区域供给对象筛选方法技术

本公开提出了一种区域供给对象筛选方法

【技术实现步骤摘要】
区域供给对象筛选方法、装置、设备和介质


[0001]本公开涉及数据处理领域，尤其涉及一种区域供给对象筛选方法
、
装置
、
设备和介质
。

技术介绍

[0002]随着技术的发展，在新零售领域中，线下门店由于其门店面积以及货架容量等相关条件的影响，线下门店可进行到店销售的产品的品类会受到一定程度的限制
。
[0003]相关技术中，可以由总部的工作人员根据门店的等级为线下门店选择到店销售的产品，对于基于该方法所筛选出的线下门店的销售产品中，可能存在部分产品在线下门店的历史产品销售情况中表现欠佳，在该场景下，线下门店的工作人员可能不会将该部分产品调拨到店进行销售，从而导致线下门店的选品额度的浪费
。
[0004]相应地，相关技术中，还可以通过线下门店的工作人员根据产品的历史销售情况从全部的产品中选择与线下门店适配的产品到店销售，在该场景下，线下门店的工作人员无法实现对全部产品的遍历，使得线下门店销售的产品的品类较少，存在无法实现总部的品类运营目标的可能性
。

技术实现思路

[0005]本公开旨在至少在一定程度上解决相关技术中的技术问题之一
。
[0006]为此，本公开第一方面提出一种区域供给对象筛选方法
。
[0007]本公开第二方面提出一种区域供给对象筛选装置
。
[0008]本公开第三方面提出一种电子设备
。
[0009]本公开第四方面提出一种计算机可读存储介质
。
[0010]本公开第一方面提出一种区域供给对象筛选方法，所述方法包括：获取目标供给区域的训练好的目标区域供给对象筛选模型；获取所述目标供给区域的候选供给对象，并基于所述目标区域供给对象筛选模型，得到预测时间范围内所述候选供给对象在所述目标供给区域内的预测调拨率和预测供给量；根据所述预测调拨率和所述预测供给量，从所述候选供给对象中筛选得到所述目标供给区域的目标供给对象
。
[0011]另外，本公开第一方面提出的区域供给对象筛选方法，还可以具有如下附加的技术特征：
[0012]根据本公开一个实施例，所述获取目标供给区域的训练好的目标区域供给对象筛选模型，包括：获取待训练的候选区域供给对象筛选模型；获取样本区域的样本区域特征集合和所述样本区域的样本供给对象的样本供给对象特征集合，其中，所述样本区域特征集合包括所述样本区域的样本区域特征和样本区域调拨特征中的至少一种，所述样本供给对象特征集合包括所述样本供给对象的样本供给对象特征和样本区域供给特征中的至少一种；根据所述样本区域特征集合和所述样本供给对象特征集合，得到所述候选区域供给对象筛选模型的训练样本；将所述训练样本输入所述候选区域供给对象筛选模型进行模型训
练，直至训练结束，得到所述目标供给区域的训练好的目标区域供给对象筛选模型
。
[0013]根据本公开一个实施例，所述根据所述样本区域特征集合和所述样本供给对象特征集合，得到所述候选区域供给对象筛选模型的训练样本，包括：对所述样本区域特征集合中的所述样本区域特征和所述样本区域调拨特征，以及所述样本供给对象特征集合包括所述样本供给对象特征和所述样本区域供给特征进行拼接，得到拼接后的样本拼接特征；获取历史时间范围内，所述样本供给对象在所述样本区域内的历史区域调拨率和历史区域供给量；将所述历史区域调拨率和所述历史区域供给量作为所述样本拼接特征的样本标签，以得到所述候选区域供给对象筛选模型的所述训练样本
。
[0014]根据本公开一个实施例，所述将所述训练样本输入所述候选区域供给对象筛选模型进行模型训练，直至训练结束，得到训练好的目标区域供给对象筛选模型，包括：获取所述候选区域供给对象筛选模型基于所述训练样本的训练任务集合；通过所述候选区域供给对象筛选模型中的候选门控单元，获取所述训练任务集合中的各训练任务的候选任务模型组合；将所述训练样本输入各候选任务模型组合，得到各候选任务模型组合输出的各训练任务的任务结果；根据各训练任务的任务结果和所述训练样本的样本标签，获取所述候选区域供给对象筛选模型的训练损失；根据所述训练损失对所述候选区域供给对象筛选模型进行模型参数的调整，并返回获取下一训练样本对参数调整后的候选区域供给对象筛选模型继续进行模型训练，直至训练结束，得到训练好的所述目标区域供给对象筛选模型
。
[0015]根据本公开一个实施例，所述通过所述候选区域供给对象筛选模型中的候选门控单元，获取所述训练任务集合中的各训练任务的候选任务模型组合，包括：获取所述候选区域供给对象筛选模型的单元任务模型集合；针对任一训练任务，通过所述候选门控单元从所述单元任务模型集合中获取执行所述训练任务的至少一个候选单元任务模型，并将所述至少一个候选单元任务模型组成的组合，确定为所述训练任务的所述候选任务模型组合
。
[0016]根据本公开一个实施例，所述根据所述训练损失对所述候选区域供给对象筛选模型进行模型参数的调整，并返回获取下一训练样本对参数调整后的候选区域供给对象筛选模型继续进行模型训练，直至训练结束，得到训练好的所述目标区域供给对象筛选模型，包括：根据所述训练损失，对所述候选区域供给对象筛选模型的模型迭代参数进行调整，得到参数调整后的候选区域供给对象筛选模型，其中，所述模型迭代参数至少包括所述候选任务模型组合中各候选任务模型的参数和所述候选门控单元的参数；返回获取下一训练样本对参数调整后的候选区域供给对象筛选模型继续进行模型训练，直至训练结束，得到训练好的目标区域供给对象筛选模型
。
