【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及智能分銷管理，特別是一種基于大數據分析的商品分銷管理方法及系統。
技術介紹
1、隨著大數據技術、人工智能以及供應鏈管理技術的快速發展，商品分銷管理的智能化水平得到顯著提升。傳統的商品分銷管理方法通常依賴于歷史銷售數據、庫存信息和物流路徑的靜態分析，通過人工設定規則或簡單算法進行分銷決策。這種方式在市場環境相對穩定、供需關系較為簡單時能夠滿足基本的分銷需求。然而，隨著市場競爭的加劇，消費者需求逐漸呈現出個性化、多樣化的特點，同時受電子商務快速發展的推動，商品分銷管理的復雜性顯著增加。為應對這一挑戰，現有技術逐漸引入大數據分析，通過整合歷史銷售記錄、市場活動、分銷成本等多維度數據，為分銷管理提供更加精準的決策支持。然而，目前的分銷管理技術仍存在一定的局限性。例如，現有技術在多維度數據的處理上多集中于單一或少數維度（如歷史銷量、庫存數據），對于跨維度數據（如社交媒體情緒、區域經濟變化和氣候因素等）的整合與分析能力較弱。此外，許多分銷管理系統在分銷網絡的優化中依賴于靜態規則設定，缺乏動態調整能力，難以快速響應市場的變化或突發情況（如物流中斷、需求激增等）。這些問題在當前復雜而動態的市場環境下，極大限制了分銷管理系統的效率和靈活性。
2、然而，現有技術在以下兩個方面存在明顯不足：第一，在數據的整合與特征提取上，現有技術通常僅依靠單一維度（如歷史銷量）或固定特征，難以充分捕捉影響商品銷量的多維因素。例如，社交媒體上消費者的實時反饋、區域經濟狀況的變化、季節性氣候波動等，都可能對商品的銷售趨勢產生顯著影響，但傳統技術
技術實現思路
1、鑒于上述現有存在的問題，提出了本專利技術。
2、因此，本專利技術提供了一種基于大數據分析的商品分銷管理方法解決了現有技術中多維度數據整合能力不足和分銷網絡動態調整能力缺乏的問題。
3、為解決上述技術問題，本專利技術提供如下技術方案：
4、第一方面，本專利技術提供了一種基于大數據分析的商品分銷管理方法，其包括，收集多維度數據，并對多維度數據預處理；基于transformer模型，構建銷量預測模型，將預處理后的多維度數據輸入銷量預測模型，獲取銷售終端預測銷量；基于銷售終端預測銷量構建分銷網絡圖結構；基于分銷網絡圖結構，通過動態圖神經網絡，獲取分銷方案；通過多目標優化對分銷方案動態調整，生成最優分銷方案；基于最優分銷方案，通過區域自適應優化定制區域分銷方案。
5、作為本專利技術所述基于大數據分析的商品分銷管理方法的一種優選方案，其中：所述多維度數據包括商品屬性數據、銷售終端數據、市場環境數據、消費者行為數據和分銷成本數據；
6、所述對多維度數據預處理包括去噪、歸一化、時間序列處理、特征編碼和特征降維。
7、作為本專利技術所述基于大數據分析的商品分銷管理方法的一種優選方案，其中：所述基于transformer模型，構建銷量預測模型，將預處理后的多維度數據輸入銷量預測模型，獲取銷售終端預測銷量，具體步驟如下，
8、以transformer模型為基礎模型；
9、輸入層接受預處理后的歷史多維度數據，進行嵌入和序列化；
10、多頭自注意力層捕捉序列中不同時間步之間的時間序列特征；
11、前饋網絡層對每個位置進行非線性變換，提取高層次特征；
12、殘差連接層在每一層之后加入殘差連接和層歸一化；
13、特征聚合層將輸出的時間序列特征和高層次特征聚合為全局表示；
14、全連接層將聚合后的特征通過線性映射，生成預測值；
15、最終構建出銷量預測模型；
16、將預處理后的多維度數據輸入銷量預測模型，獲取銷售終端預測銷量，表達式為：
17、；
18、其中，是第個銷售終端預測銷量，是多頭自注意力層后第個時間步的特征表示，是前饋神經網絡的第一層權重矩陣，是前饋神經網絡第一層的偏置項，是前饋神經網絡的第二層權重矩陣，是前饋神經網絡第二層的偏置項，是時間步聚合的注意力權重矩陣，是時間步聚合的注意力偏置項，是全連接層的權重矩陣，是全連接層的偏置項，是時間步的總數，是時間步的索引變量，是銷售終端的索引變量，是sigmoid激活函數，是層歸一化操作，是relu激活函數。
19、作為本專利技術所述基于大數據分析的商品分銷管理方法的一種優選方案，其中：所述基于銷售終端預測銷量構建分銷網絡圖結構，具體步驟如下，
20、通過數據結構映射方式將每個銷售終端預測銷量映射為網絡圖中的節點；
21、通過集合構建方式，將所有映射的節點組織為節點集合；
22、根據節點和節點之間的銷量相關性、地理距離以及分銷成本，綜合計算節點間的邊權重，表達式為：
23、；
