[发明专利]一种商品处理方法、装置及电子设备

说明书

本发明公开了一种商品处理方法、装置及电子设备，该方法包括：获取目标商品在目标统计周期的预测特征向量、目标商品的竞争商品在目标统计周期的预测特征向量、目标商品在目标统计周期的前一统计周期内的销量、以及竞争商品在前一统计周期内的销量；获取映射函数；根据映射函数、目标商品的预测特征向量、竞争商品的预测特征向量、目标商品在前一统计周期内的销量、以及竞争商品在前一统计周期内的销量，获得目标商品在目标统计周期内的预测销量；根据预测销量调整目标商品的库存。

技术领域

本发明涉及摘要生成技术领域，更具体地，涉及一种商品处理方法、一种商品处理装置、一种电子设备、及一种计算机可读存储介质。

背景技术

随着电子商务的兴起，网络购物变得越来越普及。产品的交付速度，逐渐成为电商平台的核心竞争力之一，也是影响用户满意度的主要因素之一，这种需求在生活用品等产品上的表现越来越明显。实现精准的销量预测，可以更好的支持供应链优化和库存管理，进而提高电子商务业务的生产率和用户满意度。

现有的销量预测方法，仅仅考虑了历史销售记录，而在电商平台中，商品自身多种特征的变化会对销量产生较大的影响，将导致商品销量的预测结果不准确，那么，卖家就无法准确地调整商品的库存。

发明内容

本发明的一个目的是提供一种预测商品销量的新的技术方案。

根据本发明的第一方面，提供了一种商品处理方法，包括：

获取目标商品在目标统计周期的预测特征向量、所述目标商品的竞争商品的所述目标统计周期的预测特征向量、所述目标商品在所述目标统计周期的前一统计周期内的销量、以及所述竞争商品在所述前一统计周期内的销量；其中，所述预测特征向量为对预设的多个初始特征的特征向量进行合并得到的特征向量，所述初始特征包括影响对应商品的销量的特征；

获取所述目标商品的所述预测特征向量、所述竞争商品的所述预测特征向量、所述目标商品的销量、所述竞争商品的销量与所述目标商品的预测销量间的映射函数；

根据所述映射函数、所述目标商品在目标统计周期的预测特征向量、所述竞争商品在所述目标统计周期的预测特征向量、所述目标商品在所述前一统计周期内的销量、以及所述竞争商品在所述前一统计周期内的销量，获得所述目标商品在所述目标统计周期内的预测销量；

根据所述预测销量调整所述目标商品的库存。

可选的，获取在所述目标统计周期的特征向量的步骤包括：

获取至少一个初始特征在所述目标统计周期的特征向量；

对所述初始特征在所述目标统计周期的特征向量进行合并处理，得到在所述目标统计周期的预测特征向量。

可选的，所述初始特征包括商品静态特征、日期类型特征和活动促销特征中的任意一种或多种。

可选的，还包括获取所述竞争商品的步骤，包括：

获取多个历史统计周期内的用户行为数据；

根据所述用户行为数据，得到浏览所述目标商品的第一用户集合、购买每一其他商品的第二用户集合；

对于每一其他商品，根据所述第一用户集合和所述第二用户集合，得到对应其他商品与目标商品的竞争概率；

根据所述竞争概率，从所述其他商品中选取所述目标商品的所述竞争商品。

可选的，所述对于每一其他商品，根据所述第一用户集合和所述第二用户集合，得到对应其他商品与目标商品的竞争概率包括：

对于每一其他商品，确定所述第一用户集合和所述第二用户集合的交集中的交集用户数量；

对于每一其他商品，确定交集用户数量与所述第一用户集合中所包含的用户数量的比值，作为所述竞争概率。