申请/专利权人：北京言子初科技有限公司

申请日：2024-02-20

公开（公告）日：2024-04-23

公开（公告）号：CN117745353B

主分类号：G06Q30/0208

分类号：G06Q30/0208;G06Q30/0226;G06Q30/0601;G06F16/9535;H04L67/55

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.23#授权;2024.04.09#实质审查的生效;2024.03.22#公开

摘要：本发明公开了一种商品智能兑换管理方法及系统，包括数据采集单元、中央处理单元和调控管理单元，其中，中央处理单元包括降本增效模块、智能推荐模块和综合分析模块，通过数据采集单元采集商品兑换数据，再通过中央处理单元构建商品兑换分析模型进行数据处理，实现了供货效能优化与智能商品推荐，从而综合监测商品兑换的交易效率，通过判定商家端的供货效能，实现择优合作，保证交易成功率和成本最小化，实现了降本增效，以及高匹配度的筛选推荐与智能推送，进而通过调控管理单元进行调控处理与优化管理操作，提高系统进行商品兑换的交易效率，并保证商品兑换交易效率的可靠性，以实现大规模商品兑换时系统的持续稳定。

主权项：1.一种商品智能兑换管理方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤一，数据采集单元采集获取商品兑换数据，其中，商品兑换数据包括商家信息、交易信息以及用户信息；步骤二，中央处理单元构建商品兑换分析模型，通过商品兑换分析模型对商品兑换数据进行分析处理，其中，商品兑换分析模型的构建过程为：先通过降本增效模块将商家信息与交易信息相结合，生成供货效能指数，从而通过阈值对比与排序，进行相应的优先供货合作；并通过智能推荐模块将用户信息与交易信息相结合，生成商品推荐指数，从而通过阈值对比与排序，进行相应的商品推送操作；再通过综合分析模块将供货效能指数与商品推荐指数相结合，生成交易效率评估系数，评估商品兑换的交易效率，并生成相应的调控处理信号；进而通过深度分析交易效率评估系数，生成交易效率风险系数，评估商品兑换交易的风险程度，并生成相应的优化管理信号；步骤三，调控管理单元接收信号并进行相应的调控处理和优化管理操作；生成供货效能指数的具体过程为：商家信息包括商家端的供货成本参数、供货效果参数和供货物流参数，预设商家端有N0个；其中，供货成本参数包括供货商品的销售单价与折扣促销区间，供货效果参数包括供货商家的店铺评分与商品瑕疵率、货源储备量与交货周期，供货物流参数包括发货准备时间、送货物流时长以及退换货时长；交易信息包括交易成交量与商品好评率，预设交易兑换端有N1个商品；Sa-1：先通过整合供货成本参数获取供货成本评估系数：将任一个商家端标记为X，预设商家端X的供货商品数量有n0个，标记其中任一个供货商品为i，供货商品i的销售单价为DJi、折扣促销区间为CXi％，则获取商家端X对供货商品i的实际供货价格JGi；通过商品名称进行检索并同步进行供货价格测算，获取全部供货商家关于商品i的实际供货价格，预设有n1个商家对于商品i进行供货，并对n1个商家关于商品i的供货价格进行均值测算，获取商品i的供货均价PJi；进而测算当前商家端X的供货成本评估系数Gcb；Sa-2：再通过整合供货效果参数获取供货效果评估系数：标记当前商家端X的店铺评分为PF、商品瑕疵率为XZ、货源储备量为CB、交货周期为ZQ；Sa-201：通过店铺评分PF和商品瑕疵率XZ生成供货质量系数ZLx；Sa-202：通过货源储备量CB和交货周期ZQ生成供货能力系数NLx：Sa-203：进而通过供货质量系数ZLx与供货能力系数NLx相结合，生成供货效果评估系数Gxg；Sa-3：再通过整合供货物流参数获取供货物流评估系数：标记当前商家端X的发货准备时间