[发明专利]一种配件匹配方法、装置、计算机设备及存储介质在审
申请号: | 202111004827.6 | 申请日: | 2021-08-30 |
公开(公告)号: | CN113793172A | 公开(公告)日: | 2021-12-14 |
发明(设计)人: | 姚谊 | 申请(专利权)人: | 深圳壹账通智能科技有限公司 |
主分类号: | G06Q30/02 | 分类号: | G06Q30/02;G06K9/62;G06F30/27 |
代理公司: | 北京品源专利代理有限公司 11332 | 代理人: | 李彩玲 |
地址: | 518066 广东省深圳市*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 配件 匹配 方法 装置 计算机 设备 存储 介质 | ||
1.一种配件匹配方法,其特征在于,包括:
根据配件报价历史数据确定配件竞价模型配置参数;其中,配件竞价模型配置参数包括多维度的配件竞价因子和各配件竞价因子的权重;所述配件竞价因子包括配件报价、配件品质和配件报价完整度;
获取用户提供的配件询价数据;
获取各配件商针对所述配件询价数据提供的配件报价方案;
根据各所述配件竞价因子计算各所述配件报价方案的配件竞价因子匹配度;
根据各所述配件竞价因子匹配度和各所述配件竞价因子的权重确定与所述配件询价数据匹配的目标配件报价方案。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,根据配件报价历史数据确定多维度的配件竞价因子,包括:
根据所述配件报价历史数据采用大数据统计分析方法确定所述多维度的配件竞价因子;
其中,所述大数据统计分析方法包括因子分析方法和主成分分析方法中的至少一项。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,根据配件报价历史数据确定各配件竞价因子的权重,包括:
对所述配件报价历史数据划分测试集和训练集;
根据所述训练集和各所述配件竞价因子训练多个配件竞价模型,并确定各所述配件竞价模型的模型参数;
根据所述测试集对各所述配件竞价模型进行测试,确定各所述配件竞价模型的模型准确率;
根据交叉验证法和各所述配件竞价模型的模型准确率对各所述配件竞价模型进行校验,并根据校验结果计算各所述配件竞价模型的泛化误差;
根据各所述配件竞价模型的泛化误差筛选待处理配件竞价模型;
根据所述训练集对所述待处理配件竞价模型再次进行训练,得到目标配件竞价模型;
将所述目标配件竞价模型的各个模型参数确定为各所述配件竞价因子的权重。
4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,若所述配件竞价因子包括配件报价,则根据配件竞价因子计算各所述配件报价方案的配件竞价因子匹配度,包括:
确定相同配件相同品质的不同配件商的配件报价的均值,并根据所述均值确定每个配件报价方案中每个配件的配件报价品质匹配度;
根据所述每个配件的配件报价品质匹配度确定单个配件报价匹配度;
计算所述配件报价方案中各所述单个配件报价匹配度的和值,作为各所述配件报价方案的配件报价匹配度。
5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,若所述配件竞价因子包括配件品质,则根据配件竞价因子计算各所述配件报价方案的配件竞价因子匹配度,包括:
根据所述配件询价数据确定询价配件总数量;
确定各所述配件报价方案中报价品质完全包括询价品质的第一目标配件数量;
根据所述询价配件总数量和所述第一目标配件数量确定各所述配件报价方案的配件品质匹配度。
6.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,若所述配件竞价因子包括配件报价完整度,则根据配件竞价因子计算各所述配件报价方案的配件竞价因子匹配度,包括:
根据所述配件询价数据确定询价配件总数量;
确定各所述配件报价方案包括报价的第二目标配件数量;
根据所述询价配件总数量和所述第二目标配件数量确定各所述配件报价方案的配件报价完整度匹配度。
7.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,根据各所述配件竞价因子匹配度和各所述配件竞价因子的权重确定与所述配件询价数据匹配的目标配件报价方案,包括:
根据各所述配件竞价因子的权重确定目标配件竞价模型;
根据各所述配件报价方案的配件竞价因子匹配度和所述目标配件竞价模型计算各所述配件报价方案的模型匹配度;
根据各所述模型匹配度筛选目标模型匹配度,并将所述目标模型匹配度对应的配件报价方案确定为与所述配件询价数据匹配的目标配件报价方案。
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