[发明专利]商户画像模型生成方法、装置、设备及存储介质

说明书

本发明涉及物流信息技术领域，公开了一种商户画像模型生成方法、装置、设备及存储介质，用于提高快递管理系统制定服务策略的准确率和工作效率。商户画像模型生成方法包括：获取多个结构化商户画像数据，结构化商户画像数据至少包括商户基本信息数据和商户销量数据；将所述多个结构化商户画像数据写入卡夫卡消息队列中；从所述卡夫卡消息队列中提取得到目标结构化商户画像数据；基于预置的标签规则库对所述目标结构化商户画像数据进行标签匹配，得到商户画像标签集；基于所述商户画像标签集进行模型构建，得到目标商户画像模型，并将所述目标商户画像模型上传至预置的接口，所述目标商户画像模型供快递管理系统调用。

技术领域

本发明涉及物流信息技术领域，尤其涉及一种商户画像模型生成方法、装置、设备及存储介质。

背景技术

随着电子商务的快速发展，网络购物已经成为人们购物的一种主要方式，快递行业也随着电子商务的发展进入高速发展期，全国快递业务量高达635.2亿件之多，电子商务的卖家与快递行业为密不可分的关系。

但是由于电子商务存在不稳定性以及行业特有的性质，导致快递行业不了解卖家的经营情况，从而不能准确的调整快递服务策略，为电子商务的卖家提供服务的准确率较低且提供服务的效率也较低，会导致电子商务卖家客户流失率高的问题。

发明内容

本发明提供了一种商户画像模型生成方法、装置、设备及存储介质，用于提高快递管理系统为电商卖家制定服务策略的准确率和工作效率。

本发明第一方面提供了一种商户画像模型生成方法，包括：获取多个结构化商户画像数据，所述结构化商户画像数据至少包括商户基本信息数据和商户销量数据；将所述多个结构化商户画像数据写入卡夫卡消息队列中；从所述卡夫卡消息队列中提取得到目标结构化商户画像数据；基于预置的标签规则库对所述目标结构化商户画像数据进行标签匹配，得到商户画像标签集；基于所述商户画像标签集进行模型构建，得到目标商户画像模型，并将所述目标商户画像模型上传至预置的接口，所述目标商户画像模型供快递管理系统调用。

可选的，在本发明第一方面的第一种实现方式中，在所述获取多个结构化商户画像数据，所述结构化商户画像数据至少包括商户基本信息数据和商户销量数据之前，所述商户画像模型生成方法还包括：通过快递管理系统获取多个商户画像数据；通过快递管理系统对所述每个商户画像数据进行结构化处理，得到多个结构化商户画像数据。

可选的，在本发明第一方面的第二种实现方式中，所述通过快递管理系统对所述每个商户画像数据进行结构化处理，得到多个结构化商户画像数据包括：通过快递管理系统和预置的日志收集系统将每个商户画像数据发送至预置的日志分析器进行处理，得到多个结构化数据；或者，通过快递管理系统和预置的卡夫卡数据通道将每个商户画像数据发送至预置的日志分析器进行处理，得到多个结构化数据。

可选的，在本发明第一方面的第三种实现方式中，所述基于预置的标签规则库对所述目标结构化商户画像数据进行标签匹配，得到商户画像标签集包括：调用预置的特征提取器对所述目标结构化商户画像数据进行特征提取，得到目标商户画像特征；在预置的标签规则数据库中搜寻与所述目标商户画像特征匹配的标签，得到商户画像标签集。

可选的，在本发明第一方面的第四种实现方式中，所述基于所述商户画像标签集进行模型构建，得到目标商户画像模型，并将所述目标商户画像模型上传至预置的接口，所述目标商户画像模型供快递管理系统调用包括：对所述商户画像标签集进行场景计算，得到目标场景数据；对所述商户画像标签集进行维度计算，得到目标维度数据，所述维度数据至少包括基本信息维度数据、经营商品维度数据、客群特征维度数据、服务偏好维度数据以及核心竞争维度数据；基于所述目标场景数据和目标维度数据进行模型训练，得到目标商户画像模型。