一种基于标识解析技术的家电产品窜货报警方法与流程

本发明涉及标识解析，具体涉及一种基于标识解析技术的家电产品窜货报警方法。

背景技术：

1、家电产品的销售是一个复杂且繁琐的过程，从生产厂家到消费者，中间将有多个经销商、分售商、零售门店、直营门店等多个角色参与，同时由于产品在各地区市场占有率及客户满意度的差异化，很多家电生产厂家为更好开发新市场新业务，通常生产厂家会针对不同渠道、销售区域制定差异化的销售策略，给出不一样的优惠力度，从而来有针对性的占领相应市场，因此这也对企业管理带来了非常大的压力和难度，由于各个区域的家电产品价格可能不同，这就给各环节参与者带来牟利空间，经常出现窜货、私下随意调货的情况，即超出授权范围，在非授权区域出售家电产品的行为，进而扰乱所制定的市场销售策略，导致市场价格体系混乱，容易导致公司销售策略无法落地，产品销售达不到预期。因此家电生产厂家一直致力于解决窜货问题，目前针对以上问题采取的常见应对方式主要包括两种：一是人工稽查，由家电企业安排稽查人员进行线下门店和客户的稽查和调研，判断终端家电产品是否存在窜货行为。二是运用信息化采集手段，主要是通过安装师傅在安装反馈时扫码获取家电产品信息以及用户交易的地理位置(或ip)并上传，后台数据中台对所上报信息进行数据库分析比对。

2、然而现有技术中，不论是人工稽查的过程不透明、受人为主观因素影响较多、效率低、成本高等，还是采用简易的信息化手段的技术简单，判断依据单一容易导致结果准确率低等问题，都无法有效解决家电企业市场销售时出现的窜货问题。

技术实现思路

1、为解决以上方案存在的问题，本申请提出一种基于标识解析技术的家电产品窜货报警方法，利用标识解析的标识编码这种工业互联网中的“身份证”对物理对象和虚拟对象进行唯一识别，并借助解析系统，实现跨地域、跨行业、跨企业的数据共享共用的作用，基于标识解析技术及标识解析二级节点数据采集存储处理分析的等功能结合lcss的移动用户轨迹相似性查询算法，建立一种通过判断家电产品物流时间轨迹来判断家电产品窜货模型及报警系统，通过采集家电产品多维度运输入库出库等相关数据，进行建模分析，并通过标识解析二级节点数据共享能力，便于家电公司掌握产品窜货情况，并及时响应相应应对策略。

2、为了实现上述目的，本发明采用以下技术方案：

3、一种基于标识解析技术的家电产品窜货报警方法，包括以下步骤：

4、步骤1：从标识解析二级节点获取标识看板数据；

5、步骤2：通过标识看板数据获取消费者反馈信息，对比交易位置信息是否与家电产品销售区域一致，若不一致，则生成标记1，并进入步骤5，否则结束；

6、步骤3：获取实际物流轨迹和入库扫码轨迹，并生成序列数据a；

7、步骤4：获取标准物流轨迹，并生成序列数据b；

8、步骤5：根据序列数据a和b得到lcss用户轨迹相似性查询算法的窜货报警模型；

9、步骤6：生成lcss报警值，lcss报警值大于设定预警值，则推动窜货报警信息。

10、所述步骤1：从标识解析二级节点获取标识看板数据，包括：通过数据采集，获取家电产品信息数据和运输轨迹数据，包括静态数据和动态数据；其中静态数据包括生产厂家上传到标识解析二级节点的家电产品属性信息和销售区域配置信息，所述动态数据包括家电产品物流运输过程中产生的物流记录、扫码记录和出入库信息。

11、所述步骤2：通过标识看板数据获取消费者反馈信息，对比交易位置信息是否与家电产品销售区域一致，包括从标识看板数据中获取消费者反馈信息，包含交易位置信息，对比交易位置信息是否与家电产品销售区域一致。

12、所述获取实际物流轨迹和入库扫码轨迹，并生成序列数据a；包括：将标准物流轨迹转化二维坐标点p(x,y)，坐标点m个：pm＝(xm,ym),形成标准物流轨迹序列集a(a1，a2,a3,...,am)。

13、步骤4：获取标准物流轨迹，并生成序列数据b；包括：将实际物流轨迹转化二维坐标点q(z,w)，坐标点n个：qn＝(zn,wn),形成实际物流轨迹序列集b(b1，b2,b3,...,bn)。

