[发明专利]一种在网上筛选服装的可拓策略生成方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种在网上筛选服装的可拓策略生成方法。

背景技术

网上购物符合现代人有效利用时间和信息的理念，衣食住行几乎都能在网上查找信息甚至购买，但大量的购物信息让购买者烦恼，很需要有一套切合实际的物品筛选方法。本发明选定服装筛选作为处理对象，在现有的网上购物系统基础上，提出了一个能够提供多方面符合购买者目标的服装筛选方法，旨在为服装购买者提供购买服装的较优筛选工具。如果购买者希望的服装的价格、颜色、材质、款式等目标与实际商品条件发生矛盾，现有的网上购物系统无法解决，本发明则可以建立此类矛盾问题的可拓模型，通过计算问题的相容性，分析矛盾问题，选择合适的变换方法，尝试解决矛盾问题，为购买者筛选到满足目标的服装。若有多个满足目标的解决矛盾的方案(可拓策略)，本发明可以评价出较优的方案，供购买者优先考虑。本发明可以减轻寻找信息和筛选信息的劳动，节约时间。

发明内容

本发明的目的是提供一种在网上筛选服装的可拓策略生成方法，协助购物者在网上查找服装信息，并筛选服装信息，生成满足购物者服装目标的较优购买策略。

本发明提供的一种在网上筛选服装的可拓策略生成方法包括如下步骤：

1)通过网络爬虫获取网上服装信息，建立基础数据库；

2)建立服装问题的可拓模型；

3)判断服装问题的相容性；

4)对矛盾问题进行拓展分析；

5)实施可拓变换；

6)对所生成策略评价选优。

(1)建立基础数据库。服装筛选系统属于网络应用，其需要的数据是庞大的，少则几百条，多则上万条数据。光靠人力去获得这些数据既慢又费力，是不可行的。另一方面，数据获得是一个问题，对于数据的组织和存储更是一个问题。所以，本发明用“爬虫程序”代替人工收集的方式来获得、组织和存储这些数据，网络爬虫，是一种按照一定的规则，自动抓取万维网信息的程序或者脚本。爬虫能够遍历网页、分析网页代码、爬取所要的数据、能够记录爬取的进度、将数据存入数据库、将图片下载，从而建立基础数据库。

本发明的基础数据库来源于网上真实数据源，能够随时更新。

(2)建立问题的可拓模型。为了解决矛盾问题，首先要界定问题P的目标G和条件L。本发明可拓模型的形式化表示是：

P＝G·L

其中P表示服装问题，G表示购买者的目标，L表示实际现货条件。

服装的尺寸、价格、颜色、材质、款式等因素都可能成为大多数购买者考虑因素，服装尺寸通常是必须满足的目标，而价格、颜色、材质、款式等成为购买者可以调整的目标。因此本发明把这5个因素构建成目标G的核心B：

a是可接受的价格范围的最低值，b是最高值。

(3)判断问题的相容性。本发明通过量化计算的方式判断服装问题是相容问题还是不相容问题，即购买者的目标与实际服装条件是否发生矛盾。若是相容问题，即服装问题目标与条件不矛盾，用常规搜索就得到问题求解，若是不相容问题，则要设法解决矛盾。

如果是服装尺寸目标与实际衣服尺寸不符，那么定性判断出这是不相容问题，只能通过寻找其他符合尺寸的衣服来解决问题。

对于价格因素，根据价格的连续性，本发明主要应用定量计算来对问题进行判断。因为购买者的意愿往往是希望价格越低越好，因此本发明采用最优点在价格容忍范围最低端的计算公式。购买者输入的价格容忍范围为<a，b>，最低值a是最优值，最高值b，对衣服x，计算公式k是：

k(x_价格)＜0表明价格超出购买者输入的容忍范围。

颜色、材质、款式等选项不是连续性的，本发明采用如下计算公式来对问题进行判断：

某个k值＜0，表明某种颜色、材质或款式不是购买者的容忍选择。

单个k值只能够针对某一个因素对服装问题进行判断，为了能够得到服装整体上的判断，需要构建一个综合公式，即对价格、颜色、材质、款式的k值求加权和。本发明允许购买者确定这4个因素的权值：α_价格、α_颜色、α_材质、α_款式，各α之和为1。因此，综合计算公式如下：