[发明专利]一种耗材选取的方法和装置

权利要求书

1.一种耗材选取的方法，其特征在于，包括：

获取目标订单数据的多个维度的特征数据；

将所述多个维度的特征数据输入到预训练的耗材选取模型中，确定所述目标订单数据对应的目标耗材；

其中，所述耗材选取模型是按照以下方式训练得到的：获取多个历史订单数据和每个所述历史订单数据对应的耗材数据，每个所述历史订单数据包括多个维度的特征数据；根据多个历史订单数据的多个维度的特征数据和所述耗材数据进行训练，得到所述耗材选取模型。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据多个历史订单数据的多个维度的特征数据和所述耗材数据进行训练，得到所述耗材选取模型，包括：

根据多个历史订单数据中每个所述历史订单数据的每个维度的特征数据和所述耗材数据进行训练，得到与每个维度对应的决策树模型；组合各个维度对应的决策树模型，得到所述耗材选取模型。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，将所述多个维度的特征数据输入到预训练的耗材选取模型中，确定所述目标订单数据对应的目标耗材，包括：

将所述目标订单数据的每个维度的特征数据输入到所述耗材选取模型中，确定与所述目标订单数据的每个维度对应的耗材选择结果；根据所述目标订单数据的各个维度对应的耗材选择结果确定所述目标耗材。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，将所述目标订单数据的每个维度的特征数据输入到所述耗材选取模型中，确定与所述目标订单数据的每个维度对应的耗材选择结果，包括：将所述目标订单数据的每个维度的特征数据与所述耗材选取模型中对应维度的特征数据范围进行匹配，以匹配得到的特征数据范围所对应的耗材选择结果作为所述目标订单数据的所述维度对应的耗材选择结果；

根据所述目标订单数据的各个维度对应的耗材选择结果确定所述目标耗材，包括：根据所述目标订单数据的各个维度对应的耗材选择结果，确定与所述目标订单数据对应的各个耗材的选择概率，根据所述选择概率从所述各个耗材中选择满足预设概率的一个作为所述目标耗材。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，将所述目标订单数据的每个维度的特征数据与所述耗材选取模型中对应维度的特征数据范围进行匹配，包括：

若所述目标订单数据中仅包括一个物品，则将所述物品在所述目标订单数据的每个维度的特征数据与所述耗材选取模型中对应维度的特征数据范围进行匹配；

若所述目标订单数据中包括多个物品，则确定所述多个物品在所述目标订单数据的每个维度的特征数据之和，将所述特征数据之和与所述耗材选取模型中对应维度的特征数据范围进行匹配。

6.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，根据所述目标订单数据的各个维度对应的耗材选择结果确定所述目标耗材之前，还包括：确定所述目标订单数据的每个维度的特征数据均在所述耗材选取模型中匹配到对应维度的特征数据范围；否则，对所述目标订单数据中的所有物品进行分组，确定每个分组对应的分组耗材，将各个所述分组耗材作为所述目标耗材。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，对所述目标订单数据中的所有物品进行分组，包括：

在所述所有物品的个数小于等于2的情况下，将所述所有物品中的每个物品作为一个分组；

在所述所有物品的个数大于2的情况下，确定按照多个组合策略对所述所有物品进行分组的评价指标值，根据所述评价指标值从多个组合策略中筛选目标组合策略，按照所述目标组合策略对所述目标订单数据中的所有物品进行分组。

8.一种耗材选取的装置，其特征在于，包括：

获取模块，获取目标订单数据的多个维度的特征数据；

确定模块，将所述多个维度的特征数据输入到预训练的耗材选取模型中，确定所述目标订单数据对应的目标耗材；

其中，所述耗材选取模型是按照以下方式训练得到的：获取多个历史订单数据和每个所述历史订单数据对应的耗材数据，每个所述历史订单数据包括多个维度的特征数据；根据多个历史订单数据的多个维度的特征数据和所述耗材数据进行训练，得到所述耗材选取模型。