[发明专利]一种物品属性确定方法、装置、设备及介质在审

专利信息
申请号: 202010191554.X 申请日: 2020-03-18
公开(公告)号: CN113495905A 公开(公告)日: 2021-10-12
发明(设计)人: 芦婧 申请(专利权)人: 北京沃东天骏信息技术有限公司
主分类号: G06F16/2458 分类号: G06F16/2458;G06F16/28
代理公司: 北京品源专利代理有限公司 11332 代理人: 孟金喆
地址: 100176 北京市大兴区北京经济*** 国省代码: 北京;11
权利要求书: 查看更多 说明书: 查看更多
摘要:
搜索关键词: 一种 物品 属性 确定 方法 装置 设备 介质
【权利要求书】:

1.一种物品属性确定方法,其特征在于,包括:

通过数据获取模块调用数据获取接口从存储单元中获取物品的统计交易数据集合,其中,所述统计交易数据集合包括至少两个统计交易数据元素,各所述统计交易数据元素包括设定时间段内的统计交易数据;

对于各所述统计交易数据元素,通过交易旺日确定模块根据所述统计交易数据元素中包含的统计交易数据确定统计交易数据浮动参数,并根据所述统计交易数据浮动参数确定所述统计交易数据元素对应的原始交易旺日;

通过物品属性确定模块根据各所述统计交易数据元素对应的原始交易旺日,确定所述物品的物品属性。

2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述通过交易旺日确定模块根据所述统计交易数据元素中包含的统计交易数据确定统计交易数据浮动参数,包括:

通过交易旺日确定模块对所述统计交易数据元素中包含的统计交易数据进行数据平滑处理,得到平滑交易数据,并根据所述平滑交易数据计算预设统计时间单位对应的斜率,将所述预设统计时间单位对应的斜率的绝对值作为所述统计交易数据浮动参数。

3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述根据所述平滑交易数据计算预设统计时间单位对应的斜率,包括:

通过交易旺日确定模块将所述平滑交易数据进行归一化处理,得到归一化交易数据;

将所述归一化交易数据进行差分运算,得到所述预设统计时间单位对应的斜率。

4.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述通过交易旺日确定模块对所述统计交易数据元素包括的统计交易数据进行数据平滑处理,得到平滑交易数据,包括:

通过交易旺日确定模块对所述统计交易数据进行移动平均处理,得到移动平均交易数据,对所述移动平均交易数据进行局部加权回归平滑处理,得到所述平滑交易数据。

5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据所述统计交易数据浮动参数确定所述交易数据元素对应的原始交易旺日,包括:

通过交易旺日确定模块将高于设定阈值的所述统计交易数据浮动参数对应的日期,作为所述原始交易旺日。

6.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述通过物品属性确定模块根据各所述统计交易数据元素对应的原始交易旺日,确定所述物品的物品属性,包括:

通过物品属性确定模块计算各所述统计交易数据元素对应的原始交易旺日之间的交集;

若所述交集为空,则判定所述物品的物品属性为非季节品;

若所述交集不为空,则判定所述物品的物品属性为季节品,并将所述交集对应的日期作为所述物品的目标交易旺日。

7.根据权利要求6所述的方法,其特征在于,还包括:

通过库存调整模块根据所述物品的目标交易旺日确定所述目标交易旺日的交易预测值,并根据所述交易预测值确定所述物品的目标库存数量。

8.根据权利要求7所述的方法,其特征在于,所述通过库存调整模块根据所述物品的目标交易旺日确定所述目标交易旺日的交易预测值,包括:

通过库存调整模块将所述目标交易旺日作为所述物品的交易数量预测特征,输入至训练好的交易数量预测模型中,获得所述交易数量预测模型输出的所述交易预测值。

9.一种物品属性确定装置,其特征在于,包括:

数据获取模块,用于调用数据获取接口从存储单元中获取物品的统计交易数据集合,其中,所述统计交易数据集合包括至少两个统计交易数据元素,各所述统计交易数据元素包括设定时间段内的统计交易数据;

交易旺日确定模块,用于对于各所述统计交易数据元素,根据所述统计交易数据元素中包含的统计交易数据确定统计交易数据浮动参数,并根据所述统计交易数据浮动参数确定所述统计交易数据元素对应的原始交易旺日;

物品属性确定模块,用于根据各所述统计交易数据元素对应的原始交易旺日,确定所述物品的物品属性。

下载完整专利技术内容需要扣除积分,VIP会员可以免费下载。

该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于北京沃东天骏信息技术有限公司,未经北京沃东天骏信息技术有限公司许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服

本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/202010191554.X/1.html,转载请声明来源钻瓜专利网。

×

专利文献下载

说明:

1、专利原文基于中国国家知识产权局专利说明书;

2、支持发明专利 、实用新型专利、外观设计专利(升级中);

3、专利数据每周两次同步更新,支持Adobe PDF格式;

4、内容包括专利技术的结构示意图流程工艺图技术构造图

5、已全新升级为极速版,下载速度显著提升!欢迎使用!

请您登陆后,进行下载,点击【登陆】 【注册】

关于我们 寻求报道 投稿须知 广告合作 版权声明 网站地图 友情链接 企业标识 联系我们

钻瓜专利网在线咨询

周一至周五 9:00-18:00

咨询在线客服咨询在线客服
tel code back_top