[发明专利]结合数字经济和新零售的业务处理方法及大数据服务器

权利要求书

1.一种结合数字经济和新零售的业务处理方法，其特征在于，所述方法包括：

根据第二待处理订单数据的候选商品信息确定目标电商业务终端的商品备货业务数据；

根据商品备货业务数据从第一待处理订单数据中获取订单业务列表数据；

对所述订单业务列表数据进行特征提取，得到订单业务特征队列；其中，所述订单业务特征队列中的每个业务列表特征的商品识别度为第一商品识别度或第二商品识别度，所有第一商品识别度对应的业务列表特征为所述订单业务特征队列的可调特征；

从所述第一待处理订单数据中提取与所述可调特征匹配的订单商品数据；

根据所述订单商品数据确定所述目标电商业务终端的商品清单列表；相应的：商品备货业务数据用于表征目标电商业务终端对应的不同商品的备货情况，商品清单列表用于记录目标电商业务终端的不同商品的相关信息，商品清单列表包括商品名称、商品类别、商品产地和商品发货地；

其中，所述根据所述商品备货业务数据从所述第一待处理订单数据中获取订单业务列表数据，包括：

根据所述第二待处理订单数据的需求紧急度追加时刻和所述第一待处理订单数据的需求紧急度追加时刻确定商品供求信息；

根据所述商品供求信息和所述商品备货业务数据从所述第一待处理订单数据中获取订单业务列表数据；

其中，所述对所述订单业务列表数据进行特征提取，得到订单业务特征队列，包括：

确定所述订单业务列表数据的订单业务时序信息以及列表结构描述信息，获取所述订单业务时序信息对应的时序特征矩阵以及所述列表结构描述信息对应的列表特征矩阵，并在提取所述时序特征矩阵的第一矩阵参数队列与所述列表特征矩阵的第二矩阵参数队列的队列元素的数量一致时，确定所述时序特征矩阵和所述列表特征矩阵中分别包括的多个具有不同业务热度值的矩阵元素；

提取所述订单业务时序信息在所述时序特征矩阵的任一矩阵元素的第一业务记录信息，将所述列表特征矩阵中具有最小业务热度值的矩阵元素确定为目标矩阵元素；

根据所述商品备货业务数据的数据更新频率将所述第一业务记录信息添加到所述目标矩阵元素中，以在所述目标矩阵元素中得到第二业务记录信息；基于所述第一业务记录信息以及所述第二业务记录信息，生成所述订单业务时序信息和所述列表结构描述信息之间的信息匹配列表；

根据所述信息匹配列表的列表单元的分布特征在所述订单业务列表数据中的特征优先级，依次对所述订单业务列表数据中对应的列表数据集进行特征提取，得到订单业务特征队列；

其中，所述根据第二待处理订单数据的候选商品信息确定目标电商业务终端的商品备货业务数据的步骤，包括：

根据所述第二待处理订单数据的候选商品信息获取目标电商业务终端对应的电商业务类型信息，并确定与所述电商业务类型信息对应的第一业务类型清单；其中，所述电商业务类型信息为基于所述候选商品信息对应的商品名称信息在所述目标电商业务终端对应的业务日志中采用预设执行函数钩取的信息，所述预设执行函数为钩子函数；

获取所述目标电商业务终端的通信交互记录的通信对象类型信息，并基于所述第一业务类型清单计算所述电商业务类型信息与所述通信对象类型信息之间的信息相关度；

若所述电商业务类型信息与所述通信对象类型信息之间的信息相关度小于预设的信息相关度阈值，则将所述目标电商业务终端记录的商品储量信息与所述第一业务类型清单进行整合，得到第二业务类型清单；将所述商品储量信息转换为商品备货指数，并以所述商品备货指数为第一待处理指数，以所述目标电商业务终端对应的终端业务分类指数为第二待处理指数，进行指数加权，得到第一指数加权结果；根据所述第二业务类型清单对所述第一指数加权结果进行校正，得到第二指数加权结果；确定所述第二指数加权结果与所述商品备货指数的第一备货描述信息，并将所述第一备货描述信息对应的描述值与所述商品储量信息进行融合，得到商品需求清单；若所述电商业务类型信息与所述通信对象类型信息之间的信息相关度大于或等于所述信息相关度阈值，则确定所述第一指数加权结果与所述商品备货指数的第二备货描述信息，并将所述第二备货描述信息内的描述值与所述商品储量信息进行融合，得到商品需求清单；

基于所述候选商品信息与所述商品需求清单之间的商品匹配列表中每个列表元素所表征的商品存储量与商品需求量之间的差值数据确定所述目标电商业务终端的商品备货业务数据。