一种基于物联网的商品智能化自动售卖机系统的制作方法

1.本发明涉及物联网技术领域，尤其涉及一种基于物联网的商品智能化自动售卖机系统。


背景技术：

2.在科学技术迅速发展的浪潮下，人类社会从互联网时代逐步跨入人工智能时代，各行各业逐步走向智能化。在自动售卖机领域，第三方支付方式的应用，取代了传统的投币式自动售卖机，大大降低成本，提高购物效率。现有的自动售卖机系统工作流程为获取消费者的购物清单来选择对应的商品进而生成购物订单，待消费者支付完毕后进行出货和配送工作，其极大地提高了消费者的体验感，但是，上述方法存在以下问题：由于购物清单中的商品都需要用户提前进行人工选择后才能生成订单从而浪费了消费者的大量时间来进行商品选择工作，降低了售卖效率和客户的体验感。


技术实现要素：

3.针对上述所显示出来的问题，本发明提供了一种基于物联网的商品智能化自动售卖机系统用以解决背景技术中提到的由于购物清单中的商品都需要用户提前进行人工选择后才能生成订单从而浪费了消费者的大量时间来进行商品选择工作，降低了售卖效率和客户的体验感的问题。
4.一种基于物联网的商品智能化自动售卖机系统，该系统包括：
5.第一获取模块，用于获取目标消费者的购物需求并根据所述购物需求确定商品参数；
6.推荐模块，用于基于所述商品参数和目标消费者的期望价格区间为其选择多款推荐商品；
7.对比模块，用于获取每个推荐商品的序列号标签进行扫描并对比以筛选出多个最佳性价比推荐商品；
8.生成模块，用于根据目标消费者选择的目标最佳性价比推荐商品的商品信息生成商品订单并将其上传到自动售卖机上进行显示和后续处理。
9.优选的，所述第一获取模块，包括：
10.检测子模块，用于检测目标消费者输入的关键词或者上传的参考图像；
11.解析子模块，用于解析所述关键词的词性特征或者采集所述参考图像的属性特征；
12.第一确定子模块，用于根据所述词性特征或属性特征确定目标消费者的待购商品的基础商品特征；
13.获取子模块，用于根据所述待购商品的基础商品特征获取其商品参数。
14.优选的，所述推荐模块，包括：
15.筛选子模块，用于根据所述商品参数和目标消费者的期望价格区间筛选出第一数
量个第一商品；
16.调取子模块，用于调取目标消费者的历史购物信息，根据所述历史购物信息确定目标消费者对于所购商品的偏好类型；
17.排查子模块，用于将所述多个第一商品不符合所述偏好类型的目标第一商品进行排除，获得第二数量个第二商品；
18.评分子模块，用于根据所述历史购物信息确定目标消费者对于已购商品的多维度评估指标，基于所述多维度评估指标对每个第二商品进行评分，将评估分值大于等于预设分值的第三商品确认为所述推荐商品。
19.优选的，在对比模块获取每个推荐商品的序列号标签进行扫描并对比以筛选出多个最佳性价比推荐商品之前，所述系统还用于：
20.获取每个在售商品的商品文本描述信息；
21.根据所述商品文本描述信息确定每个在售商品的文本特征序列；
22.根据每个在售商品的功能属性对其进行分类，获取分类结果；
23.根据所述分类结果中同一功能的多个所属在售商品的文本特征序列对每个所属在售商品进行标签制定，获取制定结果；
24.根据所述制定结果为每个在售商品的序列号标签设置标签模型。
25.优选的，所述对比模块，包括：
26.扫描子模块，用于扫描每个推荐商品的序列号标签以获得该推荐商品的商品特征信息；
27.分析子模块，用于根据目标消费者的待购商品的功能信息和结构信息分析出多个对比项；
28.采集子模块，用于根据每个推荐商品的商品特征信息采集该推荐商品的每个对比项目的属性值；
29.对比子模块，用于将每个第一推荐商品的每个对比项目的属性值与其他第二推荐商品的每个对比项目的属性值进行比较，根据比较结果筛选出多个最佳性价比推荐商品。
30.优选的，所述生成模块，包括：
31.第二确定子模块，用于根据目标最佳性价比推荐商品的商品信息确定其使用条件；
32.调取子模块，用于基于所述使用条件调取相应的用户信息模板；
