[发明专利]基于自贩机的货道量推荐方法、装置、设备及存储介质

说明书

本发明公开了一种基于自贩机的货道量推荐方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：按照预设的时间间隔获取当前自贩机内每条货道的物品余量以及补货时间；获取当前自贩机的状态数据；对物品余量、补货时间以及状态数据进行数据抽取，获得补货特征集；对补货特征集进行数据挖掘，建立货道量预测模型；获取当前自贩机在上一日的交易记录与补货记录；根据交易记录计算当前自贩机内每条货道中物品的上一日销量；根据补货记录计算当前自贩机的补货时间间隔；根据货道量预测模型、上一日销量以及补货时间间隔，计算当前自贩机内每条货道中物品的所需物品总量。本发明能够准确预测自贩机的货道量，从而提高自贩机补货的合理性，降低运维成本。

技术领域

本发明涉及计算机技术领域，尤其涉及一种基于自贩机的货道量推荐方法、装置、设备及计算机可读存储介质。

背景技术

自贩机指的是一种由顾客自助取货、自助付款的机器，在各大商场及大型的公共场所均能见到自助售货机，自助售货机给人们的出行带来了很多方便。

自贩机货道是指陈放寄售商品的物理轨道，一台自贩机有几十甚至上百个货道。自贩机工控系统通过硬件驱动程序，下发出货指令，驱动货道中的电机，推动商品从轨道中推出或掉落。

传统技术中，自助售货机的补货通常是由运营人员依靠自身直觉和经验判断哪些机器需要补货以及补货的时间，运维成本高，而且这种补货方法可能与实际合理补货时间存在较大差异，补货频次不合理。

发明内容

基于此，本发明实施例提供了一种基于自贩机的货道量推荐方法、装置、设备及计算机可读存储介质，其能准确预测自贩机的货道量，从而提高自贩机补货的合理性，降低运维成本。

第一方面，本发明实施例提供了一种基于自贩机的货道量推荐方法，包括以下步骤：

按照预设的时间间隔获取当前自贩机内每条货道的物品余量以及补货时间；

获取当前自贩机的状态数据；

对所述物品余量、所述补货时间以及所述状态数据进行数据抽取，获得补货特征集；

对所述补货特征集进行数据挖掘，建立货道量预测模型；

获取当前自贩机在上一日的交易记录与补货记录；

根据所述交易记录计算当前自贩机内每条货道中物品的上一日销量；

根据所述补货记录计算当前自贩机的补货时间间隔；

根据所述货道量预测模型、所述上一日销量以及所述补货时间间隔，计算当前自贩机内每条货道中物品的所需物品总量。

优选地，所述状态数据包括：当前自贩机的场景数据、营销数据、各物品的历史交易记录、各物品在当前自贩机上占用的货道总量和物品总量。

优选地，所述对所述物品余量、所述补货时间以及所述状态数据进行数据抽取，获得补货特征集，具体包括：

通过Sqoop工具将获取的所述物品余量、所述补货时间以及所述状态数据转移到数据进行数据抽取与清洗，获得补货特征集；

根据预设的数据仓库模型，将所述补货特征集加载到数据仓库。

优选地，所述对所述补货特征集进行数据挖掘，建立货道量预测模型，具体包括：

在Spark框架下对所述数据仓库中存储的补货特征集进行分布式并行计算，建立货道量预测模型。

优选地，所述根据所述货道量预测模型、所述上一日销量以及所述补货时间间隔，计算当前自贩机内每条货道中物品的所需物品总量，具体包括：

根据所述补货记录，获取上一日的最后一次补货时间；