CN110782324A - 一种基于云平台的电子商务商品信息管理方法及*** - Google Patents

Abstract

本发明公开一种基于云平台的电子商务商品信息管理方法及***，该方法包括下述步骤：E1：通过信息采集模块采集商品信息和订单信息，并分别将其传输至信息处理模块和数据库，数据库依据商品的种类数据将商品进行分类存储，在一段预设时间内对商品的数量数据进行更新并存储，本发明通过商品分析模块对商品种类数据、商品数量数据、商品销量数据、保质期数据、存储时间数据、出单时间数据、下单商品数据、下单时间数据、温度数据、空气湿度数据和监测时间数据进行分析计算，从而对商品存储比值和实际保质占比的具体数值进行明确，使得商品的存储得到保障，同时精确了商品保质期的具体时间，增加了相关数值的安全保障。

Description

一种基于云平台的电子商务商品信息管理方法及***

技术领域

本发明涉及电子商务信息管理技术领域，具体为一种基于云平台的电子商务商品信息管理方法及***。

背景技术

电子商务是指以信息网络技术为手段，以商品交换为中心的商务活动；也可理解为在互联网、企业内部网和增值网上以电子交易方式进行交易活动和相关服务的活动，是传统商业活动各环节的电子化、网络化、信息化；以互联网为媒介的商业行为均属于电子商务的范畴。

现有专利申请公布号CN110084672A的一种基于云平台的电子商务商品信息管理方法，该基于云平台的电子商务商品信息管理方法，建立商品容器，即可在商品容器上依据需要加载的商品特征，进行商品信息的展示，为商品出售方提供便利，在有需求时可对商品进行搜索，获取到商品搜索关键词后，在商品特征库中依据搜索关键词对商品进行搜索，之后根据排序请求，对搜索结果按照排序维度进行排序，之后反馈给商品需求方，从而依据需求方的实际需求，快捷方便的提供了所需商品，并且可以依据实际需要进行排序，进一步增强排序的便利性，但是，该基于云平台的电子商务商品信息管理方法，无法保证商品的库存和质量的实时性和准确性，同时，对于商品的状态分析也不够精确，对于存储商品的调节也不够全面，为此，我们提出一种基于云平台的电子商务商品信息管理方法及***。

发明内容

本发明的目的在于通过信息采集模块对商品种类数据、商品数量数据、商品销量数据、保质期数据、存储时间数据和出单时间数据进行信息处理操作，得到ZLi、SLi、XLi、BZi、CCi、CDi、XDi和XSi，通过监测模块监测时间数据、温度数据和空气湿度数据，并通过商品分析模块对其与数据库内存储的数据进行分析，得出相应的调查数据，通过反馈处理模块对实际保质占比和商品存储比值进行比对判断，将有危害的商品和没有存在危害的商品设定不同的识别标定，进行快速的标定识别以及执行命令对其实施相应的措施。

本发明所要解决的技术问题为：

(1)如何通过信息采集模块采集商品信息和订单信息，并分别将其传输至信息处理模块和数据库，使得数据库依据商品的种类数据将商品进行分类存储，使得信息处理模块对商品信息和订单信息进行标记，来解决现有技术中难以实现存储数据不具备实时性和准确性的问题；

(2)如何通过商品分析模块对商品种类数据、商品数量数据、商品销量数据、保质期数据、存储时间数据、出单时间数据、下单商品数据、下单时间数据、温度数据、空气湿度数据和监测时间数据进行分析计算，来解决现有技术中难以实现对商品的存储和保质期不够精准的问题；

(3)如何通过反馈处理模块对严重缺货信号、缺货信号、库存充裕信号、保质充裕信号、保质安全信号、保质警告信号、优先推荐商品、清除商品和次选商品的转换处理，将其依次转换成命令，来解决现有技术中难以实现对商品的精确判断和调节的问题。

本发明的目的可以通过以下技术方案实现：一种基于云平台的电子商务商品信息管理方法，该方法包括下述步骤：

E1：通过信息采集模块采集商品信息和订单信息，并分别将其传输至信息处理模块和数据库，数据库依据商品的种类数据将商品进行分类存储，在一段预设时间内对商品的数量数据进行更新并存储，信息处理模块对商品信息和订单信息进行标记，并将其传输至商品分析模块；

