本發(fā)明屬于大數(shù)據(jù)和人工智能領(lǐng)域，尤其涉及基于大數(shù)據(jù)和人工智能的訂單管理方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、隨著電子商務(wù)的迅猛發(fā)展，訂單管理和智能營銷成為電商平臺提升運(yùn)營效率和銷售業(yè)績的關(guān)鍵環(huán)節(jié)?，F(xiàn)有的訂單管理系統(tǒng)和營銷策略在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)、實(shí)現(xiàn)智能化操作和提供個(gè)性化服務(wù)方面存在諸多不足。傳統(tǒng)訂單管理系統(tǒng)主要依賴人工操作和簡單的規(guī)則引擎，難以實(shí)時(shí)檢測和處理訂單異常，如欺詐訂單、重復(fù)訂單等。同時(shí)，客戶服務(wù)和售后管理依賴人工客服，效率低且成本高，難以滿足用戶日益增長的需求。此外，現(xiàn)有的營銷策略多基于歷史數(shù)據(jù)分析，缺乏實(shí)時(shí)性和精準(zhǔn)性，難以動態(tài)調(diào)整以適應(yīng)市場變化和用戶個(gè)性化需求。

2、在數(shù)據(jù)整合與分析方面，現(xiàn)有技術(shù)往往無法有效地整合來自不同渠道的數(shù)據(jù)，導(dǎo)致數(shù)據(jù)孤島問題嚴(yán)重，難以提供全面的業(yè)務(wù)洞察和決策支持。傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析方法主要依賴于預(yù)設(shè)的統(tǒng)計(jì)模型，無法充分利用大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)帶來的優(yōu)勢，難以實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)的銷售預(yù)測和客戶細(xì)分。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本發(fā)明的目的是提出基于大數(shù)據(jù)和人工智能的訂單管理方法及系統(tǒng)，結(jié)合大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)，提供一個(gè)完整的智能訂單管理及營銷系統(tǒng)，提升平臺的運(yùn)營效率和銷售業(yè)績。通過整合最新的深度學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)、自然語言處理等前沿技術(shù)，本發(fā)明將實(shí)現(xiàn)訂單管理、客戶服務(wù)、數(shù)據(jù)分析的全面智能化和自動化。

2、為了達(dá)到上述目的，在本發(fā)明提供了基于大數(shù)據(jù)和人工智能的訂單管理方法，所述方法包括：

3、s1、獲取電商平臺采集訂單數(shù)據(jù)，并進(jìn)行預(yù)處理，將預(yù)處理后的數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)融合、歸一化處理和數(shù)據(jù)降維與選擇，然后對選擇后的數(shù)據(jù)進(jìn)行分類與標(biāo)注并進(jìn)行存儲；

4、s2、對訂單數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取，并構(gòu)建基于深度學(xué)習(xí)的多層檢測模型對特征進(jìn)行異常檢測并融合；

5、s3、根據(jù)異常檢測的結(jié)果利用rpa技術(shù)和智能合約自動處理異常訂單；

6、s4、使用自然語言處理技術(shù)識別并分類用戶提出的與異常訂單相關(guān)的問題，根據(jù)分類的結(jié)果從知識圖譜中匹配出相應(yīng)的異常訂單解決方案，然后生成自然的回復(fù)內(nèi)容，并與用戶進(jìn)行互動；

7、s5、利用大數(shù)據(jù)處理技術(shù)從多個(gè)渠道收集數(shù)據(jù)，并進(jìn)行預(yù)處理，然后對預(yù)處理后的數(shù)據(jù)進(jìn)行提取特征，并進(jìn)行特征融合得到特征數(shù)據(jù)，基于融合后的特征數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和建模，再基于分析和建模結(jié)果，進(jìn)行優(yōu)化和決策支持；

8、其中，所述多層檢測模型分為初級檢測、高級檢測和時(shí)序檢測：

9、所述初級檢測使用基于規(guī)則的方法對訂單進(jìn)行快速篩選，識別明顯的異常訂單，表示如下：

10、

11、其中，tj表示第j個(gè)特征的閾值；表示第i個(gè)訂單的初級檢測結(jié)果，取值為0或1，0表示正常，1表示異常；xi,j表示第i個(gè)訂單的第j個(gè)特征；

12、所述高級檢測使用基于自編碼器的深度學(xué)習(xí)模型進(jìn)行的檢測，表示如下：

13、hi＝σ(w1xi+b1)

