[发明专利]产品组合难易度的度量方法、装置、设备及存储介质

说明书

本发明涉及人工智能领域，提供一种产品组合难易度的度量方法、装置、设备及存储介质，用于快速高效地评估业务产品的组合难易度。产品组合难易度的度量方法包括：对业务产品销售原始数据依次进行特征选择和数据清洗得到目标度量指标数据集；对目标度量指标数据集中的各目标度量指标数据进行数据值统计并生成设定的标杆数据得到标杆数据集；计算多产品组合数据集中各多产品组合数据与标杆数据集之间的多个空间度量值得到各多产品组合数据对应的多个空间度量值；将各多产品组合数据对应的多个空间度量值进行融合得到各多产品组合数据对应的产品组合难易度评估值。此外，本发明还涉及区块链技术，业务产品销售原始数据可存储于区块链中。

技术领域

本发明涉及人工智能的智能决策领域，尤其涉及一种产品组合难易度的度量方法、装置、设备及存储介质。

背景技术

随着业务的发展，业务产品组合规划的难易度评估日渐成为一个需求，如：在现有人力、产品政策、历史产能和活动量等条件下，如何评估下一步的多产品组合销售目标和目标分配，这样的组合和销售目标分配怎么样能达到最优。目前，业务产品组合规划的难易度评估的方法，一般都是计算历史时期的产能值的均值，根据均值进行评估。

但是，上述方法，由于是属于基于历史经验的延续，很难进行扩展性方案的评估，无法进行有效的拓展性的资源分配，即多种产品组合方案，评估的维度单一，若进行多维度的评估，则会存在评估的速度慢、效率低，因而，导致了无法快速高效地评估业务产品的组合难易度。

发明内容

本发明提供一种产品组合难易度的度量方法、装置、设备及存储介质，用于快速高效地评估业务产品的组合难易度。

本发明第一方面提供了一种产品组合难易度的度量方法，包括：

获取业务产品销售原始数据，对所述业务产品销售原始数据依次进行特征选择和数据清洗，得到目标度量指标数据集；

对所述目标度量指标数据集中的各目标度量指标数据进行数据值统计并生成设定的标杆数据，得到标杆数据集；

获取基于所述目标度量指标数据集的多产品组合数据集，并计算所述多产品组合数据集中各多产品组合数据与所述标杆数据集之间的多个空间度量值，得到各多产品组合数据对应的多个空间度量值；

将所述各多产品组合数据对应的多个空间度量值进行融合，得到各多产品组合数据对应的产品组合难易度评估值。

可选的，在本发明第一方面的第一种实现方式中，所述获取基于所述目标度量指标数据集的多产品组合数据集，并计算所述多产品组合数据集中各多产品组合数据与所述标杆数据集之间的多个空间度量值，得到各多产品组合数据对应的多个空间度量值，包括：

获取基于所述目标度量指标数据集的多产品组合数据，将所述多产品组合数据集与所述标杆数据集分别进行空间向量转换，得到多产品组合空间向量集和标杆空间向量集；

分别计算所述多产品组合空间向量集中的各多产品组合空间向量与所述标杆空间向量集之间的目标欧式距离值、目标余弦相似度和目标相对熵值，得到各多产品组合数据对应的多个空间度量值。

可选的，在本发明第一方面的第二种实现方式中，所述分别计算所述多产品组合空间向量集中的各多产品组合空间向量与所述标杆空间向量集之间的目标欧式距离值、目标余弦相似度和目标相对熵值，得到各多产品组合数据对应的多个空间度量值，包括：

分别计算所述多产品组合空间向量集中的各多产品组合空间向量与所述标杆空间向量集中各标杆空间向量之间的欧式距离值、余弦相似度值和相对熵值，得到各多产品组合数据对应的多个初始欧式距离值、多个初始余弦相似度值和多个初始相对熵值；

将所述各多产品组合数据对应的多个初始欧式距离值、多个初始余弦相似度值和多个初始相对熵值分别进行加权平均值计算，得到各多产品组合数据对应的目标欧式距离值、目标余弦相似度和目标相对熵值；