E2：监测模块自动获取监测时间点的监测时间数据、温度数据和空气湿度数据并将其传输至商品分析模块，商品分析模块将其与商品信息和订单信息进行商品分析操作，分析和计算出商品存储比值和实际保质占比，并将其传输到反馈处理模块；

E3：反馈处理模块对实际保质占比和商品存储比值进行判定，从而判定商品的存储量以及商品的保质问题，同时生成对应的信号；

E4：数据管理模块将对应的信号转化成命令进行执行。

一种基于云平台的电子商务商品信息管理***，包括信息采集模块、控制器、信息处理模块、商品分析模块、监测模块、数据库、反馈处理模块和数据管理模块；

所述信息采集模块用于实时采集商品信息和订单信息，所述商品信息包括商品种类数据、商品数量数据、商品销量数据、保质期数据和时间数据，所述时间数据包括存储时间数据和出单时间数据，所述订单信息包括下单商品数据和下单时间数据，并将其分别传输至信息处理模块和数据库，所述数据库依据商品的种类数据将商品进行分类存储；

所述信息处理模块用于对商品种类数据、商品数量数据、商品销量数据、保质期数据、存储时间数据和出单时间数据进行信息处理操作，信息处理操作的具体操作过程为：获取商品种类数据、商品数量数据、商品销量数据、保质期数据、存储时间数据、出单时间数据、下单商品数据和下单时间数据，并将其依次标记为：ZLi、SLi、XLi、BZi、CCi、CDi、XDi和XSi，i＝1,2,3......n，且ZLi、SLi、XLi、BZi、CCi、CDi、XDi和XSi一一对应，并将其经控制器传输至商品分析模块；

所述监测模块用于实时监测商品存储情况并自动获取监测时间点的监测时间数据，所述监测模块还用于实时监测温度数据和存储环境的空气湿度数据，并将其与检测时间数据一同传输到分析模块；

所述商品分析模块用于对商品种类数据、商品数量数据、商品销量数据、保质期数据、存储时间数据、出单时间数据、下单商品数据、下单时间数据、温度数据、空气湿度数据和监测时间数据进行商品分析操作，得到实际保质占比和商品存储比值，并将其传输至反馈处理模块；

所述反馈处理模块用于对实际保质占比和商品存储比值进行数据反馈操作，得到严重缺货信号、缺货信号、库存充裕信号、保质充裕信号、保质安全信号、保质警告信号、优先推荐商品、清除商品和次选商品并将其传输至数据管理模块；

所述数据管理模块用于对严重缺货信号、缺货信号、库存充裕信号、保质充裕信号、保质安全信号、保质警告信号、优先推荐商品、清除商品和次选商品转换呈严重缺货命令、缺货命令、库存充裕命令、保质充裕命令、保质安全命令、保质警告命令、优先推荐商品命令、清除商品命令和次选商品命令，并将其传输至执行单元；

所述执行单元依据其执行命令。

作为本发明的进一步改进方案：商品分析操作的具体操作过程为：

S1：获取下单商品数据和下单时间数据，先将下单商品数据与数据库内的商品种类数据进行比对，当商品种类数据中的任一商品与下单商品数据均不一致时，则判定该商品不存在，当商品种类数据中的任一商品与下单商品数据比对一致时，则判定该商品还有库存，生成调取信号，具体的比对识别方法为：分别将下单商品数据和商品种类数据设定识别代码，判断下单商品的代码是否属于商品种类数据的代码集合之内；

S2：获取上述的调取信号，输入下单时间数据，并将其与出单时间数据进行比对，当出单时间数据中的任一时间段均与下单时间数据不匹配时，则判定该商品还未出售记录，当下单时间数据与出单时间数据中的一个出单时间数据相匹配时，则判定该商品已有出售记录，调取该下单时间商品销量数据；