14、

15、其中，hi表示第i個(gè)訂單的隱藏層表示，維度為h；表示第i個(gè)訂單的重構(gòu)特征向量；w1和w2分別表示編碼器和解碼器的權(quán)重矩陣，b1和b2分別表示偏置向量，σ為激活函數(shù)；

16、所述基于自編碼器的深度學(xué)習(xí)模型的損失函數(shù)l表示如下：

17、

18、其中，n表示樣本數(shù)，∥·∥2表示歐幾里得距離，i表示第i個(gè)樣本；xi表示第i個(gè)訂單的特征向量，維度為d；

19、所述高級檢測的檢測判別表示如下：

20、

21、其中，di表示第i個(gè)訂單的高級檢測結(jié)果，取值為0或1，0表示正常，1表示異常；∈表示預(yù)設(shè)的閾值；

22、所述時(shí)序檢測利用長短期記憶網(wǎng)絡(luò)lstm對訂單數(shù)據(jù)進(jìn)行時(shí)序分析，識別在特定時(shí)間段內(nèi)的異常模式，表示如下：

23、ht＝lstm(xt)

24、

25、其中，w3為輸出層權(quán)重矩陣；b3為偏置向量；xt表示時(shí)間t的訂單特征向量序列，包含過去k個(gè)時(shí)間步的特征；表示基于ht預(yù)測的時(shí)間t+1的訂單特征向量；ht表示時(shí)間t的隱藏層狀態(tài)；

26、然后進(jìn)行時(shí)序檢測判別：

27、

28、其中，δ為預(yù)設(shè)的時(shí)序檢測閾值；表示時(shí)間t的時(shí)序檢測結(jié)果，取值為0或1，0表示正常，1表示異常；xt+1表示實(shí)際的時(shí)間t+1的訂單特征向量；

29、將初級檢測、高級檢測和時(shí)序檢測的結(jié)果進(jìn)行融合，形成最終的異常檢測結(jié)果，表示如下：

30、

31、其中，∨表示邏輯或運(yùn)算，表示第i個(gè)訂單的最終檢測結(jié)果，取值為0或1，0表示正常，1表示異常。

32、進(jìn)一步地，在所述s1中，獲取電商平臺采集訂單數(shù)據(jù)，所述訂單數(shù)據(jù)包括線上銷售數(shù)據(jù)、線下銷售數(shù)據(jù)、社交媒體數(shù)據(jù)和客戶行為數(shù)據(jù)。

33、進(jìn)一步地，所述s1中，所述數(shù)據(jù)降維與選擇采用主成分分析算法計(jì)算數(shù)據(jù)的協(xié)方差矩陣，進(jìn)行特征值分解，選擇前k個(gè)特征向量作為主成分，再選擇對目標(biāo)變量貢獻(xiàn)最大的特征。

34、進(jìn)一步地，所述步驟s3中，根據(jù)步驟s2中檢測到的異常訂單數(shù)據(jù)提取異常訂單特征并進(jìn)行異常訂單標(biāo)記，然后根據(jù)不同的異常類型，定義相應(yīng)的處理規(guī)則，再使用rpa技術(shù)和智能合約執(zhí)行預(yù)定義的處理規(guī)則。

35、進(jìn)一步地，所述使用rpa技術(shù)和智能合約執(zhí)行預(yù)定義的處理規(guī)則，具體包括：

36、啟動rpa機(jī)器人，準(zhǔn)備執(zhí)行處理任務(wù)；

37、rpa機(jī)器人登錄訂單管理系統(tǒng)，獲取異常訂單信息oi；其中，oi＝[ai,ti,qi,pi,hi]，ai表示訂單金額，ti表示下單時(shí)間，qi表示購買商品數(shù)量，pi表示支付方式，hi表示用戶歷史購買行為；

38、根據(jù)處理規(guī)則依次執(zhí)行每個(gè)步驟，同時(shí)將每個(gè)處理步驟的結(jié)果和時(shí)間戳記錄到數(shù)據(jù)庫中；其中，pi表示第i個(gè)訂單的處理流程，表示根據(jù)訂單的異常檢測結(jié)果所定義的一系列處理規(guī)則。

