[发明专利]商品资源分配方法、装置及电子设备

权利要求书

1.一种商品资源分配方法，其特征在于，包括：

获取目标商品的历史资源分配数据，所述历史资源分配数据包括：商品成本数据、商品宣传资源数据、商品回馈资源数据、以及商品销售数据中的至少一项数据；

根据将所述历史资源分配数据构建销售预测模型；

根据所述销售预测模型、以及所述销售预测模型对应的目标资源分配数据确定出资源分配决策模型，所述目标资源分配数据包括：目标宣传资源数据、目标回馈资源数据；

计算所述资源分配决策模型的目标可行解，所述目标可行解中包括所述目标资源分配数据中的各项数据的取值，其中，所述各项数据的取值作为商品资源的分配结果；

其中，所述根据将所述历史资源分配数据构建销售预测模型，包括：

获取每个第一类周期中的相同位次的第二类周期中的历史资源分配数据形成指定数量的目标数据集，每个所述第一类周期中包括所述指定数量的第二类周期；将所述指定数量的目标数据集进行分析，以得到每个第二类周期中的各类数据的影响权重；根据每个第二类周期中的各类数据在不同时期的影响权重，确定出每个第二类周期对应的所述指定数量组的训练数据；将指定数量组的训练数据分别输入一机器学习模型进行训练，以得到销售预测模型，以得到所述指定数量的子销售预测模型；其中，所述销售预测模型包括：指定数量的子销售预测模型。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述销售预测模型、以及所述销售预测模型对应的目标资源分配数据确定出资源分配决策模型，包括：

根据所述指定数量的子销售预测模型、以及各个子销售预测模型对应的目标商品回馈资源数据、以及目标商品销售数据确定目标收入模型；

根据所述指定数量的子销售预测模型、以及各个子销售预测模型对应的目标商品成本数据、目标商品宣传资源数据、以及目标商品销售数据确定目标输出模型；

根据所述目标收入模型和所述目标输出模型确定资源分配决策模型。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标收入模型和所述目标输出模型确定资源分配决策模型，包括：

根据所述目标输出模型构建限制条件；

将所述目标收入模型与所述目标输出模型相减，得到资源分配模型；

所述限制条件及所述资源分配模型构成所述资源分配决策模型。

4.根据权利要求1-3任意一项所述的方法，其特征在于，所述计算所述资源分配决策模型的目标可行解，包括：

使用元启发式算法计算所述资源分配决策模型的目标可行解。

5.一种商品资源分配装置，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取目标商品的历史资源分配数据，所述历史资源分配数据包括：商品成本数据、商品宣传资源数据、商品回馈资源数据、以及商品销售数据中的至少一项数据；

构建模块，用于根据将所述历史资源分配数据构建销售预测模型；所述构建模块用于：获取每个第一类周期中的相同位次的第二类周期中的历史资源分配数据形成指定数量的目标数据集，每个所述第一类周期中包括所述指定数量的第二类周期；将所述指定数量的目标数据集进行分析，以得到每个第二类周期中的各类数据的影响权重；根据每个第二类周期中的各类数据在不同时期的影响权重，确定出每个第二类周期对应的所述指定数量组的训练数据；将指定数量组的训练数据分别输入一机器学习模型进行训练，以得到销售预测模型，以得到所述指定数量的子销售预测模型；其中，所述销售预测模型包括：指定数量的子销售预测模型；

确定模块，用于根据所述销售预测模型、以及所述销售预测模型对应的目标资源分配数据确定出资源分配决策模型，所述目标资源分配数据包括：目标宣传资源数据、目标回馈资源数据；

计算模块，用于计算所述资源分配决策模型的目标可行解，所述目标可行解中包括所述目标资源分配数据中的各项数据的取值，其中，所述各项数据的取值作为商品资源的分配结果。

6.一种电子设备，其特征在于，包括：处理器、存储器，所述存储器存储有所述处理器可执行的机器可读指令，当电子设备运行时，所述机器可读指令被所述处理器执行时执行如权利要求1至4任一所述的方法的步骤。

7.一种计算机可读存储介质，其特征在于，该计算机可读存储介质上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器运行时执行如权利要求1至4任一所述的方法的步骤。