国产精品1024永久观看,大尺度欧美暖暖视频在线观看,亚洲宅男精品一区在线观看,欧美日韩一区二区三区视频,2021中文字幕在线观看

  • <option id="fbvk0"></option>
    1. <rt id="fbvk0"><tr id="fbvk0"></tr></rt>
      <center id="fbvk0"><optgroup id="fbvk0"></optgroup></center>
      <center id="fbvk0"></center>

      <li id="fbvk0"><abbr id="fbvk0"><dl id="fbvk0"></dl></abbr></li>

      虛擬商品數(shù)據(jù)處理方法和處理設備的制造方法_2

      文檔序號:9453645閱讀:來源:國知局
      [0048] 在一些示例中,該處理設備還可以包括:
      [0049] 匹配系數(shù)計算模塊250:用于針對第二時間段內的每個第一時間段,計算當前第 一時間段與上一第一時間段的匹配系數(shù);以及
      [0050] 在一些示例中,匹配系數(shù)計算模塊250還可以用于:
      [0051] 根據(jù)以下等式計算當前第一時間段與上一第一時間段的匹配系數(shù):
      [0052]
      [0053] 其中,G表示購買交叉點處的銷量,T表示購買交叉點,m表示當前第一時間段,m-1 表不上一第一時間段。
      [0054] 在一些示例中,慣性確定模塊230還可用于:
      [0055] 根據(jù)以下等式確定下一第一時間段內兩組虛擬商品的在購買交叉點處的銷量:
      [0056]
      [0057] 以及根據(jù)以下等式確定下一第一時間段內兩組虛擬商品的購買交叉點:
      [0058]
      [0059] 其中,G表示購買交叉點處的銷量,T表示購買交叉點,m表示當前第一時間段,m-1 表不上一第一時間段,m+1表不下一第一時間段,i表不之前的某一第一時間段,其取值可 根據(jù)具體需求而定。
      [0060] 在一些示例中,可以使用以往數(shù)據(jù)來對所預測的下一第一時間段的數(shù)據(jù)進行校 正。例如,慣性確定模塊230還可以用于:利用上一年與該下一第一時間段同期的數(shù)據(jù)來對 該下一第一時間段的數(shù)據(jù)進行校正。具體地,在一些示例中,慣性確定模塊230可根據(jù)以下 等式確定下一第一時間段內兩組虛擬商品的購買交叉點:
      [0061]
      [0062] 其中,T表示購買交叉點,m表示當前第一時間段,m-1表示上一第一時間段,m+1 表示下一第一時間段,y表示當前年份。需要注意的是,雖然這里僅采用了前一年的數(shù)據(jù)進 行校正。在一些實施例中,也可以采用之前多年的數(shù)據(jù)來進行校正,例如采用之前多年的數(shù) 據(jù)的平均或其他形式來進行校正。
      [0063] 在一些示例中,匹配系數(shù)計算模塊250還可以用于將第二時間段內的匹配系數(shù)中 最接近1的匹配系數(shù)所在的時間點確定為的最佳慣性銷售時間。如上所述,該最佳慣性銷 售時間可表明例如每年在該時間都可能發(fā)生大規(guī)模的虛擬商品購買行為,需要針對該行為 提供充足的軟件、硬件和網(wǎng)絡帶寬支持,以避免對網(wǎng)絡和系統(tǒng)的不利沖擊。
      [0064] 如上所述,所計算出的T的值可能不是整數(shù),此時,T的值可以向上取整,也可以向 下取整。本發(fā)明不對此進行限制。在實際的操作中,可認為這兩個時間點(向上取整值和 向下取整值)都是潛在的銷售高峰期,需要針對這兩個時間點進行例如網(wǎng)絡和硬件支持。