39、進(jìn)一步地，所述步驟s4，具體包括：

40、從用戶提出的問題中提取關(guān)鍵特征，使用預(yù)訓(xùn)練的語言模型將用戶問題轉(zhuǎn)化為特征向量，采用基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分類模型，對用戶問題進(jìn)行分類，再構(gòu)建圖結(jié)構(gòu)，其中，節(jié)點(diǎn)表示用戶問題，邊表示問題之間的相似度；

41、根據(jù)客戶問題分類結(jié)果，從知識圖譜中匹配出相應(yīng)的異常訂單解決方案，根據(jù)問題分類結(jié)果ci，在知識圖譜中查找對應(yīng)的解決方案；其中，所述知識圖譜包含異常訂單處理相關(guān)的知識點(diǎn)和解決方案，節(jié)點(diǎn)表示知識點(diǎn)和解決方案，邊表示知識點(diǎn)之間或知識點(diǎn)與解決方案之間的關(guān)系；

42、設(shè)計(jì)對話管理模型跟蹤對話狀態(tài)，使用生成式模型生成自然的回復(fù)內(nèi)容；

43、收集用戶對每次回復(fù)的反饋，作為對話管理模型改進(jìn)的依據(jù)，根據(jù)用戶反饋調(diào)整對話管理模型參數(shù)，優(yōu)化分類和生成式模型。

44、進(jìn)一步地，所述相似度sim計(jì)算如下：

45、

46、其中，qi表示問題i，qj表示問題j，σ表示激活函數(shù)，exp表示指數(shù)函數(shù)；

47、然后進(jìn)行分類，所述分類公式表示如下：

48、ci＝gnn(qi)

49、其中，gnn是訓(xùn)練好的圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，ci表示問題qi的分類結(jié)果。

50、進(jìn)一步地，所述根據(jù)客戶問題分類結(jié)果，從知識圖譜中匹配出相應(yīng)的異常訂單解決方案，其中，所述匹配的過程如下：

51、從知識圖譜中的問題節(jié)點(diǎn)開始，搜索與其相連的解決方案節(jié)點(diǎn)；

52、根據(jù)問題節(jié)點(diǎn)與解決方案節(jié)點(diǎn)之間的關(guān)系強(qiáng)度確定最佳匹配；

53、采用圖搜索算法查找最優(yōu)解決方案節(jié)點(diǎn)。

54、進(jìn)一步地，在所述步驟s5中，基于融合后的特征數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和建模，所述分析包括聚類分析和關(guān)聯(lián)規(guī)則，所述建模使用監(jiān)督學(xué)習(xí)方法進(jìn)行預(yù)測建模。

55、在本發(fā)明的另一個(gè)方面提供了基于大數(shù)據(jù)和人工智能的訂單管理系統(tǒng)，所述系統(tǒng)包括：

56、數(shù)據(jù)采集模塊，用于獲取電商平臺采集訂單數(shù)據(jù)，并進(jìn)行預(yù)處理，將預(yù)處理后的數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)融合、歸一化處理和數(shù)據(jù)降維與選擇，然后對選擇后的數(shù)據(jù)進(jìn)行分類與標(biāo)注并進(jìn)行存儲；

57、訂單分析模塊，用于對訂單數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取，并構(gòu)建基于深度學(xué)習(xí)的多層檢測模型對特征進(jìn)行異常檢測并融合；根據(jù)異常檢測的結(jié)果利用rpa技術(shù)和智能合約自動處理異常訂單；

58、異常訂單處理模塊，用于使用自然語言處理技術(shù)識別并分類用戶提出的與異常訂單相關(guān)的問題，根據(jù)分類的結(jié)果從知識圖譜中匹配出相應(yīng)的異常訂單解決方案，然后生成自然的回復(fù)內(nèi)容，并與用戶進(jìn)行互動；

59、系統(tǒng)更新模塊，用于利用大數(shù)據(jù)處理技術(shù)從多個(gè)渠道收集數(shù)據(jù)，并進(jìn)行預(yù)處理，然后對預(yù)處理后的數(shù)據(jù)進(jìn)行提取特征，并進(jìn)行特征融合得到特征數(shù)據(jù)，基于融合后的特征數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和建模，再基于分析和建模結(jié)果，進(jìn)行優(yōu)化和決策支持；

60、其中，所述多層檢測模型分為初級檢測、高級檢測和時(shí)序檢測：

61、所述初級檢測使用基于規(guī)則的方法對訂單進(jìn)行快速篩選，識別明顯的異常訂單，表示如下：

62、

63、其中，tj表示第j個(gè)特征的閾值；表示第i個(gè)訂單的初級檢測結(jié)果，取值為0或1，0表示正常，1表示異常；xi,j表示第i個(gè)訂單的第j個(gè)特征；

