订单生成方法、系统、计算机设备和存储介质与流程

本申请涉及计算机
技术领域：
，特别是涉及一种订单生成方法、系统、计算机设备和存储介质。
背景技术：
：随着计算机技术的发展，出现了大量的网络销售产品，比如网络保险。在购买网络保险之前，用户需要创建订单，并填写大量的相关信息，如投保人信息、被保人信息等，或者还需要提供证件影像等基本信息。传统方式中，当用户多次购买网络保险时，需要重复填写相关信息之后才能进行下单，投保过程耗时较长。技术实现要素：基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够高效生成订单的订单生成方法、系统、计算机设备和存储介质。一种订单生成方法，所述方法包括：获取订单生成指令；所述订单生成指令携带待识别生物信息和待识别用户标识；根据所述待识别生物信息和待识别用户标识生成订单生成请求；将所述订单生成请求发送至服务器；所述订单生成请求用于指示所述服务器查找与所述待识别生物信息匹配的目标生物信息，获取与所述目标生物信息对应的历史订单数据，所述历史订单数据中包含目标用户标识；当所述待识别用户标识与所述目标用户标识匹配时，接收所述服务器发送的所述历史订单数据；接收基于所述历史订单数据输入的修改数据；根据所述历史订单数据和所述修改数据生成目标订单。在其中一个实施例中，所述订单生成请求还携带了订单类型标识；所述接收基于所述历史订单数据输入的修改数据，包括：获取与所述订单类型标识对应的初始订单模板；所述初始订单模板包含多个订单信息字段；识别所述历史订单数据中与任意所述订单信息字段匹配的匹配历史数据；将所述匹配历史数据填充至所述初始订单模板，生成初始订单；接收基于所述初始订单输入的修改数据。在其中一个实施例中，在所述获取订单生成指令之前，还包括：采集至少一种目标生物信息；根据所述至少一种目标生物信息生成用户创建请求；将所述用户创建请求发送至所述服务器；所述用户创建请求用于指示所述服务器分配新用户标识，并创建所述新用户标识与所述至少一种目标生物信息的关联关系。一种订单生成方法，所述方法包括：获取终端发送的订单生成请求；所述订单生成请求携带待识别生物信息和待识别用户标识；查找与所述待识别生物信息匹配的目标生物信息；获取与所述目标生物信息对应的历史订单数据；所述历史订单数据中包含目标用户标识；当所述待识别用户标识与所述目标用户标识匹配时，将所述历史订单数据发送至所述终端，以使所述终端基于所述历史订单数据生成目标订单。在其中一个实施例中，所述待识别生物信息包含多种类型，所述查找与所述待识别生物信息匹配的目标生物信息，包括：获取生物信息库；所述生物信息库中存储有多个待匹配用户标识，每个所述待匹配用户标识与至少一个待匹配生物信息相对应；计算每个所述待识别生物信息与相应类型的每个所述待匹配生物信息的子匹配度；将相同待匹配用户标识对应的至少一个子匹配度进行加权求和，得到每个所述待匹配用户标识对应的综合匹配度；将具有大于预设匹配度的综合匹配度的待匹配用户标识对应的待匹配生物信息作为目标生物信息。在其中一个实施例中，所述方法还包括：接收终端上传的修改数据；所述修改数据与所述目标用户标识相对应；基于所述历史订单数据和所述修改数据，分析得到与所述目标用户标识对应的变化趋势；获取与所述变化趋势匹配的产品推荐信息；将所述产品推荐信息发送至所述终端。在其中一个实施例中，所述获取与所述变化趋势匹配的产品推荐信息，包括：检测所述变化趋势对应的订单信息字段；获取预设的映射表，基于所述映射表查找所述订单信息字段有映射关系的多个关联产品信息；每个所述关联产品信息对应有待匹配特征向量；基于所述历史订单数据和所述修改数据，生成与所述目标用户标识对应的用户特征向量；计算所述用户特征向量和每个所述待匹配特征向量的相似度；确定大于预设阈值的相似度对应的待匹配特征向量，并将所确定的待匹配特征向量对应的关联产品信息作为与所述变化趋势匹配的产品推荐信息。