      [0065] 此外,需要注意的是,本發(fā)明中所提供的等式僅是為了理解本發(fā)明而提供的示例。 本領域技術人員也可以根據(jù)本發(fā)明的教導采用其他的等式。例如,在上述等式2和3中僅 采用了兩個第一時間段的數(shù)據(jù)來預測下一第一時間段的數(shù)據(jù),然而本領域技術人員也可以 采用更多第一時間段的數(shù)據(jù)來進行預測。再例如,上述等式1和2中采用了當前第一時間 段與之前的一個或多個第一時間段的數(shù)據(jù)的簡單算術平均來進行預測,然而根據(jù)本發(fā)明的 實施例,也可以采用以匹配系數(shù)作為加權系數(shù)的加權平均或者其他本領域技術人員可想到 的數(shù)學式來進行預測。此外,等式3中的和也可采用加權方式進行處理。
      [0066] 需要注意的是,在圖2中描述的虛擬商品數(shù)據(jù)處理設備僅是為了使本領域技術人 員更清楚地理解本發(fā)明而作的圖,其中省略了一些對理解本發(fā)明不必要的模塊/組件,本 發(fā)明的保護范圍不應受這些附圖的具體細節(jié)所限制。例如,實際的設備中可以包括更多的 模塊/組件,如顯示器、操作維護接口、輸入輸出接口等等。本發(fā)明不對這些進行限制。
      [0067] 在本發(fā)明的上述實施例中,通過收集多個虛擬商品的購買數(shù)據(jù)并對其進行分析以 確定該多個虛擬商品的慣性銷售時間,可以有效、即時和準確地對虛擬商品的銷售做出預 測,從而避免因為大量虛擬商品的購買行為的出現(xiàn)而導致的對虛擬商品購買系統(tǒng)的軟件、 硬件和網(wǎng)絡的沖擊,避免例如系統(tǒng)癱瘓等不利現(xiàn)象的出現(xiàn)。
      [0068] 上面的描述僅用于實現(xiàn)本發(fā)明的實施方式,本領域的技術人員應該理解,在不脫 離本發(fā)明的范圍的任何修改或局部替換,均應該屬于本發(fā)明的權利要求來限定的范圍,因 此,本發(fā)明的保護范圍應該以權利要求書的保護范圍為準。
      【主權項】
      1. 一種虛擬商品數(shù)據(jù)的處理方法,包括: 收集多個虛擬商品的購買數(shù)據(jù); 將所述多個虛擬商品按品類分成兩組,并基于所述購買數(shù)據(jù)確定第一時間段內兩組虛 擬商品的購買交叉點;W及 基于第二時間段內的多個所述購買交叉點來確定所述多個虛擬商品的慣性銷售時間, 其中,所述第二時間段包括所述第一時間段且其長度是所述第一時間段的多倍。2. 根據(jù)權利要求1所述的處理方法,還包括: 從所收集的購買數(shù)據(jù)中剔除購買數(shù)量/金額遠大于其他訂單的訂單。3. 根據(jù)權利要求1所述的處理方法,其中,確定所述購買交叉點包括:確定所述兩組虛 擬商品在時間軸上具有相同銷量的時間點。4. 根據(jù)權利要求3所述的處理方法,其中,如果在所述第一時間段內存在多個具有相 同銷量的時間點,取銷量最大的時間點作為所述購買交叉點。5. 根據(jù)權利要求1所述的處理方法,還包括:根據(jù)W下等式確定下一第一時間段內所 述兩組虛擬商品的在購買交叉點處的銷量:W及根據(jù)W下等式確定下一第一時間段內所述兩組虛擬商品的購買交叉點:其中,G表示購買交叉點處的銷量,T表示購買交叉點,m表示當前第一時間段,m-1表 示上一第一時間段,m+1表示下一第一時間段,i表示之前的某一第一時間段。6. 根據(jù)權利要求1所述的處理方法,還包括: 利用上一年與所述下一第一時間段同期的數(shù)據(jù)來對所述下一第一時間段的數(shù)據(jù)進行 校正。7. 根據(jù)權利要求6所述的處理方法,其中,根據(jù)W下等式確定下一第一時間段內所述 兩組虛擬商品的購買交叉點:其中,T表示購買交叉點,m表示當前第一時間段,m-1表示上一第一時間段,m+1表示 下一第一時間段,y表示當前年份。8. 根據(jù)權利要求1所述的處理方法,還包括: 針對所述第二時間段內的每個所述第一時間段,計算當前第一時間段與上一第一時間 段的匹配系數(shù)。9. 根據(jù)權利要求8所述的處理方法,其中,根據(jù)W下等式計算當前第一時間段與上一 第一時間段的匹配系數(shù):其中,f表示匹配系數(shù),G表示購買交叉點處的銷量,T表示購買交叉點,m表示當前第 一時間段,m-1表示上一第一時間段。10. 根據(jù)權利要求9所述的處理方法,還包括: 將所述第二時間段內的匹配系數(shù)中最接近1的匹配系數(shù)所在的時間點確定為的最佳 慣性銷售時間。11. 根據(jù)權利要求1至10中任一項所述的處理方法,其中,所述第一時間段是一個月, 所述第二時間段是半年或一年,所述時間點是一天。