹配的方法与设备


[0001]本专利技术涉及计算机
，尤其涉及一种商品价格策略匹配的方法与设备。

技术介绍

[0002]目前在供应链的系统集群中，普遍存在一种策略系统，其作用是存储并应用各种业务上的策略，比如商品的价格策略。商品价格策略对于供应链系统来说是非常重要的，商品价格策略一般由商品的价格和运费组成，价格又分为经销价和结算价等多种类型，由于商品的数量及种类通常来说非常的多，影响商品价格的维度也很多，商品加上价格产生的策略数量庞大，需要支撑的业务场景众多。因此，本领域技术人员致力于开发相关技术以支撑应用商品价格快速准确的匹配、查询展示，以供下游系统使用。

技术实现思路

[0003]鉴于上述目的，本专利技术提供了一种商品价格策略匹配的方法，所述方法包括：
[0004]采集商品的历史订单信息；
[0005]对所述历史订单信息根据预设规则进行数据清洗，获得总样本集，并对所述总样本集中的商品添加类别标签，所述总样本集包括所述历史订单信息中商品的渠道信息、下单时间和价格策略信息；
[0006]对所述总样本集中的每一类别标签的商品根据商品、渠道和预设时间周期的组合添加标签，形成子样本集；
[0007]对于所述子样本集中的任一商品渠道，根据该商品渠道的商品的历史时间区间中的价格和商品的当前时间区间中的价格预测参考价格区间；
[0008]选择与所述参考价格区间相匹配的价格策略形成价格策略预测集合，并将所述价格策略预测集合存入缓存中。
[0009]进一步地，所述根据该商品渠道的商品的历史时间区间中的价格和商品的当前时间区间中的价格预测参考价格区间的算法包括：
[0010]K＝H/P
[0011]其中，K表示价格波动阈值，H表示商品的历史时间区间中价格区间的中值，P表示商品的当前时间区间中价格区间的中值；
[0012][0013]其中，f(K)表示参考价格区间的取值，S表示商品的当前价格。
[0014]进一步地，所述当前时间区间为一个预设时间周期，所述历史时间区间为一个或多个所述预设时间周期。
[0015]进一步地，在分布式服务器环境中预测各所述子样本集的参考价格区间。
[0016]进一步地，所述价格策略预测集合的中的价格策略以对应商品的编码作为Key。
[0017]进一步地，响应于用户终端输入的商品查询指令，从所述价格策略预测集合中选择相应商品的商品价格策略。
[0018]进一步地，响应于所述商品查询指令，当所述价格策略预测集合有多个可选择的商品价格策略时，选择价格最低的商品价格策略。
[0019]进一步地，将响应于所述商品查询指令所选择的商品价格策略显示于所述用户终端的图形界面中。
[0020]本专利技术还提供了一种商品价格策略匹配的设备，所述设备包括：
[0021]处理器；以及
[0022]被安排成存储计算机可执行指令的存储器，所述可执行指令在被执行时使所述处理器执行上述方法的操作。
[0023]本专利技术还提供了一种存储指令的计算机可读介质，所述指令在被执行时使得系统执行上述方法的操作。
[0024]本专利技术的商品价格策略匹配的方法与设备通过预测模型提前获得价格策略预测集合，大大缩小了用户查询商品价格时所匹配的价格策略范围，并且使用缓存来存储价格策略预测集合，使得在二次精确查询的效率也大大提高，从而使得价格引擎能够在高并发的情况下，为用户提供快速查询商品价格的功能。
附图说明
[0025]通过阅读参照以下附图所作的对非限制性实施例所作的详细描述，本申请的其它特征、目的和优点将会变得更明显：
[0026]图1示出本专利技术的一个实施例的商品价格策略匹配的方法的流程示意图；
[0027]图2示出一个基于本专利技术的用户获取商品价格策略的使用场景的示意图；
[0028]图3示出本专利技术的一个实施例中的价格引擎系统从缓存中获取价格策略的流程示意图；
[0029]图4示出可用于本专利技术各实施例的一种示例性系统的功能模块。
[0030]附图中相同或相似的附图标记代表相同或相似的部件。
具体实施方式
[0031]下面结合附图对本申请作进一步详细描述。
[0032]在本专利技术的一个典型的配置中，终端、服务网络的设备和可信方均包括一个或多个处理器(例如，中央处理器(Central Processing Unit,CPU))、输入/输出接口、网络接口和内存。
[0033]内存可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器，随机存取存储器(Random Access Memory,RAM)和/或非易失性内存等形式，如只读存储器(Read Only Memory,ROM)或闪存(Flash Memory)。内存是计算机可读介质的示例。
[0034]计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括，但不限于相变内存(Phase
‑
Change Memory,PCM)、可编程随机存取存储器(Programmable Random Access Memory,PRAM)、静态随机存取存储器
(Static Random
‑
Access Memory,SRAM)、动态随机存取存储器(Dynamic Random Access Memory,DRAM)、其他类型的随机存取存储器(Random Access Memory,RAM)、只读存储器(Read
‑
Only Memory,ROM)、电可擦除可编程只读存储器(Electrically
‑
Erasable Programmable Read
‑
Only Memory,EEPROM)、快闪记忆体(Flash Memory)或其他内存技术、只读光盘只读存储器(Compact Disc Read
‑
Only Memory,CD
‑
ROM)、数字多功能光盘(Digital Versatile Disc,DVD)或其他光学存储、磁盒式磁带，磁带磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计算设备访问的信息。
[0035]本专利技术所指设备包括但不限于用户设备、网络设备、或用户设备与网络设备通过网络相集成所构成的设备。所述用户设备包括但不限于任何一种可与用户进行人机交互(例如通过触摸板进行人机交互)的移动电子产品，例如智能手机、平板电脑等，所述移动电子产品可以采用任意操作系统，如Android操作系统、iOS操作系统等。其中，所述网络设备包括一种能够按照事先设定或存储的指令，自动进行数值计算和信息处理的电子设备，其硬件包括但不限于微处理器、专用集成电路(Application Specific Integrated Cir本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种商品价格策略匹配的方法，其特征在于，包括：采集商品的历史订单信息；对所述历史订单信息根据预设规则进行数据清洗，获得总样本集，并对所述总样本集中的商品添加类别标签，所述总样本集包括所述历史订单信息中商品的渠道信息、下单时间和价格策略信息；对所述总样本集中的每一类别标签的商品根据商品、渠道和预设时间周期的组合添加标签，形成子样本集；对于所述子样本集中的任一商品渠道，根据该商品渠道的商品的历史时间区间中的价格和商品的当前时间区间中的价格预测参考价格区间；选择与所述参考价格区间相匹配的价格策略形成价格策略预测集合，并将所述价格策略预测集合存入缓存中。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据该商品渠道的商品的历史时间区间中的价格和商品的当前时间区间中的价格预测参考价格区间的算法包括：K＝H/P其中，K表示价格波动阈值，H表示商品的历史时间区间中价格区间的中值，P表示商品的当前时间区间中价格区间的中值；其中，f(K)表示参考价格区间的取值，S表示商品的当前价格。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述当前时间区间为一个预...

【专利技术属性】
技术研发人员：钱璟，张琛，
申请(专利权)人：上海联蔚数字科技集团股份有限公司，
类型：发明
国别省市：