【技术实现步骤摘要】
本申请涉及数据处理的，尤其是涉及一种供应链数字处理方法、装置、电子设备及介质。
技术介绍
1、供应链(supply chain)是指生产及流通过程中，涉及将产品或服务提供给最终用户活动的上游与下游企业所形成的网链结构,即将产品从商家送到消费者手中整个链条。
2、随着互联网的日益发展，电子商务产品成为了人们生活必不可少的产品，因此电子商务平台加大了对供应链的监测力度，以保障了消费者所购买商品的商品质量。但是，随着对供应链的监测力度加剧，虽然能够一定程度上保证电子商务平台上商品的质量，但是电子商务平台却无法同时满足人们线上、线下的体验。例如：a用户想购买一件棒球服，他往往有两种选择：一种是在网上可以看很多品种的棒球服，但是无法看到真实的衣服样子，更无法看试穿效果。如果真实商品与线上展示差距大，或者线上展示与用户想象差距大，则需要退货再购买。另一种是传统的线下方式，虽然能够看到真实的衣服样貌，并进行衣服试穿，但在用户购买时无法得知哪些地方存在卖需求款式的衣服，即使模糊地知道，也需要去附近多逛或者去商品集中地反复逛。这样，较为浪费时间和体力。
技术实现思路
1、为了解决上述中的至少一项技术问题，本申请提供一种供应链数字处理方法、装置、设备和介质。
2、第一方面，本申请提供一种供应链数字处理方法，采用如下的技术方案：
3、获取供应链数据信息以及用户参数信息，所述供应链数据信息包括不同种类商品的不同供应节点数据信息以及各个供应节点数据信息对应图像信息，所述用
4、对所述供应链数据信息进行数据筛查，得到供应链数据信息中的商品规格数据，所述商品规格数据用于表征商品在装配供应节点所对应的规格数据；
5、将所述商品规格数据以及所述用户参数信息按照预设比例标准进行融和搭配，得到商品应用图像；
6、调取所述用户的接收设备信息，并基于所述接收设备信息生成图像发送指令，控制所述商品应用图像发送至所述接收设备信息所对应的显示设备。
7、在一种可能实现的方式中，所述对所述供应链数据信息进行数据筛查，得到供应链数据信息中的商品规格数据，包括：
8、获取历史数据集，所述历史数据集包括在历史周期内从不同种类商品的不同供应节点数据信息中抽取出、再由人工添加标记的数据集；
9、创建数据筛查模型，并将所述历史数据集输入至数据筛查模型中进行训练，得到训练后的数据筛查模型；
10、判断所述数据筛查模型的训练结果置信度是否达到预定阈值，若达到，则采用数据筛查模型对所述供应链数据信息进行训练，得到与所述供应链数据信息相对应的数据标记；
11、基于所述数据标记将满足预设标记要求的数据进行筛查，得到所述供应链数据信息中的商品规格数据。
12、在一种可能实现的方式中，所述将所述商品规格数据以及所述用户参数信息按照预设比例标准进行融和搭配，得到商品应用图像，包括：
13、获取历史应用信息，所述历史应用信息包括在历史周期内不同商品的商品规格数据以及与所述商品规格数据相对应不同展示姿态的商品图像；
14、基于所述历史应用信息，确定所述商品规格数据相对应的商品图像信息；
15、基于所述用户参数信息中的身材图像信息，确定所述用户在不同场景下不同位姿动作所对应的固定点图像；
16、对所述商品图像信息以及所述固定点图像进行三维模型绘制，得到所述用户不同场景下不同位姿动作所对应的身材模型以及所述商品在不同场景下不同展示位姿相对应的商品应用模型；将不同所述位姿动作以及不同所述展示位姿进行位姿匹配，并将符合预设匹配度的身材模型以及商品应用模型按照预设比例标准进行应用调整，得到调整后的身材模型以及商品应用模型；
17、将所述身材模型与所述商品应用模型进行融和，得到商品应用图像。
18、在一种可能实现的方式中，对所述商品图像信息以及所述固定点图像进行三维模型绘制，得到所述用户不同场景下不同位姿动作所对应的身材模型以及所述商品在不同场景下不同展示位姿相对应的商品应用模型，包括：
19、基于所述固定点图像以及所述商品图像信息在三维形状要素相对应的位置处的像素颜色信息来确定所述三维形状要素的颜色步骤信息，所述三维形状要素具有三维位置信息，所述三维形状要素的构成是基于位于所述场景中的用户以及商品的点云数据而创建的三维空间数据；基于所述像素颜色信息，判断所述像素颜色信息中每个像素的颜色信息变化是否满足预定条件，若满足，则基于像素的颜色信息变化对所述三维形状要素的颜色步骤信息进行更新，所述预定条件为像素的颜色信息变化是位于所述像素的原始颜色信息的特定距离范围内的变化；基于所述三维形状要素的颜色信息和三维位置信息来绘制，得到所述用户不同场景下不同位姿动作所对应的身材模型以及所述商品在不同场景下不同展示位姿相对应的商品应用模型。
