一种自适应的商品类型归类方法、装置及存储介质与流程

本申请涉及大数据，特别是涉及一种基于大数据分析的自适应的商品类型归类方法、装置及存储介质。

背景技术：

1、在很多销售行业或数字视听娱乐场所等服务行业，均涉及到通过管理系统进行商品分类和管理。

2、很多的商品管理系统是由第三方提供的，并且商品也是委托第三方进行远程的运营管理，但商品的分类、商品名称以及价格等信息是由商家自行输入至管理系统里。由于各商家对商品的分类和商品命名是独立且自主的，因此同一商品在不同商家可能会有不同的分类和商品名称，例如，“raio果酒”在有些商家会归类为饮料，而有些商家则会归类为酒水。因此由于各商家的商品信息不统一，对于第三方运营管理者就会造成商品信息分析不准确以及管理混乱与错误等问题。

技术实现思路

1、鉴于上述问题，本申请提供了一种自适应的商品类型归类方法，用于解决上述

2、为实现上述目的，发明人提供了一种自适应的商品类型归类方法，包括以下步骤：

3、收集各商家的商品信息，所述商品信息包括商品名称和商品所归属的商品类型；

4、根据所收集的商品信息建立商品分类词典，所述商品分类词典中包含多个商品类型，所述商品类型包括多个商品名称以及该商品名称归属于该商品类型的可信度；

5、获取商品名称并进行分词处理，得到多个第一名称分词，根据所述商品分类词典查找各所述第一名称分词所属的商品类型以及对应的可信度；

6、将所述可信度大于预设值的商品类型预测为该商品名称对应的商品类型。

7、进一步的，所述根据所收集的商品信息建立商品分类词典包括以下步骤：

8、统计所收集的商品信息中所述商品类型的出现次数，得到出现次数大于预设值的侯选商品类型集；

9、获取所述侯选商品类型集中各所述商品类型所包含的商品名称，统计各商品名称在对应的商品类型中的出现次数；

10、根据统计得到的商品名称在对应的商品类型中的出现次数建立所述商品分类词典，商品分类词典中商品名称归属于该商品类型的可信度，与各商品名称在对应的商品类型中的出现次数正相关。

11、进一步的，所述根据所收集的商品信息建立商品分类词典包括以下步骤：

12、统计所收集的商品信息中所述商品类型的出现次数，得到出现次数大于预设值的侯选商品类型集；

13、获取所述侯选商品类型集中各所述商品类型所包含的商品名称，对所述商品名称进行分词处理得到第二名称分词或对所述商品类型进行分词处理得到第二类型分词；

14、统计所收集的商品信息中各第二名称分词在所述商品类型或所述第二类型分词中出现的次数；

15、根据统计得到的第二名称分词在所述商品类型或所述第二类型分词中出现的次数建立所述商品分类词典，商品分类词典中商品名称归属于该商品类型的可信度，与第二名称分词在所述商品类型或所述第二类型分词中出现的次数正相关。

16、进一步的，所述可信度credibilitysega-typea根据以下公式计算得到；

17、其中，coef＝第二名称分词sega在商品类型typea中出现次数/sega在所

18、

19、有候选商品类型集中的出现次数。

20、进一步的，还包括步骤：

21、收集各商家后续推出的商品信息，并根据后续推出的商品信息迭代所述商品分类词典。

22、进一步的，还包括步骤：

23、使用所述商品分类词典对已明确属于具体商品类型的商品测试名称进行分类测试，以判断所述商品分类词典中对商品名称的所属类型的分类是否合理。

24、进一步的，所述商家为数字视听娱乐经营场所，多个所述数字视听娱乐经营场所网络连接于远程服务平台；通过所述远程服务平台收集所述商品信息。

25、进一步的，还包括步骤：

26、所述远程服务平台进行所述数字视听娱乐经营场所的商品营销活动时，从所述数字视听娱乐经营场所的本地存储介质获取所述商品营销活动所涉及的商品信息；

27、通过所述商品分类词典预测所述商品信息中商品类型是否正确，并且在商品营销活动中删除所述预测结果为错误的商品。

28、为解决上述技术问题，本申请还提供了另一技术方案：

29、一种自适应的商品类型归类装置，包括：

30、收集模块，用于收集各商家的商品信息，所述商品信息包括商品名称和商品所归属的商品类型；

31、商品分类词典模块，用于根据所收集的商品信息建立商品分类词典，所述商品分类词典中包含多个商品类型，所述商品类型包括多个商品名称以及该商品名称归属于该商品类型的可信度；

