[发明专利]智能SKU匹配方法

权利要求书

1.一种智能SKU匹配方法，其特征在于，包括步骤：

输入客户SKU数据并存储于一数据库单元，所述客户SKU数据包括一或复数个客户商品名称数据以及和每一所述客户商品名称数据关联的客户商品相关数据；

输入电商SKU数据并存储于所述数据库单元，所述电商SKU数据包括复数个电商商品名称数据以及和每一电商商品名称关联的电商商品相关数据；

提取每一所述客户商品名称数据的关键词序列并根据所述关键词序列生成所述客户SKU数据的评分索引；

去除每一所述电商商品名称数据的干扰数据并形成商品索引；

将每一所述客户商品名称数据与所述商品索引进行匹配，并利用所述评分索引寻找到与每一所述客户商品名称数据对应的匹配度最高的电商商品名称数据和电商商品相关数据。

2.根据权利要求1所述的智能SKU匹配方法，其特征在于：所述提取每一所述客户商品名称数据的关键词序列步骤进一步包括步骤：

a、去除当前所述客户商品名称数据中特殊符号两侧的空格符号，获得一第一字符串；

b、对所述第一字符串进行最大词长切分，并提取形成一第一词汇数组；

c、过滤所述词汇数组中的重复词，获得一第二词汇数组；

d、对所述第二词汇数组进行分词，获得一第三词汇数组；

e、通过预先设置的一过滤模板对所述第三词汇数组进行过滤，获得当前所述客户商品名称数据的关键词以及由所述关键词组成的关键词数组；

f、根据所述关键词数组生成所述关键词序列。

3.根据权利要求2所述的智能SKU匹配方法，其特征在于：所述根据所述关键词数组生成所述关键词序列步骤进一步包括步骤：

当所述客户商品名称数据个数为一个时，根据当前获得的所述关键词数组生成所述关键词序列；

否则重复步骤a-e，获取所有所述客户商品名称数据的关键词数组，并根据所述关键词数组生成所述关键词序列。

4.根据权利要求3所述的智能SKU匹配方法，其特征在于：所述生成所述客户SKU数据的评分索引步骤进一步包括步骤：

筛选出所述关键词序列中的公用词，形成公用词列表；

通过一算法和所述公用词列表，计算所述关键词序列中的每一关键词的公用词评分和个性词评分，并将所述公用词评分和个性词评分的评分数据存入所述客户SKU数据中，形成所述评分索引。

5.根据权利要求4所述的智能SKU匹配方法，其特征在于：所述筛选出所述关键词序列中的公用词，形成公用词列表步骤进一步包括步骤：

将所述关键词序列中的关键词加入一初始序列，

累计每一所述关键词在所述关键词序列中的出现次数；

若所述关键词在所述关键词序列中的出现次数小于所述关键词序列中关键词总数的一固定百分比，则将当前所述关键词自所述初始序列中移除，形成所述公用词列表。

6.根据权利要求4所述的智能SKU匹配方法，其特征在于：所述固定百分比为25％。

7.根据权利要求5所述的智能SKU匹配方法，其特征在于：所述通过一算法和所述公用词列表，计算所述关键词序列中的每一关键词的公用词评分和个性词评分步骤进一步包括步骤：

设定一公用词分值和一个性词分值，并分别对所述公用词分值和所述个性词分值附初值，且所述公用词分值和所述个性词分值的和为一定值；

将所述公用词与所述关键词列表中的关键词取交集，并获取所述交集的交集长度值；

如所述交集长度值为0，则将所述个性词分值设为100；

如所述交集长度值等于所述关键词长度值，将所述公用词分值设为100；

公用词评分=公用词分值/交集长度值；

个性词评分=个性词分值/（关键词长度值-交集长度值）。

8.根据权利要求7所述的智能SKU匹配方法，其特征在于：所述去除每一所述电商商品名称数据的干扰数据并形成商品索引步骤包括：

预设一量词模板；

通过所述量词模板对所述每一所述电商商品名称数据进行量词过滤，获得第二字符串；

对所述第二字符串进行分词并过滤重复词，获得第三字符串；

通过所述第三字符串形成所述商品索引。