CN110956514A - 一种生成订单信息的方法和装置 - Google Patents

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CN110956514A CN201811121937.9A CN201811121937A CN110956514A CN 110956514 A CN110956514 A CN 110956514A CN 201811121937 A CN201811121937 A CN 201811121937A CN 110956514 A CN110956514 A CN 110956514A
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Abstract

本发明公开了一种生成订单信息的方法和装置，涉及计算机技术领域。该方法的一具体实施方式包括：根据历史购买数据，排除候选商品集中在预设购买周期内的商品；接收促销消息，根据所述促销消息中的促销信息，将所述候选商品集中与促销信息对应的商品放入订单候选集中；对所述订单候选集中的商品进行最优化求解，从而生成订单信息。该实施方式能够解决无法自动地为用户生成符合用户预期的订单的问题。

Description

一种生成订单信息的方法和装置
技术领域
本发明涉及计算机技术领域，尤其涉及一种生成订单信息的方法和装置。
背景技术
随着电商业务的快速发展，用户越来越习惯网上购物。当前，当用户发现电商***有促销活动时，人为的选择商品进行凑单然后下单。
在实现本发明过程中，发明人发现现有技术中至少存在如下问题：
1)用户人为地凑单，花了大量的时间选择商品，导致一部分用户因为时间成本不想凑单，而丢失了一部分用户群体；
2)用户花了时间凑单，但是选择的商品不符合用户预期优惠，也导致丢失了一部分用户群体。
发明内容
有鉴于此，本发明实施例提供一种生成订单信息的方法和装置，能够解决无法自动地为用户生成符合用户预期的订单的问题。
为实现上述目的，根据本发明实施例的一个方面，提供了一种生成订单信息的方法，包括：
根据历史购买数据，排除候选商品集中在预设购买周期内的商品；
接收促销消息，根据所述促销消息中的促销信息，将所述候选商品集中与促销信息对应的商品放入订单候选集中；
对所述订单候选集中的商品进行最优化求解，从而生成订单信息。
可选地，在根据历史购买订单，排除候选商品集中在预设购买周期内的商品之前，还包括：
根据历史购买数据，确定候选商品，并将所述候选商品放入候选商品集中；和/或，
根据历史浏览数据，将出现在同一次会话中的商品放入候选商品集中。
可选地，在根据历史购买订单，排除候选商品集中在预设购买周期内的商品之前，还包括：
根据历史购买数据，确定订单的支付价格、订单中每个商品对应的数量以及页面价格，并计算各个商品的最大支付价格和最小支付价格，从而确定各个商品的期望价格区间；和/或，
根据用户设置的最大支付价格和最小支付价格，确定各个商品的期望价格区间。
可选地，根据所述促销消息中的促销信息，将所述候选商品集中与促销信息对应的商品放入订单候选集中，包括：
根据所述促销消息中的促销信息，计算所述候选商品集中与促销信息对应的商品在当前促销下的最小支付价格；
若所述商品在当前促销下的最小支付价格在该商品的期望价格区间内，则将所述商品放入订单候选集中。
可选地，对所述订单候选集中的商品进行最优化求解，从而生成订单信息，包括：
基于所述订单候选集中的商品，生成至少一个建议订单；
对所述至少一个建议订单进行最优化求解，以最优解对应的建议订单作为订单信息。
可选地，对所述至少一个建议订单进行最优化求解，以最优解对应的建议订单作为订单信息，包括：
根据促销信息，确定各个促销信息对应的限制条件；
以所述各个促销信息对应的限制条件和各个商品的期望价格区间作为约束条件，针对每个建议订单，以求解如下公式的最大值为目标：
对该建议订单中的所有商品按照[(最大支付价格-该建议订单中的商品的支付价格)×该建议订单中的商品数量]，进行求和；
以所述公式的最大值对应的建议订单作为订单信息。
