[发明专利]一种基于楼盘要素匹配的智能佣金计算方法

权利要求书

1.一种基于楼盘要素匹配的智能佣金计算方法，其特征在于，具体包含以下步骤：

S1.梳理佣金计算的业务场景，通过对业务需求以及业务场景的分析，整理出佣金计算的影响要素包含房产面积、收款金额、所在城市、所在楼盘；以及根据影响要素不同所对应的佣金计算规则；

S2.定义影响要素数据模型，对步骤S1整理的影响要素进行组合生成唯一确定的影响要素组，每个影响要素组对应一种固定的佣金计算规则；

S3.检测用户请求信息包含订单信息和楼盘信息，根据请求信息各个影响要素的值，匹配到具体的影响要素组以及其对应的佣金计算规则；

S4.根据匹配到的佣金计算规则中生成佣金的收款金额阈值以及达到阈值后按照收款金额的百分比或固定金额计算出具体的佣金金额；

所述步骤S3具体包含以下子步骤：

S31.筛选出所有固定取值的影响要素，按实际情况为每个固定取值的影响要素在Long类型的64位的二进制数上，从左向右分配其所在的二进制位的数据段，定义各个影响要素L1(k1)、L2(k2)、L3(k3)……Ln(kn)，其中L为影响要素，K为影响要素所在的二进制数中的数据位；

S32.所有固定取值要素组成的唯一对比标识key，具体计算如下：

key= VL1 (64-K1) | VL2 (64-K1-K2) | VL (64-K1-K2-K3) | VL (64-K1-K2…-Kn)，其中，VL表示影响要素数值按指定的数据段转化的二进制数据位，Ln(kn)的二进制数据位为VLn；

S33.将固定取值要素生成的key作为根节点，剩余范围影响要素类型各自为一层作为子节点，构建一个树结构，影响要素的范围作为节点的左值和右值；相同影响要素不同数据范围作为不同的子节点处于同一个直线分支，这样限制树形结构，所有的叶子结点都位于同一层，表示从根节点到当前叶子结点所在路径上匹配的佣金计算方法；每个节点的影响要素节点从小到大顺序排列，划分好值域；

S34.树形影响要素遍历匹配：根据佣金计算的请求信息按步骤S32公式进行计算将固定影响要素的组合生产对应的key，匹配根节点遍历整个树，查找到最终的佣金计算公式。

2.根据权利要求1所述的基于楼盘要素匹配的智能佣金计算方法，其特征在于，在步骤S1中，根据影响要素不同所对应的佣金计算规则为按房产面积、收款金额不同，佣金提成的百分比不同。

3.根据权利要求1所述的基于楼盘要素匹配的智能佣金计算方法，其特征在于，所述步骤S2具体包含以下子步骤：

S21.将步骤S1整理出来的佣金计算影响要素存储在影响要素表中，且影响要素分为固定取值和范围取值2种类型；

S22.配置单个影响要素之间的组合关系，每个组合关系对应一个确定的佣金计算公式。

4.根据权利要求1所述的基于楼盘要素匹配的智能佣金计算方法，其特征在于：在步骤S4中，根据佣金计算公式，采用drools规则框架进行计算，使用drools规则引擎进行佣金计算，利用droos的规则文件实现佣金计算公式的自由搭配。