33.接收子模块，用于将所述用户信息模板上传到目标消费者手机终端并接收其在所述用户信息模板上的填写内容；
34.验证子模块，用于基于所述填写内容对目标消费者的购物需求进行可靠验证；
35.生成子模块，用于当目标消费者的购物需求通过验证后，根据目标消费者的用户信息和目标最佳性价比推荐商品的商品信息和价格信息生成所述商品订单并将其上传到自动售卖机上进行显示和后续处理。
36.优选的，所述系统，还包括：
37.判断模块，用于根据目标消费者对于商品订单的结算信息判断商品订单的完成进度；
38.第二获取模块，用于当所述商品订单的完成进度为结算完成时，获取目标消费者
的配送请求；
39.选择模块，用于根据所述配送请求选择配送方式并且生成配送订单；
40.配送模块，用于基于所述配送订单对目标最佳性价比推荐商品进行配送。
41.优选的，所述评分子模块根据所述历史购物信息确定目标消费者对于已购商品的多维度评估指标，具体为：
42.根据所述历史购物信息获取目标消费者的多个历史消费订单；
43.根据每个历史消费订单确定目标消费者的已消费商品和每个已消费商品的推荐商品；
44.根据每个已消费商品和其推荐商品的相似度评估出多个第一推荐因子；
45.确定推荐商品对应的订单在所述多个历史消费订单中的所占比例，根据所述比例确定推荐商品的推荐成功转化率；
46.基于所述推荐成功转化率和推荐商品对应的订单中每个第一推荐因子的权重值筛选出多个第二推荐因子；
47.获取所述第二推荐因子对应的评估指标作为目标消费者对于已购商品的多维度评估指标。
48.优选的，所述根据所述商品文本描述信息确定每个在售商品的文本特征序列，包括：
49.根据所述商品文本描述信息获取在售商品的初始文本序列；
50.对所述初始文本序列进行结构化处理，获取初始结构化文本序列；
51.获取所述结构化文本序列中每个文本词的词特征；
52.将每个文本词的词特征进行整合，整合完毕后将其映射到所述初始结构化文本序列中以获得在售商品的文本特征序列。
53.优选的，所述分析子模块根据目标消费者的待购商品的功能信息和结构信息分析出多个对比项，具体为：
54.根据所述待购商品的功能信息确定其基础功能和扩展功能，根据所述结构信息确定待购商品的基础结构和扩展结构；
55.获取预设数量个功能元素值和结构元素值；
56.通过预设隶属度函数计算出每个功能元素值和结构元素值对于待购商品的隶属度；
57.根据所述隶属度确定每个功能元素值和结构元素值对于待购商品的贴合度；
58.选择贴合度大于等于预设阈值的目标功能元素值和目标结构元素值作为参考元素值；
59.获取每个目标功能元素值和目标结构元素值对应的功能项或结构项作为所述多个对比项。
60.本发明的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点可通过在所写的说明书以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。
61.下面通过附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。
附图说明
62.附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。
63.图1为本发明所提供的一种基于物联网的商品智能化自动售卖机系统的结构示意图；
64.图2为本发明所提供的一种基于物联网的商品智能化自动售卖机系统中第一获取模块的结构示意图；
65.图3为本发明所提供的一种基于物联网的商品智能化自动售卖机系统中推荐模块的结构示意图；
66.图4为本发明所提供的一种基于物联网的商品智能化自动售卖机系统中对比模块的结构示意图。
具体实施方式
67.这里将详细地对示例性实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本公开相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本公开的一些方面相一致的装置和方法的例子。
