[發明專利]基于機器學習的電商業務訂單的處理方法及系統

在審

• 申請號: 202110612056.2
• 申請日: 2021-06-02
• 公開（公告）號: CN113298622A
• 公開（公告）日: 2021-08-24
• 發明（設計）人: 張惠元
• 申請（專利權）人: 蘇州科知律信息科技有限公司
• 主分類號: G06Q30/06
• 分類號: G06Q30/06;G06N20/00
• 代理公司: 蘇州瞪羚知識產權代理事務所(普通合伙) 32438
• 代理人: 張宇

1.一種基于機器學習的電商業務訂單的處理方法，其特征在于，應用于電商業務處理設備，所述方法包括：

獲取電商業務訂單的多個訂單需求業務信息，并從所述多個訂單需求業務信息中采集多個訂單需求目標對象狀態和多個訂單需求目標對象位置信息；

從所述多個訂單需求目標對象狀態中確定主要訂單需求對應的處理進程，并根據所述主要訂單需求對應的處理進程獲取空閑處理進程；

對所述空閑處理進程通過預設業務訂單資源需求的主要訂單需求對應的處理進程進行需求分析，記錄業務訂單資源需求的可用需求資源分布以及業務訂單資源需求的業務訂單位置信息；

通過所述業務訂單資源需求的業務訂單位置信息以及所述多個訂單需求目標對象位置信息進行計算，依次訪問目標業務訂單資源需求，并計算業務訂單資源需求的訂單處理模型的訂單處理配置信息；

通過所述業務訂單資源需求的可用需求資源分布、所述業務訂單資源需求的業務訂單位置信息以及所述業務訂單資源需求的訂單處理模型的訂單處理配置信息在所述多個訂單需求目標對象狀態中加載業務訂單資源需求的業務訂單需求參數，以對所述電商業務訂單進行處理。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據所述主要訂單需求對應的處理進程獲取空閑處理進程，包括：

將所述主要訂單需求對應的處理進程輸入到預設的機器學習模型中，獲取所述非空閑處理進程以及所述空閑處理進程。

3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述預設的機器學習模型通過事前采集的實時產生的第一樣本序列和第二樣本序列進行機器學習得到，具體包括：

基于所述第一樣本序列和所述第二樣本序列對所述各個業務訂單資源需求的主要訂單需求對應的處理進程與非業務訂單資源需求的主要訂單需求對應的處理進程進行聚類識別，確定業務訂單資源需求與非業務訂單資源需求的主要訂單需求對應的處理進程，并基于此訓練得到所述機器學習模型。

4.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，所述從所述多個訂單需求目標對象狀態中確定主要訂單需求對應的處理進程，包括：

對所述多個訂單需求目標對象狀態中的各個訂單需求目標對象的狀態數據進行處理進程匹配，得到各個訂單需求目標對象的狀態數據的主要訂單需求對應的處理進程。

5.根據權利要求4所述的方法，其特征在于，所述對所述空閑處理進程通過預設業務訂單資源需求的主要訂單需求對應的處理進程進行需求分析，記錄業務訂單資源需求的可用需求資源分布以及業務訂單資源需求的業務訂單位置信息，包括：

對已確定的業務訂單資源需求的主要訂單需求對應的處理進程進行分析，將不同訂單需求目標對象的狀態數據間的主要訂單需求對應的處理進程進行需求分析，確定業務訂單資源需求在各訂單需求目標對象的狀態數據并記錄所述業務訂單資源需求的可用需求資源分布以及所述業務訂單資源需求的業務訂單位置信息。

6.一種基于機器學習的電商業務訂單的處理系統，其特征在于，應用于電商業務處理設備，所述系統包括：

業務信息獲取模塊，用于獲取電商業務訂單的多個訂單需求業務信息，并從所述多個訂單需求業務信息中采集多個訂單需求目標對象狀態和多個訂單需求目標對象位置信息；

處理進程確定模塊，用于從所述多個訂單需求目標對象狀態中確定主要訂單需求對應的處理進程，并根據所述主要訂單需求對應的處理進程獲取空閑處理進程；

需求分析記錄模塊，用于對所述空閑處理進程通過預設業務訂單資源需求的主要訂單需求對應的處理進程進行需求分析，記錄業務訂單資源需求的可用需求資源分布以及業務訂單資源需求的業務訂單位置信息；

配置信息計算模塊，用于通過所述業務訂單資源需求的業務訂單位置信息以及所述多個訂單需求目標對象位置信息進行計算，依次訪問目標業務訂單資源需求，并計算業務訂單資源需求的訂單處理模型的訂單處理配置信息；

需求參數加載模塊，用于通過所述業務訂單資源需求的可用需求資源分布、所述業務訂單資源需求的業務訂單位置信息以及所述業務訂單資源需求的訂單處理模型的訂單處理配置信息在所述多個訂單需求目標對象狀態中加載業務訂單資源需求的業務訂單需求參數，以對所述電商業務訂單進行處理。