[发明专利]信息生成方法及计算机系统

说明书

本公开提供了一种信息生成方法及计算机系统；其中所述信息生成方法包括：获取目标物品的订单信息；根据目标物品的订单信息确定馈送资源目标函数；根据馈送资源目标函数确定馈送资源信息。

技术领域

本公开涉及机器学习技术领域，特别涉及一种信息生成方法及计算机系统。

背景技术

目前设计商品优惠券门槛及折扣力度的方法是靠经验探索，或在已知成本的基础上给出一个不低于成本的折扣。这种优惠券门槛和折扣设计的局限性：不能利益最大化，折扣太低，或门槛太高都可能导致最终活动获得的利润不是最大化的。经验的设计依赖人的因素太大，若市场已经变化，而人的经验没有及时调整会导致设计失误，效率低下，很难快速给所有商品定出合理优惠券门槛和折扣。

发明内容

(一)要解决的技术问题

鉴于上述问题，本公开的主要目的在于提供一种信息生成方法及计算机系统，以便解决上述问题的至少之一。

(二)技术方案

根据本公开的一个方面，提供了一种信息生成方法，包括：

获取目标物品的订单信息；

根据目标物品的订单信息确定馈送资源目标函数；

根据馈送资源目标函数确定馈送资源信息。

进一步的，获取目标物品的订单信息包括：获取目标物品的历史订单的订单量及每个订单的价值属性。

进一步的，根据目标物品的订单信息确定馈送资源目标函数包括：

根据目标物品的历史订单的订单量及历史订单中的每个订单的价值属性确定历史订单的第一总价值属性和第二总价值属性之差；其中第一总价值属性为有馈送资源时的价值属性，第二总价值属性为无馈送资源时的价值属性；

根据馈送资源的曝光率确定所述历史订单在有馈送资源时的订单量；

根据第一总价值属性和第二总价值属性之差以及所述历史订单在有馈送资源时的订单量确定馈送资源目标函数。

进一步的，根据目标物品的历史订单的订单量及历史订单中的每个订单的价值属性确定历史订单的第一总价值属性和第二总价值属性之差包括：

根据每个订单的价值属性对历史订单进行分类；

根据每类订单的订单量及每类订单中的各订单的价值属性确定每类订单的第一总价值属性和第二总价值属性之差；

根据所述每类订单的第一总价值属性和第二总价值属性之差确定历史订单的第一总价值属性和第二总价值属性之差。

进一步的，根据馈送资源的曝光率确定所述历史订单在有馈送资源时的订单量包括：

根据每个订单的价值属性对历史订单进行分类；

确定每类订单的馈送资源的曝光率；

根据每类订单的馈送资源的曝光率确定每类订单在有馈送资源时的订单量；

根据每类订单在有馈送资源时的订单量确定历史订单在有馈送资源时的订单量。

进一步的，在对于一价值属性超过α的订单匹配价值属性为β的馈送资源的情况下，

若一订单的价值属性P_i满足以下关系式：P_i＜α-β，则将这一订单分属第一类订单，第一类订单的第一总价值属性和第二总价值属性之差ΔA₁满足以下关系式：第一类订单在有馈送资源时的订单量B₁满足以下关系式：