68.在科学技术迅速发展的浪潮下，人类社会从互联网时代逐步跨入人工智能时代，各行各业逐步走向智能化。在自动售卖机领域，第三方支付方式的应用，取代了传统的投币式自动售卖机，大大降低成本，提高购物效率。现有的自动售卖机系统工作流程为获取消费者的购物清单来选择对应的商品进而生成购物订单，待消费者支付完毕后进行出货和配送工作，其极大地提高了消费者的体验感，但是，上述方法存在以下问题：由于购物清单中的商品都需要用户提前进行人工选择后才能生成订单从而浪费了消费者的大量时间来进行商品选择工作，降低了售卖效率和客户的体验感。为了解决上述问题，本实施例公开了一种基于物联网的商品智能化自动售卖机系统。
69.一种基于物联网的商品智能化自动售卖机系统，如图1所示，该系统包括：
70.第一获取模块101，用于获取目标消费者的购物需求并根据所述购物需求确定商品参数；
71.推荐模块102，用于基于所述商品参数和目标消费者的期望价格区间为其选择多款推荐商品；
72.对比模块103，用于获取每个推荐商品的序列号标签进行扫描并对比以筛选出多个最佳性价比推荐商品；
73.生成模块104，用于根据目标消费者选择的目标最佳性价比推荐商品的商品信息生成商品订单并将其上传到自动售卖机上进行显示和后续处理。
74.在本实施例中，购物需求表示为目标消费者需要购买的商品类型，例如：食品、生活用品、饮用品和文具用品等；
75.在本实施例中，商品参数表示为某类商品的具体商品信息，例如：食品包括：速冻食品，熟食、零食等；
76.在本实施例中，推荐商品表示为具体的商品参数，例如：速冻饺子、猪头肉、薯片和
泡面等；
77.在本实施例中，每个推荐商品的序列号标签是预先利用机器设定好的；
78.在本实施例中，商品信息表示为商品的厂商信息、合格信息、成分信息和价格信息等。
79.上述技术方案的工作原理为：首先通过第一获取模块获取目标消费者的购物需求并根据所述购物需求确定商品参数，然后利用推荐模块基于所述商品参数和目标消费者的期望价格区间为其选择多款推荐商品，然后通过对比模块获取每个推荐商品的序列号标签进行扫描并对比以筛选出多个最佳性价比推荐商品，最后利用生成模块根据目标消费者选择的目标最佳性价比推荐商品的商品信息生成商品订单并将其上传到自动售卖机上进行显示和后续处理。
80.上述技术方案的有益效果为：通过对目标消费者的购物需求进行解析来确定商品参数进而对其推荐高性价比的商品供其选择可实现无需消费者人工进行商品的逐个筛选工作，提高了订单生成效率和后续处理效率，间接地提高了用户的购物效率，解决了现有技术中由于购物清单中的商品都需要用户提前进行人工选择后才能生成订单从而浪费了消费者的大量时间来进行商品选择工作，降低了售卖效率和客户的体验感的问题。
81.在一个实施例中，如图2所示，所述第一获取模块101，包括：
82.检测子模块1011，用于检测目标消费者输入的关键词或者上传的参考图像；
83.解析子模块1012，用于解析所述关键词的词性特征或者采集所述参考图像的属性特征；
84.第一确定子模块1013，用于根据所述词性特征或属性特征确定目标消费者的待购商品的基础商品特征；
85.获取子模块1014，用于根据所述待购商品的基础商品特征获取其商品参数。
86.在本实施例中，词性特征表示为输入关键词为动词或者名词，其中，动词可以为手工。名词可以为熟食等；
87.在本实施例中，属性特征表示为参考图像的视觉属性特征，例如肉食。素食等。
88.上述技术方案的有益效果为：可从多角度的逐步获取到目标消费者待购商品的商品参数从而使得后续的推荐商品更加符合目标消费者的需要，提高了实用性和稳定性。
89.在一个实施例中，如图3所示，所述推荐模块102，包括：
90.筛选子模块1021，用于根据所述商品参数和目标消费者的期望价格区间筛选出第一数量个第一商品；
