[发明专利]社区商务云中大规模订单撮合方法

权利要求书

1.一种社区商务云中大规模订单撮合方法，包括如下步骤：

（1）基于基站、WIFI等无线信号实现用户的定位；

（2）确定用户的非定向需求；

（3）通过云搜索算法，确定撮合范围；

（4）结合能达到的额度和所设定的额度进行订单撮合；

（5）根据商家优选模块选定若干家商家：

    首先，定向采集各商家在各类电子商务交易平台上的相关交易、评论和新闻信息，经过预处理和量化生成商家即时客观信用矩阵；然后结合用户对商品质量、价格、销量、服务和推荐度等商品附加属性的偏好指数，生成支持该用户目标的商家评价指数矩阵；最后，考虑库存量信息，选定相应的高评价指数商家根据商家优选模块选定若干家商家；

（6）根据用户地域信息计算二次物流成本；

（7）采用Monte Carlo模拟动态规划方法，获得大规模撮合订单的商务采购及物流规划方案；

（8）大规模订单撮合完成。

2.如权利要求1所述的社区商务云中大规模订单撮合方法，其特征在于：所述的云搜索算法是由K-均值聚类算法和改进的K-近邻算法糅合而成。

3.如权利要求2所述的社区商务云中大规模订单撮合方法，其特征在于：先利用K-均值聚类算法在用户所在的云节点进行局部搜索，查找有相同需求的订单，K-均值聚类算法具体如下：

输入：簇的数目k和包含n个对象的数据库；

输出：k个簇，使平方误差准则最小；

算法步骤： 

（1）为每个聚类确定一个初始聚类中心，这样就有K 个初始聚类中心； 

（2）将样本集中的样本按照最小距离原则分配到最邻近聚类；

（3）使用每个聚类中的样本均值作为新的聚类中心；

（4）重复步骤2.3直到聚类中心不再变化；

（5）结束，得到K个聚类。

4.如权利要求2所述的社区商务云中大规模订单撮合方法，其特征在于：所述的改进的K-近邻空间球算法搜索邻近云节点，以在固定时间内达到协议价格所需的相应预定额度为止，步骤如下：

以用户所在云节点o为中心，以离o最近的云节点i与云节点o之间距离为半径，在该空间范围内搜索有相近需求的订单；

若能达到协议价格所需额度，则终止搜索；

否则，取更大半径进行搜索；

重复上述过程。

5.如权利要求1所述的社区商务云中大规模订单撮合方法，其特征在于：所述步骤（7）具体如下：

首先，构造一个以商家、采购数量、二次物流成本等作为随机变量，以总价最低作为目标的概率模型；其次，根据模型的特点和随机变量的分布特性，并对每个随机变量进行抽样；再次，在所建立的模型上进行仿真试验、计算，求出总价的随机解；最后，通过反复模拟，给出最低总价的概率解以及解的精度估计，进而依据概率解确定具体的商务采购及物流规划方案。