[发明专利]一种服装尺码信息的应答方法及系统在审

专利信息
申请号: 201310559647.3 申请日: 2013-11-12
公开(公告)号: CN103559619A 公开(公告)日: 2014-02-05
发明(设计)人: 杨毅 申请(专利权)人: 北京京东尚科信息技术有限公司;北京京东世纪贸易有限公司
主分类号: G06Q30/00 分类号: G06Q30/00;G06F17/30
代理公司: 北京德琦知识产权代理有限公司 11018 代理人: 牛峥;王丽琴
地址: 100080 北京*** 国省代码: 北京;11
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摘要:
搜索关键词: 一种 服装 尺码 信息 应答 方法 系统
【说明书】:

技术领域

发明涉及电子商务领域,特别涉及一种服装尺码信息的应答方法及系统。

背景技术

电子商务主要是利用互联网从事商务或活动,在进行电子商务过程中,电子商务企业需要在网络侧设置在线客服,通过互联网为客户端提供各种商务相关疑问的在线解答,商务相关疑问涉及到对商务产品的相关属性咨询、电子商务企业相关活动咨询及售后服务咨询等。随着电子商务的发展,越来越多用户使用客户端通过互联网访问电子商务企业提供的网站,进行购物。通过对电子商务企业提供的网站的服装类数据的分析,抽样在一个月关于服装咨询的聊天记录数据发现有30%的用户都会资讯服装尺码信息,由此可以看出,在进行服装电子商务时,对服装尺码信息的应答需求量是很大的,目前,具体有两种对服装尺码信息的应答方式,以下分别详细说明。

第一种方式,在线客户对服装尺码信息的应答方式

当用户使用客户端通过互联网访问电子商务企业提供的网站,购买服装时,如果对服装尺码信息产生疑问或不知道自己该买多大服装尺码的服装时,就可以通过互联网访问电子商务企业提供网站的在线客服,在线客服根据自身经验应答合适的服装尺码信息,用户根据在线客服提供的服装尺码信息进行服装购买。

采用这种方式时,由于应答服装尺码信息的需求量大且24小时不休的特性,使得在线客服工作量大,浪费大量人力,且无法满足所有应答服装信息全天24小时的需求,这会降低用户进行电子商务的体验度。

第二种方式、基于标准尺码信息实现自动应答服装尺码信息的应答方式

通过对服装尺码的分析,获得对应身高体重的标准尺码信息,并在电子商务企业提供的网站侧设置身高体重及标准尺码信息的对应关系,当接收到客户端发送的身高体重后,基于该对应关系直接应答,而不需要在线客服服务。

如表1所示,表1就是某一大型服装公司在网站侧设置的身高体重及标准尺码信息的对应关系表,基于此表,实现对服装尺码信息的应答过程。

表一

采用这种方式,设置身高体重及标准尺码信息的对应关系只是某一大型服装公司针对自身服装产品设置的,不是普遍的标准。由于服装的特性,不同服装的标准尺码信息和身高体重的对应关系很可能是不同的,不能采用表一的对应关系涵盖所有服装,作为所有服装的服装尺码信息应答,这会造成给用户提供的应答服装尺码信息的不准确,导致用户体验度下降。更进一步地,这种设置身高体重及标准尺码信息的对应关系的颗粒度也比较大且依次为准进行服装尺码信息应答比较容易出错,不能满足所有用户的需求。

发明内容

有鉴于此,本发明实施例提供一种服装尺码信息的应答方法,该应答方法能够提高应答服装尺码信息的准确性。

本发明还提供一种服装尺码信息的应答系统,该应答系统能够提高应答服装尺码信息的准确度。

为达到上述目的,本发明实施的具体是这样实现的:

一种服装尺码信息的应答方法,该方法包括:

从客户端的服装评论信息提取各个用户针对同一服装的服装尺码信息及自身特性信息;

以提取的各个用户针对同一服装的服装尺码信息及自身特性信息为基础,建立包括针对同一服装的用户自身特性信息与服装尺码信息的对应关系的情感分类模型并存储;

接收到用户通过客户端发送的自身特性信息,根据情感分类模型得到对应的服装尺码信息。

所述建立情感分类模型为:

根据设定的情感分类标准,筛选所提取的各个用户针对同一服装的服装尺码信息及自身特性信息,将筛选符合情感分类标准的各个用户针对同一服装的服装尺码信息及自身特性信息训练建立情感分类模型;

采用情感分类模型对所有用户的针对同一服装的服装尺码信息及自身特性信息进行有用信息的学习后,补充道情感分类模型中。

所述情感分类模型定时更新。

所述存储的过程为:

对情感分类模型导入、修改及审核、同步及查询,其中,导入是定期将情感分类模型中的对应关系导入到设置的数据库中;修改及审核是对导入的情感分类模型中的对应关系进行增减删及审核的后期管理;同步是将情感分类模型中的对应关系按照设定的查询结构存储;查询是提供给客户端接入设置的数据库的查询接口。

所述接收到用户通过客户端发送的自身特性信息的过程包括:

通过词法分析及语法分析将自身特性信息转换为基于查询结构的自身特性信息,然后采用倒排索引相关语法的方式进行索引得到多个相关自身特性信息,再采用相关性规则进行二次排序得到设定的最相关自身特性信息。

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