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申请/专利权人：杭州拼便宜网络科技有限公司

摘要：本申请公开了一种基于人工智能的店铺商品分析方法、装置及存储介质，其中方法包括：获取店铺的历史采购订单数据；根据所述店铺的历史采购订单数据生成所述店铺的三维属性坐标；以所述店铺的三维属性坐标的坐标值进行K‑Means聚类运算；根据所述K‑Means聚类运算的结果划分成若干店铺属性集合；构建对应不同所述店铺属性集合的订单预测模型；将所述店铺的历史采购订单数据输入至对应其所属所述店铺属性集合的订单预测模型。本申请的有益之处在于提供了一种根据店铺的历史数据以及店铺的类型定位综合预测店铺未来商品订单情况的基于人工智能的店铺商品分析方法、装置及存储介质。

主权项：1.一种基于人工智能的店铺商品分析方法，其特征在于：所述基于人工智能的店铺商品分析方法包括如下步骤：获取店铺的历史采购订单数据；根据所述店铺的历史采购订单数据生成所述店铺的三维属性坐标；以所述店铺的三维属性坐标的坐标值进行K-Means聚类运算；根据所述K-Means聚类运算的结果划分成若干店铺属性集合；构建对应不同所述店铺属性集合的订单预测模型；将所述店铺的历史采购订单数据输入至对应其所属所述店铺属性集合的订单预测模型；所述根据所述店铺的历史采购订单数据生成所述店铺的三维属性坐标包括如下步骤：设置一个商品分类表将商品分为快消类、生活类和文具类；根据所述商品分类表将一个所述店铺的历史采购订单数据中商品分别归类至所述商品分类表的分类中；计算所述店铺在每个所述商品分类表的分类中商品的分类总价；以所述商品分类表的三个分类分别作为坐标轴建立三维属性坐标的坐标系，以所述店铺的在这三个分类的分类总价作为坐标值；所述订单预测模型的输入数据为历史订单数据，所述订单预测模型的输出数据为店铺订单预测数据和对应的置信度；所述订单预测模型为BP神经网络模型；所述订单预测模型为logistic回归分析模型；所述基于人工智能的店铺商品分析方法还包括如下步骤：判断所述订单预测模型输出的店铺订单预测数据的置信度是否大于预设的阈值，如果店铺订单预测数据的置信度大于预设的阈值，则采用该店铺订单预测数据作为分析数据；如果所述店铺订单预测数据的置信度小于等于预设的阈值，则返回将所述店铺的历史采购订单数据输入至对应的订单预测模型；所述基于人工智能的店铺商品分析方法还包括如下步骤：判断所述店铺订单预测数据的置信度小于等于预设的阈值次数是否大于等于3，如果大于等于3，则以当前所述订单预测模型输出的置信度最大的所述店铺订单数据作为分析数据。

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