另外，根据本发明实施例的另一个方面，提供了一种生成订单信息的装置，包括：
排除模块，用于根据历史购买数据，排除候选商品集中在预设购买周期内的商品；
处理模块，用于接收促销消息，根据所述促销消息中的促销信息，将所述候选商品集中与促销信息对应的商品放入订单候选集中；
求解模块，用于对所述订单候选集中的商品进行最优化求解，从而生成订单信息。
可选地，还包括筛选模块，用于：
根据历史购买数据，确定候选商品，并将所述候选商品放入候选商品集中；和/或，
根据历史浏览数据，将出现在同一次会话中的商品放入候选商品集中。
可选地，还包括预设模块，用于：
根据历史购买数据，确定订单的支付价格、订单中每个商品对应的数量以及页面价格，并计算各个商品的最大支付价格和最小支付价格，从而确定各个商品的期望价格区间；和/或，
根据用户设置的最大支付价格和最小支付价格，确定各个商品的期望价格区间。
可选地，根据所述促销消息中的促销信息，将所述候选商品集中与促销信息对应的商品放入订单候选集中，包括：
根据所述促销消息中的促销信息，计算所述候选商品集中与促销信息对应的商品在当前促销下的最小支付价格；
若所述商品在当前促销下的最小支付价格在该商品的期望价格区间内，则将所述商品放入订单候选集中。
可选地，所述求解模块用于：
基于所述订单候选集中的商品，生成至少一个建议订单；
对所述至少一个建议订单进行最优化求解，以最优解对应的建议订单作为订单信息。
可选地，对所述至少一个建议订单进行最优化求解，以最优解对应的建议订单作为订单信息，包括：
根据促销信息，确定各个促销信息对应的限制条件；
以所述各个促销信息对应的限制条件和各个商品的期望价格区间作为约束条件，针对每个建议订单，以求解如下公式的最大值为目标：
对该建议订单中的所有商品按照[(最大支付价格-该建议订单中的商品的支付价格)×该建议订单中的商品数量]，进行求和；
以所述公式的最大值对应的建议订单作为订单信息。
根据本发明实施例的另一个方面，还提供了一种电子设备，包括：
一个或多个处理器；
存储装置，用于存储一个或多个程序，
当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现上述任一实施例所述的方法。
根据本发明实施例的另一个方面，还提供了一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，所述程序被处理器执行时实现上述任一实施例所述的方法。
上述发明中的一个实施例具有如下优点或有益效果：因为采用根据促销信息，将候选商品集中与促销信息对应的商品放入订单候选集中，并对订单候选集中的商品进行最优化求解，从而生成订单信息的技术手段，所以克服了无法自动地为用户生成符合用户预期的订单的技术问题；本发明利用用户历史购物数据和历史浏览数据，汇总出用户购买商品的价格敏感区间带以及候选商品集，然后以促销信息为分类维度，利用优化手段计算出推荐给用户的建议订单，为用户提供了一种凑单的快速通道，不但不需要用户人为地凑单，节约用户的时间成本，还能够快速、准确定位符合用户预期价格的商品。
上述的非惯用的可选方式所具有的进一步效果将在下文中结合具体实施方式加以说明。
附图说明
附图用于更好地理解本发明，不构成对本发明的不当限定。其中：
图1是根据本发明实施例的生成订单信息的方法的主要流程的示意图；
图2是根据本发明一个可参考实施例的生成订单信息的方法的主要流程的示意图；
图3是根据本发明实施例的生成订单信息的装置的主要模块的示意图；
图4是本发明实施例可以应用于其中的示例性***架构图；
图5是适于用来实现本发明实施例的终端设备或服务器的计算机***的结构示意图。
具体实施方式
以下结合附图对本发明的示范性实施例做出说明，其中包括本发明实施例的各种细节以助于理解，应当将它们认为仅仅是示范性的。因此，本领域普通技术人员应当认识到，可以对这里描述的实施例做出各种改变和修改，而不会背离本发明的范围和精神。同样，为了清楚和简明，以下的描述中省略了对公知功能和结构的描述。
图1是根据本发明实施例的生成订单信息的方法的主要流程的示意图。如图1所示，作为本发明的一个实施例，所述生成订单信息的方法包括：
