[發明專利]一種下單概率預測方法、裝置、設備及可讀存儲介質

在審

• 申請號: 202011383213.9
• 申請日: 2020-12-01
• 公開（公告）號: CN112365295A
• 公開（公告）日: 2021-02-12
• 發明（設計）人: 徐意;徐明月
• 申請（專利權）人: 杭州拼便宜網絡科技有限公司
• 主分類號: G06Q30/02
• 分類號: G06Q30/02;G06Q30/06;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 北京集佳知識產權代理有限公司 11227
• 代理人: 孫曉紅

1.一種下單概率預測方法，其特征在于，包括：

根據用戶的歷史訂單信息獲取各商品的商品信息；所述商品信息包括在預設時長內的平均下單量、下單影響因素的歷史值；

根據所述下單影響因素的歷史值及對應的平均下單量構建所述商品的下單量預測模型；

將各所述商品的下單影響因素在預測時段內的數值輸入到對應的所述下單量預測模型中，得到所述用戶在所述預測時段對各所述商品的下單量，根據對各所述商品的下單量計算所述用戶的訂單采購總金額；

根據所述訂單采購總金額、電商平臺的起訂金額確定起訂系數，根據所述用戶在所述預測時段的已購買力及所述起訂金額確定購買力系數；

根據所述起訂系數、所述購買力系數及銷售拜訪系數，計算所述用戶的下單概率。

2.根據權利要求1所述的下單概率預測方法，其特征在于，在根據用戶的歷史訂單信息獲取各商品的商品信息之后，還包括：

根據所述商品的下單影響因素的歷史值及對應的平均下單量確定主影響因素；

相應地，根據所述下單影響因素的歷史值及對應的平均下單量構建所述商品的下單量預測模型，包括：

根據所述主影響因素的歷史值及對應的平均下單量構建所述商品的下單量預測模型；

將各所述商品的下單影響因素在預測時段內的數值輸入到對應的所述下單量預測模型中，包括：

將各所述商品的主影響因素在所述預測時段內的數值輸入到對應的所述下單量預測模型中。

3.根據權利要求2所述的下單概率預測方法，其特征在于，在根據所述商品的下單影響因素的歷史值及對應的平均下單量確定主影響因素之前，還包括：

根據所述商品在所述預設時長內的平均下單量及各所述下單影響因素的歷史值，采用相關性分析法對各所述下單影響因素進行相關性分析，得到所述下單影響因素間的相關性；

在所述相關性大于預設值的至少兩個下單影響因素中保留一個下單影響因素。

4.根據權利要求3所述的下單概率預測方法，其特征在于，根據所述商品的下單影響因素的歷史值及對應的平均下單量確定主影響因素，包括：

根據所述商品的下單影響因素的歷史值及對應的平均下單量，利用主成分分析法確定主影響因素。

5.根據權利要求1所述的下單概率預測方法，其特征在于，根據所述訂單采購總金額、電商平臺的起訂金額確定起訂系數，包括：

判斷所述訂單采購總金額是否大于或等于所述起訂金額；

若是，則設定所述起訂系數等于1；

若否，則利用K₁＝1-a*INT{(A₀-A)/b}計算所述起訂系數；其中，K₁為所述起訂系數，0.1≤K₁＜1，A₀為所述起訂金額，A為所述訂單采購總金額，b為金額梯度，a為衰減系數，INT為取整函數。

6.根據權利要求1所述的下單概率預測方法，其特征在于，根據所述用戶在所述預測時段的已購買力及所述起訂金額確定購買力系數，包括：

預先根據各歷史用戶的畫線數據，采用聚類算法對各所述歷史用戶進行分類，以得到多個類別，并確定各所述類別在所述預設時長內的購買力；

獲取所述用戶的畫線數據，根據所述用戶的畫線數據確定所述用戶所屬的類別，并根據所述用戶所屬的類別確定所述用戶在所述預設時長內的購買力；

獲取所述用戶在所述預測時段內的已購買力，根據所述用戶在所述預設時長內的購買力、所述用戶在所述預測時段內的已購買力，確定所述用戶在所述預測時段的剩余購買力；所述預測時段的時長為所述預設時長；

判斷所述剩余購買力是否大于或等于所述起訂金額；

若是，則設定所述購買力系數等于1；

若否，則利用K₂＝1-a*INT{(A₀-B)/b}計算所述購買力系數；其中，K₂為所述購買力系數，0.1≤K₂＜1，A₀為所述起訂金額，B為所述剩余購買力，b為金額梯度，a為衰減系數，INT為取整函數。