S3：获取商品数量数据和该下单时间的商品销量数据，并将其带入计算式A＝SLi-XLi，得出剩余商品数据A，并将其与该商品数量数据一同带入计算式

其中，V1表示为商品存储比值，1.024表示为存储预留因子；

S4：获取监测时间数据和保质期数据，将保质期数据与监测时间数据和存储时间数据的差值进行比对，当保质期数据小于监测时间数据和存储时间数据的差值，则将该商品直接处理掉，不对其进行分析，当保质期数据大于监测时间数据和存储时间数据的差值，则将监测时间数据、保质期数据和存储时间数据一同带入计算式

得出理论保质占比M_理，其中，JSv表示为检测时间数据，v＝1,2,3......l；

S5：获取一段时间内的温度数据、空气湿度数据和上述S4中的理论保质占比M_理，并将温度数据和空气湿度数据依次标记为WDc和KQc，c＝1,2,3......m，将其带入计算式

得出实际保质占比M_实，其中，0.137、0.156和u分别为温度影响因子、空气湿度影响因子和转化因素值，其中一段时间指代从存储时间数据到监测时间数据之间的时间长度，并将其与商品存储比值一同传输至反馈处理模块。

作为本发明的进一步改进方案：数据反馈操作的具体操作过程为：

K1：获取商品存储比值V1，并将其与Q进行比对，当V1＜Q时，则判定该商品的库存严重不足，生成严重缺货信号，当V1∈Q时，则判定该商品的库存不足，生成缺货信号，当V1＞Q时，则判定该商品的库存尚有剩余，生成库存充裕信号，其中，Q为库存数量的预设值范围；

K2：获取实际保质占比M_实，并将其与G进行比对，当M_实＞G，则判定该商品的保质期充裕，生成保质充裕信号，当M_实∈G，则判定该商品仍处于保质期内，生成保质安全信号，当M_实＜G，则判定该商品不在保质期的安全范围内，生成保质警告信号，且M_实＞G、M_实∈G和M_实＜G实现的前提为：平均温度

其中，G为保质比值的预设值范围，

为平均温度数据，Y为平均温度的安全范围值；

K3：获取上述K2中的保质充裕信号、保质安全信号和保质警告信号，并对其标定识别码后再进行筛选设定，识别保质警告信号及其所对应的商品，将该商品设定为清除商品，识别保质安全信号，并对其标定识别码后再将其设定为优先推荐商品，识别保质充裕信号，并对其标定识别码后再将其设定为次选商品；

K4：获取上述严重缺货信号、缺货信号、库存充裕信号、保质充裕信号、保质安全信号、保质警告信号、优先推荐商品、清除商品和次选商品传输至数据管理模块。

本发明的有益效果：

(1)信息采集模块用于实时采集商品信息和订单信息，商品信息包括商品种类数据、商品数量数据、商品销量数据、保质期数据和时间数据，时间数据包括存储时间数据和出单时间数据，订单信息包括下单商品数据和下单时间数据，并将其分别传输至信息处理模块和数据库，数据库依据商品的种类数据将商品进行分类存储，信息处理模块用于对商品种类数据、商品数量数据、商品销量数据、保质期数据、存储时间数据和出单时间数据进行信息处理操作，得到ZLi、SLi、XLi、BZi、CCi、CDi、XDi和XSi，并将其经控制器传输至商品分析模块，通过信息采集模块采集商品信息和订单信息，并分别将其传输至信息处理模块和数据库，数据库依据商品的种类数据将商品进行分类存储，在一段预设时间内对商品的数量数据进行更新并存储，信息处理模块对商品信息和订单信息进行标记，增加了数据的实时性和准确性，便于对数据信息进行快速的提取和使用，提高工作效率。

(2)监测模块用于实时监测商品存储情况并自动获取监测时间点的监测时间数据，监测模块还用于实时监测温度数据和存储环境的空气湿度数据，并将其与检测时间数据一同传输到分析模块，商品分析模块用于对商品种类数据、商品数量数据、商品销量数据、保质期数据、存储时间数据、出单时间数据、下单商品数据、下单时间数据、温度数据、空气湿度数据和监测时间数据进行商品分析操作，通过商品分析模块对商品种类数据、商品数量数据、商品销量数据、保质期数据、存储时间数据、出单时间数据、下单商品数据、下单时间数据、温度数据、空气湿度数据和监测时间数据进行分析计算，从而对商品存储比值和实际保质占比的具体数值进行明确，使得商品的存储得到保障，同时精确了商品保质期的具体时间，增加了相关数值的安全保障。