步骤101，根据历史购买数据，排除候选商品集中在预设购买周期内的商品。
需要说明的是，在本发明的实施例中，所述商品可以是快销商品，即快速消费品(FMCG，Fast Moving Consumer Goods)的简称，是指那些使用寿命较短，消费速度较快的消费品。快销商品可以通过商品分类来限制。
在本发明的另一个实施例中，在步骤101之前，所述方法还包括：根据历史购买数据，确定候选商品，并将所述候选商品放入候选商品集中。在该实施例中，通过用户的历史购买数据(即已完成的订单数据)，确定各个订单数据中的候选商品，并将这些候选商品去重后放入候选商品集中。
在本发明的另一个实施例中，在步骤101之前，所述方法还包括：根据历史浏览数据，将出现在同一次会话中的商品放入候选商品集中。在该实施例中，可以结合用户的浏览记录，即用户浏览快销商品的跳转情况，为维护候选商品集。这主要是利用商品之间的互补性，例如购买了牙刷，很容易想到要购买牙膏，因此以用户的一次会话作为一个处理节点。若用户在同一次会话中浏览了商品A、B和C，若A为快销商品，则维护一个key-value键值对。其中key为A商品的SKU(产品统一编号的简称，每种产品均对应有唯一的SKU号)，value为一个列表，该列表包括与A商品出现在同一次会话中的快销商品，比如B商品和C商品。若在同一次会话中出现多个快销商品，这对应地建立多组key-value键值对，其中，key为快销商品的SKU，value为快销商品对应的快销商品列表。
在本发明的再一个实施例中，在步骤101之前，所述方法还包括：根据历史购买数据，确定订单的支付价格、订单中每个商品对应的数量以及页面价格，并计算各个商品的最大支付价格和最小支付价格，从而确定各个商品的期望价格区间；和/或，根据用户设置的最大支付价格和最小支付价格，确定各个商品的期望价格区间。
若一个订单m包括了N个商品，每个商品对应的数量为Numim，i∈{1,2,…,N}，每个商品对应的页面价格为Priceim，i∈{1,2,…,N}，订单的支付价格为Pm，那么商品i对应的支付价格为：
Figure BDA0001811441330000071
那么，对于该用于来说，购买商品i的支付价格为一个集合Pi＝{Pi1,Pi2,…,PiM}，其中M为该用户购买该商品的次数。然后在集合Pi中获取最大支付价格和最小支付价格，作为该商品的期望价格区间。
进一步地，所述期望价格区间可以作为***给用户的参考区间。如果用户不设置价格区间，则以根据上述方法计算得到的最大支付价格和最小支付价格作为商品的期望价格区间；如果用户设置了最大支付价格和最小支付价格，则以用户设置的最大支付价格和最小支付价格作为商品的期望价格区间。也就是说，用户设置的优先级大于***配置的优先级。
在本发明的另一个实施例中，在步骤101之前，所述方法还包括：预先对各个商品设置购买周期。可选地，可以对各个商品设置相同的购买周期，也可以对不同商品设置不同的购买周期，即设置购买快消商品多久后可以再次触发购买该商品。还可以针对某个商品设置购买周期，如果某个商品设置有独立的购买周期，则根据该购买周期进行判断，如果没有设置独立的购买周期，则根据快销商品的购买周期进行判断。
因此，在步骤101中，根据用户已购买的快消商品，计算当前时间与购买时间的差值，从而排除候选商品集中在预设购买周期内的快消商品，避免在购买周期内重复购买。
步骤102，接收促销消息，根据所述促销消息中的促销信息，将所述候选商品集中与促销信息对应的商品放入订单候选集中。
可以通过后台订阅商品的促销消息，当接收到促销消息后，就可以根据促销消息中的促销信息，将候选商品集中与所述促销信息关联的商品放入订单候选集中。
同样地，也可以基于key-value键值对维护促销信息，其中，key为商品的SKU，value为促销id(即促销信息)。例如促销信息为：满A元减B元，满A件减B件，或者满A件B折等。当促销消息为新增促销时，key对应的value数据会新增该促销信息；当促销消息为促销删除或过期时，key对应的value数据会去掉对应的促销id(即促销信息)。需要指出的是，每条促销信息都有促销id，通过促销id即可以获知对应的促销信息。
