【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及计算机，尤其涉及一种b端客户食材需求的预测方法及其系统。
技术介绍
1、通常来说，现有方案估计整个城市的食材需求量(即市场容量)，基本都是结合统计年鉴和经验值估计得来，易受到数据不及时、数据不全面、信息偏差都因素影响，造成估计值与实际值有较大差距。
2、在业务拓展过程中，如果按照行政区、街道等单位划分责任范围进行业务拓展，范围比较固定，不够灵活，且范围较大，无法做到精确责任划分，
3、在对城市进行b端业务(企业用户商家)的食材需求量等业务的拓展的过程中，如何有效的划分责任范围，并进行有效的进度追踪，一直都没有很好的解决方案。
技术实现思路
1、本专利技术的主要目的在于提供一种b端客户需求的预测方法及其系统，以解决现有技术无法有效统计预定区域范围内的b端客户的食材预测需求数据的问题。
2、根据本专利技术的一个方面提出一种b端客户食材需求的预测方法，其包括：统计预定区域范围内的b端客户的信息，其中所述b端客户包括已知菜单信息的第一批b端客户以及未知菜单信息的第二批b端客户；使用gbdt算法将所述第一批b端客户中已知食材实际需求数据的b端客户作为训练集预测所述第一批b端客户中其他b端客户的食材预测需求数据；使用gbdt算法将所述第一批b端客户作为训练集预测第二批b端客户的食材预测需求数据；获取数字地图上的区域范围内的网格节点信息，统计所述网格节点包括的b端客户的食材预测需求数据。
3、其中，所述使用gbdt算法将所述第一批b端
4、其中，所述特征数据还包括：b端客户人流量和热度、菜品销量和热度、人均消费价格、b端客户菜系、b端客户所处区域分类。
5、其中，所述根据所述菜单信息中的菜品名称解析出每道菜品所对应的食材种类的步骤，包括：获取菜谱信息，在所述菜谱信息中查找与所述菜品名称相匹配的菜谱记录，根据完全匹配的菜谱记录得到所述菜单信息的菜品的食材种类。
6、其中，所述根据所述菜单信息中的菜品名称解析出每道菜品所对应的食材种类的步骤，还包括：若所述菜谱信息中未查找到完全匹配的菜谱记录，则查找与菜品名称相似的多个菜谱记录；对所述菜品名称进行分词处理，移除停用词，并赋予分词语不同的权重，其中分词语中的食材分词的权重高于非食材分词的权重；根据分词结果在与菜品名称相似的多个菜谱记录中确定相匹配的一个菜谱记录。
7、其中，所述方法还包括：使用命名实体识别技术识别对于所述b端客户的网络评论数据中的菜品名称和食材种类。
8、根据本专利技术的另一个方面还提供一种b端客户食材需求的预测系统，其包括：区域获取模块，用于获取地图上的网格节点信息，并获取网格节点所对应的区域的信息；b端客户信息统计模块，用于统计所述区域范围内的b端客户的信息，其中所述b端客户包括已知菜单信息的第一批b端客户以及未知菜单信息的第二类b端客户；第一需求数据预测模块，用于使用gbdt算法将所述第一批b端客户中已知食材实际需求数据的b端客户作为训练集预测其他b端客户的食材预测需求数据；第二需求数据预测模块，用于使用gbdt算法将所述第一批b端客户作为训练集预测第二批b端客户的食材预测需求数据。
9、其中，所述第一需求数据预测模块进一步用于：所述第一批b端客户包括已知食材实际需求数据的第一类b端客户和未知食材实际需求数据的第二类b端客户；根据所述第一批b端客户的菜单信息中的菜品名称解析出每道菜品所对应的食材种类，使用gbdt算法将所述第一类b端客户作为训练集、将菜单信息和食材种类作为特征数据预测所述第二类b端客户的食材实际需求数据。
10、其中，所述第一需求数据预测模块还用于，获取菜谱信息，在所述菜谱信息中查找与所述菜品名称相匹配的菜谱记录，根据完全匹配的菜谱记录得到所述菜单信息的菜品的食材种类。
11、其中，所述第一需求数据预测模块还用于，若所述菜谱信息中未查找到完全匹配的菜谱记录，则查找与菜品名称相似的多个菜谱记录；对所述菜品名称进行分词处理，移除停用词，并赋予分词语不同的权重，其中分词语中的食材分词的权重高于非食材分词的权重；根据分词结果在与菜品名称相似的多个菜谱记录中确定相匹配的一个菜谱记录。
12、根据本申请的上述实施例，首先预测有菜单信息的b端客户的食材需求数据，然后根据有菜单信息的b端客户的食材预测需求数据，预测没有菜单信息的b端客户的食材需求数据，从而能够统计出预定范围内的所有的b端客户对食材的需求量，并进一步能够得到网格内的b端客户的食材预测需求数据。
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1.一种B端客户需求的预测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述使用GBDT算法将所述第一批B端客户中已知食材实际需求数据的B端客户作为训练集预测其他B端客户的食材预测需求数据的步骤，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述特征数据还包括：
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述菜单信息中的菜品名称解析出每道菜品所对应的食材种类的步骤，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述菜单信息中的菜品名称解析出每道菜品所对应的食材种类的步骤，还包括：
6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，还包括：
7.一种B端客户需求的预测系统，其特征在于，包括：
8.根据权利要求7所述的系统，其特征在于，所述第一需求数据预测模块进一步用于：
9.根据权利要求8所述的系统，其特征在于，所述第一需求数据预测模块还用于，获取菜谱信息，在所述菜谱信息中查找与所述菜品名称相匹配的菜谱记录，根据完全匹配的菜谱记录得到所述菜单信息的菜
10.根据权利要求9所述的系统，其特征在于，所述第一需求数据预测模块还用于，
...【技术特征摘要】
1.一种b端客户需求的预测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述使用gbdt算法将所述第一批b端客户中已知食材实际需求数据的b端客户作为训练集预测其他b端客户的食材预测需求数据的步骤，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述特征数据还包括：
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述菜单信息中的菜品名称解析出每道菜品所对应的食材种类的步骤，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述菜单信息中的菜品名称解析出每道菜品所对...
【专利技术属性】
技术研发人员：冯正全，凌澎，陆恒，张辰，申大峰，
申请(专利权)人：上海正圆计算机科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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