(3)反馈处理模块用于对实际保质占比和商品存储比值进行数据反馈操作，数据管理模块用于对严重缺货信号、缺货信号、库存充裕信号、保质充裕信号、保质安全信号、保质警告信号、优先推荐商品、清除商品和次选商品转换呈严重缺货命令、缺货命令、库存充裕命令、保质充裕命令、保质安全命令、保质警告命令、优先推荐商品命令、清除商品命令和次选商品命令，并将其传输至执行单元，执行单元依据其执行命令，通过反馈处理模块对严重缺货信号、缺货信号、库存充裕信号、保质充裕信号、保质安全信号、保质警告信号、优先推荐商品、清除商品和次选商品的转换处理，将其依次转换成命令，便于实现对信息管理的调节和修改，增加信息的完整度。

附图说明

下面结合附图对本发明作进一步的说明。

图1是本发明的***框图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。

请参阅图1所示，本发明为一种基于云平台的电子商务商品信息管理方法，该方法包括下述步骤：

E1：通过信息采集模块采集商品信息和订单信息，并分别将其传输至信息处理模块和数据库，数据库依据商品的种类数据将商品进行分类存储，在一段预设时间内对商品的数量数据进行更新并存储，信息处理模块对商品信息和订单信息进行标记，并将其传输至商品分析模块；

E2：监测模块自动获取监测时间点的监测时间数据、温度数据和空气湿度数据并将其传输至商品分析模块，商品分析模块将其与商品信息和订单信息进行商品分析操作，分析和计算出商品存储比值和实际保质占比，并将其传输到反馈处理模块；

E3：反馈处理模块对实际保质占比和商品存储比值进行判定，从而判定商品的存储量以及商品的保质问题，同时生成对应的信号；

E4：数据管理模块将对应的信号转化成命令进行执行；

一种基于云平台的电子商务商品信息管理***，包括信息采集模块、控制器、信息处理模块、商品分析模块、监测模块、数据库、反馈处理模块和数据管理模块；

所述信息采集模块用于实时采集商品信息和订单信息，所述商品信息包括商品种类数据、商品数量数据、商品销量数据、保质期数据和时间数据，所述时间数据包括存储时间数据和出单时间数据，所述订单信息包括下单商品数据和下单时间数据，下单商品为客户下达订单所需要购买的商品，并将其分别传输至信息处理模块和数据库，所述数据库依据商品的种类数据将商品进行分类存储，当每次对商品进行出手或者调动时，均对商品的数量数据进行更新，并记录出单时间数据；

所述信息处理模块用于对商品种类数据、商品数量数据、商品销量数据、保质期数据、存储时间数据和出单时间数据进行信息处理操作，信息处理操作的具体操作过程为：获取商品种类数据、商品数量数据、商品销量数据、保质期数据、存储时间数据、出单时间数据、下单商品数据和下单时间数据，并将其依次标记为：ZLi、SLi、XLi、BZi、CCi、CDi、XDi和XSi，i＝1,2,3......n，且ZLi、SLi、XLi、BZi、CCi、CDi、XDi和XSi一一对应，并将其经控制器传输至商品分析模块；

所述监测模块用于实时监测商品存储情况并自动获取监测时间点的监测时间数据，所述监测模块还用于实时监测温度数据和存储环境的空气湿度数据，并将其与检测时间数据一同传输到分析模块；

所述商品分析模块用于对商品种类数据、商品数量数据、商品销量数据、保质期数据、存储时间数据、出单时间数据、下单商品数据、下单时间数据、温度数据、空气湿度数据和监测时间数据进行商品分析操作，商品分析操作的具体操作过程为：

S1：获取下单商品数据和下单时间数据，先将下单商品数据与数据库内的商品种类数据进行比对，当商品种类数据中的任一商品与下单商品数据均不一致时，则判定该商品不存在，当商品种类数据中的任一商品与下单商品数据比对一致时，则判定该商品还有库存，生成调取信号，具体的比对识别方法为：分别将下单商品数据和商品种类数据设定识别代码，判断下单商品的代码是否属于商品种类数据的代码集合之内；

