[发明专利]一种商品推销方法、装置、设备及存储介质

权利要求书

1.一种商品推销方法，其特征在于，包括：

获取包含指定区域指定时间周期内推销的全部商品的商品集；

获取所述商品集中各商品在各推销渠道下对应各预设指标特征的值；其中，所述预设指标特征为表现所述商品在不同推销渠道下的推销效果的特征；

基于各商品在各推销渠道下对应各预设指标特征的值，确定各商品进行推销时最优的推销渠道，并利用该最优的推销渠道实现相应商品的推销。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于各商品在各推销渠道下对应各预设指标特征的值，确定各商品进行推销时最优的推销渠道，包括：

基于各预设指标特征的值计算各商品对应各推销渠道的综合得分，确定各商品对应各推销渠道的综合得分中最高的综合得分所对应的推销渠道，为对应商品在进行推销时最优的推销渠道。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，基于各预设指标特征的值计算各商品对应各推销渠道的综合得分，包括：

将全部指标特征划分为多个层，并获取各指标特征的权重；其中，所述预设指标特征为位于最后一层的指标特征，且除最后一层外其他任一层中的任一指标特征，与其所在层的下一层中多个指标特征相对应；

确定最后一层为当前层，利用当前层中对应于上一层的同一指标特征的全部指标特征的值所属得分及权重进行加权计算，得到当前层的上一层中各指标特征的值所属得分，确定当前层的上一层为当前层，如果当前层为第一层，则利用当前层中各指标特征的值所属得分及权重进行加权计算，得到所述综合得分，否则，返回执行利用当前层中对应于上一层的同一指标特征的全部指标特征的值所属得分及权重进行加权计算的步骤。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，获取各指标特征的权重之后，还包括：

对各所述指标特征的权重进行归一化处理，使得每层包含的全部指标特征的权重之和为1。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述预设指标特征包括人工成本、时间成本及推销成功率，所述预设指标特征上一层的指标特征包括综合成本及推销效率，所述人工成本及所述时间成本均与所述综合成本相对应，所述推销成功率与所述推销效率相对应。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于各商品在各推销渠道下对应各预设指标特征的值，确定各商品进行推销时最优的推销渠道，包括：

将各商品的商品识别信息及对应于各预设指标特征的值作为样本，将各商品进行推销时所使用的推销渠道作为对应样本的标签值；

利用各样本及标签值处理分类模型，得到相应的推销分类模型；

将各商品的商品识别信息输入至所述推销分类模型，确定所述推销分类模型输出的推销渠道为对应商品进行推销时最优的推销渠道。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述分类模型具体为K近邻算法。

8.一种商品推销装置，其特征在于，包括：

第一获取模块，用于：获取包含指定区域指定时间周期内推销的全部商品的商品集；

第二获取模块，用于：获取所述商品集中各商品在各推销渠道下对应各预设指标特征的值；其中，所述预设指标特征为表现所述商品在不同推销渠道下的推销效果的特征；

推销模块，用于：基于各商品在各推销渠道下对应各预设指标特征的值，确定各商品进行推销时最优的推销渠道，并利用该最优的推销渠道实现相应商品的推销。

9.一种商品推销设备，其特征在于，包括：

存储器，用于存储计算机程序；

处理器，用于执行所述计算机程序时实现如权利要求1至8任一项所述商品推销方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述商品推销方法的步骤。