[发明专利]趋势商品查询方法及其装置、设备、介质、产品

权利要求书

1.一种趋势商品查询方法，其特征在于，包括如下步骤：

响应商家实例的趋势商品查询请求，确定该商家实例的商品数据库中各商品对象相对应的多个商品主题词；

根据所述商品对象的每个商品主题词与社交网络信息中的社交主题词之间的相似度数据及所述社交主题词在预设历史时期间所表现的趋势指标，确定每个商品对象中各个商品主题词相对应的趋势评分；

根据每个商品对象的各个商品主题词相对应的趋势评分确定为该商品对象的流行度评分；

选取流行度评分最高的若干个商品对象构造出所述商家实例相对应的趋势商品列表。

2.根据权利要求1所述的趋势商品查询方法，其特征在于，响应商家实例的趋势商品查询请求之前，包括如下步骤：

遍历商家实例的商品数据库中的商品对象，以为其提取商品主题词；

根据各个商品对象的商品信息提取出其相对应的多个商品主题词，所述商品信息包括商品对象的标题文本、详情文本、图片或视频；

根据每个商品对象的商品主题词搜索获取与其相匹配的社交网络信息；

构造社交信息库，以存储所述社交网络信息及从所述社交网络信息中提取的多个社交主题词；

构造相似度信息库，用于存储所述商品对象的每个商品主题词与社交信息库中的每个社交主题词之间的相似度数据。

3.根据权利要求2所述的趋势商品查询方法，其特征在于，构造社交信息库，包括如下步骤：

创建所述社交信息库，将所述社交网络信息存储其中；

从所述社交网络信息中提取出多个社交主题词；

根据给定时间段，统计每个社交主题词在对应的历史时期内的出现频度；

将每个社交主题词的出现频度数据进行线性拟合后求导，获得每个社交主题词相对应的趋势指标；

将所述社交主题词与其趋势指标之间的映射关系数据存储至所述社交信息库中。

4.根据权利要求2所述的趋势商品查询方法，其特征在于，构造相似度信息库，包括如下步骤：

分别将所述商品主题词与所述社交主题词编码为文本向量；

根据余弦相似度计算每个商品主题词与每个社交主题词之间的相似度数据；

创建相似度信息库，用于存储每个商品主题词与各个社交主题词之间的相似度数据。

5.根据权利要求2所述的趋势商品查询方法，其特征在于，根据每个商品对象的商品主题词搜索获取与其相匹配的社交网络信息的步骤被定期触发，并导致更新所述的社交信息库及所述的相似度信息库。

6.根据权利要求1至5中任意一项所述的趋势商品查询方法，其特征在于，选取流行度评分最高的若干个商品对象构造出趋势商品列表，包括如下步骤：

根据流行度评分对所有商品对象进行倒排序；

对于流行度评分相同的商品对象随机留一实现过滤；

选取设定数量的若干个流行度评分靠前的目标商品对象；

创建趋势商品列表，用于存储所述的目标商品对象；

应答所述趋势商品查询请求而推送该趋势商品列表。

7.一种趋势商品查询装置，其特征在于，包括：

请求响应模块，用于响应商家实例的趋势商品查询请求，确定该商家实例的商品数据库中各商品对象相对应的多个商品主题词；

趋势确定模块，用于根据所述商品对象的每个商品主题词与社交网络信息中的社交主题词之间的相似度数据及所述社交主题词在预设历史时期间所表现的趋势指标，确定每个商品对象中各个商品主题词相对应的趋势评分；

流行评分模块，用于根据每个商品对象的各个商品主题词相对应的趋势评分确定为该商品对象的流行度评分；

列表生成模块，用于选取流行度评分最高的若干个商品对象构造出所述商家实例相对应的趋势商品列表。

8.一种计算机设备，包括中央处理器和存储器，其特征在于，所述中央处理器用于调用运行存储于所述存储器中的计算机程序以执行如权利要求1至7中任意一项所述的方法的步骤。