S2：获取上述的调取信号，输入下单时间数据，并将其与出单时间数据进行比对，当出单时间数据中的任一时间段均与下单时间数据不匹配时，则判定该商品还未出售记录，当下单时间数据与出单时间数据中的一个出单时间数据相匹配时，则判定该商品已有出售记录，调取该下单时间商品销量数据；

S3：获取商品数量数据和该下单时间的商品销量数据，并将其带入计算式A＝SLi-XLi，得出剩余商品数据A，并将其与该商品数量数据一同带入计算式

其中，V1表示为商品存储比值，1.024表示为存储预留因子；

S4：获取监测时间数据和保质期数据，将保质期数据与监测时间数据和存储时间数据的差值进行比对，当保质期数据小于监测时间数据和存储时间数据的差值，则将该商品直接处理掉，不对其进行分析，当保质期数据大于监测时间数据和存储时间数据的差值，则将监测时间数据、保质期数据和存储时间数据一同带入计算式

得出理论保质占比M_理，其中，JSv表示为检测时间数据，v＝1,2,3......l；

S5：获取一段时间内的温度数据、空气湿度数据和上述S4中的理论保质占比M_理，并将温度数据和空气湿度数据依次标记为WDc和KQc，c＝1,2,3......m，将其带入计算式

得出实际保质占比M_实，其中，0.137、0.156和u分别为温度影响因子、空气湿度影响因子和转化因素值，其中一段时间指代从存储时间数据到监测时间数据之间的时间长度，并将其与商品存储比值一同传输至反馈处理模块；

所述反馈处理模块用于对实际保质占比和商品存储比值进行数据反馈操作，数据反馈操作的具体操作过程为：

K1：获取商品存储比值V1，并将其与Q进行比对，当V1＜Q时，则判定该商品的库存严重不足，生成严重缺货信号，当V1∈Q时，则判定该商品的库存不足，生成缺货信号，当V1＞Q时，则判定该商品的库存尚有剩余，生成库存充裕信号，其中，Q为库存数量的预设值范围；

K2：获取实际保质占比M_实，并将其与G进行比对，当M_实＞G，则判定该商品的保质期充裕，生成保质充裕信号，当M_实∈G，则判定该商品仍处于保质期内，生成保质安全信号，当M_实＜G，则判定该商品不在保质期的安全范围内，生成保质警告信号，且M_实＞G、M_实∈G和M_实＜G实现的前提为：平均温度

其中，G为保质比值的预设值范围，

为平均温度数据，Y为平均温度的安全范围值；

K3：获取上述K2中的保质充裕信号、保质安全信号和保质警告信号，并对其标定识别码后再进行筛选设定，识别保质警告信号及其所对应的商品，将该商品设定为清除商品，识别保质安全信号，并对其标定识别码后再将其设定为优先推荐商品，识别保质充裕信号，并对其标定识别码后再将其设定为次选商品；

K4：获取上述严重缺货信号、缺货信号、库存充裕信号、保质充裕信号、保质安全信号、保质警告信号、优先推荐商品、清除商品和次选商品传输至数据管理模块；

所述数据管理模块用于对严重缺货信号、缺货信号、库存充裕信号、保质充裕信号、保质安全信号、保质警告信号、优先推荐商品、清除商品和次选商品转换呈严重缺货命令、缺货命令、库存充裕命令、保质充裕命令、保质安全命令、保质警告命令、优先推荐商品命令、清除商品命令和次选商品命令，并将其传输至执行单元；

