[发明专利]商品属性识别方法、装置、电子设备及可读存储介质

权利要求书

1.一种商品属性识别方法，其特征在于，包括：

基于构建的异构信息网络获取待识别商品的特征信息；

根据所述待识别商品的特征信息对所述待识别商品进行属性识别，获得属性识别结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于构建的异构信息网络获取待识别商品的特征信息，包括：

确定所述待识别商品在所述异构信息网络中的元路径，其中，所述元路径为包含有所述待识别商品的用户行为路径；

基于所述元路径获取所述待识别商品的特征信息。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述元路径获取所述待识别商品的特征信息，包括：

通过嵌入表示模型获得所述待识别商品在所述元路径中的嵌入表达信息，其中，所述嵌入表达信息为所述待识别商品的特征信息。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于构建的异构信息网络获取待识别商品的特征信息之前，还包括：

获取多个商品中每个商品对应的行为类型信息；

基于所述行为类型信息构建所述异构信息网络。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述行为类型信息包括点击商品行为、购买商品行为以及将商品加入购物车行为中的至少一种。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述待识别商品的特征信息对所述待识别商品进行属性识别，获得属性识别结果，包括：

将所述待识别商品的特征信息输入至预先训练的多个属性识别模型中，通过所述多个属性识别模型对所述待识别商品进行属性识别，获得多个初始属性识别结果；

基于所述多个初始属性识别结果确定所述待识别商品最终的属性识别结果。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述基于所述多个初始属性识别结果确定所述待识别商品最终的属性识别结果，包括：

对所述多个初始属性识别结果进行筛选，获得所述待识别商品最终的属性识别结果。

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，每个所述初始属性识别结果包括属性对应的概率值，所述对所述多个初始属性识别结果进行筛选，获得所述待识别商品最终的属性识别结果，包括：

筛选出所述多个初始属性识别结果中的属性对应的概率值大于预设值的目标属性，所述目标属性为所述待识别商品最终的属性识别结果。

9.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，每个所述属性识别模型为二分类逻辑回归模型。

10.根据权利要求1-9任一所述的方法，其特征在于，所述根据所述待识别商品的特征信息对所述待识别商品进行属性识别，获得属性识别结果之后，还包括：

为所述待识别商品添加所述属性识别结果中对应的属性。

11.一种商品属性识别装置，其特征在于，包括：

特征信息获取模块，用于基于构建的异构信息网络获取待识别商品的特征信息；

属性识别模块，用于根据所述待识别商品的特征信息对所述待识别商品进行属性识别，获得属性识别结果。

12.一种电子设备，其特征在于，包括处理器以及存储器，所述存储器存储有计算机可读取指令，当所述计算机可读取指令由所述处理器执行时，运行如权利要求1-10任一所述方法中的步骤。

13.一种可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时运行如权利要求1-10任一所述方法中的步骤。