20、在一种可能实现的方式中，所述方法还包括：
21、当未检测到用户购买信息时，判断用户是否为初始用户，所述用户购买信息为用户在购买商品时所填写的筛选信息；
22、若所述用户为初始用户，则创建商品调研信息，并将所述商品调研信息发生至显示设备，当接收到所述显示设备发送的调研反馈信息后，将所述用户的初始用户状态转变为非初始用户状态；
23、若所述用户为非初始用户，则获取预设时间内的历史购物信息，并对所述历史购物信息进行分析，生成商品推荐信息。
24、在一种可能实现的方式中，所述对所述历史购物信息进行分析，生成商品推荐信息，包括：
25、基于预设商品主题模型，获取待推荐商品项目的主题分布，并将所述主题分布作为所述待推荐商品项目的特征向量；
26、根据历史购物信息中的商品兴趣度以及所述历史购物信息的特征向量，得到所述用户的实时兴趣向量，所述用户的实时兴趣向量包括所述预设时间内用户对各个商品主题的喜好程度；利用预设相似度算法获取所述实时兴趣向量与所述待推荐商品项目的特征向量之间的相似度；当所述实时兴趣向量与所述待推荐商品项目的特征向量之间的相似度大于或等于预设的阈值时，生成推荐商品信息。
27、在一种可能实现的方式中，所述根据历史购物信息中的商品兴趣度以及所述历史购物信息的特征向量，得到所述用户的实时兴趣向量，包括：
28、获取预设时间内所述历史购物信息中的商品兴趣度；
29、利用所述预设商品主题模型获取所述历史购物信息的主题分布，并将所述历史购物信息的主题分布作为所述历史购物信息的特征向量；
30、将所述商品兴趣度以及所述特征向量带入至预设公式中，得到所述用户的实时兴趣向量；所述预设公式:其中，t表示实时兴趣向量，n表示预设时间内历史购物信息的主题浏览量，表示所述历史购物信息的特征向量，interest(ii)表示所述预设时间内所述历史购物信息的商本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种供应链数字处理方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种供应链数字处理方法，其特征在于，所述对所述供应链数据信息进行数据筛查，得到供应链数据信息中的商品规格数据，包括：
3.根据权利要求2所述的一种供应链数字处理方法，其特征在于，将所述商品规格数据以及所述用户参数信息按照预设比例标准进行融和搭配，得到商品应用图像，包括：
4.根据权利要求3所述的一种供应链数字处理方法，其特征在于，对所述商品图像信息以及所述固定点图像进行三维模型绘制，得到所述用户不同场景下不同位姿动作所对应的身材模型以及所述商品在不同场景下不同展示位姿相对应的商品应用模型，包括：
5.根据权利要求1所述的一种供应链数字处理方法，其特征在于，所述方法还包括：
6.根据权利要求5所述的一种供应链数字处理方法，其特征在于，所述对所述历史购物信息进行分析，生成商品推荐信息，包括：
7.根据权利要求6所述的一种供应链数字处理方法，其特征在于，所述根据历史购物信息中的商品兴趣度以及所述历史购物信息的特征向量，得到所述用户的实时兴趣向量
8.一种供应链数字处理装置，其特征在于，包括：
9.一种电子设备，其特征在于，包括：
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，存储有能够被处理器加载并执行如权利要求1至7中任一种供应链数字处理方法的计算机程序。
...【技术特征摘要】
1.一种供应链数字处理方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种供应链数字处理方法，其特征在于，所述对所述供应链数据信息进行数据筛查，得到供应链数据信息中的商品规格数据，包括：
3.根据权利要求2所述的一种供应链数字处理方法，其特征在于，将所述商品规格数据以及所述用户参数信息按照预设比例标准进行融和搭配，得到商品应用图像，包括：
4.根据权利要求3所述的一种供应链数字处理方法，其特征在于，对所述商品图像信息以及所述固定点图像进行三维模型绘制，得到所述用户不同场景下不同位姿动作所对应的身材模型以及所述商品在不同场景下不同展示位姿相对应的商品应用模型，包括：
5....
【专利技术属性】
技术研发人员：张达，许勇毅，刘霞，杨武猛，
申请(专利权)人：深圳市卡联科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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