作为本发明的再一个实施例，根据所述促销消息中的促销信息，将所述候选商品集中与促销信息对应的商品放入订单候选集中，包括：根据所述促销消息中的促销信息，计算所述候选商品集中与促销信息对应的商品在当前促销下的最小支付价格；若所述商品在当前促销下的最小支付价格在该商品的期望价格区间内，则将所述商品放入订单候选集中。在该实施例中，首先根据促销信息计算出与促销信息对应的商品在当前促销下的最小支付价格，然后判断所述商品在当前促销下的最小支付价格是否在该商品的期望价格区间内，如果是，则将所述商品放入订单候选集中，如果否，则将所述商品保留在候选商品集中。
需要指出的是，每条促销信息对应于一个订单候选集，也就是说，将与同一条促销id关联的且符合购买周期、价格区间等条件的商品放入同一个订单候选集中。而且，同一个商品可能参与多个促销活动，因此同一个商品可以根据促销信息，将其放入多个与其关联的订单候选集中。
步骤103，对所述订单候选集中的商品进行最优化求解，从而生成订单信息。
首先基于步骤102中得到的所述订单候选集中的商品，生成至少一个建议订单；然后对所述至少一个建议订单进行最优化求解，以最优解对应的建议订单作为订单信息。在该步骤中，可以针对每个订单候选集，分别生成至少一个建议订单。
可选地，对所述至少一个建议订单进行最优化求解，以最优解对应的建议订单作为订单信息，包括：根据促销信息，确定各个促销信息对应的限制条件；以所述各个促销信息对应的限制条件和各个商品的期望价格区间作为约束条件，针对每个建议订单，以求解如下公式的最大值为目标：对该建议订单中的所有商品按照[(最大支付价格-该建议订单中的商品的支付价格)×该建议订单中的商品数量]，进行求和；以所述公式的最大值对应的建议订单作为订单信息。
需要指出的是，不同的促销信息会有不同的限制条件，比如如下表所示：
Figure BDA0001811441330000091
针对某个建议订单而言，如果建议订单候选集中的商品为{1,2,…,N}，建议订单中商品i的支付价格为pi，用户或者***设置的商品i的最大支付价格为si，建议订单中的商品数量ni，优化求解如下公式的最大值：
Figure BDA0001811441330000101
约束条件：1)商品属于候选商品集；2)商品对应的支付价格在期望价格区间范围内；3)对应促销id对应的限制条件。
结合约束条件，对同一个促销信息对应的至少一个建议订单进行优化求解，选出最优化的解，则该建议订单即为生成的订单信息。
因此，本发明实施例基于用户历史购买记录和/或历史浏览数据，给用户提供快销商品的订单建议。用户通过订阅选择该项服务，配置快销商品的周期完成订阅，如果发现有符合用户订阅的商品集后，就自动下单，然后通知用户，用户选择确定，就开始走订单生产流程；若选择取消或不进行选择(订单有效期内，例如24小时)，则生产的订单建议自动取消。
根据上面所述的各种实施例，可以看出本发明采用根据促销信息，将候选商品集中与促销信息对应的商品放入订单候选集中，并对订单候选集中的商品进行最优化求解，从而生成订单信息的技术方案，解决了无法自动地为用户生成符合用户预期的订单的问题。本发明利用用户历史购物数据和历史浏览数据，汇总出用户购买商品的价格敏感区间带以及候选商品集，然后以促销信息为分类维度，利用优化手段计算出推荐给用户的建议订单，为用户提供了一种凑单的快速通道，不但不需要用户人为地凑单，节约用户的时间成本，还能够快速、准确定位符合用户预期价格的商品。
图2是根据本发明一个可参考实施例的生成订单信息的方法的主要流程的示意图，所述生成订单信息的方法可以包括：
步骤201，根据历史购买数据，确定候选商品，并将所述候选商品放入候选商品集中；
步骤202，根据历史浏览数据，将出现在同一次会话中的商品放入候选商品集中；
步骤203，根据历史购买数据，确定订单的支付价格、订单中每个商品对应的数量以及页面价格，并计算各个商品的最大支付价格和最小支付价格，从而确定各个商品的期望价格区间；和/或，根据用户设置的最大支付价格和最小支付价格，确定各个商品的期望价格区间；
步骤204，根据历史购买数据，排除候选商品集中在预设购买周期内的商品；
