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【发明公布】一种基于大数据和智慧工厂的部件采购方法_黎映波_202211352396.7 

申请/专利权人:黎映波

申请日:2022-10-31

公开(公告)日:2023-01-20

公开(公告)号:CN115630205A

主分类号:G06F16/9035

分类号:G06F16/9035;G06F16/9038;G06N3/0442;G06N3/08;G06Q10/087

优先权:

专利状态码:在审-公开

法律状态:2023.01.20#公开

摘要:本发明涉及一种基于大数据和智慧工厂的部件采购方法,其包括:基于预设时间段内产生的历史采购检索记录和历史浏览数据生成用户的第一采购特征,基于当前时间段内产生的实时采购检索记录和实时浏览数据生成用户的第二采购特征;确定用户对相应目标采购部件的采购需求置信度,若所述采购需求置信度小于预设置信度阈值,基于用户的实时浏览数据和实时采购检索记录为所述用户生成第一采购部件推荐列表;若所述采购需求置信度大于或等于预设置信度阈值,基于用户的实时浏览数据、实时采购检索记录、历史浏览数据和历史采购检索记录为所述用户生成第二采购部件推荐列表。本发明针对智慧工厂的场景进行优化适配,能提高采购部件推荐的准确性。

主权项:1.一种基于大数据和智慧工厂的部件采购方法,其特征在于,其包括:获取预设时间段内用户产生的历史采购检索记录和历史浏览数据,从各条历史采购检索记录和历史浏览数据中提取出对应目标采购部件的多个部件属性标签,遍历组成各个部件属性标签的标签词汇以为对应目标采购部件形成相应的属性词组,其中,所述部件属性标签用于表征对应目标采购部件的类型特征、价格特征、风格特点和群体倾向;对所述属性词组中的各个属性词进行计数统计以得到每个属性词的出现频次,基于每个属性词的出现频次为每个属性词赋予相应的词权重,对词权重大于预设权重阈值的多个属性词进行特征提取以得到用户的第一采购特征,其中,所述第一采购特征用于表征对应用户的历史采购特征;基于当前时间段内用户产生的实时采购检索记录和实时浏览数据确定用户的第二采购特征,将所述第一采购特征与所述第二采购特征进行对比以得到用户的采购特征差异度,其中,所述第二采购特征用于表征对应用户的实时采购特征;基于所述采购特征差异度确定用户对相应目标采购部件的采购需求置信度,若所述采购需求置信度小于预设置信度阈值,基于用户的实时浏览数据和实时采购检索记录为用户生成第一采购部件推荐列表,其中,所述第一采购部件推荐列表中包括多个与用户的实时采购特征符合的采购部件;若所述采购需求置信度大于或等于预设置信度阈值,基于用户的实时浏览数据、实时采购检索记录、历史浏览数据和历史采购检索记录为用户生成第二采购部件推荐列表。

全文数据:

权利要求:

百度查询: 黎映波 一种基于大数据和智慧工厂的部件采购方法

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