一種面向零售商戶個(gè)性化需求的煙草品牌遠(yuǎn)程智能推薦方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明設(shè)及通信領(lǐng)域，更具體地說設(shè)及面向零售商戶個(gè)性化需求的煙草品牌遠(yuǎn)程 智能推薦方法。
【背景技術(shù)】
[0002] 客戶經(jīng)理是煙草公司與零售客戶的橋梁，客戶經(jīng)理通過客戶拜訪進(jìn)行信息溝通、 經(jīng)營指導(dǎo)、品牌培育和終端建設(shè)等客戶服務(wù)，同時(shí)，從零售客戶中捜集市場信息，為公司決 策提供依據(jù)。每個(gè)客戶經(jīng)理一般負(fù)責(zé)一、二百個(gè)零售戶，每天需要拜訪10-20戶，工作責(zé)任 大、任務(wù)重，在拜訪過程中向零售戶推薦適合其銷售的煙草品牌規(guī)格具有重要的研究意義。
[0003] 然而，目前并沒有?？卺槍?duì)煙草公司客戶經(jīng)理設(shè)計(jì)的遠(yuǎn)程智能推薦方法，在實(shí)際 的拜訪過程中，往往需要人工的捜集市場信息，并且按照拜訪目標(biāo)人為的選擇需要推薦的 品牌，或者隨身攜帶很多的樣品、樣冊(cè)等資料文件，不但行動(dòng)不方便，并且效率很低，需要現(xiàn) 場查找、翻閱，浪費(fèi)時(shí)間。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0004] 本發(fā)明的目的在于克服現(xiàn)有技術(shù)的不足，提供一種面向零售商戶個(gè)性化需求的煙 草品牌遠(yuǎn)程智能推薦方法。本發(fā)明通過讓客戶經(jīng)理根據(jù)需要，可W在任意地點(diǎn)通過無線的 方式查詢遠(yuǎn)程服務(wù)器，遠(yuǎn)程服務(wù)端通過構(gòu)建零售戶的特征空間，并引入權(quán)值因子提高零售 戶相似度計(jì)算的準(zhǔn)確性，最大限度的消除數(shù)據(jù)稀疏性帶來的影響，并將零售戶進(jìn)行聚類，根 據(jù)聚類結(jié)果為目標(biāo)零售戶推薦適合其銷售的煙草品牌規(guī)格。從而有針對(duì)性的對(duì)零售戶的銷 售進(jìn)行有效的指導(dǎo)，根據(jù)客戶經(jīng)理的查詢要求，實(shí)時(shí)的將推薦結(jié)果發(fā)送到客戶經(jīng)理佩帶的 無線裝置，供客戶經(jīng)理參考，也可及時(shí)的給客戶展示，提高效率，提高其銷售利潤。
[0005] 本發(fā)明提供了一種面向零售商戶個(gè)性化需求的煙草品牌遠(yuǎn)程智能推薦方法，依次 包括如下步驟：
[0006] 步驟1:客戶經(jīng)理通過隨身攜帶的無線終端發(fā)送最優(yōu)拜訪路徑查詢消息至遠(yuǎn)程服 務(wù)器，其中無線裝置包括中央控制器，W及分別與其連接的輸入裝置，無線通信裝置，顯示 裝置和語音播放裝置，在遠(yuǎn)程服務(wù)器中建立問題數(shù)學(xué)模型；
[0007] 步驟2:遠(yuǎn)程服務(wù)器接受來自無線裝置的煙草品牌查詢消息，根據(jù)查詢條件，得到 推薦度最高的前Q個(gè)品牌，具體步驟為：
[000引步驟2.1:根據(jù)客戶特征構(gòu)建對(duì)應(yīng)維數(shù)的零售戶特征向量，并對(duì)特征向量中的每個(gè) 維度進(jìn)行歸一化處理：
[0009] 其中，對(duì)于零售戶1 Ui，其特征向量為：(卻，，…，'。；
[0010] 對(duì)于零售戶2化，其特征向量為：('4，";，…，：
