[发明专利]确定商品匹配信息的方法、系统、电子设备及存储介质在审
申请号: | 201910207462.3 | 申请日: | 2019-03-19 |
公开(公告)号: | CN111724221A | 公开(公告)日: | 2020-09-29 |
发明(设计)人: | 安旭;贾宝玉 | 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: | G06Q30/06 | 分类号: | G06Q30/06;G06K9/62 |
代理公司: | 上海弼兴律师事务所 31283 | 代理人: | 薛琦;罗朗 |
地址: | 100086 *** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 确定 商品 匹配 信息 方法 系统 电子设备 存储 介质 | ||
1.一种确定商品匹配信息的方法,其特征在于,每个所述商品包括销售属性和商品标题,待匹配的两个所述商品分别为第一商品和第二商品,所述第一商品属于第一类商品,所述第二商品属于第二类商品,所述方法包括以下步骤:
构建第一模型,使用第一历史数据和第二历史数据生成训练数据集,使用所述训练数据集对所述第一模型进行训练;
其中,所述第一历史数据为所述第一类商品的包括销售属性和商品标题的历史数据,所述第二历史数据为所述第二类商品的包括销售属性和商品标题的历史数据;
基于所述第一模型使用所述第一商品的销售属性和商品标题与所述第二商品的销售属性和商品标题交叉匹配计算得到所述第一商品和所述第二商品构成的商品对所对应的销售属性的特征向量;
基于排序模型使用所述销售属性的特征向量计算所述第一商品和所述第二商品的匹配度。
2.如权利要求1所述的确定商品匹配信息的方法,其特征在于,
所述训练数据集包括若干条训练数据,每条所述训练数据包括N个特征,N为大于等于2的整数;
构建的所述第一模型为
其中,i为取值1至N的整数变量;
Xi表示第i个特征;
Ai表示Xi对应的第一权重参数;
bi表示Xi对应的第二权重参数;
wi表示Xi对应的第一系数;
所述使用所述训练数据集对所述第一模型进行训练的步骤包括以下步骤:
利用所述训练数据集确定所述第一模型中的所述第一权重参数Ai、所述第二权重参数bi和所述第一系数wi。
3.如权利要求2所述的确定商品匹配信息的方法,其特征在于,
所述第一历史数据的数量为p条,p为大于1的自然数;
所述第二历史数据的数量为q条,q为大于1的自然数;
所述使用所述第一历史数据和所述第二历史数据生成训练数据集的步骤包括以下步骤:
将p条所述第一历史数据与q条所述第二历史数据两两组合生成p*q组历史商品对,对每对所述历史商品对进行标注以得到对应的标签,所述标签包括匹配和不匹配;
将每对所述历史商品对中的所述第一历史数据对应的销售属性和所述第二历史数据对应的销售属性分别拆分出汉字、字母和数字三个特征维度,其中缺失的所述特征维度置空;
计算每对所述历史商品对中的所述第一历史数据对应的销售属性的所述汉字、所述字母、所述数字分别与所述第二历史数据对应的标题的雅克比相似度,以得到所述历史商品对对应的第一特征X1、第二特征X2和第三特征X3,计算每对所述历史商品对中的所述第二历史数据对应的销售属性的所述汉字、所述字母、所述数字分别与所述第一历史数据对应的标题的雅克比相似度,以得到所述历史商品对对应的第四特征X4、第五特征X5和第六特征X6;
将每对所述历史商品对的所述第一特征X1、所述第二特征X2、所述第三特征X3、所述第四特征X4、所述第五特征X5、所述第六特征X6以及对应的所述标签生成历史商品序列;
其中,p*q条所述历史商品序列组成所述训练数据集;所述训练数据集中置空的所述特征维度对应的Xi不填充。
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