步骤205，接收促销消息，根据所述促销消息中的促销信息，计算所述候选商品集中与促销信息对应的商品在当前促销下的最小支付价格；
步骤206，判断商品在当前促销下的最小支付价格是否在该商品的期望价格区间内；若是，则执行步骤207；若否，则结束；
步骤207，将所述商品放入订单候选集中；
步骤208，基于所述订单候选集中的商品，生成至少一个建议订单；
步骤209，对所述至少一个建议订单进行最优化求解，以最优解对应的建议订单作为订单信息。
需要指出的是，步骤201与步骤202可以同时执行，也可以先执行201，再执行202，或者先执行202，再执行201，本发明实施例对此不作限制。
需要说明的是，在保证能够实现本发明的情况下，可以根据需要调整上述各个步骤的顺序，调整后的技术方案都在本发明的保护范围内。
另外，在本发明一个可参考实施例中生成订单信息的方法的具体实施内容，在上面所述生成订单信息的方法中已经详细说明了，故在此重复内容不再说明。
图3是根据本发明实施例的生成订单信息的装置的主要模块的示意图。如图3所示，所述生成订单信息的装置300包括排除模块301、处理模块302和求解模块303。其中，所述排除模块301根据历史购买数据，排除候选商品集中在预设购买周期内的商品；所述处理模块302接收促销消息，根据所述促销消息中的促销信息，将所述候选商品集中与促销信息对应的商品放入订单候选集中；所述求解模块303对所述订单候选集中的商品进行最优化求解，从而生成订单信息。
可选地，还包括筛选模块，所述筛选模块根据历史购买数据，确定候选商品，并将所述候选商品放入候选商品集中；和/或，根据历史浏览数据，将出现在同一次会话中的商品放入候选商品集中。
可选地，还包括预设模块，所述预设模块根据历史购买数据，确定订单的支付价格、订单中每个商品对应的数量以及页面价格，并计算各个商品的最大支付价格和最小支付价格，从而确定各个商品的期望价格区间；和/或，根据用户设置的最大支付价格和最小支付价格，确定各个商品的期望价格区间。
可选地，根据所述促销消息中的促销信息，将所述候选商品集中与促销信息对应的商品放入订单候选集中，包括：
根据所述促销消息中的促销信息，计算所述候选商品集中与促销信息对应的商品在当前促销下的最小支付价格；
若所述商品在当前促销下的最小支付价格在该商品的期望价格区间内，则将所述商品放入订单候选集中。
可选地，所述求解模块303基于所述订单候选集中的商品，生成至少一个建议订单；对所述至少一个建议订单进行最优化求解，以最优解对应的建议订单作为订单信息。
可选地，对所述至少一个建议订单进行最优化求解，以最优解对应的建议订单作为订单信息，包括：
根据促销信息，确定各个促销信息对应的限制条件；
以所述各个促销信息对应的限制条件和各个商品的期望价格区间作为约束条件，针对每个建议订单，以求解如下公式的最大值为目标：
对该建议订单中的所有商品按照[(最大支付价格-该建议订单中的商品的支付价格)×该建议订单中的商品数量]，进行求和；
以所述公式的最大值对应的建议订单作为订单信息。
根据上面所述的各种实施例，可以看出本发明采用根据促销信息，将候选商品集中与促销信息对应的商品放入订单候选集中，并对订单候选集中的商品进行最优化求解，从而生成订单信息的技术方案，解决了无法自动地为用户生成符合用户预期的订单的问题。本发明利用用户历史购物数据和历史浏览数据，汇总出用户购买商品的价格敏感区间带以及候选商品集，然后以促销信息为分类维度，利用优化手段计算出推荐给用户的建议订单，为用户提供了一种凑单的快速通道，不但不需要用户人为地凑单，节约用户的时间成本，还能够快速、准确定位符合用户预期价格的商品。
需要说明的是，在本发明所述生成订单信息的装置的具体实施内容，在上面所述生成订单信息的方法中已经详细说明了，故在此重复内容不再说明。
图4示出了可以应用本发明实施例的生成订单信息的方法或生成订单信息的方法的示例性***架构400。
如图4所示，***架构400可以包括终端设备401、402、403，网络404和服务器405。网络404用以在终端设备401、402、403和服务器405之间提供通信链路的介质。网络404可以包括各种连接类型，例如有线、无线通信链路或者光纤电缆等等。