[0017]根据本公开一个实施例，所述获取所述目标供给区域的候选供给对象，并基于所述目标区域供给对象筛选模型，得到预测时间范围内所述候选供给对象在所述目标供给区域内的预测调拨率和预测供给量，包括：获取所述目标区域供给对象筛选模型中的目标门控单元；通过所述目标门控单元从目标单元任务模型集合中，获取所述预测调拨率对应的调拨率预测任务的调拨率预测任务模型组合，以及所述预测供给量对应的供给量预测任务的供给量预测任务模型组合；获取所述目标供给区域的目标区域特征集合，以及所述候选供给对象的候选供给对象特征集合，并根据所述目标区域特征集合和所述候选供给对象特征集合，得到所述调拨率预测任务模型组合和所述供给量预测任务模型组合各自的模型输入；根据所述模型输入，得到所述调拨率预测任务模型组合输出的所述预测时间范围内所
述候选供给对象在所述目标供给区域内的所述预测调拨率，以及所述供给量预测任务模型组合输出的所述预测时间范围内所述候选供给对象在所述目标供给区域内的所述预测供给量
。
[0018]根据本公开一个实施例，所述获取所述目标供给区域的目标区域特征集合，以及所述候选供给对象的候选供给对象特征集合，并根据所述目标区域特征集合和所述候选供给对象特征集合，得到所述调拨率预测任务模型组合和所述供给量预测任务模型组合各自的模型输入，包括：获取所述目标区本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种区域供给对象筛选方法，其特征在于，所述方法包括：获取目标供给区域的训练好的目标区域供给对象筛选模型；获取所述目标供给区域的候选供给对象，并基于所述目标区域供给对象筛选模型，得到预测时间范围内所述候选供给对象在所述目标供给区域内的预测调拨率和预测供给量；根据所述预测调拨率和所述预测供给量，从所述候选供给对象中筛选得到所述目标供给区域的目标供给对象
。2.
根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取目标供给区域的训练好的目标区域供给对象筛选模型，包括：获取待训练的候选区域供给对象筛选模型；获取样本区域的样本区域特征集合和所述样本区域的样本供给对象的样本供给对象特征集合，其中，所述样本区域特征集合包括所述样本区域的样本区域特征和样本区域调拨特征中的至少一种，所述样本供给对象特征集合包括所述样本供给对象的样本供给对象特征和样本区域供给特征中的至少一种；根据所述样本区域特征集合和所述样本供给对象特征集合，得到所述候选区域供给对象筛选模型的训练样本；将所述训练样本输入所述候选区域供给对象筛选模型进行模型训练，直至训练结束，得到所述目标供给区域的训练好的目标区域供给对象筛选模型
。3.
根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述样本区域特征集合和所述样本供给对象特征集合，得到所述候选区域供给对象筛选模型的训练样本，包括：对所述样本区域特征集合中的所述样本区域特征和所述样本区域调拨特征，以及所述样本供给对象特征集合包括所述样本供给对象特征和所述样本区域供给特征进行拼接，得到拼接后的样本拼接特征；获取历史时间范围内，所述样本供给对象在所述样本区域内的历史区域调拨率和历史区域供给量；将所述历史区域调拨率和所述历史区域供给量作为所述样本拼接特征的样本标签，以得到所述候选区域供给对象筛选模型的所述训练样本
。4.
根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述将所述训练样本输入所述候选区域供给对象筛选模型进行模型训练，直至训练结束，得到训练好的目标区域供给对象筛选模型，包括：获取所述候选区域供给对象筛选模型基于所述训练样本的训练任务集合；通过所述候选区域供给对象筛选模型中的候选门控单元，获取所述训练任务集合中的各训练任务的候选任务模型组合；将所述训练样本输入各候选任务模型组合，得到各候选任务模型组合输出的各训练任务的任务结果；根据各训练任务的任务结果和所述训练样本的样本标签，获取所述候选区域供给对象筛选模型的训练损失；根据所述训练损失对所述候选区域供给对象筛选模型进行模型参数的调整，并返回获取下一训练样本对参数调整后的候选区域供给对象筛选模型继续进行模型训练，直至训练结束，得到训练好的所述目标区域供给对象筛选模型
。
5.
根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述通过所述候选区域供给对象筛选模型中的候选门控单元，获取所述训练任务集合中的各训练任务的候选任务模型组合，包括：获取所述候选区域供给对象筛选模型的单元任务模型集合；针对任一训练任务，通过所述候选门控单元从所述单元任务模型集合中获取执行所述训练任务的至少一个候选单元任务模型，并将所述至少一个候选单元任务模型组成的组合，确定为所述训练任务的所述候选任务模型组合
。6.
根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述训练损失对所述候选区域供给对象筛选模型进行模型参数的调整，并返回获取下一训练样本对参数调整后的候选区域供给对象筛选模型继续进行模型训练，直至训练结束，得到训练好的所述目标区域供给对象筛选模型，包括：根据所述训练损失，对所述候选区域供给对象筛选模型的模型迭代参数进行调整，得到参数调整后的候选区域供给对象筛选模型，其中，所述模型迭代参数至少包括所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：全亮亮，陈渊，
申请(专利权)人：北京小米移动软件有限公司北京小米松果电子有限公司，
类型：发明
国别省市：