[发明专利]店铺分级方法、装置、电子设备及可读存储介质

权利要求书

1.一种店铺分级方法，其特征在于，所述方法包括：

对多个店铺中每个店铺的复购率进行预处理，得到所述多个店铺各自在复购率维度的得分，一个店铺的复购率是该对象在预设时长的总订单量中非新用户下单的订单量与所述总订单量的比值；

对多个店铺中每个店铺的订单参数、价格参数以及用户评分分别进行预处理，得到述多个店铺各自在订单参数维度、价格参数维度以及用户评分维度的得分；

根据所述多个店铺中每个店铺在复购率维度、订单参数维度、价格参数维度以及用户评分维度的得分，以及复购率维度、订单参数维度、价格参数维度以及用户评分维度各自的权重，确定所述多个店铺中每个店铺的总得分；

根据所述多个店铺各自的总得分，对所述多个店铺进行分级。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对多个店铺中每个店铺的用户评分进行预处理，得到述多个店铺各自在用户评分维度的得分，包括：

针对所述多个店铺中每个店铺：

在该店铺的用户评分高于预设分值的情况下，确定该店铺在用户评分维度的得分是大于或等于零的分值，所述预设分值是根据所述多个店铺各自的用户评分确定的；

在该店铺的用户评分不高于所述预设分值的情况下，确定该店铺在用户评分维度的得分是小于零的分值。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在该店铺的用户评分不高于所述预设分值的情况下，确定该店铺在用户评分维度的得分是小于零的分值，包括：

根据该店铺的用户评分以及预设的用户评分函数，确定该店铺在用户评分维度的得分，所述预设的用户评分函数的自变量的变化率随着自变量的增大而逐渐增大。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述价格参数是单均价，一个店铺的单均价是该店铺在预设时长内的交易额与总订单量的比值；对多个店铺中每个店铺的价格参数进行预处理，得到述多个店铺各自在价格参数维度的得分，包括：

针对所述多个店铺中每个店铺：

在该店铺的单均价高于预设单均价的情况下，根据该店铺的单均价以及第一单均价评分函数，确定该店铺在单均价维度的得分，所述第一单均价评分函数的因变量随自变量缓慢变化，所述预设单均价是根据所述多个店铺各自的单均价确定的；

在该店铺的单均价不高于所述预设单均价的情况下，根据该店铺的单均价以及第二单均价评分函数，确定该店铺在单均价维度的得分，所述第二单均价评分函数的因变量随自变量线性变化。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对多个店铺中每个店铺的复购率进行预处理，得到所述多个店铺各自在复购率维度的得分，包括：

针对所述多个店铺中每个店铺，按照以下公式确定该店铺在复购率维度的得分范围Score_{复购率得分范围}：

其中，p表示该店铺的复购率，n表示该店铺在预设时长的总订单量，z表示置信水平；

将该店铺在复购率维度的得分范围Score_{复购率得分范围}内的任一值确定为该店铺在复购率维度的得分。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对多个店铺中每个店铺的订单参数进行预处理，得到述多个店铺各自在订单参数维度的得分，包括：

针对所述多个店铺中每个店铺：

在该店铺的订单参数的数值高于预设数值的情况下，确定该店铺在订单参数维度的得分是固定值，所述预设数值是根据所述多个店铺各自的订单参数的数值确定的；

在该店铺的订单参数的数值高于预设数值的情况下，根据该店铺的订单参数的数值以及预设的订单参数评分函数，确定该店铺在订单参数维度的得分，所述订单参数评分函数的因变量随自变量线性变化。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述订单参数是总订单量或异常订单率，一个店铺的异常订单率是该店铺在预设时长的总订单量中异常退单的退单量与所述总订单量的比值。