一种订单生成系统，所述系统包括：终端，用于获取订单生成指令；所述订单生成指令携带待识别生物信息和待识别用户标识；根据所述待识别生物信息和待识别用户标识生成订单生成请求；服务器，用于获取终端发送的订单生成请求；所述订单生成请求携带待识别生物信息和待识别用户标识；查找与所述待识别生物信息匹配的目标生物信息；获取与所述目标生物信息对应的历史订单数据；所述历史订单数据中包含目标用户标识；当所述待识别用户标识与所述目标用户标识匹配时，将所述历史订单数据发送至所述终端；所述终端还用于接收基于所述历史订单数据输入的修改数据；根据所述历史订单数据和所述修改数据生成目标订单。一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述各个实施例中所述的订单生成方法的步骤。一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述各个实施例中所述的订单生成方法的步骤。上述订单生成方法、系统、计算机设备和存储介质，终端获取订单生成指令之后，可根据订单生成指令携带的待识别生物信息和待识别用户标识生成订单生成请求。终端还将订单生成请求发送至服务器。服务器会基于订单生成请求，查找与待识别生物信息匹配的目标生物信息，获取与目标生物信息对应的历史订单数据，历史订单数据中包含目标用户标识。当服务器检测到待识别用户标识与目标用户标识匹配时，服务器可将历史订单数据发送至终端。终端还可接收基于历史订单数据输入的修改数据，并根据历史订单数据和修改书数据生成目标订单。通过准确提供历史订单数据，避免了用户重复填写相关信息的时间，而仅需要对变更的信息进行修改，从而缩短了在线投保流程的耗时，能够高效生成订单。附图说明图1为一个实施例中订单生成方法的应用场景图；图2为一个实施例中订单生成方法的流程示意图；图3另一个实施例中订单生成方法的流程示意图；图4为一个实施例中计算机设备的内部结构图；图5为另一个实施例中计算机设备的内部结构图。具体实施方式为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。本申请提供的订单生成方法，可以应用于如图1所示的应用环境中。其中，终端102通过网络与服务器104通过网络进行通信。其中，终端102可以但不限于是各种个人计算机、笔记本电脑、智能手机、平板电脑和便携式可穿戴设备，服务器104可以用独立的服务器或者是多个服务器组成的服务器集群来实现。终端102获取订单生成指令之后，可根据订单生成指令携带的待识别生物信息和待识别用户标识生成订单生成请求。终端102还将订单生成请求发送至服务器104。服务器104会基于订单生成请求，查找与待识别生物信息匹配的目标生物信息，获取与目标生物信息对应的历史订单数据，历史订单数据中包含目标用户标识。当服务器104检测到待识别用户标识与目标用户标识匹配时，服务器104可将历史订单数据发送至终端102。终端102还可接收基于历史订单数据输入的修改数据，并根据历史订单数据和修改书记处生成目标订单。在一个实施例中，如图2所示，提供了一种订单生成方法，以该方法应用于图1中的终端102为例进行说明，包括以下步骤：步骤202，获取订单生成指令；订单生成指令携带待识别生物信息和待识别用户标识。待识别生物信息是指用户输入的用于识别的生物信息。生物信息包括但不限于指纹信息、声纹信息、人脸信息、虹膜信息等。可通过终端本身采集生物信息，也可通过终端调用相应的采集装置采集生物信息。比如说可通过摄像头采集用户的人脸信息，人脸信息可以是静态图像，也可以是动态视频；可以通过虹膜传感器采集用户的虹膜信息；还可以通过指纹识传感器采集用户的指纹信息。待识别用户标识可以是用户姓名或身份证号，还可以是服务器为用户分配的客户号等。步骤204，根据待识别生物信息和待识别用户标识生成订单生成请求。在一个实施例中，终端可对采集到的生物信息进行特征提取得到待识别生物信息，并根据提取的待识别生物信息生成订单生成请求。比如说当终端采集到客户的指纹之后，可生成指纹图像。对指纹图像进行dsp(digitalsignalprocessing，数字信号处理)指纹图像处理，包括图像预处理(极值滤波、一次平滑、锐化、二次平滑等)、二值化、细化，然后提取处理后的指纹图像的特征点信息，将特征点信息作为待识别生物信息发送至服务器。步骤206，将订单生成请求发送至服务器；订单生成请求用于指示服务器查找与待识别生物信息匹配的目标生物信息，获取与目标生物信息对应的历史订单数据，历史订单数据中包含目标用户标识。