为FH、送货物流时长为WL、退换货时长为TH；通过发货准备时间FH、送货物流时长WL与退换货时长TH相结合，获取当前商家端X的供货物流评估系数Gwl；Sa-4：通过整合商家端的交易信息获取一号交易评估系数：通过交易兑换端与商家端之间的交易订单，采集商家端的交易信息，获取并标记商家端X的交易成交量为CJ1、商品好评率为HP1，通过交易成交量CJ1和商品好评率HP1，整合生成一号交易评估系数Jy1；Sa-5：最后通过一号交易评估系数Jy1，并结合商家端X的供货成本评估系数Gcb、供货效果评估系数Gxg和供货物流评估系数Gwl，生成供货效能指数GXN；设置供货效能指数GXN的达标阈值，通过阈值对比，提取m0个达标的商家端并按照供货效能指数进行降序排序，系统优先选择排序靠前的商家端进行供货合作；生成商品推荐指数的具体过程为：Sb-1：通过用户信息进行分类筛选：用户信息包括用户端的历史兑换参数，预设用户端有N2个，历史兑换参数包括成交商品的类型及成交价格，标记任一个用户端为Y，预设用户端Y的成交商品数量有n2个，标记其中任一个成交商品为j；通过对交易兑换端的N1个商品进行分类，从而建立商品类型数据库，再依据商品类型数据库对成交商品j的类型进行划分，标记成交商品j的类型为LXj，将用户端Y的全部成交商品的类型进行标记，并建立用户端Y的商品类型集合SL；再标记成交商品j的成交价格JGj，通过测算n2个成交商品的成交价格的平均值，将其作为用户端Y的成交区间的中间值MD，进而通过测算标准差，获取用户端Y的成交价格浮动系数σy，由此获取用户端Y的成交区间QJ[MD-σy，MD+σy]；先按照用户端Y的商品类型集合SL对交易兑换端的商品进行第一次筛选，获取该商品在用户端Y的类型系数Lx；进而通过用户端Y的成交区间QJ[MD-σy，MD+σy]对商品进行第二次筛选，获取该商品在用户端Y的价格系数Jg；Sb-2：通过整合用户端的交易信息获取二号交易评估系数：通过交易兑换端与用户端之间的交易订单，采集用户端的交易信息，获取并标记用户端Y的交易成交量为CJ2、商品好评率为HP2，通过交易成交量CJ2和商品好评率HP2，整合生成二号交易评估系数Jy2；Sb-3：最后通过二号交易评估系数Jy2，并结合商品在用户端Y的类型系数Lx与价格系数Jg，获取商品的商品推荐指数STJ；设置商品推荐指数STJ的达标阈值，通过阈值对比，提取m1个达标的用户端并按照商品推荐指数进行降序排序，系统优先将当前商品推送到排序靠前的用户端进行智能推送；生成交易效率评估系数的具体过程为：Sc-1：设置信息结算周期Tjs对交易效率评估系数进行结算，调取信息结算周期内的供货效能指数和商品推荐指数：对于交易兑换端的任一个商品，分别获取该商品与N0个商家端的供货效能指数，以及该商品与N2个用户端的商品推荐指数，通过设置阈值与排序操作，从而提取其中m0个达标的商家端及其对应的供货效能指数，以及m1个达标的用户端及其对应的商品推荐指数；Sc-2：进而通过交易兑换端的N1个商品的测算数据，从而生成交易效率评估系数Xjy；Sc-3：通过设置交易效率评估系数Xjy的效率区间，经区间对比判定商品兑换的交易效率，并生成相应的调控处理信号；对交易效率评估系数进行深度分析的具体过程为：Sd-1：以信息结算周期Tjs为横坐标，以交易效率评估系数Xjy为纵坐标，构建交易效率评估系数Xjy-信息结算周期Tjs的二维动态曲线变化图S0；Sd-2：获取动态曲线S0的全部点的坐标，预设全部点的数量有M0个，通过求取M0个点的纵坐标方差值，获取动态曲线S0的曲线波动系数σs，进而获取交易效率风险系数Xfx；Sd-3：通过设置交易效率风险系数Xfx的风险区间，经区间对比判定商品兑换的交易风险，并生成相应的优化管理信号。

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