【技术实现步骤摘要】
本申请涉及数据处理领域，尤其涉及一种订单数据的管理方法、装置、设备及存储介质。
技术介绍
1、随着在线交易量的急剧增加，商家面临着大量复杂且多变的订单数据，这些数据不仅包括基本的交易信息，还涉及用户行为、偏好以及交易状态等多个维度。
2、传统的订单管理方法往往无法有效处理这些复杂数据，导致订单处理效率低下，无法满足快速发展的市场需求。因此，如何利用深度学习模型对用户进行分类，可以更好地理解客户需求，预测市场趋势，从而优化订单处理策略和提高客户满意度。
技术实现思路
1、本申请提供了一种订单数据的管理方法、装置、设备及存储介质，用于提高了历史订单数据的分类效率和准确率，进而提高了订单处理的准确率。
2、第一方面，本申请提供了一种订单数据的管理方法，所述订单数据的管理方法包括：
3、接收客户端发送的订单处理请求，并对所述订单处理请求进行请求解析，得到目标下单用户及所述目标下单用户对应的待处理订单；
4、获取所述目标下单用户的用户个人信息，并通过订单数据库对所述用户个人信息进行历史订单查询，得到用户历史订单数据；
5、获取多个订单处理状态节点，并根据所述多个订单处理状态节点构建对应的目标订单数据分类树；
6、基于所述目标订单数据分类树，对所述用户历史订单数据进行数据分类，得到多个订单分类数据；
7、分别对所述多个订单分类数据进行订单特征分析，得到每个订单分类数据的订单特征集合，并分别对每个订单分类数据的订
8、将所述历史订单评价向量输入预置的用户分类模型进行用户分类，得到所述目标下单用户的目标用户类型，并根据所述目标用户类型生成所述待处理订单的订单处理结果。
9、第二方面，本申请提供了一种订单数据的管理装置，所述订单数据的管理装置包括：
10、接收模块，用于接收客户端发送的订单处理请求，并对所述订单处理请求进行请求解析，得到目标下单用户及所述目标下单用户对应的待处理订单；
11、查询模块，用于获取所述目标下单用户的用户个人信息，并通过订单数据库对所述用户个人信息进行历史订单查询，得到用户历史订单数据；
12、构建模块，用于获取多个订单处理状态节点，并根据所述多个订单处理状态节点构建对应的目标订单数据分类树；
13、分类模块，用于基于所述目标订单数据分类树，对所述用户历史订单数据进行数据分类，得到多个订单分类数据；
14、编码模块，用于分别对所述多个订单分类数据进行订单特征分析，得到每个订单分类数据的订单特征集合，并分别对每个订单分类数据的订单特征集合进行特征权重分析和向量编码，得到历史订单评价向量；
15、生成模块，用于将所述历史订单评价向量输入预置的用户分类模型进行用户分类，得到所述目标下单用户的目标用户类型，并根据所述目标用户类型生成所述待处理订单的订单处理结果。
16、本申请第三方面提供了一种订单数据的管理设备，包括：存储器和至少一个处理器，所述存储器中存储有指令；所述至少一个处理器调用所述存储器中的所述指令，以使得所述订单数据的管理设备执行上述的订单数据的管理方法。
17、本申请的第四方面提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有指令，当其在计算机上运行时，使得计算机执行上述的订单数据的管理方法。
18、本申请提供的技术方案中，通过接收和解析客户端发送的订单处理请求，系统可以更加精确地识别用户的意图和需求，从而提高处理的准确性。同时，利用贝叶斯网络对订单数据进行分类和分析，可以显著提高数据处理的效率。获取用户个人信息并结合历史订单数据进行分析，能够更好地理解用户的购买偏好和行为模式。这有助于提供更加个性化的服务，如推荐系统和个性化的订单处理策略，从而提升用户满意度。构建的订单数据分类树提供了一种动态和灵活的方法来处理订单数据。这种方法能够根据不同的订单处理状态节点动态调整，提高对各种订单类型和状态的适应性。利用gru和sigmoid函数构建的用户分类模型，可以有效地处理和分析复杂的订单数据。这种深度学习方法能够揭示用户行为背后的深层次模式，为订单处理和用户服务提供更加精准的支持。通过历史订单评价向量的生成和用户分类，管理方法能够为决策者提供更加全面和深入的数据支持。这有助于优化库存管理、营销策略和客户关系管理等方面的决策，提高了历史订单数据的分类效率和准确率，进而提高了订单处理的准确率。
本文档来自技高网...【技术保护点】
1.一种订单数据的管理方法，其特征在于，所述订单数据的管理方法包括：
2.根据权利要求1所述的订单数据的管理方法，其特征在于，所述获取多个订单处理状态节点，并根据所述多个订单处理状态节点构建对应的目标订单数据分类树，包括：
3.根据权利要求2所述的订单数据的管理方法，其特征在于，所述计算所述第一节点层次中的多个第一处理状态节点和所述第二节点层次中的多个第二处理状态节点的第一订单数据分类状态属性，并根据所述第一订单数据分类状态属性对所述第一订单分类任务进行节点依次遍历匹配和订单数据分类状态属性更新，得到第二订单数据分类状态属性，包括：
4.根据权利要求2所述的订单数据的管理方法，其特征在于，所述若存在，则通过所述第一节点层次中的多个第一处理状态节点和所述第二节点层次中的多个第二处理状态节点对所述第二订单分类任务进行循环遍历分类，得到订单分类结果，包括：
5.根据权利要求4所述的订单数据的管理方法，其特征在于，所述基于所述目标订单数据分类树，对所述用户历史订单数据进行数据分类，得到多个订单分类数据，包括：
6.根据权利要求5
7.根据权利要求1所述的订单数据的管理方法，其特征在于，所述将所述历史订单评价向量输入预置的用户分类模型进行用户分类，得到所述目标下单用户的目标用户类型，并根据所述目标用户类型生成所述待处理订单的订单处理结果，包括：
8.一种订单数据的管理装置，其特征在于，所述订单数据的管理装置包括：
9.一种订单数据的管理设备，其特征在于，所述订单数据的管理设备包括：存储器和至少一个处理器，所述存储器中存储有指令；
10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有指令，其特征在于，所述指令被处理器执行时实现如权利要求1-7中任一项所述的订单数据的管理方法。
...【技术特征摘要】
1.一种订单数据的管理方法，其特征在于，所述订单数据的管理方法包括：
2.根据权利要求1所述的订单数据的管理方法，其特征在于，所述获取多个订单处理状态节点，并根据所述多个订单处理状态节点构建对应的目标订单数据分类树，包括：
3.根据权利要求2所述的订单数据的管理方法，其特征在于，所述计算所述第一节点层次中的多个第一处理状态节点和所述第二节点层次中的多个第二处理状态节点的第一订单数据分类状态属性，并根据所述第一订单数据分类状态属性对所述第一订单分类任务进行节点依次遍历匹配和订单数据分类状态属性更新，得到第二订单数据分类状态属性，包括：
4.根据权利要求2所述的订单数据的管理方法，其特征在于，所述若存在，则通过所述第一节点层次中的多个第一处理状态节点和所述第二节点层次中的多个第二处理状态节点对所述第二订单分类任务进行循环遍历分类，得到订单分类结果，包括：
5.根据权利要求4所述的订单数据的管理方法，其特征在于，所述基于所述目标订单数据分类树，对所述用户历...
【专利技术属性】
技术研发人员：杨秋云，吴桐雨，黄金梅，甘瑞军，莫志杰，
申请(专利权)人：干霸干燥剂深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。