12. -種虛擬商品數(shù)據(jù)的處理設備,包括: 信息收集模塊,用于收集多個虛擬商品的購買數(shù)據(jù); 交叉點計算模塊,用于將所述多個虛擬商品按品類分成兩組,并基于所述購買數(shù)據(jù)確 定第一時間段內兩組虛擬商品的購買交叉點;W及 慣性確定模塊,用于基于第二時間段內的多個所述購買交叉點來確定所述多個虛擬商 品的慣性銷售時間,其中,所述第二時間段包括所述第一時間段且其長度是所述第一時間 段的多倍。13. 根據(jù)權利要求12所述的處理設備,還包括: 異常剔除模塊,用于從所收集的購買數(shù)據(jù)中剔除購買數(shù)量/金額遠大于其他訂單的訂 單。14. 根據(jù)權利要求12所述的處理設備,其中,所述交叉點計算模塊還用于:確定所述兩 組虛擬商品在時間軸上具有相同銷量的時間點作為所述購買交叉點。15. 根據(jù)權利要求14所述的處理設備,其中,所述交叉點計算模塊還用于:如果在所 述第一時間段內存在多個具有相同銷量的時間點,取銷量最大的時間點作為所述購買交叉 點。16. 根據(jù)權利要求12所述的處理設備,其中,所述慣性確定模塊還用于: 根據(jù)W下等式確定下一第一時間段內所述兩組虛擬商品的在購買交叉點處的銷量:W及根據(jù)W下等式確定下一第一時間段內所述兩組虛擬商品的購買交叉點:其中,G表示購買交叉點處的銷量,T表示購買交叉點,m表示當前第一時間段,m-1表 示上一第一時間段,m+1表示下一第一時間段,i表示之前的某一第一時間段。17. 根據(jù)權利要求12所述的處理設備,其中,所述慣性確定模塊還用于: 利用上一年與所述下一第一時間段同期的數(shù)據(jù)來對所述下一第一時間段的數(shù)據(jù)進行 校正。18. 根據(jù)權利要求17所述的處理設備,其中,所述慣性確定模塊還用于: 根據(jù)W下等式確定下一第一時間段內所述兩組虛擬商品的購買交叉點:其中,T表示購買交叉點,m表示當前第一時間段,m-1表示上一第一時間段,m+1表示 下一第一時間段,y表示當前年份。19. 根據(jù)權利要求12所述的處理設備,還包括: 匹配系數(shù)計算模塊:用于針對所述第二時間段內的每個所述第一時間段,計算當前第 一時間段與上一第一時間段的匹配系數(shù)。20. 根據(jù)權利要求19所述的處理設備,其中,所述匹配系數(shù)計算模塊用于: 根據(jù)W下等式計算當前第一時間段與上一第一時間間的匹配系數(shù):其中,f表示匹配系數(shù),G表示購買交叉點處的銷量,T表示購買交叉點,m表示當前第 一時間段,m-1表不上一第一時間段。21. 根據(jù)權利要求19所述的處理設備,所述匹配系數(shù)計算模塊用于: 將所述第二時間段內的匹配系數(shù)中最接近1的匹配系數(shù)所在的時間點確定為的最佳 慣性銷售時間。22. 根據(jù)權利要求12至21中任一項所述的處理設備,其中,所述第一時間段是一個月, 所述第二時間段是半年或一年,所述時間點是一天。
      【專利摘要】本發(fā)明提供了一種虛擬商品數(shù)據(jù)的處理方法。該方法包括:收集多個虛擬商品的購買數(shù)據(jù);將所述多個虛擬商品按品類分成兩組,并基于所述購買數(shù)據(jù)確定第一時間段內兩組虛擬商品的購買交叉點;以及基于第二時間段內的多個所述購買交叉點來確定所述多個虛擬商品的慣性銷售時間,其中,所述第二時間段包括所述第一時間段且其長度是所述第一時間段的多倍。本發(fā)明還提供了與上述方法對應的虛擬商品數(shù)據(jù)處理設備。基于上述方法和設備,能夠更準確和及時地對虛擬商品銷售數(shù)據(jù)進行處理。
      【IPC分類】G06Q30/02
      【公開號】CN105205685
      【申請?zhí)枴緾N201510416882
      【發(fā)明人】陳迅, 張家福, 王記學
      【申請人】北京京東尚科信息技術有限公司, 北京京東世紀貿易有限公司
      【公開日】2015年12月30日
      【申請日】2015年7月15日
      當前第2頁1 2 
      網(wǎng)友詢問留言 已有0條留言
      • 還沒有人留言評論。精彩留言會獲得點贊!
      1