订单生成请求是指用于获取服务器中生成订单的相关数据以生成订单的请求。订单可以是投保单。服务器中可预设有生物信息库，生物信息库中存储有多个待匹配生物信息。服务器可通过比较待识别生物信息与每个待匹配生物信息，得到最匹配的目标生物信息。每个待匹配生物信息都对应有待匹配用户标识，待匹配用户标识可包含于相应的历史订单数据中。目标生物信息对应的待匹配用户标识即为目标用户标识。历史订单数据包括但不限于个人基本信息、健康告知选项数据、证件影像数据等。当用户多次购买网络保险时，投保人信息或证件影像等历史订单数据通常都是不变的或变动微小的，可用于重复使用。在一个实施例中，终端可采集多种类型的待识别生物信息，服务器可根据多个待识别生物信息确定匹配的目标用户标识。比如可根据人脸信息、声纹信息、指纹信息等其中多种待识别信息，综合进行生物信息的匹配。采集待识别生物信息时，可能会出现光线不充足导致人脸图像模糊，或者因为背景音嘈杂导致声纹信息无法被识别出，再或者因为用户手指受伤导致指纹信息不完整等情况。因此，可将人脸信息、声纹信息、指纹信息等都发送至服务器进行匹配。可以对每种待识别生物信息进行匹配之后分别得到相应的子匹配度，根据多个子匹配度加权计算得到综合匹配度，将综合匹配度最高的待匹配生物信息作为匹配的目标生物信息，并查找相应的目标用户标识。步骤208，当待识别用户标识与目标用户标识匹配时，接收服务器发送的历史订单数据。当待识别用户标识与目标用户标识匹配时，则说明该待识别生物信息与待识别用户标识配对，该用户具有获取历史订单数据的权限，因此服务器可将历史订单数据发送至终端。在一个实施例中，当待识别用户标识与目标用户标识不匹配时，则说明该待识别生物信息与待识别用户标识不配对，该用户不具有获取历史订单数据的权限。可发送提示消息以使得用户重新上传待识别生物信息或待识别用户标识，重新识别待识别生物信息与待识别用户标识。步骤210，接收基于历史订单数据输入的修改数据。虽然大部分历史订单数据中的内容是不变的，但是仍存在部分需要修改的内容。用户可基于历史订单数据输入修改数据，修改数据可以用于补充、删除或变更历史订单数据。在一个实施例中，订单生成请求还携带了订单类型标识；接收基于历史订单数据输入的修改数据，包括：获取与订单类型标识对应的初始订单模板；初始订单模板包含多个订单信息字段；识别历史订单数据中与任意订单信息字段匹配的匹配历史数据；将匹配历史数据填充至初始订单模板，生成初始订单；接收基于初始订单输入的修改数据。订单类型标识可以是保险险种标识等。由于不同的保险险种需要提供不同的数据，因此针对不同的保险险种的保险进行投保，需要填写不同的样式的订单。而针对不同样式的订单可预设有相应的初始订单模板。初始订单模板是指仅包含订单样式，不包含具体内容的订单模板。订单信息字段是指初始订单模板中需要填写具体内容的字段。匹配历史数据是指历史订单数据中与订单信息字段匹配的具体内容。比如说订单信息字段为“手机号”，则历史订单数据中对应的匹配历史数据可为“123”，而针对该订单信息字段的修改数据可为“456”。初始订单是初始订单模板中的订单信息字段填充了匹配历史数据之后所生成的订单。初始订单仅是根据历史订单数据生成的，因此将初始订单展示给用户之后，用户可对初始订单进行修改。步骤212，根据历史订单数据和修改数据生成目标订单。根据原有的历史订单数据和基于历史订单数据输入的修改数据，可生成部分修改后的目标订单。上述订单生成方法中，终端获取订单生成指令之后，可根据订单生成指令携带的待识别生物信息和待识别用户标识生成订单生成请求。终端还将订单生成请求发送至服务器。服务器会基于订单生成请求，查找与待识别生物信息匹配的目标生物信息，获取与目标生物信息对应的历史订单数据，历史订单数据中包含目标用户标识。当服务器检测到待识别用户标识与目标用户标识匹配时，服务器可将历史订单数据发送至终端。终端还可接收基于历史订单数据输入的修改数据，并根据历史订单数据和修改书数据生成目标订单。通过准确提供历史订单数据，避免了用户重复填写相关信息的时间，而仅需要对变更的信息进行修改，从而缩短了在线投保流程的耗时，能够高效生成订单。