[发明专利]基于机器自学习的商品自动上下线方法、装置和电子设备

权利要求书

1.一种基于机器自学习的商品自动上下线方法，用于在线购物平台，其特征在于，所述方法包括如下步骤：

建立商品信息数据库，该数据库用于存储商品基本信息、商品表现数据和商品评分，该商品评分是用于评价商品上线销售的适合度的指标；

建立商品上下线推荐模型，所述模型基于机器自学习算法，能够根据历史商品基本信息和历史商品表现数据定期计算并更新所述商品数据库中商品的商品评分；

根据预定的商品上下线规则在所述在线购物平台自动上线或下线商品，所述商品上下线规则与所述商品评分相关联。

2.根据权利要求1所述的基于机器自学习的商品自动上下线方法，其特征在于：

所述在线购物平台包括入驻该平台的商户；

所述方法还包括：从所述商户获取所述商品基本信息。

3.根据权利要求2所述的基于机器自学习的商品自动上下线方法，其特征在于：

所述商品表现数据包括商品热度数据；

所述方法还包括：追踪与商品相关的网络数据，根据该网络数据计算商品的商品热度数据。

4.根据权利要求3所述的基于机器自学习的商品自动上下线方法，其特征在于：

所述与商品相关的网络数据包括搜索数据、打点数据、留言数据、广告数据的至少一种。

5.根据权利要求4所述的基于机器自学习的商品自动上下线方法，其特征在于，所述方法还包括：

根据所述商品热度数据生成热度商品推荐表；

将包含于所述热度商品推荐表但不包含于所述商品信息数据库中的商品列表自动反馈至所述入驻该平台的商户，请求商户提供商品的属性信息。

6.根据权利要求1至5中任一项所述的基于机器自学习的商品自动上下线方法，其特征在于，所述方法还包括：

建立基于机器自学习的商品定价模型，当在所述在线购物平台自动上线商品时，由所述商品定价模型根据商品基本信息、商品表现数据和商品评分中的至少一种来生成商品上线价格。

7.根据权利要求1所述的基于机器自学习的商品自动上下线方法，其特征在于，所述根据预定的商品上下线规则在所述在线购物平台自动上线或下线商品，进一步包括：

所述在线购物平台按照所述商品评分由高到低的顺序上线商品。

8.一种基于机器自学习的商品自动上下线装置，其特征在于，包括：

信息存储模块，用于建立商品信息数据库，该数据库用于存储商品基本信息、商品表现数据和商品评分，该商品评分是用于评价商品上线销售的适合度的指标；

评分计算模块，用于建立商品上下线推荐模型，所述模型基于机器自学习算法，能够根据历史商品基本信息和历史商品表现数据定期计算并更新所述商品数据库中商品的商品评分；

上下线控制模块，用于根据预定的商品上下线规则在所述在线购物平台自动上线或下线商品，所述商品上下线规则与所述商品评分相关联。

9.一种电子设备，包括处理器和存储器，所述存储器用于存储计算机可执行程序，其特征在于：

当所述计算机程序被所述处理器执行时，所述处理器执行如权利要求1-7中任一项所述的方法。

10.一种计算机可读介质，存储有计算机可执行程序，其特征在于，所述计算机可执行程序被执行时，实现如权利要求1-7中任一项所述的方法。