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申请/专利权人：萨科(深圳)科技有限公司

摘要：本发明公开了一种基于智能优化的网络订单处理方法及其系统，旨在提高电子商务平台的订单处理效率和精确度。该方法包括主要步骤：数据采集与整合、数据预处理、智能分类、个性化推荐、动态订单处理、数据存储与安全、深度数据分析、用户反馈与优化。该系统包括数据采集与整合模块、数据预处理模块、智能分类模块、个性化推荐模块、动态订单处理模块、数据存储与安全模块、深度数据分析模块和用户反馈与优化模块。各模块协同工作，实现订单处理的智能化和优化。本发明网络订单处理方法及系统通过智能优化技术显著提高了订单处理的效率和准确性，确保数据安全，并提供个性化服务，提升用户体验，为电子商务运营提供了有力支持。

主权项：1.一种基于智能优化的网络订单处理方法，其特征在于，该方法包括：a.数据采集与整合：通过与电子商务网站或应用编程接口（API）进行数据交互，实时获取并整合网络订单数据，采用分布式数据采集技术确保数据的实时性和完整性；b.数据预处理：对采集到的原始订单数据进行清洗、去重和格式化处理，生成标准化订单数据，其中特征包括去除重复数据、填补缺失数据和格式统一化，数据预处理算法如下： ；其中，表示标准化数据，表示原始数据，表示预处理函数；c.智能分类：利用机器学习算法按照订单类型、支付状态、配送区域特征对标准化订单数据进行智能分类，智能分类步骤结合深度学习模型和多个分类算法，动态调整分类标准，以适应不同类型订单的分类需求，智能分类算法如下： ；其中，表示第i类数据，表示分类特征，表示分类函数，表示随时间动态调整的参数，以优化分类标准；d.个性化推荐：基于用户行为分析技术，对用户历史行为数据、兴趣偏好和消费记录进行分析，使用协同过滤算法和深度神经网络模型，为用户推荐个性化商品或服务；e.动态订单处理：依据分类结果、用户偏好和订单优先级，基于深度强化学习算法，动态调整订单处理策略，通过自动或半自动方式完成订单处理任务，动态订单处理算法如下： ;其中，表示处理后的订单，表示用户偏好，表示订单处理函数；f.数据存储与安全：将处理后的订单数据存储在数据库中，采用多层加密技术和区块链技术确保数据的安全性和可追溯性；g.深度数据分析：对存储的订单数据进行多维度信息融合和大数据分析，用以挖掘潜在商业机会和趋势，深度数据分析算法如下： ;其中，表示商业洞察，表示存储的数据，表示信息融合函数；市场预测算法如下： ;其中，表示市场预测，表示预测函数；h.用户反馈与优化：收集用户对订单处理结果的反馈，利用自然语言处理技术进行情绪分析，并基于反馈结果优化订单处理流程，用户反馈优化算法如下： ;其中，表示优化后的反馈，表示原始用户反馈，表示反馈优化函数。

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