在一个实施例中，在获取订单生成指令之前，还包括：采集至少一种目标生物信息；根据至少一种目标生物信息生成用户创建请求；将用户创建请求发送至服务器；用户创建请求用于指示服务器分配新用户标识，并创建新用户标识与至少一种目标生物信息的关联关系。当服务器查找不到与待识别生物信息匹配的目标生物信息，则说明该用户为新用户，则需要为新用户分配新用户标识。采集到新用户的目标生物信息之后，终端可将目标生物信息发送至服务器进行存储。终端还可对采集到的目标生物信息进行特征提取之后，将特征提取之后的目标生物信息发送至服务器进行存储。终端还可将目标生物信息进行加密处理，比如将提取的特征信息转换为hash值之后，将转换后的hash作为目标生物信息，以防止他人盗用。服务器可为新用户分配新用户标识，还可以将新用户标识关联目标生物信息之后存储至预设的生物信息库，以用于后续的匹配识别。服务器还可将新用户标识返回至终端，以提示用户创建成功。在一个实施例中，如图3所示，提供了另一种订单生成方法，以该方法应用于图1中的服务器104为例进行说明，包括以下步骤：步骤302，获取终端发送的订单生成请求；订单生成请求携带待识别生物信息和待识别用户标识。待识别生物信息是指需要进行识别的生物信息。生物信息包括但不限于指纹信息、声纹信息、人脸信息、虹膜信息等。可通过终端本身采集生物信息，也可通过终端调用相应的采集装置采集生物信息。比如说可通过摄像头采集用户的人脸信息，人脸信息可以是静态图像，也可以是动态视频；可以通过虹膜传感器采集用户的虹膜信息；还可以通过指纹识传感器采集用户的指纹信息。待识别用户标识可以是用户姓名或身份证号，还可以是服务器为用户分配的客户号等。步骤304，查找与待识别生物信息匹配的目标生物信息。在一个实施例中，待识别生物信息包含多种类型，查找与待识别生物信息匹配的目标生物信息，包括：获取生物信息库；生物信息库中存储有多个待匹配用户标识，每个待匹配用户标识与至少一个待匹配生物信息相对应；计算每个待识别生物信息与相应类型的每个待匹配生物信息的子匹配度；将相同待匹配用户标识对应的至少一个子匹配度进行加权求和，得到每个待匹配用户标识对应的综合匹配度；将具有大于预设匹配度的综合匹配度的待匹配用户标识对应的待匹配生物信息作为目标生物信息。生物信息库是指预先存储了多种待匹配用户标识对应的待匹配生物信息的数据库。生物信息库中的待匹配用户标识包括基于多个历史订单汇集的用户标识，还可以包括新用户的用户标识。服务器可通过计算每个待识别生物信息与相应类型的每个待匹配生物信息的子匹配度，从而将多个匹配度进行加权计算得到每个待匹配用户标识对应的综合匹配度。可预先对多种生物信息类型设置相应的权值，比如可基于生物信息类型的可参考程度对人脸信息、声纹信息、指纹信息分别设置权值q1、q2、q3，且q1<q2<q3。可将综合匹配度最高的用户作为匹配成功的目标生物信息。还可判断综合匹配度是否大于预设匹配度的时候，若是，才判定该目标生物信息匹配成功。在一个实施例中，针对用户的待匹配生物信息与所采集待识别生物信息的综合匹配度可以设定多个区间。当所有的综合匹配度都处于0到第一阈值时，判定不存在匹配的生物信息；当存在多个综合匹配度处于第一阈值到第二阈值时，将对应的待确认用户标识生成列表发送至终端以使得用户可根据实际情况进行选择，若所查找到的用户标识所对应的用户信息并不准确时，可提供重新采集的功能键。当检测到对功能键的选中操作时，对用户的待识别生物信息进行重新采集；当存在一个综合匹配度大于第二阈值时，则判定该客户生物信息匹配成功；当存在多个综合匹配度大于第二阈值时，说明生物信息库中的可能存在该用户重复的待匹配生物信息，或者待匹配用户标识可能存在错误，导致一个用户对应两个待匹配用户标识，两套待匹配信息，则可将相应的多个目标用户标识发送至终端进行确认。若是重复信息则将两个待匹配用户标识对应的待匹配生物和历史订单数据进行数据清洗，合并为一个待匹配用户标识对应的信息。步骤306，获取与目标生物信息对应的历史订单数据；历史订单数据中包含目标用户标识。历史订单数据包括但不限于个人基本信息、健康告知选项数据、证件影像数据等。当用户多次购买网络保险时，投保人信息或证件影像等历史订单数据通常都是不变的或变动微小的，可用于重复使用。