买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

申请/专利权人：湖南潇湘一卡通科技有限公司

摘要：本发明公开了一种基于大数据的企业商城数据处理方法及系统，本方法首先将当前用户正在浏览的商品标记为目标商品，然后确定目标商品对应的同类商品，并基于基于当前收货地址，以及同类商品对应的订单信息集和当前发货地址生成同类商品对应的预估物流时长；同时基于基于当前收货地址，以及目标商品对应的订单信息集和当前发货地址生成目标商品对应的预估物流时长；最后将同类商品的商品主图和预估物流时长，以及目标商品的预估物流时长同时显示于客户端，能够使用户能够清楚直观的知晓同类商品和目标商品的物流运输的预估时长，操作更加简便，用户使用体验更佳。

主权项：1.一种基于大数据的企业商城数据处理方法，其特征在于，应用于基于大数据的企业商城数据处理系统；所述系统包括云服务器，以及通信连接于云服务器的客户端；云服务器存储有与各商品对应的商品信息，商品信息包括当前发货地址、商品编号、品类名称、商品主图和订单信息集，订单信息集包括商品对应的订单信息，订单信息包括历史发货地址、历史收货地址、历史下单时刻和历史到货时刻；所述方法，包括：客户端获取用户确定的当前收货地址，并发送至云服务器；客户端将当前用户正在浏览的商品标记为目标商品，并将目标商品对应的商品编号标记为目标编号，将目标编号发送至云服务器；云服务器获取目标编号对应的品类名称，并标记为目标名称，并将品类名称与目标名称一致且除目标商品之外的商品标记为同类商品；云服务器基于当前收货地址，以及同类商品对应的订单信息集和当前发货地址生成同类商品对应的预估物流时长；云服务器基于当前收货地址，以及目标商品对应的订单信息集和当前发货地址生成目标商品对应的预估物流时长；云服务器将同类商品的商品主图和预估物流时长，以及目标商品的预估物流时长发送至客户端进行显示；所述云服务器基于当前收货地址，以及同类商品对应的订单信息集和当前发货地址生成同类商品对应的预估物流时长，包括：云服务器获取同类商品对应的订单信息集中的订单信息，并标记为第一信息；云服务器基于第一信息中的历史发货地址和历史收货地址确定第一信息对应的历史运输距离，并基于第一信息中的历史下单时刻和历史到货时刻确定第一信息对应的历史运输时长；云服务器基于当前收货地址和同类商品对应的当前发货地址确定同类商品对应的实际运输距离；云服务器基于第一信息对应的历史运输距离和历史运输时长，以及同类商品对应的实际运输距离计算同类商品对应的预估物流时长： 式中，Tj,Y为第j个同类商品对应的预估物流时长，单位为小时，j为小于或等于M的正整数，M为同类商品的数量，且M为正整数；Li,j,L为第j个同类商品的第i个第一信息对应的历史运输距离，单位为千米，i为小于或等Nj的正整数，Nj为第j个同类商品对应的第一信息的总数量，且Nj为正整数；Ti,j,L为第j个同类商品的第i个第一信息对应的历史运输时长，单位为小时；Lj,S为第j个同类商品对应的实际运输距离，单位为千米；所述云服务器基于当前收货地址，以及同类商品对应的订单信息集和当前发货地址生成同类商品对应的预估物流时长，之后还包括：云服务器依次计算各同类商品对应的物流趋势系数，包括：云服务器将以同类商品的当前发货地址为中心，以第一预设距离为半径的圆形区域标记为第一区域；云服务器将以当前收货地址为中心，以第一预设距离为半径的圆形区域标记为第二区域；云服务器对所有商品的订单信息集进行检索，以获取历史下单时刻在过去第一预设时间段内，且历史发货地址处于第一区域内，且历史收货地址处于第二区域内的订单信息，并标记为第三信息；云服务器基于第三信息确定同类商品的物流趋势系数；所述方法，还包括：云服务器基于同类商品的物流趋势系数对同类商品对应的预估物流时长进行调整，以得到调整后的预估物流时长，并标记为第一优化预估时长；云服务器将同类商品的商品主图和第一优化预估时长发送至客户端进行显示；所述云服务器基于第三信息确定同类商品的物流趋势系数，包括：云服务器将第三信息中历史到货时刻不在过去第二预设时间段的第三信息所对应的商品标记为第一对比商品，其中，第一预设时间段包括多个第二预设时间段；云服务器将第一对比商品在过去第一预设时间段中的总运输时长标记为第一运输时长，将第一对比商品在过去第一预设时间段中的总运输距离标记为第一运输距离；云服务器将第三信息中历史到货时刻在过去第二预设时间段的第三信息所对应的商品标记为第二对比商品；云服务器将第二对比商品在过去第二预设时间段中的运输时长标记为第二运输时长，将第二对比商品在过去第二预设时间段中的运输距离标记为第二运输距离；云服务器基于第一运输时长、第一运输距离、第二运输时长和第二运输距离计算同类商品的物流趋势系数；所述云服务器基于第一运输时长、第一运输距离、第二运输时长和第二运输距离计算同类商品的物流趋势系数的计算公式为： 式中，Xj,WL为第j个同类商品的物流趋势系数，上式中设定第j个同类商品所对应的第一对比商品的数量为O个，且对应的第二对比商品的数量为P个；To,YS为第o个第一对比商品的第一运输时长，单位为小时，Lo,YS为第o个第一对比商品的第一运输距离，单位为千米，o为小于或等于O的正整数，O为第一对比商品的总数量；Tp,YS为第p个第二对比商品的第二运输时长，单位为小时，Lp,YS为第p个第二对比商品的第二运输距离，单位为千米，p为小于或等于P的正整数，P为第二对比商品的总数量，且O和P之和为第三信息的总数量；所述云服务器基于同类商品的物流趋势系数对同类商品对应的预估物流时长进行调整，以得到调整后的预估物流时长，并标记为第一优化预估时长的计算公式为：Tj,YH＝Tj,Y×Xj,WL，式中，Tj,YH为第j个同类商品对应的第一优化预估时长，单位为小时；所述云服务器将同类商品的商品主图和预估物流时长，以及目标商品的预估物流时长发送至客户端进行显示，包括：客户端接收同类商品的商品主图和预估物流时长，以及目标商品的预估物流时长；客户端将同类商品的商品主图按照预估物流时长从短至长的顺序进行排列显示，并实时显示目标商品的预估物流时长。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 湖南潇湘一卡通科技有限公司 一种基于大数据的企业商城数据处理方法及系统