24、其中，表示節點和節點之間的邊權重，是銷量相關性的權重系數，是節點和節點之間的銷量相關性，是地理距離的權重系數，
25、是節點和節點之間的地理距離，是分銷成本的權重系數，是節點和節點之間的分銷成本，是網絡圖中的第一個節點，是網絡圖中的第二個節點；
26、根據邊權重，構建鄰接矩陣；
27、基于節點集合和鄰接矩陣，構建分銷網絡圖結構。
28、作為本專利技術所述基于大數據分析的商品分銷管理方法的一種優選方案，其中：所述基于分銷網絡圖結構，通過動態圖神經網絡，獲取分銷方案，具體步驟如下，
29、通過動態圖神經網絡對分銷網絡圖結構中的節點嵌入進行動態優化，表達式為：
30、；
31、其中，是時間步的優化后的節點嵌入，是時間步的鄰接矩陣，是時間步的所有節點嵌入，是時間步的可訓練權重矩陣，是時間步的偏置項；
32、基于優化后的節點嵌入，計算分銷優化目標值，表達式為：
33、；
34、其中，是分銷優化目標值，是控制節點嵌入之間交互強度的超參數，是節點在時間步的嵌入，是節點在時間步的嵌入，是正則化參數，是節點和節點之間的分銷成本，是網絡中節點的總數；
35、基于分銷優化目標值，通過梯度下降法，調整邊權重；
36、根據調整后的邊權重，提取節點之間的最優路徑，獲取分銷方案。
37、作為本專利技術所述基于大數據分析的商品分銷管理方法的一種優選方案，其中：所述通過多目標優化對分銷方案動態調整，生成最優分銷方案，具體步驟如下，
38、通過多目標優化算法動態調整分銷方案的分銷效率，表達式為：
39、；
40、其中，是最大化分銷效率；
41、通過多目標優化算法動本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.一種基于大數據分析的商品分銷管理方法，其特征在于：包括，
2.如權利要求1所述的基于大數據分析的商品分銷管理方法，其特征在于：所述多維度數據包括商品屬性數據、銷售終端數據、市場環境數據、消費者行為數據和分銷成本數據；
3.如權利要求2所述的基于大數據分析的商品分銷管理方法，其特征在于：所述基于Transformer模型，構建銷量預測模型，將預處理后的多維度數據輸入銷量預測模型，獲取銷售終端預測銷量，具體步驟如下，
4.如權利要求3所述的基于大數據分析的商品分銷管理方法，其特征在于：所述基于銷售終端預測銷量構建分銷網絡圖結構，具體步驟如下，
5.如權利要求4所述的基于大數據分析的商品分銷管理方法，其特征在于：所述基于分銷網絡圖結構，通過動態圖神經網絡，獲取分銷方案，具體步驟如下，
6.如權利要求5所述的基于大數據分析的商品分銷管理方法，其特征在于：所述通過多目標優化對分銷方案動態調整，生成最優分銷方案，具體步驟如下，
7.如權利要求6所述的基于大數據分析的商品分銷管理方法，其特征在于：所述基于最優分銷方案，
8.一種基于大數據分析的商品分銷管理系統，基于權利要求1~7任一所述的基于大數據分析的商品分銷管理方法，其特征在于：包括，數據收集與預處理模塊、銷量預測模塊、分銷網絡圖構建模塊、分銷方案生成模塊、多目標調整模塊和區域自適應定制模塊；
9.一種計算機設備，包括存儲器和處理器，所述存儲器存儲有計算機程序，其特征在于：所述處理器執行所述計算機程序時實現權利要求1~7任一所述的基于大數據分析的商品分銷管理方法的步驟。
10.一種計算機可讀存儲介質，其上存儲有計算機程序，其特征在于：所述計算機程序被處理器執行時實現權利要求1~7任一所述的基于大數據分析的商品分銷管理方法的步驟。
...【技術特征摘要】
1.一種基于大數據分析的商品分銷管理方法，其特征在于：包括，
2.如權利要求1所述的基于大數據分析的商品分銷管理方法，其特征在于：所述多維度數據包括商品屬性數據、銷售終端數據、市場環境數據、消費者行為數據和分銷成本數據；
3.如權利要求2所述的基于大數據分析的商品分銷管理方法，其特征在于：所述基于transformer模型，構建銷量預測模型，將預處理后的多維度數據輸入銷量預測模型，獲取銷售終端預測銷量，具體步驟如下，
4.如權利要求3所述的基于大數據分析的商品分銷管理方法，其特征在于：所述基于銷售終端預測銷量構建分銷網絡圖結構，具體步驟如下，
5.如權利要求4所述的基于大數據分析的商品分銷管理方法，其特征在于：所述基于分銷網絡圖結構，通過動態圖神經網絡，獲取分銷方案，具體步驟如下，
6.如權利要求5所述的基于大數據分析的商品分銷管理方法，其特征在于：所述通過...
【專利技術屬性】
技術研發人員：張榮耀，張銳，汪志，程昊，陳致遠，徐進，袁通，肖路通，林守軒，梁金棟，劉厚友，
申請(專利權)人：浙江開心果數智科技有限公司，
類型：發明
國別省市：
還沒有人留言評論。發表了對其他瀏覽者有用的留言會獲得科技券。