[0011] 步驟2.2:引入權(quán)值因子計(jì)算零售戶相似度，具體步驟為：
[001 ^ 步驟2.2.1:利用余弦距離計(jì)算零售戶1和零售戶2之間相似度，如下：
[001引步驟2.2.2:用0表示設(shè)定的闊值，用r (Ui，化)表示零售戶Ui和化共同訂購過的品 牌規(guī)格，當(dāng)零售戶化和化共同訂購過的品牌規(guī)格數(shù)超過闊值O，則權(quán)值因子為1，否則，權(quán)值因 子小于1，零售戶U謝化的權(quán)值因子S(化，化)的計(jì)算方法如下：
[0017]步驟2.2.3:利用權(quán)值因子對(duì)零售戶的相似度進(jìn)行修正，經(jīng)過修正的零售戶相似度 計(jì)算方法如下：
[001 引 Sim化 1，化）=s(化，化）.Sim(化，化）；
[0019] 步驟2.3:采用最小生成樹獲取零售戶聚類；
[0020] 步驟2.4:對(duì)目標(biāo)零售戶進(jìn)行煙草品牌規(guī)格推薦；
[0021] 步驟3:將步驟2得到的推薦結(jié)果發(fā)送到客戶經(jīng)理佩帶的無線裝置，并且將推薦結(jié) 果在顯不裝置上顯不。
[0022] 優(yōu)選地，所述步驟2.3具體步驟為：
[0023] 步驟2.3.1:在零售戶空間中，將每個(gè)零售戶表示為圖的頂點(diǎn)，兩個(gè)零售戶之間的 相似度表示為圖中的邊，則將所有的零售戶構(gòu)成一個(gè)帶權(quán)無向圖G= (V，E)，初始狀態(tài)下，只 有n個(gè)零售戶，而零售戶之間的邊并未連接；
[0024] 步驟2.3.2:計(jì)算任意兩個(gè)零售戶之間的相似度，并根據(jù)相似度的值進(jìn)行邊的降序 排序，并依據(jù)排序分值依次挑選圖中的邊，如果挑選出的邊所連接的頂點(diǎn)位于最小生成樹 的不同連通分量，
[0025] 則將兩者合并為一個(gè)新的連通分量；
[00%] 步驟2.3.3:對(duì)步驟2.3.2中的過程進(jìn)行迭代處理，直到生成的圖中邊集中包含n-1 條邊為止；
[0027]步驟2.3.4:在最小生成樹中逐個(gè)刪除權(quán)值最小的邊，直到在邊集中刪除了 1-1，貝。 其余所有頂點(diǎn)和邊組成M個(gè)連通分支；
[00%]步驟2.3.5:利用各回路進(jìn)行求平均值的操作得到M個(gè)初始聚類簇的中屯、：
[0030] 其中I Cl I表示簇Cl中零售戶的數(shù)量；
[0031] 步驟2.3.6:為每個(gè)零售戶計(jì)算其與各個(gè)簇的質(zhì)屯、的距離，并選擇與之距離最近的 簇將其歸入其中；
[0032] 步驟2.3.7:各簇中零售戶進(jìn)行調(diào)整后，重新計(jì)算各簇的質(zhì)屯、；
[0033] 步驟2.3.8:重復(fù)計(jì)算步驟2.3.6和2.3.7，直到誤差函數(shù)收斂為止。
[0034] 優(yōu)選地，所述步驟2.4具體步驟為
[0035] 步驟2.4.1:計(jì)算目標(biāo)零售戶11與各個(gè)簇質(zhì)屯、的距離，選擇與其距離最近的簇，用(：^ 表不；
[0036]步驟2.4.2:對(duì)于每一個(gè)煙草品牌規(guī)格bp,pe U，2,…，P}，為目標(biāo)零售戶U計(jì)算品 牌規(guī)格bp的推薦度<，計(jì)算方法如下：
[0038] 其中，/?表示用戶Uc對(duì)品牌規(guī)格bp的推薦度，用該零售戶近S個(gè)月在銷售該品牌 規(guī)格時(shí)所獲利潤表示；
[0039] 步驟2.4.3:將推薦度最高的前Q個(gè)品牌規(guī)格推薦給目標(biāo)零售戶U。
