【技术实现步骤摘要】
本申请涉及电子商务，特别涉及全渠道订单适配和接单系统。
技术介绍
1、订单管理系统是一种用于处理和跟踪销售订单的软件系统，这种系统通常在零售、电子商务和其他涉及产品销售的行业中广泛应用。包括以下功能和特征：订单处理、库存管理、订单追踪与更新、支付处理、客户管理、报告和分析、多渠道支持和退货和售后服务，通过使用订单管理系统，企业能够更好地组织和优化销售流程，提高客户满意度，降低错误率，并更好地应对不同渠道和市场的需求。
2、跨境业务和一般贸易业务有着很大区别，业务流程因为需要报关，所以需要对拉取订单以及订单的可达性进行处理，其中就需要对接关务系统，提交准确的符合海关法规的文件，订单报关成功后才进行订单履约单的下发，由于海关法规众多，且存在变化调整，商品信息种类也极其多，现有系统难以满足订单报关的效率需求。
技术实现思路
1、本申请的主要目的为提供全渠道订单适配和接单系统，旨在解决现有技术中汽车诊断仪器进行字库升级耗时长技术问题。
2、本申请提出全渠道订单适配系统，包括：订单采集单元、数据处理单元，数据适配单元和审核单元；
3、其中，所述订单采集单元用于采集非标准订单数据；
4、所述数据处理单元包括转化模块和提取模块；
5、所述转化模块用于将所述非标准订单数据转化为标准订单数据，所述提取模块用于获取标准订单数据中的关键信息；
6、所述数据适配单元用于输入关键信息，通过匹配推荐模型获得接单适配信息；
7、
8、作为优选，所述非标准订单数据包括：国外售卖平台订单数据和国内售卖平台订单数据；
9、所述国外售卖平台订单数据和国内售卖平台订单数据均包括：
10、订单编号、日期和时间、客户信息、产品/服务详细信息、订单状态、付款信息、发货/交付信息、优惠码/折扣信息、退款/取消信息、销售渠道/来源、附加备注、业务部门/负责人信息。
11、作为优选，所述将所述非标准订单数据转化为标准订单数据的步骤包括：
12、s1、对非标准订单数据进行清理，包括去除重复项、填充缺失值、纠正错误、标准化日期和时间格式，形成一致的数据。
13、s2、将非标准数据转化为符合标准格式和标准数据模型的形式，统一单位、货币和命名规范，以确保数据的一致性。
14、s3、将非标准数据的字段映射到标准订单数据模型中的相应字段。
15、s4、将需要转换的文本信息转化为代码，将非结构化数据转化为结构化数据，确保数据在标准订单系统中的正确性和可用性。
16、s5、验证已转化的数据，确保其符合标准订单数据。
17、作为优选，所述关键信息包括商品描述信息和地区信息，所述接单适配信息包括海关法规信息；
18、所述通过匹配推荐模型获得接单适配信息的方法步骤为：
19、s1、获取商品描述信息、地区信息和海关法规信息；
20、s2、创建一个数据集，将商品描述信息、地区信息和海关法规信息通过标签设置为若干个数据点；
21、s3、获取若干个所述数据点的权重向量和特征向量，将所述权重向量和所述特征向量带入匹配指数计算公式中，得到与接单适配信息相关的海关法规信息，其中，匹配指数计算公式为：
22、f(x)＝f{w}*f{z}+b
23、其中，f(x)是匹配指数，f{w}是商品描述信息和地区信息在海关法规信息中的权重向量，f{z}是输入的商品描述信息和地区信息的特征向量，b是可调数值。
24、作为优选，所述商品描述信息和地区信息的特征向量的计算方法，包括：
25、获取商品描述信息和地区信息的数据点的出现频率；
26、获取商品描述信息和地区信息的数据点占所有数据点的比例；
27、将所述频率和比例相乘，得到特征向量。
28、作为优选，所述商品描述信息和地区信息在海关法规信息中的权重向量通过模型的训练来实现，其步骤包括：
29、预设初始化权重向量；
30、选择适当的损失函数，例如均方误差，用于衡量模型预测值与真实标签之间的差异；
31、使用梯度下降算法来更新权重向量的值，使得损失函数逐步减小，在每个训练迭代中，算法计算损失函数关于权重的梯度，并朝着梯度减小的方向更新权重；
32、迭代地使用训练数据来调整模型的权重向量，直到损失函数收敛或达到停止条件。
33、作为优选，所述可调数值具体是在输入商品描述信息和地区信息中没有考虑到的影响数据，所述影响数据包括不在已录入的商品种类和已录入的法规信息中的新数据。