用户可以使用终端设备401、402、403通过网络404与服务器405交互，以接收或发送消息等。终端设备401、402、403上可以安装有各种通讯客户端应用，例如购物类应用、网页浏览器应用、搜索类应用、即时通信工具、邮箱客户端、社交平台软件等(仅为示例)。
终端设备401、402、403可以是具有显示屏并且支持网页浏览的各种电子设备，包括但不限于智能手机、平板电脑、膝上型便携计算机和台式计算机等等。
服务器405可以是提供各种服务的服务器，例如对用户利用终端设备401、402、403所浏览的购物类网站提供支持的后台管理服务器(仅为示例)。后台管理服务器可以对接收到的产品信息查询请求等数据进行分析等处理，并将处理结果(例如目标推送信息、产品信息——仅为示例)反馈给终端设备。
需要说明的是，本发明实施例所提供的生成订单信息的方法一般在服务器405执行，相应地，所述生成订单信息的装置一般设置在服务器405中。本发明实施例所提供的生成订单信息的方法也可以在终端设备401、402、403执行，相应地，所述生成订单信息的装置一般设置在终端设备401、402、403上。
应该理解，图4中的终端设备、网络和服务器的数目仅仅是示意性的。根据实现需要，可以具有任意数目的终端设备、网络和服务器。
下面参考图5，其示出了适于用来实现本发明实施例的终端设备的计算机***500的结构示意图。图5示出的终端设备仅仅是一个示例，不应对本发明实施例的功能和使用范围带来任何限制。
如图5所示，计算机***500包括中央处理单元(CPU)501，其可以根据存储在只读存储器(ROM)502中的程序或者从存储部分508加载到随机访问存储器(RAM)503中的程序而执行各种适当的动作和处理。在RAM 503中，还存储有***500操作所需的各种程序和数据。CPU 501、ROM 502以及RAM 503通过总线504彼此相连。输入/输出(I/O)接口505也连接至总线504。
以下部件连接至I/O接口505：包括键盘、鼠标等的输入部分506；包括诸如阴极射线管(CRT)、液晶显示器(LCD)等以及扬声器等的输出部分507；包括硬盘等的存储部分508；以及包括诸如LAN卡、调制解调器等的网络接口卡的通信部分509。通信部分509经由诸如因特网的网络执行通信处理。驱动器510也根据需要连接至I/O接口505。可拆卸介质511，诸如磁盘、光盘、磁光盘、半导体存储器等等，根据需要安装在驱动器510上，以便于从其上读出的计算机程序根据需要被安装入存储部分508。
特别地，根据本发明公开的实施例，上文参考流程图描述的过程可以被实现为计算机软件程序。例如，本发明公开的实施例包括一种计算机程序产品，其包括承载在计算机可读介质上的计算机程序，该计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的程序代码。在这样的实施例中，该计算机程序可以通过通信部分509从网络上被下载和安装，和/或从可拆卸介质511被安装。在该计算机程序被中央处理单元(CPU)501执行时，执行本发明的***中限定的上述功能。
需要说明的是，本发明所示的计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质或者是上述两者的任意组合。计算机可读存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的***、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子可以包括但不限于：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本发明中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行***、装置或者器件使用或者与其结合使用。而在本发明中，计算机可读的信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读的信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行***、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于：无线、电线、光缆、RF等等，或者上述的任意合适的组合。
