[发明专利]基于机器学习的电商业务订单的处理方法及系统在审
申请号: | 202110612056.2 | 申请日: | 2021-06-02 |
公开(公告)号: | CN113298622A | 公开(公告)日: | 2021-08-24 |
发明(设计)人: | 张惠元 | 申请(专利权)人: | 苏州科知律信息科技有限公司 |
主分类号: | G06Q30/06 | 分类号: | G06Q30/06;G06N20/00 |
代理公司: | 苏州瞪羚知识产权代理事务所(普通合伙) 32438 | 代理人: | 张宇 |
地址: | 215488 江苏省苏*** | 国省代码: | 江苏;32 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 基于 机器 学习 商业 订单 处理 方法 系统 | ||
1.一种基于机器学习的电商业务订单的处理方法,其特征在于,应用于电商业务处理设备,所述方法包括:
获取电商业务订单的多个订单需求业务信息,并从所述多个订单需求业务信息中采集多个订单需求目标对象状态和多个订单需求目标对象位置信息;
从所述多个订单需求目标对象状态中确定主要订单需求对应的处理进程,并根据所述主要订单需求对应的处理进程获取空闲处理进程;
对所述空闲处理进程通过预设业务订单资源需求的主要订单需求对应的处理进程进行需求分析,记录业务订单资源需求的可用需求资源分布以及业务订单资源需求的业务订单位置信息;
通过所述业务订单资源需求的业务订单位置信息以及所述多个订单需求目标对象位置信息进行计算,依次访问目标业务订单资源需求,并计算业务订单资源需求的订单处理模型的订单处理配置信息;
通过所述业务订单资源需求的可用需求资源分布、所述业务订单资源需求的业务订单位置信息以及所述业务订单资源需求的订单处理模型的订单处理配置信息在所述多个订单需求目标对象状态中加载业务订单资源需求的业务订单需求参数,以对所述电商业务订单进行处理。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据所述主要订单需求对应的处理进程获取空闲处理进程,包括:
将所述主要订单需求对应的处理进程输入到预设的机器学习模型中,获取所述非空闲处理进程以及所述空闲处理进程。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述预设的机器学习模型通过事前采集的实时产生的第一样本序列和第二样本序列进行机器学习得到,具体包括:
基于所述第一样本序列和所述第二样本序列对所述各个业务订单资源需求的主要订单需求对应的处理进程与非业务订单资源需求的主要订单需求对应的处理进程进行聚类识别,确定业务订单资源需求与非业务订单资源需求的主要订单需求对应的处理进程,并基于此训练得到所述机器学习模型。
4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述从所述多个订单需求目标对象状态中确定主要订单需求对应的处理进程,包括:
对所述多个订单需求目标对象状态中的各个订单需求目标对象的状态数据进行处理进程匹配,得到各个订单需求目标对象的状态数据的主要订单需求对应的处理进程。
5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述对所述空闲处理进程通过预设业务订单资源需求的主要订单需求对应的处理进程进行需求分析,记录业务订单资源需求的可用需求资源分布以及业务订单资源需求的业务订单位置信息,包括:
对已确定的业务订单资源需求的主要订单需求对应的处理进程进行分析,将不同订单需求目标对象的状态数据间的主要订单需求对应的处理进程进行需求分析,确定业务订单资源需求在各订单需求目标对象的状态数据并记录所述业务订单资源需求的可用需求资源分布以及所述业务订单资源需求的业务订单位置信息。
6.一种基于机器学习的电商业务订单的处理系统,其特征在于,应用于电商业务处理设备,所述系统包括:
业务信息获取模块,用于获取电商业务订单的多个订单需求业务信息,并从所述多个订单需求业务信息中采集多个订单需求目标对象状态和多个订单需求目标对象位置信息;
处理进程确定模块,用于从所述多个订单需求目标对象状态中确定主要订单需求对应的处理进程,并根据所述主要订单需求对应的处理进程获取空闲处理进程;
需求分析记录模块,用于对所述空闲处理进程通过预设业务订单资源需求的主要订单需求对应的处理进程进行需求分析,记录业务订单资源需求的可用需求资源分布以及业务订单资源需求的业务订单位置信息;
配置信息计算模块,用于通过所述业务订单资源需求的业务订单位置信息以及所述多个订单需求目标对象位置信息进行计算,依次访问目标业务订单资源需求,并计算业务订单资源需求的订单处理模型的订单处理配置信息;
需求参数加载模块,用于通过所述业务订单资源需求的可用需求资源分布、所述业务订单资源需求的业务订单位置信息以及所述业务订单资源需求的订单处理模型的订单处理配置信息在所述多个订单需求目标对象状态中加载业务订单资源需求的业务订单需求参数,以对所述电商业务订单进行处理。
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