[发明专利]自助收银系统及方法

权利要求书

1.一种自助收银系统，其特征在于，包括：

服务端，用于获取实体店用户的历史订单数据；根据所述历史订单数据，确定与是否购买购物袋相关的购物特征数据、及是否购买购物袋的标注信息；从所述购物特征数据与所述标注信息间的对应关系集中，学习得到购物袋购买预测模型；向自助收银设备下发所述预测模型；

自助收银设备，用于接收所述预测模型；根据虚拟购物车内业务对象信息，确定当前购物特征数据；通过所述预测模型，根据所述当前购物特征数据，判断当前购物是否需要购物袋；若是，则执行针对购物袋业务对象的处理。

2.一种商品数据处理方法，其特征在于，包括：

获取实体店用户的历史订单数据；

根据所述历史订单数据，确定与是否购买购物袋相关的购物特征数据、及是否购买购物袋的标注信息；

从所述购物特征数据与所述标注信息间的对应关系集中，学习得到购物袋购买预测模型。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，

所述购物特征数据包括以下数据的至少一项：

业务对象总数量，业务对象总重量，单个业务对象最大重量，单个业务对象最大体积，业务对象种类数量，水果类业务对象数量，蔬菜类业务对象数量，生鲜肉类业务对象数量，生鲜水产类业务对象数量。

4.一种商品数据处理方法，其特征在于，包括：

接收服务端下发的购物袋购买预测模型；所述预测模型从多个历史订单的与是否购买购物袋相关的购物特征数据、与是否购买购物袋的标注信息间的对应关系中学习得到；

根据虚拟购物车内业务对象信息，确定当前购物特征数据；

通过所述预测模型，根据所述当前购物特征数据，判断当前购物是否需要购物袋；

若是，则执行针对购物袋业务对象的处理。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，还包括：

若当前时间属于预设时间范围，则执行针对购物袋业务对象的处理。

6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，还包括：

根据用户信息，确定用户的购物袋需求程度；

若购物袋需求程度大于程度阈值，则执行针对购物袋业务对象的处理。

7.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，还包括：

若所述业务对象为手提形业务对象、且所述手提形业务对象的数量小于第一数量阈值，则结束所述方法。

8.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，还包括：

若所述业务对象为生鲜类业务对象、且所述生鲜类业务对象的数量大于第二数量阈值，则执行针对购物袋业务对象的处理。

9.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，还包括：

确定用户是否携带购物袋；

若确定用户携带购物袋，则结束所述方法。

10.一种商品数据处理方法，其特征在于，包括：

根据虚拟购物车内业务对象信息，确定当前购物特征数据；

向服务端发送购物袋购买预测请求；

接收所述服务端回送的针对当前购物是否需要购物袋的判断结果；

若所述判断结果为是，则执行针对购物袋业务对象的处理。

11.一种自助收银系统，其特征在于，包括：

自助收银设备，用于确定待结算用户的用户标识，向服务端发送针对所述待结算用户的购物袋需求预测请求；以及，接收所述服务端回送的待结算用户是否需要购物袋的预测结果；若所述预测结果为是，则执行针对购物袋业务对象的处理；

服务端，用于接收所述预测请求；根据所述用户标识，获取所述待结算用户的历史订单数据；根据所述历史订单数据，确定所述待结算用户的购物袋购买次数与购物次数间的比值；根据所述比值，确定所述待结算用户是否需要购物袋；向自助收银设备下发预测结果。