公开(公告)号：CN115292385A

公开(公告)日：2022-11-04

申请号：CN202210940841.5

申请日：2022-08-07

Applicant: 桂林理工大学

Inventor： 谢晓兰 ,  王佳明 ,  刘亚荣 ,  唐毅刚

IPC: G06F16/2458 ,  G06F16/26 ,  G06Q30/06

Abstract: 本发明公开了一种基于LOF算法的个性化定制订单异常检测系统，采用两道筛选机制，实现更为智能化的订单异常检测机制；通过对个性化订单的向量编码，依据订单之间的相似度矩阵，以满足智能化筛选机制，将与类群不相似的订单抛出；本发明所述个性化定制订单的异常检测系统拥有较强的安全性能，同时能够完成订单的智能化并抛出异常。在订单的异常筛选机制中，不满足生产条件的订单也可识别出。可广泛应用于定制行业，满足消费者定制需求，同时也能够为生产者的生产效力赋能。本发明能够有效地分辨出异常订单，同时可在各类定制服务行业广泛应用，进而满足用户所提交的消费者订单与生产者之间的统一协调。

公开(公告)号：CN115293610A

公开(公告)日：2022-11-04

申请号：CN202210970514.4

申请日：2022-08-12

Applicant: 桂林理工大学

Inventor： 谢晓兰 ,  唐毅刚 ,  刘亚荣 ,  王佳明

IPC: G06Q10/06 ,  G06Q30/06 ,  G06F16/25

Abstract: 本发明提供的一种基于个性化定制的配件订单生成系统，包括获取模块、采集模块、特征模块、初始化模块、查询模块和生成模块；采用获取模块得到用户的个性化需求，并经过采集模块得到数据的关键信息；采用特征模块对各个配件商品进行数字特征表示，进而融合订单中上下配件商品之间的依赖关系，使用查询模块得到配件订单的各个配件相关性、以此减少系统响应时间，提高配件组合合理性，最后得到生成订单；该发明能够有效地组合出用户的个性化定制配件订单，同时可在各类定制服务行业广泛应用，进而满足用户所提交的个性化定制订单与生产者之间的协调，提高工厂制作效率，可广泛应用于零售业、电脑、汽车配件等领域，满足用户个性化定制业务需求。