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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订单趋势预测方法、装置及存储介质，其中，方法包括：根据预设规则将店铺划分至若干个关联商圈集合；根据关联商圈集合中的所有店铺在设定的观测周期内的所有历史订单生成观测特征数据；将观测特征数据输入至一个商圈预测模型中以使商圈预测模型以使商圈预测模型输出一个商圈订单预测数据以及对应的商圈置信度；判断商圈置信度是否大于预设的商圈置信度阈值，如果商圈置信度大于预设的商圈置信度阈值，则至少根据商圈订单预测数据获取关联商圈集合中的一个店铺的店铺订单预测数据。本申请的有益之处在于提供了一种不仅根据店铺自身历史数据还兼顾店铺所处商圈环境对其造成的影响的基于人工智能的店铺订单趋势预测方法、装置及存储介质。

主权项：1.一种基于人工智能的店铺订单趋势预测方法，其特征在于：所述基于人工智能的店铺订单趋势预测方法包括如下步骤：根据预设规则将店铺划分至若干个关联商圈集合；根据所述关联商圈集合中的所有所述店铺在设定的观测周期内的所有历史订单生成观测特征数据；将所述观测特征数据输入至一个商圈预测模型中以使所述商圈预测模型输出一个商圈订单预测数据以及对应的商圈置信度；判断所述商圈置信度是否大于预设的商圈置信度阈值，如果所述商圈置信度大于预设的商圈置信度阈值，则至少根据所述商圈订单预测数据获取所述关联商圈集合中的一个所述店铺的店铺订单预测数据；所述根据预设规则将多个店铺划分至所述关联商圈集合包括如下步骤：根据地理位置建立二维坐标系；获取所述店铺在所述二维坐标系中的坐标值；以所述店铺在所述二维坐标系中的坐标值进行K-Means聚类运算；根据所述K-Means聚类运算的结果划分所述关联商圈集合；所述根据预设规则将多个店铺划分至所述关联商圈集合还包括如下步骤：获取所述店铺的历史订单数据；根据所述店铺的历史订单数据计算所述店铺的平均订单价值，所述平均订单价值为所述店铺在所述观测周期所有采购订单的订单价值的平均值；使所述平均订单价值作为第三维度建立三维坐标系；获取所述店铺在所述三维坐标系中的坐标值；以所述店铺在所述三维坐标系中的坐标值进行K-Means聚类运算；根据所述K-Means聚类运算结果划分所述关联商圈集合；所述基于人工智能的店铺订单趋势预测方法还包括如下步骤：将关联商圈集合中的所有店铺在设定的观测周期内的所有历史订单作为训练集数据；所述商圈预测模型为BP神经网络模型；所述商圈预测模型为logistic回归分析模型；所述观测特征数据为一个表达店铺、商品以及它们的对应关系的矩阵；所述商圈订单预测数据为一个表达店铺、商品以及它们的对应关系的矩阵。

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