14、所述步骤5：根据序列数据a和b得到lcss用户轨迹相似性查询算法的窜货报警模型；包括：利用lcss算法，寻找序列数据a和b两个序列的最大公共子序列：

15、

16、其中，γ为一个成员相似阈值，t＝1,2,...,nt＝1,2,...,n；i＝1,2,...,mi＝1,2,...,m；

17、基于lcss(a，b)，最长公共子序列的相似度公式为：

18、dlcss＝1-(lcss(a,b))/min(lena,lenb)。

19、所述步骤6：生成lcss报警值，lcss报警值大于设定预警值，则推动窜货报警信息，包括：lcss值越大，说明公共字段越多，相似的轨迹点越多，轨迹的相似度越大，通过设定下限lcss报警值，低于设定报警值，即表示有窜货风险。

20、本发明与现有技术相比具有的有益效果是：

21、本发明在综合家电产品多维度信息的基础上进行窜货行为分析，相比单因素分析，其结果准确性更高。传统方案因其参考因素单一，数据容易造假失真，导致分析结果不仅是错误的，而且有误导性。本方案中家电产品多维度信息之间并非独立，而是存在一定的关联性，因此数据造假成本高，有助于提高分析结果准确性。

技术特征：

1.一种基于标识解析技术的家电产品窜货报警方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于标识解析技术的家电产品窜货报警方法，其特征在于，所述步骤1：从标识解析二级节点获取标识看板数据，包括：通过数据采集，获取家电产品信息数据和运输轨迹数据，包括静态数据和动态数据；其中静态数据包括生产厂家上传到标识解析二级节点的家电产品属性信息和销售区域配置信息，所述动态数据包括家电产品物流运输过程中产生的物流记录、扫码记录和出入库信息。

3.根据权利要求1所述的一种基于标识解析技术的家电产品窜货报警方法，其特征在于，所述步骤2：通过标识看板数据获取消费者反馈信息，对比交易位置信息是否与家电产品销售区域一致，包括从标识看板数据中获取消费者反馈信息，包含交易位置信息，对比交易位置信息是否与家电产品销售区域一致。

4.根据权利要求1所述的一种基于标识解析技术的家电产品窜货报警方法，其特征在于，所述获取实际物流轨迹和入库扫码轨迹，并生成序列数据a；包括：将标准物流轨迹转化二维坐标点p(x,y)，坐标点m个：pm＝(xm,ym),形成标准物流轨迹序列集a(a1，a2,a3,...,am)。

5.根据权利要求1所述的一种基于标识解析技术的家电产品窜货报警方法，其特征在于，步骤4：获取标准物流轨迹，并生成序列数据b；包括：将实际物流轨迹转化二维坐标点q(z,w)，坐标点n个：qn＝(zn,wn),形成实际物流轨迹序列集b(b1，b2,b3,...,bn)。

6.根据权利要求1所述的一种基于标识解析技术的家电产品窜货报警方法，其特征在于，所述步骤5：根据序列数据a和b得到lcss用户轨迹相似性查询算法的窜货报警模型；包括：利用lcss算法，寻找序列数据a和b两个序列的最大公共子序列：

7.根据权利要求6所述的一种基于标识解析技术的家电产品窜货报警方法，其特征在于，所述步骤6：生成lcss报警值，lcss报警值大于设定预警值，则推动窜货报警信息，包括：lcss值越大，说明公共字段越多，相似的轨迹点越多，轨迹的相似度越大，通过设定下限lcss报警值，低于设定报警值，即表示有窜货风险。

技术总结
本发明公开了一种基于标识解析技术的家电产品窜货报警方法，包括以下步骤：步骤1：从标识解析二级节点获取标识看板数据；步骤2：通过标识看板数据获取消费者反馈信息，对比交易位置信息是否与家电产品销售区域一致，若不一致，则生成标记1，并进入步骤5，否则结束；步骤3：获取实际物流轨迹和入库扫码轨迹，并生成序列数据A；步骤4：获取标准物流轨迹，并生成序列数据B；步骤5：根据序列数据A和B得到Lcss用户轨迹相似性查询算法的窜货报警模型；步骤6：生成Lcss报警值，Lcss报警值大于设定预警值，则推动窜货报警信息。

技术研发人员：王洋,毕可骏,徐庭锐,宋立立
受保护的技术使用者：四川启睿克科技有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/2/1