[发明专利]分润系统及方法

权利要求书

1.一种分润系统，其特征在于，所述系统包括：

订单管理模块，用于获取订单信息，订单信息中包括商品类型、店铺所属地区、购买时段；并判断所述订单信息对应的订单是否有红包补贴、是否属于推荐购买；

分润比例计算模块，用于将订单信息分别输入到返红包分润比例计算模型和/或销量分润比例计算模型和/或推荐分润比例计算模型中，得到所述订单信息对应的返红包分润比例和/或销量分润比例和/或推荐分润比例；

权重分配模块，用于获取订单信息对应的返红包分润比例对应的第一计算权重和/或销量分润比例对应的第二计算权重和/或推荐分润比例对应的第三计算权重；

订单分润确定模块，用于根据第一计算权重和/或第二计算权重和/或第三计算权重对返红包分润比例和/或销量分润比例和/或推荐分润比例进行加权求和得到订单分润；

支付清分模块，用于根据订单分润确定模块确定的订单分润将交易资金分配到店铺对应的资金账户中以及系统对应的平台佣金账户中。

2.根据权利要求1所述的分润系统，其特征在于，所述系统还包括模型训练模块，用于基于大数据技术对收集的训练样本进行训练得到返红包分润比例计算模型、销量分润比例计算模型、推荐分润比例计算模型，训练样本包括不同平台、不同商品类型、不同地区、不同购买时段对应的订单以及对应的返红包分润比例和/或销量分润比例和/或推荐分润比例。

3.根据权利要求2所述的分润系统，其特征在于，所述模型训练模块包括：

第一训练单元，用于将训练样本中包括返红包分润比例的订单对应的商品类型信息、地区信息、购买时段信息作为深度神经网络的输入，对应的返红包分润比例作为深度神经网络的输出进行模型的训练得到返红包分润比例计算模型；

第二训练单元，用于将训练样本中包括销量分润比例的订单对应的商品类型信息、地区信息、购买时段信息作为深度神经网络的输入，对应的返红包分润比例作为深度神经网络的输出进行模型的训练得到销量分润比例计算模型；

第三训练单元，用于将训练样本中包括推荐分润比例的订单对应的商品类型信息、地区信息、购买时段信息作为深度神经网络的输入，对应的返红包分润比例作为深度神经网络的输出进行模型的训练得到推荐分润比例计算模型。

4.根据权利要求1所述的分润系统，其特征在于，所述权重分配模块包括：

获取单元，用于获取订单信息中的店铺所属地区和/或购买时段，以及店铺的规模；

权重分配单元，用于根据店铺所属地区和/或购买时段，以及店铺的规模从权重分配表中获取订单信息对应的返红包分润比例对应的第一计算权重和/或销量分润比例对应的第二计算权重和/或推荐分润比例对应的第三计算权重并进行对应的分配。

5.根据权利要求1所述的分润系统，其特征在于，所述系统还包括模型动态更新模块，用于根据持续更新的样本对返红包分润比例计算模型、销量分润比例计算模型、推荐分润比例计算模型进行模型的动态调整。

6.一种分润方法，其特征在于，所述方法应用上述分润系统中，所述方法包括：

订单管理模块获取订单信息，订单信息中包括商品类型、店铺所属地区、购买时段；并判断所述订单信息对应的订单是否有红包补贴、是否属于推荐购买；

根据是否有红包补贴、是否属于推荐购买，分润比例计算模块将从订单管理模块中获取的订单信息分别输入到返红包分润比例计算模型和/或销量分润比例计算模型和/或推荐分润比例计算模型中，得到所述订单信息对应的返红包分润比例和/或销量分润比例和/或推荐分润比例；

权重分配模块从权重分配表中获取订单信息对应的返红包分润比例对应的第一计算权重和/或销量分润比例对应的第二计算权重和/或推荐分润比例分别对应的第三计算权重；

订单分润确定模块根据权重分配模块中得到的第一计算权重和/或第二计算权重和/或第三计算权重对分润比例计算模块得到的返红包分润比例和/或销量分润比例和/或推荐分润比例进行加权求和得到订单分润；

支付清分模块根据订单分润确定模块确定的订单分润将交易资金分配到店铺对应的资金账户中以及系统对应的平台佣金账户中。