[发明专利]购买行为预测方法、装置、电子设备和存储介质

说明书

本公开提出一种购买行为预测方法、装置、电子设备和存储介质，该方法包括：获取用户购买数据，并根据商品嵌入表达集，从用户购买数据中获取关联商品订单信息；获取目标时间段内的用户历史购买行为数据；对用户历史购买行为数据进行分析处理，以生成疑似目标人员集；根据关联商品订单信息和疑似目标人员集进行购买行为预测，以生成预测结果。由此，能够预测出企业用户的购买行为，从而调整商品的配送方式以减少配送成本。

技术领域

本公开涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种购买行为预测方法、装置、电子设备和存储介质。

背景技术

随着电商和物流的蓬勃发展，越来越多的个人和企业选择在网上购买商品。在物流场景下，个人用户一般在电商网站的主站(C(Consumer)端)下单，用C网配送，时效要求较高，成本较高；企业用户一般在企业采购平台(B(Business)端)下单，用B网配送，时效要求宽松，成本较低。

但有时企业用户会为了折扣优惠在C端下单，其主要的表现行为是把一个大订单拆成若干小订单下单，虽然这些订单没有及时配送的需求，但由于在C端下单会被C网及时配送，由此提高了物流运输成本，也因为大批量订单击穿库存影响了C网其它订单的正常配送。

例如，某企业欲发放年终员工福利，购买多个手机，多个平板电脑，多个相机，恰逢主站有促销优惠活动，于是在C端下单。但由于主站的促销优惠活动有规则限制，无法使用同一账号购买，因此该企业安排了多名员工分多个订单下单。下单成功后，电商平台安排C网配送这些订单，然而这些订单本应该在B端下单，由B网配送，却由于用户在C端下单，被C网物流配送，造成了极大的运输成本浪费。

发明内容

本公开第一方面实施例提出一种购买行为预测方法，能够预测出企业用户的购买行为，从而调整商品的配送方式以减少配送成本。

本公开第二方面实施例提出一种购买行为预测装置。

本公开第三方面实施例提出一种电子设备。

本公开第四方面实施例提出一种计算机可读存储介质。

本公开第一方面实施例提出了一种购买行为预测方法，包括：获取用户购买数据，并根据商品嵌入表达集，从所述用户购买数据中获取关联商品订单信息；获取所述目标时间段内的用户历史购买行为数据；对所述用户历史购买行为数据进行分析处理，以生成疑似目标人员集；根据所述关联商品订单信息和所述疑似目标人员集进行购买行为预测，以生成预测结果。

根据本公开实施例的购买行为预测方法，首先获取用户购买数据，并根据商品嵌入表达集，从用户购买数据中获取关联商品订单信息，而后获取目标时间段内的用户历史购买行为数据，并对用户历史购买行为数据进行分析处理，以生成疑似目标人员集，以及根据关联商品订单信息和疑似目标人员集进行购买行为预测，以生成预测结果。由此，能够预测出企业用户的购买行为，从而调整商品的配送方式以减少配送成本。

另外，根据本公开上述实施例的购买行为预测方法还可以具有如下附加的技术特征：

在本公开的一个实施例中，所述商品嵌入表达集通过以下方式获取：获取目标时间段内的企业历史购买数据；对所述企业历史购买数据进行分析处理，以生成所述企业历史购买数据中每个商品对应的嵌入表达；根据所述每个商品对应的嵌入表达生成所述商品嵌入表达集。

在本公开的一个实施例中，所述获取目标时间段内的企业历史购买数据，包括：从第一客户端的数据库中获取目标时间段内的企业历史购买数据。

在本公开的一个实施例中，所述对所述企业历史购买数据进行分析处理，以生成所述企业历史购买数据中每个商品对应的嵌入表达，包括：获取所述企业历史购买数据中的每个商品，以及所述每个商品对应的企业用户；根据所述每个商品和所述每个商品对应的企业用户进行建图，以生成无向图；根据嵌入表达生成模型对所述无向图进行处理，以生成所述每个商品对应的嵌入表达。