CN109961329A - 物品处理方法及装置、存储介质和电子设备 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种物品处理方法及装置、存储介质和电子设备，涉及数据处理技术领域。该物品处理方法包括：根据标准尺码映射关系表确定各物品的标准尺码信息；采集用户的购买物品信息，从购买物品信息中提取各物品对应的标准尺码作为目标标准尺码集合；根据各物品的购买时间从目标标准尺码集合中确定用户偏好尺码信息；以及查询与用户偏好尺码信息对应的物品，作为展示物品输出，以及/或者优先展示用户偏好尺码信息对应的物品。本公开可以统一尺码的表达方式，自动将符合用户尺码的物品优先展示，以便用户更快捷地找到满足自己需求的物品。

Description

物品处理方法及装置、存储介质和电子设备

技术领域

本公开涉及数据处理技术领域，具体而言，涉及一种物品处理方法、物品处理装置、存储介质和电子设备。

背景技术

随着电子商务的迅速发展和移动互联网的广泛普及，网上购物已经日益被人们所接受。尤其在网上购买服饰鞋靴时，海量丰富的商品、贴心的用户体验、快捷便利的配送服务，让越来越多的用户随时随地可以购买到感兴趣的商品。然而，随着电商平台服饰鞋靴商品数据的剧增，面对搜索召回的成千上万商品，用户需要花费很多精力去筛选各种条件才能找到满足自己需求的商品。

目前，在一些技术中，可以获取用户的全局图像，并根据全局图像得到用户身体图像，根据用户身体图像提取预设身体部位的位置，根据提取的预设身体部位的位置计算得到用户身体参数，根据预设数据库获取与用户身体参数匹配的用户尺码并输出。在用户需要购买服饰时可以自动根据获取的用户身体图像匹配出合适的尺码；在另一些技术中，可以采集用户的人体信息，综合考虑用户的身高和BMI(Body Mass Index，身体质量指数)，先确定适合的号型，确定对应的尺码，再对尺码进行调整以适合用户体型，并将调整后的尺码推荐给用户，在用户购买服饰时进行相应的匹配。

然而，一方面，这些技术中未提及尺码归一的问题，也就是说，针对同一类别的商品，不同商家规定的尺码的表现形式可能存在差异；另一方面，虽然这些技术可以计算出用户的尺码，但无论是依赖输入图像还是预设人体数据，都需要用户主动进行展示或输入用户数据，在电商的购物环境里，这种方式一则需要用户的额外操作，增加了用户购物过程的复杂性，二则用户会担心隐私泄露，往往不愿主动填写这些私密性的信息。