步骤308，当待识别用户标识与目标用户标识匹配时，将历史订单数据发送至终端，以使终端基于历史订单数据生成目标订单。当待识别用户标识与目标用户标识匹配时，则说明该待识别生物信息与待识别用户标识配对，该用户具有获取历史订单数据的权限，因此服务器可将历史订单数据发送至终端，以使得终端可基于历史订单数据生成目标订单。上述订单生成方法中，终端将订单生成请求发送至服务器之后，服务器会基于订单生成请求，查找与待识别生物信息匹配的目标生物信息，获取与目标生物信息对应的历史订单数据，历史订单数据中包含目标用户标识。当服务器检测到待识别用户标识与目标用户标识匹配时，服务器可将历史订单数据发送至终端。终端可根据历史订单数据生成目标订单。通过准确提供历史订单数据，避免了用户重复填写相关信息的时间，而仅需要对变更的信息进行修改，从而缩短了在线投保流程的耗时，能够高效生成订单。在一个实施例中，该方法还包括：接收终端上传的修改数据；修改数据与目标用户标识相对应；基于历史订单数据和修改数据，分析得到与目标用户标识对应的变化趋势；获取与变化趋势匹配的产品推荐信息；将产品推荐信息发送至终端。在一个实施例中，可针对每个用户标识预设相应的历史表，用于存储终端上传的修改数据。可基于每次接收的终端上传的修改数据，将变更的订单信息字段转成json(javascriptobjectnotation,js对象标记)格式字符串，存储至历史表中的变更内容字段下，还可以记录每次变更时间及相应的业务员标识。历史表如下表“user123”所示，用户123发生了三次数据变更，分别变更了订单信息字段“职业”、“年收入”、“婚姻状况”的具体内容。在查询时，无需结合上一条记录便能获取各个订单信息字段的变更前后差异。表user123业务员标识变更时间变更内容abc20160101{“职业”：[事业单位，工厂]}abc20170101{“年收入”：[100000，500000]}def20180101{“婚姻状况”：[未婚，已婚]}可基于历史表统计目标用户标识对应的变化趋势。比如说，当检测到用户的职业由事业单位变为工厂，则说明工作状态更不安稳了，因此可推荐意外险或重疾险等；当检测到用户的年收入存在较大幅度的增长，则可以推荐合适的投资理财产品；当检测到用户的婚姻情况由未婚变为已婚，则可以推荐适合家庭的保险组合。在一个实施例中，当检测到一个老用户对应的业务员标识发生变更时，可对原来的业务员标识进行记录，当统计到多个该业务员的老客户变为其他业务员的客户的情况时，说明该业务员的展业能力下降。可推送提示信息至该业务员账号。比如，可通过用户属性和产品预设一个映射表，当用户订单信息字段的具体内容发生变化时，可根据映射表查找相应的产品信息发送至业务员终端，使得业务员可根据推荐的产品信息进行展业。在一个实施例中，还可以针对所有的用户都用一个历史表,在历史表中添加用户标识字段。在进行历史记录查询时，可将历史表按照查询维度拆分为多个子历史表，比如说按用户标识字段、或者按照业务员标识字段进行拆分，再从子历史表中进行查询。表alluser用户标识业务员标识变更时间变更内容123abc20160101{“职业”：[事业单位，工厂]}456def20160101{“职业”：[国企，外企]}123abc20170101{“年收入”：[100000，500000]}456def20170101{“年收入”：[300000，800000]}123def20180101{“婚姻”：[未婚，已婚]}456def20180101{“婚姻”：[未婚，已婚]}在一个实施例中，还可根据历史表进行大数据分析。比如说，当可以统计每年内的投保信息中，用户的婚姻状况由未婚变为已婚的概率。并构建相应的趋势图。若发现结婚概率在不断增加。则可以对适合家庭的保险组合进行广泛推广。再比如说，还可以根据职业和相应关联产品信息的关系进行分析，得到职业与产品的偏好关系，从而实现产品推荐信息的精准推荐。在一个实施例中，获取与变化趋势匹配的产品推荐信息，包括：检测变化趋势对应的订单信息字段；获取预设的映射表，基于映射表查找订单信息字段有映射关系的多个关联产品信息；每个关联产品信息对应有待匹配特征向量；基于历史订单数据和修改数据，生成与目标用户标识对应的用户特征向量；计算用户特征向量和每个待匹配特征向量的相似度；确定大于预设阈值的相似度对应的待匹配特征向量，并将所确定的待匹配特征向量对应的关联产品信息作为与变化趋势匹配的产品推荐信息。