34、本专利技术还公开了全渠道订单接单系统，包括：
35、订单处理模块，用于接收所述标准订单数据。
36、仓库管理模块，所述标准订单数据发送至库存管理系统；
37、发货模块和订单跟踪模块。
38、本专利技术还提供一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求3-4中所述通过匹配推荐模型获得接单适配信息的方法步骤。
39、本专利技术还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求3-4中所述通过匹配推荐模型获得接单适配信息的方法步骤。
40、本申请还提供了计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述字库升级方法的步骤。
41、本申请还提供了计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述字库升级方法的步骤。
42、本申请的有益效果为：通过获取品商品描述信息、地区信息和海关法规信息中的数据，计算商品、地区与海关法规信息的匹配程度，匹配指数越高，则代表匹配程度越高，通过设定一个具体的匹配指数的阈值，超过设定的阈值，则判定为相适配的海关法规信息，从而让众多商品信息快速匹配到相应的海关法规，满足订单报关的效率需求，提高商家接取国外渠道订单报海关的效率。
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1.全渠道订单适配系统，其特征在于，包括：订单采集单元、数据处理单元，数据适配单元和审核单元；
2.根据权利要求1所述的全渠道订单适配系统，其特征在于，所述非标准订单数据包括：国外售卖平台订单数据和国内售卖平台订单数据；
3.根据权利要求2所述的全渠道订单适配系统，其特征在于，所述将所述非标准订单数据转化为标准订单数据的步骤包括：
4.根据权利要求3所述的全渠道订单适配系统，其特征在于，所述关键信息包括商品描述信息和地区信息，所述接单适配信息包括海关法规信息；
5.根据权利要求4所述的全渠道订单适配系统，其特征在于，所述商品描述信息和地区信息的特征向量的计算方法，包括：
6.根据权利要求5所述的全渠道订单适配系统，其特征在于，所述商品描述信息和地区信息在海关法规信息中的权重向量通过模型的训练来实现，其步骤包括：
7.根据权利要求6所述的全渠道订单适配系统，其特征在于，其特征在于，所述可调数值具体是在输入商品描述信息和地区信息中没有考虑到的影响数据，所述影响数据包括不在已录入的商品种类和已录入的法规信息中的新数
8.全渠道订单接单系统，其特征在于，包括：
9.计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求3-4中所述通过匹配推荐模型获得接单适配信息的方法步骤。
10.计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求3-4中所述通过匹配推荐模型获得接单适配信息的方法步骤。
...【技术特征摘要】
1.全渠道订单适配系统，其特征在于，包括：订单采集单元、数据处理单元，数据适配单元和审核单元；
2.根据权利要求1所述的全渠道订单适配系统，其特征在于，所述非标准订单数据包括：国外售卖平台订单数据和国内售卖平台订单数据；
3.根据权利要求2所述的全渠道订单适配系统，其特征在于，所述将所述非标准订单数据转化为标准订单数据的步骤包括：
4.根据权利要求3所述的全渠道订单适配系统，其特征在于，所述关键信息包括商品描述信息和地区信息，所述接单适配信息包括海关法规信息；
5.根据权利要求4所述的全渠道订单适配系统，其特征在于，所述商品描述信息和地区信息的特征向量的计算方法，包括：
6.根据权利要求5所述的全渠道订单适配系统，其特征在于，所述商品描述...
【专利技术属性】
技术研发人员：王献美，
申请(专利权)人：杭州但丁云科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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