附图中的流程图和框图，图示了按照本发明各种实施例的***、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分，上述模块、程序段、或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图或流程图中的每个方框、以及框图或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的***来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。
描述于本发明实施例中所涉及到的模块可以通过软件的方式实现，也可以通过硬件的方式来实现。所描述的模块也可以设置在处理器中，例如，可以描述为：一种处理器包括排除模块、处理模块和求解模块，其中，这些模块的名称在某种情况下并不构成对该模块本身的限定。
作为另一方面，本发明还提供了一种计算机可读介质，该计算机可读介质可以是上述实施例中描述的设备中所包含的；也可以是单独存在，而未装配入该设备中。上述计算机可读介质承载有一个或者多个程序，当上述一个或者多个程序被一个该设备执行时，使得该设备包括：根据历史购买数据，排除候选商品集中在预设购买周期内的商品；接收促销消息，根据所述促销消息中的促销信息，将所述候选商品集中与促销信息对应的商品放入订单候选集中；对所述订单候选集中的商品进行最优化求解，从而生成订单信息。
根据本发明实施例的技术方案，因为采用根据促销信息，将候选商品集中与促销信息对应的商品放入订单候选集中，并对订单候选集中的商品进行最优化求解，从而生成订单信息的技术手段，所以克服了无法自动地为用户生成符合用户预期的订单的技术问题；本发明利用用户历史购物数据和历史浏览数据，汇总出用户购买商品的价格敏感区间带以及候选商品集，然后以促销信息为分类维度，利用优化手段计算出推荐给用户的建议订单，为用户提供了一种凑单的快速通道，不但不需要用户人为地凑单，节约用户的时间成本，还能够快速、准确定位符合用户预期价格的商品。
上述具体实施方式，并不构成对本发明保护范围的限制。本领域技术人员应该明白的是，取决于设计要求和其他因素，可以发生各种各样的修改、组合、子组合和替代。任何在本发明的精神和原则之内所作的修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明保护范围之内。

Claims (14)

1.一种生成订单信息的方法，其特征在于，包括：
根据历史购买数据，排除候选商品集中在预设购买周期内的商品；
接收促销消息，根据所述促销消息中的促销信息，将所述候选商品集中与促销信息对应的商品放入订单候选集中；
对所述订单候选集中的商品进行最优化求解，从而生成订单信息。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在根据历史购买订单，排除候选商品集中在预设购买周期内的商品之前，还包括：
根据历史购买数据，确定候选商品，并将所述候选商品放入候选商品集中；和/或，
根据历史浏览数据，将出现在同一次会话中的商品放入候选商品集中。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在根据历史购买订单，排除候选商品集中在预设购买周期内的商品之前，还包括：
根据历史购买数据，确定订单的支付价格、订单中每个商品对应的数量以及页面价格，并计算各个商品的最大支付价格和最小支付价格，从而确定各个商品的期望价格区间；和/或，
根据用户设置的最大支付价格和最小支付价格，确定各个商品的期望价格区间。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，根据所述促销消息中的促销信息，将所述候选商品集中与促销信息对应的商品放入订单候选集中，包括：
