[发明专利]一种用户录入商品信息后显示商品全结果的方法及设备

说明书

本发明公开了一种用户录入商品信息后显示商品全结果的方法，该方法包括：录入商品信息，包括商品的图片信息或商品的图片信息及文本信息的组合；利用预先训练的神经网络提取商品的图片信息中的图片特征，获取与图片特征对应的商品属性；和/或提取商品的文本信息中的关键词，获取与所述关键词对应的商品属性；从商品信息中获取的商品属性与已建立的商品知识图谱中的商品属性进行匹配，确定具有所述商品属性的目标商品。本发明还公开了应用该方法的设备。本发明通过图像识别、结合图像对应的商品知识图谱，实现了用户录入商品信息后显示更加准确、完备的商品全结果，给用户带来便捷、高效和准确的搜索及购物体验。

技术领域

本发明涉及计算机技术领域，特别涉及一种用户录入商品信息后显示商品全结果的的方法及设备。

背景技术

近些年电商进入蓬勃发展的高速阶段，一些大型B2C在纷纷涌向资本市场的同时，一些专注面向B2C的导购平台也在纷纷突起。电商导购平台发展的前期阶段主要是单纯为用户提供流量引导和商品推荐。而且，现有电商导购一般采用用户搜索查询或者分类查询的方式来找到目标商品。

商品录入信息主要包括品牌、商品名称、规格属性、尺码等相关信息，原本录入工作时由供货商直接将所有信息录入到数据库中，但是由于商品本身信息不全和录入失败等主客观原因，很大一部分商品属性的数据并没有被写入数据库，或者存在数据库中商品信息录入错误的情况，为后期消费者检索感兴趣商品带来不便。

因此，商品信息的完备、准确对于用户搜索和购买的意义重大，亟需一种基于图片属性提取的用户录入商品信息后显示商品全结果的方法和设备的建立，对于商品确失的信息能够在录入包括图片信息后及时、快速、准确显示出完整的结果，并能够结合补充的信息做更精准的推荐，商品信息更加准确、完备，给用户带来便捷、高效和准确的搜索及购物体验。

发明内容

为了解决现有技术中商品信息录入不完备的问题，本发明实施例提供了一种利用图片属性提取完成录入信息补全的方法及设备，所述技术方案如下：

一方面，提供了一种用户录入商品信息后显示商品全结果的方法，所述方法包括：

录入商品信息，所述商品信息包括商品的图片信息或商品的图片信息及文本信息的组合；

利用预先训练的神经网络提取商品的图片信息中的图片特征，获取与所述图片特征对应的商品属性；和/或

提取商品的文本信息中的关键词，获取与所述关键词对应的商品属性；

将所述从商品信息中获取的商品属性与已建立的商品知识图谱中的商品属性进行匹配，确定具有所述商品属性的目标商品。

其中，所述录入目标商品的商品信息的方式包括用户在电商平台的主动输入的商品信息和搜索、浏览、购买或收藏的行为触发被动输入的商品信息。

具体地，所述利用预先训练的神经网络提取商品的图片信息中的图片特征，获取与所述图片特征对应的商品属性具体包括：

利用预先训练的神经网络识别商品信息中的图片信息，提取图片中商品的图片特征，进行对目标商品的图像属性预测；

获取与所述图片特征相对应的语义特征，将语义特征定义为商品属性。

进一步地，所述提取商品的文本信息中的关键词，获取与所述关键词对应的商品属性具体包括：

提取商品的文本信息中的关键词，获取关键词对应的语义特征，定义所述语义特征为商品属性；

且利用商品的文本信息对商品属性类型进行确认。

进一步地，所述商品知识图谱的创建方法具体包括：

创建包含基于商品类别和商品属性类型之间的关联关系的初始商品知识图谱框架和基于基本商品属性的知识单元的集合生成初始商品知识图谱；