32、类型预测模块，用于获取商品名称并进行分词处理，得到多个第一名称分词，根据所述商品分类词典查找各所述第一名称分词所属的商品类型以及对应的可信度；

33、将所述可信度大于预设值的商品类型预测为该商品名称对应的商品类型。

34、为解决上述技术问题，本申请还提供了另一技术方案：

35、一种计算机可读存储介质，其内存储有计算机程序，所述程序被处理器执行时实现如以上任一项技术方案所述的自适应的商品类型归类方法。

36、区别于现有技术，上述技术方案通过收集各商家的商品信息，并根据商品信息中商品名称与商品类型建立商品分类词典，然后通过该商品分类词典对涉及的商品进行商品类型预测或核验，从而避免商家录入时对商品分类的不同，而导致的商品信息混乱以及后续管理错误等问题。

37、由于商品分类词典中综合了多个商家的商品信息得到的，因此其商品名称与所归属的商品类型的准确性是可以得到保障的，通过商品分类词典可以准确的预测商品所归属的类型。并且上述技术方案无需人工标注新增商品的商品类型，可根据已有的商品分类词典自适应的对新增商品进行商品类型标注(即确定商品所归属的商品类型)，提高商家对商品信息管理和准确性和效率。

38、上述
技术实现要素：
相关记载仅是本申请技术方案的概述，为了让本领域普通技术人员能够更清楚地了解本申请的技术方案，进而可以依据说明书的文字及附图记载的内容予以实施，并且为了让本申请的上述目的及其它目的、特征和优点能够更易于理解，以下结合本申请的具体实施方式及附图进行说明。

技术特征：

1.一种自适应的商品类型归类方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的自适应的商品类型归类方法，其特征在于，所述根据所收集的商品信息建立商品分类词典包括以下步骤：

3.根据权利要求1所述的自适应的商品类型归类方法，其特征在于，所述根据所收集的商品信息建立商品分类词典包括以下步骤：

4.根据权利要求3所述的自适应的商品类型归类方法，其特征在于，所述可信度credibilitysega-typea根据以下公式计算得到；

5.根据权利要求1所述的自适应的商品类型归类方法，其特征在于，还包括步骤：

6.根据权利要求1所述的自适应的商品类型归类方法，其特征在于，还包括步骤：

7.根据权利要求1所述的自适应的商品类型归类方法，其特征在于，所述商家为数字视听娱乐经营场所，多个所述数字视听娱乐经营场所网络连接于远程服务平台；通过所述远程服务平台收集所述商品信息。

8.根据权利要求7所述的自适应的商品类型归类方法，其特征在于，还包括步骤：

9.一种自适应的商品类型归类装置，其特征在于，包括：

10.一种计算机可读存储介质，其内存储有计算机程序，其特征在于，所述程序被处理器执行时实现如权利要求1至8任一项所述的自适应的商品类型归类方法。

技术总结
本发明公开了一种自适应的商品类型归类方法、装置及存储介质，包括收集各商家的商品信息，所述商品信息包括商品名称和商品所归属的商品类型；根据所收集的商品信息建立商品分类词典，所述商品分类词典中包含多个商品类型，所述商品类型包括多个商品名称以及该商品名称归属于该商品类型的可信度；获取商品名称并进行分词处理，得到多个第一名称分词，根据所述商品分类词典查找各所述第一名称分词所属的商品类型以及对应的可信度；将所述可信度大于预设值的商品类型预测为该商品名称对应的商品类型。本发明可以通过商品分类词典对商品进行商品类型预测或核验，提高对商家商品管理的准确性效率。

技术研发人员：汤周文,陈丹明,刘旺
受保护的技术使用者：福建凯米网络科技有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/1/16