[发明专利]一种国际物流线路推荐方法

说明书

技术领域

本发明涉及物流领域，特别是涉及一种国际物流线路推荐方法。

背景技术

随着互联网以及电子商务的发展，跨境购物在电商中占比越来越大，而跨境购物最大的疼点在于国际物流成本较高，运送周期较长，同时还受各个国家和地区的海关政策影响，用户如何选择更合适的物流线路成为跨境购物中体验中的一大疼点。

与国内物流相对透明的价格和运送周期不同，国际物流公司、第三方代理公司众多，不同公司同样的物流线路在寄送价格、配送周期都存在明显的差异，甚至在同一物流公司因为不同代理提供的同一条线路都有非常大的差异。此外国际物流还会涉及邮寄限制、清关时效、配送范围等因素影响，对于普通用户非常难于从数量繁多的物流线路中选择最合适的寄送线路。

传统物流商的做法都只是简单列出可用的物流线路给用户，或者简单的把各个线路罗列给用户，用户需要在繁多的线路信息中选择一条合适的线路，用户在选择线路这里会花费很多时间但最终还不一定能选择的是最合适的线路。

个性化推荐系统是一种极具潜力的解决信息超载的服务技术，它利用用户的偏好信息自动的向用户推荐符合其兴趣特点的对象。这与搜索引擎提供的“一对多”式的信息服务不同，个性化推荐系统输出的结果更符合用户的预期需求。而且一般情况下无需用户额外提供给系统信息,一切都由系统自动完成，从而使得用户寻找信息的成本大大降低。国际物流线路智能推荐系统是个性化推荐服务在国际物流选择上的具体应用。它不是简单的根据某个相关条件进行推荐，而是能结合用户的所处地域、使用习惯、消费偏好等多个维度进行评估，选出一些最适合的结果直接呈现给用户。同时还提供管理后台，可以对计算的线路结果进行干预，推荐相同条件。

发明内容

为了解决在跨境电商购物中如何向用户推荐合适的物流路线的技术问题，本发明提出一种国际物流线路推荐方法。

本发明的技术问题通过以下的技术方案予以解决：

一种国际物流线路推荐方法，包括以下步骤：

S1：采集用户提交的包裹订单信息；

S2：对步骤S1中所述包裹订单信息进行筛选，形成用户行为数据及线路特点数据；

S3：分析步骤S2中所述用户行为数据形成线路选择数据画像；分析和挖掘步骤S2中所述线路特点数据形成历史线路大数据；

S4：根据步骤S3中所述线路选择数据画像及所述历史线路大数据为用户推荐物流线路。

优选地，在步骤S3中，所述线路选择数据画像是通过分析用户行为数据中的用户所在地、用户消费习惯、用户偏向选择便宜或贵的线路、用户偏向选择运送时间长或短的线路形成。

优选地，在步骤S3中，所述历史线路大数据是通过分析和挖掘所述线路特点数据中的邮寄时长、价格、清关时长、邮寄限制、邮寄国家、地区特征形成。

优选地，在步骤S3中将所述线路特点数据及所述用户行为数据分别存储在线路特点数据库和用户行为数据库。

优选地，在步骤S4中，还包括配置所述物流线路的优先级，通过调节所述优先级调节线路推荐顺序。

优选地，在步骤S4中，结合需寄送的物品的信息采用协同过滤推荐算法为用户推荐物流线路。

优选地，步骤S2中所述用户行为数据是通过采用贝叶斯分类算法对用户进行聚类分析获取。

进一步地，对用户进行聚类分析之后，还包括对各类用户建立用户行为模型。

优选地，步骤S2中所述线路特点数据采用K均值聚类算法对物流线路进行聚类分析，对各类线路建立线路行为模型。

进一步地，所述建立线路行为模型之后采用机器学习方法对所述物流线路的数据进行校正和完善。

本发明还提出了一种采用国际物流线路推荐方法的装置，包括处理器和存储器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器运行所述存储器中的计算机程序控制所述国际物流线路推荐方法的装置执行上述任一所述的方法。

此外，本发明还提出了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述介质与计算机结合使用，该程序被处理器执行时实现上述任一方法的步骤。

本发明与现有技术对比的有益效果包括：将采集的包裹订单信息进行筛选获取用户行为数据集线路特征数据，之后分析用户行为数据形成线路选择数据画像，分析和挖掘线路特点数据形成历史线路大数据，根据线路选择数据图像结合所述历史线路大数据为用户推荐合适的国际物流线路。

附图说明

图1是本发明具体实施方式中的国际物流线路推荐系统结构图。

图2是本发明具体实施方式中的数据分析流程图。