91.调取子模块1022，用于调取目标消费者的历史购物信息，根据所述历史购物信息确定目标消费者对于所购商品的偏好类型；
92.排查子模块1023，用于将所述多个第一商品不符合所述偏好类型的目标第一商品进行排除，获得第二数量个第二商品；
93.1024，用于根据所述历史购物信息确定目标消费者对于已购商品的多维度评估指标，基于所述多维度评估指标对每个第二商品进行评分，将评估分值大于等于预设分值的第三商品确认为所述推荐商品；
94.在本实施例中，上述偏好类型包括：质量好、价格低、功能多、实用性好、体积大或者小等。
95.上述技术方案的有益效果为：通过根据目标消费者的期望价格区间和其对于历史购买商品的偏好类型来筛选出符合目标消费者需求的第二商品可以精准地根据目标消费者的价格需求和消费习惯来为其选择合理的推荐商品，提高了消费者的体验感，进一步地，通过对第二商品进行评分进而筛选出第三商品可以更加细化地对推荐商品进行严格排查，使得最终保留的推荐产品更加符合目标消费者的审美和需要，进一步地提高了实用性。
96.在本实施例中，调取子模块根据所述历史购物信息确定目标消费者对于所购商品的偏好类型，包括：
97.根据所述历史购物信息获取目标消费者对于不同历史购买商品的评论文本；
98.从目标消费者对于不同历史购买商品的评论文本中获取不同历史购买商品对于目标消费者的优化使用信息和恶化使用信息；
99.根据不同历史购买商品对于目标消费者的优化使用信息和恶化使用信息结合该历史购买商品的产品特征评估出目标消费者对于不同历史购买商品的情感极性；
100.根据目标消费者对于不同历史购买商品的情感极性与不同历史购买商品的商品类型确定目标消费者的情感倾向与商品类型之间的关联系数；
101.根据目标消费者的情感倾向与商品类型之间的关联系数筛选出目标消费者的多个心仪商品类型；
102.获取每个心仪商品类型的多个关键词并解析其语义，根据解析结果构建目标消费者的商品偏好语义矩阵；
103.根据目标消费者的商品偏好语义矩阵确定目标消费者的偏好层次化商品类级；
104.根据标消费者的偏好层次化商品类级确定高层次商品类级信息，获取高层次商品类级信息对应的商品标签属性；
105.解析所述商品标签属性以确定目标消费者对于所购商品的偏好类型。
106.上述技术方案的有益效果为：通过解析目标消费者的历史购物信息以确定其心仪商品类型可以直观地根据目标消费者的主观消费理念来精准地确定其心仪商品类型，为后续进行商品偏好判定奠定了条件，进一步地，通过根据商品标签属性来确定目标消费者的偏好商品类型可以更加快速精准地确定目标消费者的偏好商品类型，提高了工作效率和判定效率。
107.在一个实施例中，在对比模块获取每个推荐商品的序列号标签进行扫描并对比以筛选出多个最佳性价比推荐商品之前，所述系统还用于：
108.获取每个在售商品的商品文本描述信息；
109.根据所述商品文本描述信息确定每个在售商品的文本特征序列；
110.根据每个在售商品的功能属性对其进行分类，获取分类结果；
111.根据所述分类结果中同一功能的多个所属在售商品的文本特征序列对每个所属在售商品进行标签制定，获取制定结果；
112.根据所述制定结果为每个在售商品的序列号标签设置标签模型。
113.在本实施例中，商品文本描述信息表示为商品的配料信息和用途信息以及使用信息等。
114.上述技术方案的有益效果为：通过对所有在售商品进行功能分类然后制定标签可以使得后续快速地针对每个在售商品的功能来快速地检索出其序列标签，提高了工作效率
的同时也进一步地提高了实用性。
115.在一个实施例中，如图4所示，所述对比模块103，包括：
116.扫描子模块1031，用于扫描每个推荐商品的序列号标签以获得该推荐商品的商品特征信息；
117.分析子模块1032，用于根据目标消费者的待购商品的功能信息和结构信息分析出多个对比项；
118.采集子模块1033，用于根据每个推荐商品的商品特征信息采集该推荐商品的每个对比项目的属性值；