所述执行单元依据其执行命令。

本发明在工作时，信息采集模块用于实时采集商品信息和订单信息，商品信息包括商品种类数据、商品数量数据、商品销量数据、保质期数据和时间数据，时间数据包括存储时间数据和出单时间数据，订单信息包括下单商品数据和下单时间数据，并将其分别传输至信息处理模块和数据库，数据库依据商品的种类数据将商品进行分类存储，信息处理模块用于对商品种类数据、商品数量数据、商品销量数据、保质期数据、存储时间数据和出单时间数据进行信息处理操作，得到ZLi、SLi、XLi、BZi、CCi、CDi、XDi和XSi，并将其经控制器传输至商品分析模块，监测模块用于实时监测商品存储情况并自动获取监测时间点的监测时间数据，监测模块还用于实时监测温度数据和存储环境的空气湿度数据，并将其与检测时间数据一同传输到分析模块，商品分析模块用于对商品种类数据、商品数量数据、商品销量数据、保质期数据、存储时间数据、出单时间数据、下单商品数据、下单时间数据、温度数据、空气湿度数据和监测时间数据进行商品分析操作，反馈处理模块用于对实际保质占比和商品存储比值进行数据反馈操作，数据管理模块用于对严重缺货信号、缺货信号、库存充裕信号、保质充裕信号、保质安全信号、保质警告信号、优先推荐商品、清除商品和次选商品转换呈严重缺货命令、缺货命令、库存充裕命令、保质充裕命令、保质安全命令、保质警告命令、优先推荐商品命令、清除商品命令和次选商品命令，并将其传输至执行单元，执行单元依据其执行命令。

以上内容仅仅是对本发明结构所作的举例和说明，所属本技术领域的技术人员对所描述的具体实施例做各种各样的修改或补充或采用类似的方式替代，只要不偏离发明的结构或者超越本权利要求书所定义的范围，均应属于本发明的保护范围。

Claims (4)

1.一种基于云平台的电子商务商品信息管理方法，其特征在于，该方法包括下述步骤：

E1：通过信息采集模块采集商品信息和订单信息，并分别将其传输至信息处理模块和数据库，数据库依据商品的种类数据将商品进行分类存储，在一段预设时间内对商品的数量数据进行更新并存储，信息处理模块对商品信息和订单信息进行标记，并将其传输至商品分析模块；

E2：监测模块自动获取监测时间点的监测时间数据、温度数据和空气湿度数据并将其传输至商品分析模块，商品分析模块将其与商品信息和订单信息进行商品分析操作，分析和计算出商品存储比值和实际保质占比，并将其传输到反馈处理模块；

E3：反馈处理模块对实际保质占比和商品存储比值进行判定，从而判定商品的存储量以及商品的保质问题，同时生成对应的信号；

E4：数据管理模块将对应的信号转化成命令进行执行。

2.一种基于云平台的电子商务商品信息管理***，其特征在于，包括信息采集模块、控制器、信息处理模块、商品分析模块、监测模块、数据库、反馈处理模块和数据管理模块；

所述信息采集模块用于实时采集商品信息和订单信息，所述商品信息包括商品种类数据、商品数量数据、商品销量数据、保质期数据和时间数据，所述时间数据包括存储时间数据和出单时间数据，所述订单信息包括下单商品数据和下单时间数据，并将其分别传输至信息处理模块和数据库，所述数据库依据商品的种类数据将商品进行分类存储；

所述信息处理模块用于对商品种类数据、商品数量数据、商品销量数据、保质期数据、存储时间数据和出单时间数据进行信息处理操作，信息处理操作的具体操作过程为：获取商品种类数据、商品数量数据、商品销量数据、保质期数据、存储时间数据、出单时间数据、下单商品数据和下单时间数据，并将其依次标记为：ZLi、SLi、XLi、BZi、CCi、CDi、XDi和XSi，i＝1,2,3......n，且ZLi、SLi、XLi、BZi、CCi、CDi、XDi和XSi一一对应，并将其经控制器传输至商品分析模块；

所述监测模块用于实时监测商品存储情况并自动获取监测时间点的监测时间数据，所述监测模块还用于实时监测温度数据和存储环境的空气湿度数据，并将其与检测时间数据一同传输到分析模块；

所述商品分析模块用于对商品种类数据、商品数量数据、商品销量数据、保质期数据、存储时间数据、出单时间数据、下单商品数据、下单时间数据、温度数据、空气湿度数据和监测时间数据进行商品分析操作，得到实际保质占比和商品存储比值，并将其传输至反馈处理模块；

所述反馈处理模块用于对实际保质占比和商品存储比值进行数据反馈操作，得到严重缺货信号、缺货信号、库存充裕信号、保质充裕信号、保质安全信号、保质警告信号、优先推荐商品、清除商品和次选商品并将其传输至数据管理模块；