根据所述促销消息中的促销信息，计算所述候选商品集中与促销信息对应的商品在当前促销下的最小支付价格；
若所述商品在当前促销下的最小支付价格在该商品的期望价格区间内，则将所述商品放入订单候选集中。
5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，对所述订单候选集中的商品进行最优化求解，从而生成订单信息，包括：
基于所述订单候选集中的商品，生成至少一个建议订单；
对所述至少一个建议订单进行最优化求解，以最优解对应的建议订单作为订单信息。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，对所述至少一个建议订单进行最优化求解，以最优解对应的建议订单作为订单信息，包括：
根据促销信息，确定各个促销信息对应的限制条件；
以所述各个促销信息对应的限制条件和各个商品的期望价格区间作为约束条件，针对每个建议订单，以求解如下公式的最大值为目标：
对该建议订单中的所有商品按照[(最大支付价格-该建议订单中的商品的支付价格)×该建议订单中的商品数量]，进行求和；
以所述公式的最大值对应的建议订单作为订单信息。
7.一种生成订单信息的装置，其特征在于，包括：
排除模块，用于根据历史购买数据，排除候选商品集中在预设购买周期内的商品；
处理模块，用于接收促销消息，根据所述促销消息中的促销信息，将所述候选商品集中与促销信息对应的商品放入订单候选集中；
求解模块，用于对所述订单候选集中的商品进行最优化求解，从而生成订单信息。
8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，还包括筛选模块，用于：
根据历史购买数据，确定候选商品，并将所述候选商品放入候选商品集中；和/或，
根据历史浏览数据，将出现在同一次会话中的商品放入候选商品集中。
9.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，还包括预设模块，用于：
根据历史购买数据，确定订单的支付价格、订单中每个商品对应的数量以及页面价格，并计算各个商品的最大支付价格和最小支付价格，从而确定各个商品的期望价格区间；和/或，
根据用户设置的最大支付价格和最小支付价格，确定各个商品的期望价格区间。
10.根据权利要求9所述的装置，其特征在于，根据所述促销消息中的促销信息，将所述候选商品集中与促销信息对应的商品放入订单候选集中，包括：
根据所述促销消息中的促销信息，计算所述候选商品集中与促销信息对应的商品在当前促销下的最小支付价格；
若所述商品在当前促销下的最小支付价格在该商品的期望价格区间内，则将所述商品放入订单候选集中。
11.根据权利要求9所述的装置，其特征在于，所述求解模块用于：
基于所述订单候选集中的商品，生成至少一个建议订单；
对所述至少一个建议订单进行最优化求解，以最优解对应的建议订单作为订单信息。
12.根据权利要求11所述的装置，其特征在于，对所述至少一个建议订单进行最优化求解，以最优解对应的建议订单作为订单信息，包括：
根据促销信息，确定各个促销信息对应的限制条件；
以所述各个促销信息对应的限制条件和各个商品的期望价格区间作为约束条件，针对每个建议订单，以求解如下公式的最大值为目标：
对该建议订单中的所有商品按照[(最大支付价格-该建议订单中的商品的支付价格)×该建议订单中的商品数量]，进行求和；
以所述公式的最大值对应的建议订单作为订单信息。
13.一种电子设备，其特征在于，包括：
一个或多个处理器；
存储装置，用于存储一个或多个程序，
当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1-6中任一所述的方法。
14.一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述程序被处理器执行时实现如权利要求1-6中任一所述的方法。
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