119.对比子模块1034，用于将每个第一推荐商品的每个对比项目的属性值与其他第二推荐商品的每个对比项目的属性值进行比较，根据比较结果筛选出多个最佳性价比推荐商品。
120.上述技术方案的有益效果为：通过根据目标消费者的待购商品的功能信息和结构信息分析出多个对比项可以快速准确地获取到目标消费者对于购买商品的着重中意选项从而合理地为其选择出高性价比的推荐商品，提高了智能化和实用性。
121.在一个实施例中，所述生成模块，包括：
122.第二确定子模块，用于根据目标最佳性价比推荐商品的商品信息确定其使用条件；
123.调取子模块，用于基于所述使用条件调取相应的用户信息模板；
124.接收子模块，用于将所述用户信息模板上传到目标消费者手机终端并接收其在所述用户信息模板上的填写内容；
125.验证子模块，用于基于所述填写内容对目标消费者的购物需求进行可靠验证；
126.生成子模块，用于当目标消费者的购物需求通过验证后，根据目标消费者的用户信息和目标最佳性价比推荐商品的商品信息和价格信息生成所述商品订单并将其上传到自动售卖机上进行显示和后续处理。
127.上述技术方案的有益效果为：通过对目标消费者的用户信息进行可靠验证可以确保其具有使用推荐商品的条件，提高了稳定性。
128.在一个实施例中，所述系统，还包括：
129.判断模块，用于根据目标消费者对于商品订单的结算信息判断商品订单的完成进度；
130.第二获取模块，用于当所述商品订单的完成进度为结算完成时，获取目标消费者的配送请求；
131.选择模块，用于根据所述配送请求选择配送方式并且生成配送订单；
132.配送模块，用于基于所述配送订单对目标最佳性价比推荐商品进行配送。
133.上述技术方案的有益效果为：通过智能生成配送订单可以根据目标消费者的配送请求来进行多样化配送处理，进一步地提高了消费者的体验感和实用性。
134.在一个实施例中，所述评分子模块根据所述历史购物信息确定目标消费者对于已购商品的多维度评估指标，具体为：
135.根据所述历史购物信息获取目标消费者的多个历史消费订单；
136.根据每个历史消费订单确定目标消费者的已消费商品和每个已消费商品的推荐
商品；
137.根据每个已消费商品和其推荐商品的相似度评估出多个第一推荐因子；
138.确定推荐商品对应的订单在所述多个历史消费订单中的所占比例，根据所述比例确定推荐商品的推荐成功转化率；
139.基于所述推荐成功转化率和推荐商品对应的订单中每个第一推荐因子的权重值筛选出多个第二推荐因子；
140.获取所述第二推荐因子对应的评估指标作为目标消费者对于已购商品的多维度评估指标。
141.上述技术方案的有益效果为：通过根据历史订单来评估出推荐因子进而对其进行筛选可以以规范的样本确定目标消费者的偏好商品对应的评估指标，使得最终的推荐商品更加符合目标消费者的需求，进一步地提高了目标消费者的体验感和实用性。
142.在一个实施例中，所述根据所述商品文本描述信息确定每个在售商品的文本特征序列，包括：
143.根据所述商品文本描述信息获取在售商品的初始文本序列；
144.对所述初始文本序列进行结构化处理，获取初始结构化文本序列；
145.获取所述结构化文本序列中每个文本词的词特征；
146.将每个文本词的词特征进行整合，整合完毕后将其映射到所述初始结构化文本序列中以获得在售商品的文本特征序列。
147.上述技术方案的有益效果为：可有条不紊的完成每个在售商品的文本描述信息向文本特征序列的转化工作。提高了稳定性。
148.在一个实施例中，所述分析子模块根据目标消费者的待购商品的功能信息和结构信息分析出多个对比项，具体为：
149.根据所述待购商品的功能信息确定其基础功能和扩展功能，根据所述结构信息确定待购商品的基础结构和扩展结构；
150.获取预设数量个功能元素值和结构元素值；
151.通过预设隶属度函数计算出每个功能元素值和结构元素值对于待购商品的隶属度；
152.根据所述隶属度确定每个功能元素值和结构元素值对于待购商品的贴合度；
153.选择贴合度大于等于预设阈值的目标功能元素值和目标结构元素值作为参考元素值；