在一个实施例中，还可以实现构造产品推荐模型，产品推荐模型中包含目标用户的属性向量与关联产品信息的映射关系。将用户变更后的多个订单信息字段对应的具体内容生成n维待匹配用户的属性向量(w1，w2，w3……wn)，比如w1代表性别(1为男性、2为女性)，w2代表年收入，w3代表职业危险系数，w4代表婚姻状况(1为已婚、2为未婚)等，但不限于此。通过公式计算待匹配用户的属性向量与目标用户的属性向量的相似度之后，将相似度最高的目标用户的属性向量对应的关联产品信息作为产品推荐信息发送至终端。应该理解的是，虽然图2和3的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，这些步骤可以以其它的顺序执行。而且，图2和3中的至少一部分步骤可以包括多个子步骤或者多个阶段，这些子步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，这些子步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其它步骤或者其它步骤的子步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。在一个实施例中，提供了一种订单生成系统，该系统包括：终端，用于获取订单生成指令；订单生成指令携带待识别生物信息和待识别用户标识；根据待识别生物信息和待识别用户标识生成订单生成请求；服务器，用于获取终端发送的订单生成请求；订单生成请求携带待识别生物信息和待识别用户标识；查找与待识别生物信息匹配的目标生物信息；获取与目标生物信息对应的历史订单数据；历史订单数据中包含目标用户标识；当待识别用户标识与目标用户标识匹配时，将历史订单数据发送至终端；终端还用于接收基于历史订单数据输入的修改数据；根据历史订单数据和修改数据生成目标订单。在一个实施例中，订单生成请求还携带了订单类型标识，终端还用于获取与订单类型标识对应的初始订单模板；初始订单模板包含多个订单信息字段；识别历史订单数据中与任意订单信息字段匹配的匹配历史数据；将匹配历史数据填充至初始订单模板，生成初始订单；接收基于初始订单输入的修改数据。在一个实施例中，终端还用于采集至少一种目标生物信息；根据至少一种目标生物信息生成用户创建请求；将用户创建请求发送至服务器；用户创建请求用于指示服务器分配新用户标识，并创建新用户标识与至少一种目标生物信息的关联关系。在一个实施例中，待识别生物信息包含多种类型，服务器还用于获取生物信息库；生物信息库中存储有多个待匹配用户标识，每个待匹配用户标识与至少一个待匹配生物信息相对应；计算每个待识别生物信息与相应类型的每个待匹配生物信息的子匹配度；将相同待匹配用户标识对应的至少一个子匹配度进行加权求和，得到每个待匹配用户标识对应的综合匹配度；将具有大于预设匹配度的综合匹配度的待匹配用户标识对应的待匹配生物信息作为目标生物信息。在一个实施例中，服务器还用于接收终端上传的修改数据；修改数据与目标用户标识相对应；基于历史订单数据和修改数据，分析得到与目标用户标识对应的变化趋势；获取与变化趋势匹配的产品推荐信息；将产品推荐信息发送至终端。在一个实施例中，服务器还用于检测变化趋势对应的订单信息字段；获取预设的映射表，基于映射表查找订单信息字段有映射关系的多个关联产品信息；每个关联产品信息对应有待匹配特征向量；基于历史订单数据和修改数据，生成与目标用户标识对应的用户特征向量；计算用户特征向量和每个待匹配特征向量的相似度；确定大于预设阈值的相似度对应的待匹配特征向量，并将所确定的待匹配特征向量对应的关联产品信息作为与变化趋势匹配的产品推荐信息。关于订单生成系统的具体限定可以参见上文中对于订单生成方法的限定，在此不再赘述。上述订单生成系统中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中，也可以以软件形式存储于计算机设备中的存储器中，以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。