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申请/专利权人：无锡冠云信息科技有限公司

摘要：本申请提供了基于云计算的订单采购平台，涉及订单管理技术领域，该方法包括：获取用户基础订单及其特征信息，结合库存、历史采购评价及订单数据分析，对订单进行复合评价。在库存中生成多个同族订单并评价，构建同族订单矩阵分析推荐度。最后，根据订单评价结果修正推荐度，对多个同族订单和基础订单进行推荐展示，帮助用户更明智地选择和采购。通过本申请可以解决现有技术由于过度依赖人工操作，数据不共享，导致数据处理和分析能力不足，进一步影响采购效率和决策质量的技术问题，根据动态推荐修正系统，能够提供更加精准和实时的推荐，帮助用户做出更好的采购决策，提高了整体的用户体验和满意度。

主权项：1.基于云计算的订单采购平台，其特征在于，包括：订单特征信息获取模块，用于获取用户输入的基础订单，并采集所述基础订单的基础订单特征信息，其中，所述基础订单特征信息包括产品特征信息、数量特征信息和时间特征信息；特征解析模块，用于根据所述订单采购平台的库存信息，对所述基础订单特征信息进行解析分析，获得解析订单特征信息；评价结果获取模块，用于基于云计算，根据用户的历史采购评价数据，以及所述订单采购平台的历史订单数据，对所述解析订单特征信息进行订单复合评价分析，获得订单评价结果，其中，订单复合评价分析包括复合订单质量分析和复合订单效率分析；同族订单生成模块，用于根据所述订单评价结果，以所述产品特征信息和数量特征信息为基础，在所述库存信息内生成多个同族订单；复合评价分析模块，用于根据所述多个同族订单的多个同族订单特征信息，进行订单解析和复合评价分析，获得多个同族订单评价结果，构建同族订单矩阵，进行同族矩阵分析获得多个推荐度；进一步，根据所述多个同族订单的多个同族订单特征信息，进行订单解析和复合评价分析，获得多个同族订单评价结果，其中，所述多个同族订单评价结果包括多个同族质量评价数据和多个同族效率评价数据；根据所述多个同族质量评价数据和多个同族效率评价数据，构建同族订单矩阵，如下式： ；其中，C为同族订单矩阵，M为多个同族订单的数量，和为第1个和第M个同族订单的同族质量评价数据，和为第1个和第M个同族订单的同族效率评价数据；根据所述同族订单矩阵，进行同族矩阵分析，获得多个推荐度；根据所述同族订单矩阵，计算获得多个相对评价系数，如下式： ； ； ；其中，为第i个同族订单的相对评价系数，和为质量权重和效率权重，和为同族订单矩阵内同族质量评价数据的最大值和最小值，和为同族订单矩阵内同族效率评价数据的最大值和最小值，和第i个同族订单的同族质量评价数据和同族效率评价数据；根据所述多个相对评价系数，计算获得多个推荐度；修正计算模块，用于根据所述订单评价结果，对所述多个推荐度进行修正计算，获得多个修正推荐度，根据多个修正推荐度，对所述多个同族订单和基础订单进行推荐展示；特征解析模块还用于：获取当前时间节点所述订单采购平台的库存信息，并索引获得基础订单内产品的订单库存信息，其中，订单库存信息包括库存数量信息和库存位置信息；基于云计算，根据所述订单采购平台的历史订单处理数据，采集基础订单内产品的样本库存数量信息集合和样本库存位置集合，并采集产品的基础质量信息集合，以及样本交付位置集合和样本交付质量信息集合；采用所述样本库存数量信息集合、样本库存位置集合和基础质量信息集合，训练产品质量解析分支，采用所述样本库存位置集合、样本交付位置集合和样本交付质量信息集合，训练交付质量解析分支，获得订单特征解析器；基于所述订单特征解析器，根据所述产品特征信息、数量特征信息、时间特征信息、库存数量信息、库存位置信息和所述基础订单的交付位置，进行订单解析分析，获得订单产品质量特征信息和订单交付质量特征信息，获得解析订单特征信息；同族订单生成模块还用于：根据所述订单评价结果，分级获得订单评价等级，并决策获得补偿订单数量，其中，获取样本订单评价等级和样本补偿订单数量，构建订单补偿决策器进行决策，订单评价等级的大小和补偿订单数量的大小负相关；根据所述产品特征信息，在所述库存信息内遍历分析其他产品的相似度，并筛选产品库存大于所述数量特征信息的产品，获得所述补偿订单数量的相似度最大的多个同族产品，结合所述数量特征信息，生成多个同族订单。

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权利要求：

百度查询： 无锡冠云信息科技有限公司 基于云计算的订单采购平台