[發(fā)明專利]一種精確度高的智能推薦系統及其智能推薦方法

有效

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• 申請日: 2020-12-03
• 公開（公告）號: CN112200524B
• 公開（公告）日: 2021-04-16
• 發(fā)明（設計）人: 張羽
• 申請（專利權）人: 萬邑通商（北京）信息科技有限公司
• 主分類號: G06Q10/08
• 分類號: G06Q10/08;G06F16/9535;G06K9/62
• 代理公司: 上海點威知識產權代理有限公司 31326
• 代理人: 胡志強

本發(fā)明提出了一種精確度高的智能推薦系統及其智能推薦方法。所述方法包括：對供應商物流服務的歷史數據進行分析，并獲得供應商服務畫像；通過對賣家歷史物流方案選擇的數據分析，獲取具有賣家畫像；設定數據更新周期，根據所述數據更新周期內產生的歷史數據對所述供應商服務畫像和賣家畫像進行自動更新；利用供應商服務畫像和賣家畫像，通過計算獲取所述供應商服務圖像與用戶圖像之間的匹配度，并將所述匹配度按照從高到底的順序，依次將所述供應商服務圖像以及對應的匹配度推薦展示給賣家；賣家根據提供的供應商服務圖像選擇物流方案。所述系統包括與所述方法步驟對應的模塊。

技術領域

本發(fā)明提出了一種精確度高的智能推薦系統及其智能推薦方法，屬于物流技術領域。

背景技術

傳統的供應鏈解決方案系統中，系統提供給跨境電商賣家(以下簡稱賣家)一批物流方案及方案所需的成本和時效，需要賣家根據物流成本、時效、風險等因素對比不同的物流方案，自主選擇符合自身需求的方案。這種方式存在以下幾個突出的問題：

1、賣家無法快速的獲取到最優(yōu)物流解決方案。

2、計算量大，賣家自行計算容易出錯。

發(fā)明內容

本發(fā)明提供了一種精確度高的智能推薦系統及其智能推薦方法，用以解決現有供應鏈解決方案系統易導致賣家無法快速的獲取到最優(yōu)物流解決方案，以及計算量大，導致賣家自行計算容易出錯的問題：

本發(fā)明提出的一種精確度高的智能推薦方法，所述方法包括：

對供應商物流服務的歷史數據進行分析，并獲得具有“服務時效”、“服務時效達成率”和“賣家單位計費重成本”的供應商服務畫像；

通過對賣家歷史物流方案選擇的數據分析，獲取具有“賣家期望時效”、“賣家期望服務時效達成率”和“賣家期望單位計費重成本”的賣家畫像；

設定數據更新周期，根據所述數據更新周期內產生的歷史數據對所述供應商服務畫像和賣家畫像進行自動更新；

利用供應商服務畫像和賣家畫像，通過計算獲取所述供應商服務畫像與賣家畫像之間的匹配度，并將所述匹配度按照從高到底的順序，依次將所述供應商服務畫像以及對應的匹配度推薦展示給賣家；

賣家根據提供的供應商服務畫像選擇物流方案。

進一步地，所述供應商服務畫像中，所述“服務時效”、“服務時效達成率”和“賣家單位計費重成本”通過如下公式獲得：

其中，T表示服務時效；T_g表示供應商服務時效；S表示服務時效達成率；C表示達成供應商承諾時效的訂單量；C_z表示總有效訂單量；W表示賣家單位計費重成本，W_z表示總賣價；H_z表示總有效計費重。

進一步地，通過對賣家歷史物流方案選擇的數據分析，獲取具有“賣家期望時效”、“賣家期望服務時效達成率”和“賣家期望單位計費重成本”的賣家畫像，包括：

統計賣家的發(fā)貨數據，按照單SKU貨值對發(fā)貨數據進行統計分組，獲得不同貨值區(qū)間內所有期望時效的數據模型；從每組數據模型中，計算出期望服務時效的中位數，并將所述中位數作為貨值分組的期望時效值；