【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数据处理的，尤其涉及一种家居软装的供应链数据管理方法及系统。
技术介绍
1、在家居软装设计和供应链管理领域，随着市场个性化和定制化需求的不断增长，传统的供应链管理方法正面临越来越多的挑战。当前的家居软装设计通常依赖于消费者的个性化需求和市场趋势，而有效的供应链管理则是确保设计方案能够迅速、准确地实现并满足市场需求的关键。因此，如何将用户的个性化需求与供应链效能有效结合，成为了行业内的一个重要课题。
2、目前，主要依赖于传统的数据管理方法，如手动或半自动的数据收集和分析，以处理用户需求和供应链状态信息。这些方法在处理大量复杂数据时往往效率低下，难以实现快速响应市场变化的需求。此外，现有技术通常未能充分利用先进的数据处理和机器学习技术，导致在家居软装产品推荐和供应链优化方面缺乏动态性和准确性。现有技术的主要技术缺陷在于其处理个性化需求和供应链数据时的局限性。这些方法在分析用户需求、预测市场趋势和优化供应链响应方面缺乏高效和精准的机制，难以实时适应市场变化和用户个性化需求，从而影响了整体的设计方案推荐效率和供应链的运作效能。
3、因此，开发一种能够高效整合用户个性化需求与供应链数据的管理方法，对于提高家居软装设计的满意度和供应链效率具有重要意义。
技术实现思路
1、本专利技术提供了一种家居软装的供应链数据管理方法及系统，用于提高家居软装设计的满意度和供应链效率。
2、本专利技术第一方面提供了一种家居软装的供应链数据管理方法，所述家居软装的
3、接收用户端的个性化制定请求；其中，所述个性化制定请求包括家居软装设计方案的首选元素和次选元素；
4、根据所述个性化制定请求，获取关联至家居软装设计方案的首要特征数据与次要特征数据；
5、通过预设的数据整合算法对首要特征数据与次要特征数据进行初步分析，得到初步分析结果；基于所述初步分析结果，创建初始供应链效能模型；
6、从供应链数据库中获取市场趋势数据与库存状况数据，并基于预设的动态更新算法，调整初始供应链效能模型中的参数，生成供应链优化模型；
7、利用供应链优化模型计算各家居软装产品之间的关联强度，得到针对不同用户请求的定制化关联评分；其中，所述定制化关联评分用于反映各个软装产品配合用户需求的优化程度，从而识别并推荐最符合用户期望和供应链条件的家居软装设计方案；
8、将所得的定制化关联评分输入至训练后的推荐模型中，得到推荐方案；并根据输出的推荐方案，从多个家居软装设计方案中选择评分最高的优选方案，并将评分最高的优选方案推送至用户终端。
9、可选的，在本专利技术第一方面的第一种实现方式中，所述通过预设的数据整合算法对首要特征数据与次要特征数据进行初步分析，得到初步分析结果；基于所述初步分析结果，创建初始供应链效能模型，包括：
10、对首要特征数据与次要特征数据进行初步分析，得到第一数据和第二数据；其中，所述第一数据至少包括用户的设计偏好数据、空间需求数据和预算限制数据；所述第二数据至少包括历史购买数据、地区流行趋势数据和供应链能力数据；
11、通过预设的数据整合算法对第一数据与第二数据进行初步评估，得到供应链运作的初步评估结果；
12、基于供应链运作的初步评估结果，创建初始供应链效能模型；其中，所述初始供应链效能模型用于表征供应链中的商品流、信息流与资金流的关系；
13、对创建的初始供应链效能模型进行训练，得到训练后的初始供应链效能模型。
14、可选的，在本专利技术第一方面的第二种实现方式中，对创建的初始供应链效能模型进行训练，得到训练后的初始供应链效能模型，包括：
15、获取供应链的多源数据，将所述多源数据输入至构建的初始供应链效能模型中；其中，所述多源数据为至少包括商品流转、信息交换记录、资金流动、市场动态数据、历史数据和即时数据、客户反馈和服务质量数据的训练样本数据，所述初始供应链效能模型由商品流分析子模型、信息流解析子模型、资金流监测子模型、需求响应预测子模型、风险评估子模型以及客户满意度评价子模型组成，每个子模型侧重于不同的供应链维度；
16、通过商品流分析子模型处理多源数据，分析商品从起点至终点的流转模式，确定商品的流动速度和流转效率，输出商品流动性指标；
17、通过信息流解析子模型解析信息交换记录，评估信息传递的速度和准确性，输出信息流通指标；
18、通过资金流监测子模型监控和分析资金流动，评估支付时效和资金使用效率，输出资金流转效率指标；
