[發明專利]社區商務云環境下面向大規模商家優選的矩陣適配方法

在審

• 申請號: 201310368848.5
• 申請日: 2013-08-22
• 公開（公告）號: CN103455937A
• 公開（公告）日: 2013-12-18
• 發明（設計）人: 徐斌
• 申請（專利權）人: 浙江工商大學
• 主分類號: G06Q30/02
• 分類號: G06Q30/02
• 代理公司: 杭州浙科專利事務所(普通合伙) 33213
• 代理人: 吳秉中

技術領域

本發明涉及一種商家優選方法，具體是一種社區商務云環境下面向大規模商家優選的矩陣適配方法。?

背景技術

社區商務云是一個買家的代理平臺。它接收大量的買家的購物信息，然后以一個“大客戶”的形象來與賣家進行談判，從而為買家購得性價比高的商品。對于社區商務云這樣的“大客戶”來說，商家優選技術是必不可少的。商家優選將依據商品的質量、商家信譽等因素，為買家爭取了價廉物美的商品。當然，商家優選技術不只是局限于社區商務云中的，對于現有的大宗采購也能發揮出較好效果。?

商家優選是各類商務活動所必須的，然而目前各大電子商務網站往往通過半人工方式進行，主要的缺陷是無法結合用戶的多種要求進行優選。比如目前很多電子商務網站提供的價格排序、服務質量排序、地域選擇等，不能很好地支持同時考慮價格、服務質量、物流速度等用戶要求。?

基于“買家代理平臺”的社區商務云概念才剛被提出來，在現有技術中都沒有提到商家優選相關的技術。不過在優選供貨商的場景中有相關論文存在。陳冀生，羅衛的“用層次分析法優選供貨商”，重慶理工大學學報（自然科學），第25卷第12期，2011年12月提出用層次分析法進行優選供貨商。該方法在供貨商優選中是可行的，而且效果還不錯，但是它操作復雜，如果應用到社交商務云中，需要對每一個交易都進行一次運算，這是難以承受的計算量，同時還會導致對買家的反饋時間很長。?

發明內容

為了解決現有技術中存在的上述技術問題，本發明提供了一種社區商務云環境下面向大規模商家優選的矩陣適配方法，包括如下步驟：（1）買家對商品各個評價指標打分后進行購買，系統自動生成買家偏好矩陣；?

（2）根據買家購買的商品，從商品信息矩陣中找出相應的行；

（3）如果更新策略為實時，則此時從商家那里獲取最新的商品信息進行更新商品評價子矩陣；

（4）對商品評價子矩陣和買家偏好矩陣進行點乘運算，得到買家對商品的評價值；

（5）按評價值從高到低對商家進行排序；

（6）結合商品庫存矩陣，優選評價值最高的商家進行交易，如果商家存貨不夠，則選擇次優商家。

進一步的，所述商品信息矩陣是由商品評價子矩陣構成的矩陣，每一行代表一種商品，每一列代表一家商家。?

進一步的，所述商品評價子矩陣是一個1*N的矩陣，其中N是商品評價指標的個數，商品評價子矩陣的每一個元素代表商品在某個指標上的得分。?

進一步的，所述買家偏好矩陣表示買家在選購商品時對商品各個評價指標的側重情況，該買家偏好矩陣是個N*1的矩陣，N是商品評價指數的個數，所述買家偏好矩陣和商品評價子矩陣是一一對應關系。?

進一步的，所述商品庫存矩陣表示商家商品的庫存量。?

本發明的社區商務云環境下面向大規模商家優選的矩陣適配方法基于“買家代理平臺”的社區商務云提出，其訂單是綜合多個用戶的小訂單而形成的大單，因此每次商家優選需要考慮多用戶的個性需求，來綜合優選商家和商品，且整個優選過程是自動進行。?

附圖說明

圖1是本發明的社區商務云環境下面向大規模商家優選的矩陣適配方法的原理圖。?

具體實施方式

下面結合附圖對本發明作進一步說明。?

如圖1所示，1）、本發明采用如下數據結構：?

1、??商品信息矩陣

商品信息矩陣是由商品評價子矩陣構成的矩陣，它每一行代表一種商品，每一列代表一家商家。商品評價子矩陣是一個1*N的矩陣，其中N是商品評價指標的個數。子矩陣的每一個元素代表商品在某個指標上的得分。為了說明方便，以下只用質量、價格、銷量、服務、推薦度五個指標進行演示。那么商品信息矩陣如下表

表中V即為商品評價子矩陣。表中空白表明商家沒有相應的商品。

2、??買家偏好矩陣?

買家偏好矩陣描述了買家在選購商品時對商品各個評價指標的側重情況。該矩陣是個N*1的矩陣。N是商品評價指數的個數。偏好矩陣和商品評價子矩陣是一一對應關系，所以既然上面評價子矩陣采用了質量、價格、銷量、服務、推薦度五個指標，那么對應的偏好矩陣就如下：

3、??商品庫存矩陣

商品庫存矩陣與商品信息矩陣結構類似，除了它的每個元素是商家商品的庫存量。

2）、本發明的社區商務云環境下面向大規模商家優選的矩陣適配方法，包括如下步驟：?