在一个实施例中，提供了一种计算机设备，该计算机设备可以是服务器，其内部结构图可以如图4所示。该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器、网络接口和数据库。其中，该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质、内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统、计算机程序和数据库。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的数据库可以是生物信息库，用于存储待匹配生物信息。该计算机设备的网络接口用于与外部的终端通过网络连接通信。该计算机程序被处理器执行时以实现一种订单生成方法。在一个实施例中，提供了一种计算机设备，该计算机设备可以是终端，其内部结构图可以如图5所示。该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器、网络接口、显示屏和输入系统。其中，该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质、内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统和计算机程序。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的网络接口用于与外部的终端通过网络连接通信。该计算机程序被处理器执行时以实现一种订单生成方法。该计算机设备的显示屏可以是液晶显示屏或者电子墨水显示屏，该计算机设备的输入系统可以是显示屏上覆盖的触摸层，也可以是计算机设备外壳上设置的按键、轨迹球或触控板，还可以是外接的键盘、触控板或鼠标等。本领域技术人员可以理解，图4和5中示出的结构，仅仅是与本申请方案相关的部分结构的框图，并不构成对本申请方案所应用于其上的计算机设备的限定，具体的计算机设备可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。在一个实施例中，提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，该存储器存储有计算机程序，该处理器执行计算机程序时实现上述各个实施例中的订单生成方法的步骤。在一个实施例中，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现上述各个实施例中的订单生成方法的步骤。本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本申请所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和/或易失性存储器。非易失性存储器可包括只读存储器(rom)、可编程rom(prom)、电可编程rom(eprom)、电可擦除可编程rom(eeprom)或闪存。易失性存储器可包括随机存取存储器(ram)或者外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，ram以多种形式可得，诸如静态ram(sram)、动态ram(dram)、同步dram(sdram)、双数据率sdram(ddrsdram)、增强型sdram(esdram)、同步链路(synchlink)dram(sldram)、存储器总线(rambus)直接ram(rdram)、直接存储器总线动态ram(drdram)、以及存储器总线动态ram(rdram)等。以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。以上所述实施例仅表达了本申请的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本申请的保护范围。因此，本申请专利的保护范围应以所附权利要求为准。当前第1页12