[發明專利]一種預測產品排期時間的方法和裝置

在審

• 申請號: 201910815093.6
• 申請日: 2019-08-30
• 公開（公告）號: CN112446520A
• 公開（公告）日: 2021-03-05
• 發明（設計）人: 劉清潔
• 申請（專利權）人: 京東數字科技控股有限公司
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G06Q10/10;G06Q50/10;G06N20/00
• 代理公司: 中原信達知識產權代理有限責任公司 11219
• 代理人: 張一軍;張效榮

1.一種預測產品排期時間的方法，其特征在于，包括：

獲取多條歷史數據；每條所述歷史數據包括：產品在各個中間節點的歷史上線時間和歷史要素信息，以及產品在末端節點的歷史上線時間；

對于每個中間節點：根據所述產品在該中間節點的歷史上線時間和歷史要素信息訓練子數據模型，以確定在該中間節點上與每條所述歷史數據對應的預測上線時間；

依據所述產品在各個中間節點的預測上線時間以及對應的在末端節點的歷史上線時間訓練綜合數據模型，以基于所述綜合數據模型確定所述產品在末端節點的預測上線時間。

2.如權利要求1所述的方法，其特征在于，根據所述產品在該中間節點的歷史上線時間和歷史要素信息訓練子數據模型包括：

將所述產品在該中間節點的各個歷史要素信息轉換為對應的歷史要素分值；以各個所述歷史要素分值作為輸入、所述產品在該中間節點的歷史上線時間作為輸出，訓練子數據模型。

3.如權利要求2所述的方法，其特征在于，采用線性回歸或梯度下降法訓練所述子數據模型和/或所述綜合數據模型。

4.如權利要求2所述的方法，其特征在于，還包括：獲取多條歷史數據之后，查詢所述多條歷史數據中是否存在異常歷史數據；若存在，則剔除或修正所述異常歷史數據。

5.一種預測產品排期時間的裝置，其特征在于，包括：

采集模塊，獲取多條歷史數據；每條所述歷史數據包括：產品在各個中間節點的歷史上線時間和歷史要素信息，以及產品在末端節點的歷史上線時間；

中間節點模塊，對于每個中間節點：根據所述產品在該中間節點的歷史上線時間和歷史要素信息訓練子數據模型，以確定在該中間節點上與每條所述歷史數據對應的預測上線時間；

末端節點模塊，依據所述產品在各個中間節點的預測上線時間以及對應的在末端節點的歷史上線時間訓練綜合數據模型，以基于所述綜合數據模型確定所述產品在末端節點的預測上線時間。

6.如權利要求5所述的裝置，其特征在于，所述中間節點模塊根據所述產品在該中間節點的歷史上線時間和歷史要素信息訓練子數據模型包括：

將所述產品在該中間節點的各個歷史要素信息轉換為對應的歷史要素分值；以各個所述歷史要素分值作為輸入、所述產品在該中間節點的歷史上線時間作為輸出，訓練子數據模型。

7.如權利要求6所述的裝置，其特征在于，所述中間節點模塊采用線性回歸或梯度下降法訓練所述子數據模型；和/或，所述末端節點模塊采用線性回歸或梯度下降法訓練所述綜合數據模型。

8.如權利要求6所述的裝置，其特征在于，所述采集模塊還用于：獲取多條歷史數據之后，查詢所述多條歷史數據中是否存在異常歷史數據；若存在，則剔除或修正所述異常歷史數據。

9.一種預測產品排期時間的電子設備，其特征在于，包括：

一個或多個處理器；

存儲裝置，用于存儲一個或多個程序，

當所述一個或多個程序被所述一個或多個處理器執行，使得所述一個或多個處理器實現如權利要求1-4中任一所述的方法。

10.一種計算機可讀介質，其上存儲有計算機程序，其特征在于，所述程序被處理器執行時實現如權利要求1-4中任一所述的方法。