154.获取每个目标功能元素值和目标结构元素值对应的功能项或结构项作为所述多个对比项。
155.上述技术方案的有益效果为：可以合理地确定待购商品对应的扩展结构信息和扩展功能信息进而来生成其对应的对比项，使得其不仅满足了目标消费者的需求同时还更加完善了推荐商品的筛选条件，进一步地提高了实用性。
156.本领域技术人员应当理解的是，本发明中的第一、第二指的是不同应用阶段而已。
157.本领域技术用户员在考虑说明书及实践这里公开的公开后，将容易想到本公开的其它实施方案。本技术旨在涵盖本公开的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本公开的一般性原理并包括本公开未公开的本技术领域中的公知常
识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的，本公开的真正范围和精神由下面的权利要求指出。
158.应当理解的是，本公开并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构，并且可以在不脱离其范围进行各种修改和改变。本公开的范围仅由所附的权利要求来限制。

技术特征：
1.一种基于物联网的商品智能化自动售卖机系统，其特征在于，该系统包括：第一获取模块，用于获取目标消费者的购物需求并根据所述购物需求确定商品参数；推荐模块，用于基于所述商品参数和目标消费者的期望价格区间为其选择多款推荐商品；对比模块，用于获取每个推荐商品的序列号标签进行扫描并对比以筛选出多个最佳性价比推荐商品；生成模块，用于根据目标消费者选择的目标最佳性价比推荐商品的商品信息生成商品订单并将其上传到自动售卖机上进行显示和后续处理。2.根据权利要求1所述基于物联网的商品智能化自动售卖机系统，其特征在于，所述第一获取模块，包括：检测子模块，用于检测目标消费者输入的关键词或者上传的参考图像；解析子模块，用于解析所述关键词的词性特征或者采集所述参考图像的属性特征；第一确定子模块，用于根据所述词性特征或属性特征确定目标消费者的待购商品的基础商品特征；获取子模块，用于根据所述待购商品的基础商品特征获取其商品参数。3.根据权利要求1所述基于物联网的商品智能化自动售卖机系统，其特征在于，所述推荐模块，包括：筛选子模块，用于根据所述商品参数和目标消费者的期望价格区间筛选出第一数量个第一商品；调取子模块，用于调取目标消费者的历史购物信息，根据所述历史购物信息确定目标消费者对于所购商品的偏好类型；排查子模块，用于将所述多个第一商品不符合所述偏好类型的目标第一商品进行排除，获得第二数量个第二商品；评分子模块，用于根据所述历史购物信息确定目标消费者对于已购商品的多维度评估指标，基于所述多维度评估指标对每个第二商品进行评分，将评估分值大于等于预设分值的第三商品确认为所述推荐商品。4.根据权利要求1所述基于物联网的商品智能化自动售卖机系统，其特征在于，在对比模块获取每个推荐商品的序列号标签进行扫描并对比以筛选出多个最佳性价比推荐商品之前，所述系统还用于：获取每个在售商品的商品文本描述信息；根据所述商品文本描述信息确定每个在售商品的文本特征序列；根据每个在售商品的功能属性对其进行分类，获取分类结果；根据所述分类结果中同一功能的多个所属在售商品的文本特征序列对每个所属在售商品进行标签制定，获取制定结果；根据所述制定结果为每个在售商品的序列号标签设置标签模型。5.根据权利要求1所述基于物联网的商品智能化自动售卖机系统，其特征在于，所述对比模块，包括：扫描子模块，用于扫描每个推荐商品的序列号标签以获得该推荐商品的商品特征信息；
