[發明專利]一種采購計劃拆分方法、裝置、計算設備及存儲介質

在審

• 申請號: 201910369130.5
• 申請日: 2019-05-05
• 公開（公告）號: CN110111052A
• 公開（公告）日: 2019-08-09
• 發明（設計）人: 耿霞
• 申請（專利權）人: 政采云有限公司
• 主分類號: G06Q10/08
• 分類號: G06Q10/08;G06Q50/26
• 代理公司: 北京智信禾專利代理有限公司 11637
• 代理人: 吳肖肖

1.一種采購計劃拆分方法，其特征在于，包括：

接收用戶的采購計劃信息；

識別并提取所述用戶的采購計劃信息中的至少一個第一采購關鍵信息；

獲取與所述至少一個第一采購關鍵信息相匹配的至少兩個拆分方案；

計算所述至少兩個拆分方案的推薦權重，根據每個拆分方案的推薦權重對所述至少兩個拆分方案進行排序；

按照所述排序向所述用戶推薦至少一個拆分方案。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，在按照所述排序向所述用戶推薦至少一個拆分方案之后，還包括：

將所述至少一個拆分方案進行可視化展示；

根據所述用戶的請求判斷所述用戶是否選擇所述至少一個拆分方案中的任一所述拆分方案；

若是，則根據所述用戶選擇的拆分方案對所述用戶的采購計劃進行拆分；

若否，則根據用戶的請求修改所述至少一個拆分方案中的任一所述拆分方案，或者，創建新的拆分方案，根據所述用戶修改后的拆分方案或者新建的拆分方案對所述用戶的采購計劃進行拆分。

3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，識別并提取所述用戶的采購計劃信息中的至少一個第一采購關鍵信息包括：

識別并提取所述用戶的采購計劃信息中的計劃文號信息、采購內容信息、采購數量信息和/或計劃總額信息。

4.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，獲取與所述至少一個第一采購關鍵信息相匹配的至少兩個拆分方案包括：

調用預存的全部拆分方案，每個所述拆分方案均包括至少一個第二采購關鍵信息；

將所述至少一個第一采購關鍵信息中的每個所述第一采購關鍵信息分別與每個所述拆分方案中對應的每個所述第二采購關鍵信息進行匹配程度計算，得到每個所述第一采購關鍵信息與每個所述拆分方案中對應的每個所述第二采購關鍵信息的符合程度權重；

根據每個所述第一采購關鍵信息與每個所述拆分方案中對應的每個所述第二采購關鍵信息的符合程度權重確定至少兩個拆分方案。

5.根據權利要求4所述的方法，其特征在于，計算所述至少兩個拆分方案的推薦權重包括：

獲取每個所述第一采購關鍵信息與所述至少兩個拆分方案中每個所述拆分方案對應的每個所述第二采購關鍵信息的符合程度權重；

根據每個所述第一采購關鍵信息與所述至少兩個拆分方案中每個所述拆分方案對應的每個所述第二采購關鍵信息的符合程度權重，分別計算出所述至少兩個拆分方案中每個拆分方案的推薦權重。

6.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，根據每個拆分方案的推薦權重對所述至少兩個拆分方案進行排序包括：

將所述至少兩個拆分方案中的每個拆分方案按照對應的推薦權重由大到小進行排序；

按照所述排序向所述用戶推薦至少一個拆分方案包括：

根據預設的推薦閾值在所述排序中確定推薦權重大于所述推薦閾值的前n個拆分方案，其中，n為大于等于1的正整數；

按照所述前n個拆分方案的排序向所述用戶推薦前n個拆分方案。

7.一種智能平臺訓練方法，其特征在于，包括：

獲取訓練樣本集合，其中，所述訓練樣本集合包括多組訓練樣本以及每組所述訓練樣本對應的訓練標簽，每組所述訓練樣本包括商品類型分類數據、用戶的偏好選擇數據、用戶的歷史拆分數據和供應商類型范圍數據，所述訓練標簽包括拆分方案；

通過所述訓練樣本集合對智能平臺進行訓練，得到所述智能平臺，所述智能平臺使得所述訓練樣本和所述訓練標簽相關聯。

8.根據權利要求7所述的方法，其特征在于，獲取訓練樣本集合包括：

從預存的商品分類列表中收集所述商品類型分類數據；

從用戶的歷史采購計劃信息和用戶的歷史拆分方案中收集所述用戶的偏好選擇數據和用戶的歷史拆分數據；

從商家在線上店鋪中設置的商品所屬分類信息中收集所述供應商類型范圍數據。