[0040] 優(yōu)選地，所述根據(jù)客戶特征構(gòu)建對(duì)應(yīng)維數(shù)的零售戶特征向量具體為構(gòu)建23維向 量，分別為零售戶所在區(qū)域、零售戶月度訂貨量平均總額、零售戶月度訂貨平均數(shù)量、零售 戶月度訂貨量平均單條值、零售戶月度拜訪頻率標(biāo)準(zhǔn)、零售戶單次拜訪時(shí)間標(biāo)準(zhǔn)、零售戶檔 位、是否是大客戶、銷量、銷額、百元W上本地?zé)?、購煙?shù)量、購煙金額、購煙平均單條值、卷 煙經(jīng)營利潤、品牌寬度、品牌動(dòng)銷率、品牌月度環(huán)比增長率、完全滿足規(guī)格、均衡滿足規(guī)格、 零售戶是不是信息采集點(diǎn)、固定消費(fèi)者采集數(shù)量和是否是非煙商品銷售點(diǎn)。
[0041 ]優(yōu)選地，所述輸入裝置為鍵盤或觸摸屏。
[0042] 本發(fā)明的面向零售商戶個(gè)性化需求的煙草品牌遠(yuǎn)程智能推薦方法，可W實(shí)現(xiàn)：
[0043] 1)通過讓客戶經(jīng)理根據(jù)需要，在任意地點(diǎn)通過無線的方式查詢遠(yuǎn)程服務(wù)器，遠(yuǎn)程 服務(wù)端處理得到推薦結(jié)果，并實(shí)時(shí)將推薦結(jié)果發(fā)送到客戶經(jīng)理佩帶的無線裝置，提高效率， 節(jié)約時(shí)間，提高其銷售利潤；
[0044] 2)通過優(yōu)化的推薦計(jì)算方法，有針對(duì)性的對(duì)零售戶的銷售進(jìn)行有效的指導(dǎo)，提高 其銷售利潤。
【具體實(shí)施方式】
[0045] 下面詳細(xì)說明本發(fā)明的具體實(shí)施，有必要在此指出的是，W下實(shí)施只是用于本發(fā) 明的進(jìn)一步說明，不能理解為對(duì)本發(fā)明保護(hù)范圍的限制，該領(lǐng)域技術(shù)熟練人員根據(jù)上述本

【發(fā)明內(nèi)容】
對(duì)本發(fā)明做出的一些非本質(zhì)的改進(jìn)和調(diào)整，仍然屬于本發(fā)明的保護(hù)范圍。
[0046] 本發(fā)明提供了一種面向零售商戶個(gè)性化需求的煙草品牌遠(yuǎn)程智能推薦方法，首先 客戶經(jīng)理通過隨身攜帶的無線裝置發(fā)送煙草品牌查詢消息至遠(yuǎn)程服務(wù)器，其中無線裝置包 括中央控制器，W及分別與其連接的輸入裝置，無線通信裝置，顯示裝置和語音播放裝置；
[0047] 1.構(gòu)建零售戶特征向量
[0048] 為了描述用戶信息，煙草品牌推薦方法中的首要環(huán)節(jié)是構(gòu)建零售戶特征向量。本 算法中零售戶特征由23維向量構(gòu)成：
[0050] 2.零售戶相似度計(jì)算
[0051 ]步驟1:構(gòu)造零售戶的特征向量
[0052] 對(duì)于零售戶I(Ui),其特征向量為：((/,I，?/,i/,。)
[OOM ] 對(duì)于零售戶2 (化），其特征向量為：(喊，，...，婷)
[0054] 并對(duì)特征向量中的每個(gè)維度進(jìn)行歸一化處理。
[0055] 步驟2:利用余弦距離計(jì)算零售戶1和零售戶2之間相似度，如下：
[005引步驟3:考慮到煙草品牌推薦方法中的數(shù)據(jù)稀疏問題，本算法進(jìn)行零售戶相似度計(jì) 算時(shí)引入權(quán)值因子。權(quán)值因子(S)可W解決數(shù)據(jù)的稀疏性問題，如果兩個(gè)零售戶都訂購過的 煙草品牌規(guī)格數(shù)量過少，會(huì)導(dǎo)致零售戶相似度的過度估計(jì)。原因在于如果