分析子模块，用于根据目标消费者的待购商品的功能信息和结构信息分析出多个对比项；采集子模块，用于根据每个推荐商品的商品特征信息采集该推荐商品的每个对比项目的属性值；对比子模块，用于将每个第一推荐商品的每个对比项目的属性值与其他第二推荐商品的每个对比项目的属性值进行比较，根据比较结果筛选出多个最佳性价比推荐商品。6.根据权利要求1所述基于物联网的商品智能化自动售卖机系统，其特征在于，所述生成模块，包括：第二确定子模块，用于根据目标最佳性价比推荐商品的商品信息确定其使用条件；调取子模块，用于基于所述使用条件调取相应的用户信息模板；接收子模块，用于将所述用户信息模板上传到目标消费者手机终端并接收其在所述用户信息模板上的填写内容；验证子模块，用于基于所述填写内容对目标消费者的购物需求进行可靠验证；生成子模块，用于当目标消费者的购物需求通过验证后，根据目标消费者的用户信息和目标最佳性价比推荐商品的商品信息和价格信息生成所述商品订单并将其上传到自动售卖机上进行显示和后续处理。7.根据权利要求1所述基于物联网的商品智能化自动售卖机系统，其特征在于，所述系统，还包括：判断模块，用于根据目标消费者对于商品订单的结算信息判断商品订单的完成进度；第二获取模块，用于当所述商品订单的完成进度为结算完成时，获取目标消费者的配送请求；选择模块，用于根据所述配送请求选择配送方式并且生成配送订单；配送模块，用于基于所述配送订单对目标最佳性价比推荐商品进行配送。8.根据权利要求3所述基于物联网的商品智能化自动售卖机系统，其特征在于，所述评分子模块根据所述历史购物信息确定目标消费者对于已购商品的多维度评估指标，具体为：根据所述历史购物信息获取目标消费者的多个历史消费订单；根据每个历史消费订单确定目标消费者的已消费商品和每个已消费商品的推荐商品；根据每个已消费商品和其推荐商品的相似度评估出多个第一推荐因子；确定推荐商品对应的订单在所述多个历史消费订单中的所占比例，根据所述比例确定推荐商品的推荐成功转化率；基于所述推荐成功转化率和推荐商品对应的订单中每个第一推荐因子的权重值筛选出多个第二推荐因子；获取所述第二推荐因子对应的评估指标作为目标消费者对于已购商品的多维度评估指标。9.根据权利要求4所述基于物联网的商品智能化自动售卖机系统，其特征在于，所述根据所述商品文本描述信息确定每个在售商品的文本特征序列，包括：根据所述商品文本描述信息获取在售商品的初始文本序列；对所述初始文本序列进行结构化处理，获取初始结构化文本序列；
获取所述结构化文本序列中每个文本词的词特征；将每个文本词的词特征进行整合，整合完毕后将其映射到所述初始结构化文本序列中以获得在售商品的文本特征序列。10.根据权利要求5所述基于物联网的商品智能化自动售卖机系统，其特征在于，所述分析子模块根据目标消费者的待购商品的功能信息和结构信息分析出多个对比项，具体为：根据所述待购商品的功能信息确定其基础功能和扩展功能，根据所述结构信息确定待购商品的基础结构和扩展结构；获取预设数量个功能元素值和结构元素值；通过预设隶属度函数计算出每个功能元素值和结构元素值对于待购商品的隶属度；根据所述隶属度确定每个功能元素值和结构元素值对于待购商品的贴合度；选择贴合度大于等于预设阈值的目标功能元素值和目标结构元素值作为参考元素值；获取每个目标功能元素值和目标结构元素值对应的功能项或结构项作为所述多个对比项。

技术总结
本发明公开了一种基于物联网的商品智能化自动售卖机系统，该系统包括：第一获取模块，用于获取目标消费者的购物需求并根据所述购物需求确定商品参数；推荐模块，用于基于所述商品参数和目标消费者的期望价格区间为其选择多款推荐商品；对比模块，用于获取每个推荐商品的序列号标签进行扫描并对比以筛选出多个最佳性价比推荐商品；生成模块，用于根据目标消费者选择的目标最佳性价比推荐商品的商品信息生成商品订单并将其上传到自动售卖机上进行显示和后续处理。通过确定商品参数进而对其推荐高性价比的商品供其选择可实现无需消费者人工进行商品的逐个筛选工作，提高了订单生成效率和后续处理效率，间接地提高了用户的购物效率。的购物效率。的购物效率。


技术研发人员：周梓荣 谢阳发 胡永贤
受保护的技术使用者：广东便捷神科技股份有限公司
技术研发日：2023.01.05
技术公布日：2023/7/19