会员订单处理方法、装置、设备及存储介质与流程

本发明涉及订单处理，尤其涉及一种会员订单处理方法、装置、设备及存储介质。

背景技术：

1、传统的会员订单处理方法往往局限于单一平台，无法充分利用多平台数据资源，导致会员价值评估不准确、订单分配效率低下等问题。同时，现有的订单处理系统普遍缺乏对会员特征和订单特征的深度融合，难以实现精准的订单分类和优先级划分。

2、此外，在多平台协同环境下，如何有效地分配订单资源，平衡各平台的处理能力和专长领域，成为亟待解决的难题。传统的订单分配方法往往采用简单的规则匹配或随机分配，无法实现资源的最优化配置，容易造成某些平台负荷过重而其他平台资源闲置的情况。另一方面，会员权益分配策略的制定通常依赖于静态规则，缺乏灵活性和个性化，无法根据会员的动态价值和偏好及时调整权益组合。这不仅影响了会员的满意度，也限制了企业通过精准营销提升会员价值的潜力。

技术实现思路

1、本发明提供了一种会员订单处理方法、装置、设备及存储介质，本发明能够综合利用多平台数据、实现智能订单处理和动态权益分配。

2、第一方面，本发明提供了一种会员订单处理方法，所述会员订单处理方法包括：

3、采集多平台会员信息并构建会员图结构进行节点特征提取，得到多维度会员特征向量；

4、对所述多维度会员特征向量和待处理订单数据进行特征融合，得到会员-订单融合特征向量；

5、基于所述会员-订单融合特征向量进行订单分类，得到订单分类结果和处理优先级；

6、基于所述订单分类结果和所述处理优先级进行多平台协同整数规划和求解，得到跨平台订单分配方案；

7、基于所述跨平台订单分配方案和订单处理结果进行会员价值评估，得到动态会员价值得分和层级划分信息；

8、将所述动态会员价值得分和所述层级划分信息输入基于深度q网络的动态权益分配模型进行权益分配策略优化，得到个性化会员权益组合。

9、第二方面，本发明提供了一种会员订单处理装置，所述会员订单处理装置包括：

10、采集模块，用于采集多平台会员信息并构建会员图结构进行节点特征提取，得到多维度会员特征向量；

11、融合模块，用于对所述多维度会员特征向量和待处理订单数据进行特征融合，得到会员-订单融合特征向量；

12、分类模块，用于基于所述会员-订单融合特征向量进行订单分类，得到订单分类结果和处理优先级；

13、规划模块，用于基于所述订单分类结果和所述处理优先级进行多平台协同整数规划和求解，得到跨平台订单分配方案；

14、评估模块，用于基于所述跨平台订单分配方案和订单处理结果进行会员价值评估，得到动态会员价值得分和层级划分信息；

15、策略优化模块，用于将所述动态会员价值得分和所述层级划分信息输入基于深度q网络的动态权益分配模型进行权益分配策略优化，得到个性化会员权益组合。

16、本发明第三方面提供了一种会员订单处理设备，包括：存储器和至少一个处理器，所述存储器中存储有指令；所述至少一个处理器调用所述存储器中的所述指令，以使得所述会员订单处理设备执行上述的会员订单处理方法。

17、本发明的第四方面提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有指令，当其在计算机上运行时，使得计算机执行上述的会员订单处理方法。

18、本发明提供的技术方案中，通过采用图神经网络和软注意力机制进行会员特征提取，能够有效捕捉会员属性间的复杂关系，提高了会员特征表示的准确性和全面性。利用对抗式双向编码器和双向lstm网络进行会员-订单特征融合，实现了会员信息和订单数据的深度整合，基于多层感知机网络和支持向量回归模型的订单分类方法，能够准确识别订单类型并合理分配处理优先级，提高了订单处理的效率和准确性。采用多平台协同整数规划模型进行订单分配，充分考虑了各平台的处理能力和专长领域，实现了订单资源的最优化配置，提高了整体订单处理效率。结合熵权法和层次分析法进行会员价值评估，既考虑了客观数据的分布特征，又融入了专家经验，使得会员价值评估结果更加全面和可靠。利用基于深度q网络的动态权益分配模型，实现了会员权益的个性化分配和实时优化，能够根据会员的动态价值和偏好及时调整权益组合，提高了会员满意度和忠诚度。本发明提高了会员管理和订单处理的效率和精准度，为企业提供了一种全面的会员订单处理解决方案。

19、本发明的其他特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点在说明书、权利要求书以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。

20、为使本发明的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附附图，作详细说明如下。

技术特征：

1.一种会员订单处理方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的会员订单处理方法，其特征在于，所述采集多平台会员信息并构建会员图结构进行节点特征提取，得到多维度会员特征向量，包括：

3.根据权利要求2所述的会员订单处理方法，其特征在于，所述对所述多维度会员特征向量和待处理订单数据进行特征融合，得到会员-订单融合特征向量，包括：

4.根据权利要求3所述的会员订单处理方法，其特征在于，所述基于所述会员-订单融合特征向量进行订单分类，得到订单分类结果和处理优先级，包括：

5.根据权利要求4所述的会员订单处理方法，其特征在于，所述基于所述订单分类结果和所述处理优先级进行多平台协同整数规划和求解，得到跨平台订单分配方案，包括：

6.根据权利要求5所述的会员订单处理方法，其特征在于，所述基于所述跨平台订单分配方案和订单处理结果进行会员价值评估，得到动态会员价值得分和层级划分信息，包括：

7.根据权利要求6所述的会员订单处理方法，其特征在于，所述将所述动态会员价值得分和所述层级划分信息输入基于深度q网络的动态权益分配模型进行权益分配策略优化，得到个性化会员权益组合，包括：

8.一种会员订单处理装置，其特征在于，用于执行如权利要求1-7中任一项所述的会员订单处理方法，所述装置包括：

9.一种会员订单处理设备，其特征在于，所述会员订单处理设备包括：存储器和至少一个处理器，所述存储器中存储有指令；

10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有指令，其特征在于，所述指令被处理器执行时实现如权利要求1-7中任一项所述的会员订单处理方法。

技术总结本发明涉及订单处理技术领域，公开了一种会员订单处理方法、装置、设备及存储介质，其中，该方法包括：采集多平台会员信息并构建会员图结构进行节点特征提取，得到多维度会员特征向量；对多维度会员特征向量和待处理订单数据进行特征融合，得到会员‑订单融合特征向量；进行订单分类，得到订单分类结果和处理优先级；进行多平台协同整数规划和求解，得到跨平台订单分配方案；进行会员价值评估，得到动态会员价值得分和层级划分信息；将动态会员价值得分和层级划分信息输入基于深度Q网络的动态权益分配模型进行权益分配策略优化，得到个性化会员权益组合，该方法能够综合利用多平台数据、实现智能订单处理和动态权益分配。技术研发人员：高泗俊,林晓莉,梁宏源,谢志刚,崔健受保护的技术使用者：深圳市橡树黑卡网络科技有限公司技术研发日：技术公布日：2025/1/13