所述数据管理模块用于对严重缺货信号、缺货信号、库存充裕信号、保质充裕信号、保质安全信号、保质警告信号、优先推荐商品、清除商品和次选商品转换呈严重缺货命令、缺货命令、库存充裕命令、保质充裕命令、保质安全命令、保质警告命令、优先推荐商品命令、清除商品命令和次选商品命令，并将其传输至执行单元；

所述执行单元依据其执行命令。

3.根据权利要求2所述的一种基于云平台的电子商务商品信息管理***，其特征在于，商品分析操作的具体操作过程为：

S1：获取下单商品数据和下单时间数据，先将下单商品数据与数据库内的商品种类数据进行比对，当商品种类数据中的任一商品与下单商品数据均不一致时，则判定该商品不存在，当商品种类数据中的任一商品与下单商品数据比对一致时，则判定该商品还有库存，生成调取信号，具体的比对识别方法为：分别将下单商品数据和商品种类数据设定识别代码，判断下单商品的代码是否属于商品种类数据的代码集合之内；

S2：获取上述的调取信号，输入下单时间数据，并将其与出单时间数据进行比对，当出单时间数据中的任一时间段均与下单时间数据不匹配时，则判定该商品还未出售记录，当下单时间数据与出单时间数据中的一个出单时间数据相匹配时，则判定该商品已有出售记录，调取该下单时间商品销量数据；

S3：获取商品数量数据和该下单时间的商品销量数据，并将其带入计算式A＝SLi-XLi，得出剩余商品数据A，并将其与该商品数量数据一同带入计算式

其中，V1表示为商品存储比值，1.024表示为存储预留因子；

S4：获取监测时间数据和保质期数据，将保质期数据与监测时间数据和存储时间数据的差值进行比对，当保质期数据小于监测时间数据和存储时间数据的差值，则将该商品直接处理掉，不对其进行分析，当保质期数据大于监测时间数据和存储时间数据的差值，则将监测时间数据、保质期数据和存储时间数据一同带入计算式

得出理论保质占比M_理，其中，JSv表示为检测时间数据，v＝1,2,3......l；

S5：获取一段时间内的温度数据、空气湿度数据和上述S4中的理论保质占比M_理，并将温度数据和空气湿度数据依次标记为WDc和KQc，c＝1,2,3......m，将其带入计算式得出实际保质占比M_实，其中，0.137、0.156和u分别为温度影响因子、空气湿度影响因子和转化因素值，其中一段时间指代从存储时间数据到监测时间数据之间的时间长度，并将其与商品存储比值一同传输至反馈处理模块。

4.根据权利要求2所述的一种基于云平台的电子商务商品信息管理***，其特征在于，数据反馈操作的具体操作过程为：

K1：获取商品存储比值V1，并将其与Q进行比对，当V1＜Q时，则判定该商品的库存严重不足，生成严重缺货信号，当V1∈Q时，则判定该商品的库存不足，生成缺货信号，当V1＞Q时，则判定该商品的库存尚有剩余，生成库存充裕信号，其中，Q为库存数量的预设值范围；

K2：获取实际保质占比M_实，并将其与G进行比对，当M_实＞G，则判定该商品的保质期充裕，生成保质充裕信号，当M_实∈G，则判定该商品仍处于保质期内，生成保质安全信号，当M_实＜G，则判定该商品不在保质期的安全范围内，生成保质警告信号，且M_实＞G、M_实∈G和M_实＜G实现的前提为：平均温度

其中，G为保质比值的预设值范围，

为平均温度数据，Y为平均温度的安全范围值；

K3：获取上述K2中的保质充裕信号、保质安全信号和保质警告信号，并对其标定识别码后再进行筛选设定，识别保质警告信号及其所对应的商品，将该商品设定为清除商品，识别保质安全信号，并对其标定识别码后再将其设定为优先推荐商品，识别保质充裕信号，并对其标定识别码后再将其设定为次选商品；

K4：获取上述严重缺货信号、缺货信号、库存充裕信号、保质充裕信号、保质安全信号、保质警告信号、优先推荐商品、清除商品和次选商品传输至数据管理模块。

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