19、基于需求响应预测子模型，结合市场动态数据，分析供应链对新兴需求的适应能力，输出需求适应性指标；
20、基于风险评估子模型，根据历史数据和即时数据评估供应链中的风险点，输出风险评估指标；
21、基于客户满意度评价子模型，根据客户反馈和服务质量数据，评估最终用户体验的满意度，输出客户满意度指标；
22、从供应链的多源数据中提取预设标准值；其中，所述预设的标准值包括在最佳运作状态下的实际商品流动速率、实际信息流通率、实际资金周转效率、实际需求适应性能力、实际风险发生概率、实际客户满意度；
23、根据构建的初始供应链效能模型各个子模型输出的各项指标与预设标准值之间的差异，计算误差值；其中，所述误差值为预测指标与实际指标的偏差；
24、基于预设的优化算法逐步调整初始供应链效能模型各个子模型的参数，以最小化各项误差值，直至完成对创建的初始供应链效能模型的训练，得到训练后的初始供应链效能模型。
25、可选的，在本专利技术第一方面的第三种实现方式中，所述通过预设的数据整合算法对第一数据与第二数据进行初步评估，得到供应链运作的初步评估结果；
26、通过预置的第一数据提取算法从所述第一数据中进行提取，得到第一特征数据，通过预置的第二数据提取算法从所述第二数据中进行提取，得到第二特征数据；其中，所述第一特征数据用于表征用户的购买力、个人风格偏好；所述第二特征数据用于表征季节性影响、区域市场趋势；
27、对所述第一特征数据进行数据转换处理，得到第一特征向量；对所述第二特征数据进行数据转处理，得到第二特征向量；
28、基于预设的数据融合机制，将所述第一特征向量与所述第二特征向量进行融合处理，得到多维度分析结果的目标融合向量；其中，所述目标融合向量用于反映各种内外部因素对供应链整体运作的影响；
29、基于目标融合向量构建一个多层次的供应链数据表示框架；其中，所述多层次的供应链数据表示框架通过第一映射算法建立第一数据与目标融合数据之间的第一映射模型，以及通过第二映射算法建立第二数据与目标融合数据之间的第二映射模型，
30、基于第一映射模型对第一数据进行初步评估，得到供应链运作的第一初步评估结果；
31、基于第二映射模型对第一数据进行初步评估，得到供应链运作的第本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种家居软装的供应链数据管理方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的家居软装的供应链数据管理方法，其特征在于，所述通过预设的数据整合算法对首要特征数据与次要特征数据进行初步分析，得到初步分析结果；基于所述初步分析结果，创建初始供应链效能模型，包括：
3.根据权利要求2所述的家居软装的供应链数据管理方法，其特征在于，对创建的初始供应链效能模型进行训练，得到训练后的初始供应链效能模型，包括：
4.根据权利要求2所述的家居软装的供应链数据管理方法，其特征在于， 所述通过预设的数据整合算法对第一数据与第二数据进行初步评估，得到供应链运作的初步评估结果；
5.一种家居软装的供应链数据管理系统，其特征在于，所述家居软装的供应链数据管理系统包括：
6.一种家居软装的供应链数据管理设备，其特征在于，所述家居软装的供应链数据管理设备包括：存储器和至少一个处理器，所述存储器中存储有指令；
7.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有指令，其特征在于，所述指令被处理器执行时实现如权利要求1-4中
...【技术特征摘要】
1.一种家居软装的供应链数据管理方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的家居软装的供应链数据管理方法，其特征在于，所述通过预设的数据整合算法对首要特征数据与次要特征数据进行初步分析，得到初步分析结果；基于所述初步分析结果，创建初始供应链效能模型，包括：
3.根据权利要求2所述的家居软装的供应链数据管理方法，其特征在于，对创建的初始供应链效能模型进行训练，得到训练后的初始供应链效能模型，包括：
4.根据权利要求2所述的家居软装的供应链数据管理方法，其特征在于， ...
【专利技术属性】
技术研发人员：周志胜，
申请(专利权)人：全屋优品科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：
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