申请/专利权人：江苏经贸职业技术学院

申请日：2022-09-26

公开（公告）日：2023-05-23

公开（公告）号：CN115545757B

主分类号：G06Q30/0201

分类号：G06Q30/0201;G06Q30/0202;G06Q30/06

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2023.05.23#授权;2023.01.20#实质审查的生效;2022.12.30#公开

摘要：本发明提供一种用于电商交易主体的行为数据智能模拟方法，涉及电商交易数据处理技术领域；所述模拟方法包括如下步骤：获取企业端商品交易历史数据；对企业端商品交易历史数据的出货时长、运送时长以及评分信息进行处理，得到企业端交易行为参考结果；获取用户端商品交易历史数据；对用户端商品交易数据的退货信息、换货信息以及评价信息进行处理，得到用户端交易行为参考结果；本发明通过对企业端的销售数据和用户端的购买数据进行分析后并整合，再结合商品销售信息，能够对商品的销售情况进行有效的预估模拟，以解决现有的电商交易过程中对于商品的有效销售情况的预测性不足，导致售后服务的分配投入存在滞后的问题。

主权项：1.一种用于电商交易主体的行为数据智能模拟方法，其特征在于，所述模拟方法包括如下步骤：获取企业端商品交易历史数据；对企业端商品交易历史数据的出货时长、运送时长以及评分信息进行处理，得到企业端交易行为参考结果；获取用户端商品交易历史数据；对用户端商品交易数据的退货信息、换货信息以及评价信息进行处理，得到用户端交易行为参考结果；对企业端的商品交易进行有效交易模拟；有效交易模拟包括：获取商品交易量和商品类型；并结合企业端交易行为参考结果和用户端交易行为参考结果进行分析，得到商品的有效交易模拟结果；获取商品类型包括：将商品类型进行分类，分别将商品分为第一级退货商品、第二级退货商品以及第三级退货商品；其中，第一级退货商品的退货率大于第二级退货商品的退货率，第二级退货商品的退货率大于第三级退货商品的退货率；对第一级退货商品、第二级退货商品以及第三级退货商品设置退货系数，并将退货系数标记为Xti；对第一级退货商品设置第一退货系数并将第一退货系数标记为Xt1；对第二级退货商品设置第二退货系数，并将第二退货系数标记为Xt2；对第三级退货商品设置第三退货系数，并将第三退货系数标记为Xt3；其中，第一退货系数大于第二退货系数，第二退货系数大于第三退货系数；结合企业端交易行为参考结果和用户端交易行为参考结果进行分析包括：将出货参考效率比、商品运送参考时长以及评分校正参考值通过企业端出货质量参考公式求得企业端出货有效模拟值；所述企业端出货质量参考公式配置为：其中，Ppfj为评分校正参考值，Mqy为企业端出货有效模拟值，Bcc为出货参考效率比，Tys为商品运送参考时长；将商品退货参考值、商品换货参考值以及商品评价参考值通过用户端质量参考公式求得用户端购买有效模拟值；所述用户端质量参考公式配置为：其中，Myh为用户端购买有效模拟值；Cst为商品退货参考值，Csh为商品换货参考值，Csp为商品评价参考值；得到商品的有效交易模拟结果包括：获取所有购买企业端商品的用户的用户端购买有效模拟值，求取所有购买企业端商品的用户的用户端购买有效模拟值的平均值，并设定为总购买有效模拟值；将商品交易量和出货参考效率比通过出货模拟公式计算得到出货模拟时长，所述出货模拟公式配置为：Tcm＝Lsj×Bcc；其中，Tcm为出货模拟时长，Lsj为商品交易量，Bcc为出货参考效率比；将企业端出货有效模拟值、总购买有效模拟值以及出货模拟时长通过有效模拟基础公式求得有效模拟基础系数；所述有效模拟基础公式配置为：其中，Xjc为有效模拟基础系数；Mzyh为总购买有效模拟值，k1为企业端有效模拟占比系数，k2为用户端有效模拟占比系数，k3为商品交易有效模拟占比系数；获取商品对应的退货系数，将退货系数和有效模拟基础系数通过有效交易模拟公式求得有效交易比；所述有效交易模拟公式配置为：Byxj＝Xjc×Xti；其中，Byxj为有效交易比；将有效交易比与商品交易量相乘得到商品有效交易量。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 江苏经贸职业技术学院 一种用于电商交易主体的行为数据智能模拟方法

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