64、所述高級檢測使用基于自編碼器的深度學(xué)習(xí)模型進(jìn)行的檢測，表示如下：

65、hi＝σ(w1xi+b1)

66、

67、其中，hi表示第i個(gè)訂單的隱藏層表示，維度為h；表示第i個(gè)訂單的重構(gòu)特征向量；w1和w2分別表示編碼器和解碼器的權(quán)重矩陣，b1和b2分別表示偏置向量，σ為激活函數(shù)；

68、所述基于自編碼器的深度學(xué)習(xí)模型的損失函數(shù)l表示如下：

69、

70、其中，n表示樣本數(shù)，∥·∥2表示歐幾里得距離，i表示第i個(gè)樣本；xi表示第i個(gè)訂單的特征向量，維度為d；

71、所述高級檢測的檢測判別表示如下：

72、

73、其中，di表示第i個(gè)訂單的高級檢測結(jié)果，取值為0或1，0表示正常，1表示異常；∈表示預(yù)設(shè)的閾值；

74、所述時(shí)序檢測利用長短期記憶網(wǎng)絡(luò)lstm對訂單數(shù)據(jù)進(jìn)行時(shí)序分析，識別在特定時(shí)間段內(nèi)的異常模式，表示如下：

75、ht＝lstm(xt)

76、

77、其中，w3為輸出層權(quán)重矩陣；b3為偏置向量；xt表示時(shí)間t的訂單特征向量序列，包含過去k個(gè)時(shí)間步的特征；表示基于ht預(yù)測的時(shí)間t+1的訂單特征向量；ht表示時(shí)間t的隱藏層狀態(tài)；

78、然后進(jìn)行時(shí)序檢測判別：

79、

80、其中，δ為預(yù)設(shè)的時(shí)序檢測閾值；表示時(shí)間t的時(shí)序檢測結(jié)果，取值為0或1，0表示正常，1表示異常；xt+1表示實(shí)際的時(shí)間t+1的訂單特征向量；

81、將初級檢測、高級檢測和時(shí)序檢測的結(jié)果進(jìn)行融合，形成最終的異常檢測結(jié)果，表示如下：

82、

83、其中，∨表示邏輯或運(yùn)算，表示第i個(gè)訂單的最終檢測結(jié)果，取值為0或1，0表示正常，1表示異常。

84、本發(fā)明的有益技術(shù)效果至少在于以下：

85、(1)本發(fā)明利用基于深度學(xué)習(xí)的自動編碼器和時(shí)序異常檢測算法，實(shí)時(shí)檢測訂單異常(如欺詐訂單、重復(fù)訂單)。結(jié)合rpa(機(jī)器人流程自動化)和智能合約技術(shù)，實(shí)現(xiàn)異常訂單的自動化處理和退款。高效、精準(zhǔn)地檢測和處理訂單異常，減少人工干預(yù)，提高處理速度和準(zhǔn)確性。

86、(2)本發(fā)明利用基于自然語言處理(如gpt模型)和知識圖譜，為客戶提供智能化的客服服務(wù)，自動解答常見問題。使用機(jī)器學(xué)習(xí)模型(如決策樹、svm)，分析售后服務(wù)數(shù)據(jù)，優(yōu)化售后流程，提升客戶滿意度。提供7x24小時(shí)智能客服，提升客戶服務(wù)效率和滿意度。優(yōu)化售后服務(wù)流程，減少客戶投訴和退貨率。

87、(3)本發(fā)明使用數(shù)據(jù)湖和etl技術(shù)，整合線上線下銷售數(shù)據(jù)、社交媒體數(shù)據(jù)、客戶行為數(shù)據(jù)，形成統(tǒng)一的數(shù)據(jù)平臺?；诖髷?shù)據(jù)分析和深度學(xué)習(xí)模型，提供銷售趨勢預(yù)測、客戶細(xì)分、市場分析等決策支持。打破數(shù)據(jù)孤島，實(shí)現(xiàn)全渠道數(shù)據(jù)整合與分析，提供全面的業(yè)務(wù)洞察和決策支持，提升營銷策略的精準(zhǔn)性和實(shí)時(shí)性。