鉴于此，需要一种物品处理方法、物品处理装置、存储介质和电子设备。

需要说明的是，在上述背景技术部分公开的信息仅用于加强对本公开的背景的理解，因此可以包括不构成对本领域普通技术人员已知的现有技术的信息。

发明内容

本公开的目的在于提供一种物品处理方法、物品处理装置、存储介质和电子设备，进而至少在一定程度上克服由于相关技术的限制和缺陷而导致的一个或者多个问题。

根据本公开的一个方面，提供一种物品处理方法，包括：

根据标准尺码映射关系表确定各物品的标准尺码信息；

采集用户的购买物品信息，从购买物品信息中提取各物品对应的标准尺码作为目标标准尺码集合；

根据各物品的购买时间从目标标准尺码集合中确定用户偏好尺码信息；以及

查询与用户偏好尺码信息对应的物品，作为展示物品输出，以及/或者优先展示用户偏好尺码信息对应的物品。

可选地，根据各物品的购买时间从目标标准尺码集合中确定用户偏好尺码信息包括：

对物品的购买时间按由近到远进行时间排序；

按时间排序的结果为各目标标准尺码配置权重；

基于配置的权重确定用户偏好尺码信息。

可选地，按时间排序的结果为各目标标准尺码配置权重包括：

以指数衰减的方式按时间排序的结果为各目标标准尺码配置权重。

可选地，基于配置的权重确定用户偏好尺码信息包括：

基于配置的权重计算各目标标准尺码信息的偏好概率；

如果计算出的偏好概率中最大概率与次大概率的差大于一阈值，则将最大概率对应的目标标准尺码信息确定为用户偏好尺码信息；

如果计算出的偏好概率中最大概率与次大概率的差不大于阈值，则将最大概率对应的目标标准尺码信息和次大概率对应的目标标准尺码信息确定为用户偏好尺码信息。

可选地，优先展示用户偏好尺码信息对应的物品包括：

如果候选物品的尺码信息与用户偏好尺码信息匹配，则为候选物品配置权重；

将配置权重的候选物品确定为优先展示的物品并进行展示。

可选地，在根据标准尺码映射关系表确定各物品的标准尺码信息后，物品处理方法还包括：

将标准尺码信息存储至对应物品的正排字段中。

根据本公开的一个方面，提供一种物品处理装置，包括：

标准尺码确定模块，用于根据标准尺码映射关系表确定各物品的标准尺码信息；

目标标准尺码提取模块，用于采集用户的购买物品信息，从购买物品信息中提取各物品对应的标准尺码作为目标标准尺码集合；

偏好尺码确定模块，用于根据各物品的购买时间从目标标准尺码集合中确定用户偏好尺码信息；以及

物品展示模块，用于查询与用户偏好尺码信息对应的物品，作为展示物品输出，以及/或者优先展示用户偏好尺码信息对应的物品。

可选地，偏好尺码确定模块包括：

排序子模块，用于对物品的购买时间按由近到远进行时间排序；

权重配置子模块，用于按时间排序的结果为各目标标准尺码配置权重；

偏好尺码确定子模块，用于基于配置的权重确定用户偏好尺码信息。

可选地，权重配置子模块包括：

权重配置单元，用于以指数衰减的方式按时间排序的结果为各目标标准尺码配置权重。

可选地，偏好尺码确定子模块包括：

偏好概率计算单元，用于基于配置的权重计算各目标标准尺码信息的偏好概率；

第一偏好尺码确定单元，用于如果计算出的偏好概率中最大概率与次大概率的差大于一阈值，则将最大概率对应的目标标准尺码信息确定为用户偏好尺码信息；

第二偏好尺码确定单元，用于如果计算出的偏好概率中最大概率与次大概率的差不大于阈值，则将最大概率对应的目标标准尺码信息和次大概率对应的目标标准尺码信息确定为用户偏好尺码信息。

可选地，物品展示模块包括：

物品权重配置子模块，用于如果候选物品的尺码信息与用户偏好尺码信息匹配，则为候选物品配置权重；

物品展示子模块，用于将配置权重的候选物品确定为优先展示的物品并进行展示。

可选地，物品处理装置还包括：

标准尺码存储模块，用于将标准尺码信息存储至对应物品的正排字段中。

根据本公开的一个方面，提供一种存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现上述任意一项的物品处理方法。

根据本公开的一个方面，提供一种电子设备，包括：

处理器；以及

存储器，用于存储处理器的可执行指令；

其中，处理器配置为经由执行可执行指令来执行上述任意一项的物品处理方法。

在本公开的一些实施例所提供的技术方案中，通过标准尺码映射关系表确定各物品的标准尺码信息，确定用户偏好尺码信息，并基于用户偏好尺码信息将对应的物品展示给用户，一方面，通过确定各物品的标准尺码信息，可以统一尺码的表达方式，便于搜索的同时使搜索筛选界面更加简洁；另一方面，基于用户偏好尺码信息确定向用户展示的物品，在搜索场景中无需用户进行筛选，可以自动将符合用户尺码的物品优先展示，以便用户更快捷地找到满足自己需求的物品；再一方面，除用户主动搜索物品外，在推荐广告领域中，可以根据用户偏好尺码信息，准确地向用户推荐展示符合用户尺码的物品，可以提升用户体验并精确分配流量。

应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本公开。

附图说明

此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本公开的实施例，并与说明书一起用于解释本公开的原理。显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本公开的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。在附图中：

图1示意性示出了根据本公开的示例性实施方式的物品处理方法的流程图；

图2示出了根据本公开的示例性实施方式的展示商品的数据组织形式的示意图；

图3示意性示出了根据本公开的示例性实施方式的商品排序的流程图；

图4示意性示出了根据本公开的示例性实施方式的物品处理装置的方框图；

图5示意性示出了根据本公开的示例性实施方式的偏好尺码确定模块的方框图；

图6示意性示出了根据本公开的示例性实施方式的权重配置子模块的方框图；

图7示意性示出了根据本公开的示例性实施方式的偏好尺码确定子模块的方框图；

图8示意性示出了根据本公开的示例性实施方式的物品展示模块的方框图；

图9示意性示出了根据本公开的示例性实施方式的物品处理装置的另一方框图；

图10示出了根据本公开的示例性实施方式的存储介质的示意图；以及

图11示意性示出了根据本公开的示例性实施方式的电子设备的方框图。

具体实施方式

现在将参考附图更全面地描述示例实施方式。然而，示例实施方式能够以多种形式实施，且不应被理解为限于在此阐述的范例；相反，提供这些实施方式使得本公开将更加全面和完整，并将示例实施方式的构思全面地传达给本领域的技术人员。所描述的特征、结构或特性可以以任何合适的方式结合在一个或更多实施方式中。在下面的描述中，提供许多具体细节从而给出对本公开的实施方式的充分理解。然而，本领域技术人员将意识到，可以实践本公开的技术方案而省略所述特定细节中的一个或更多，或者可以采用其它的方法、组元、装置、步骤等。在其它情况下，不详细示出或描述公知技术方案以避免喧宾夺主而使得本公开的各方面变得模糊。

此外，附图仅为本公开的示意性图解，并非一定是按比例绘制。图中相同的附图标记表示相同或类似的部分，因而将省略对它们的重复描述。附图中所示的一些方框图是功能实体，不一定必须与物理或逻辑上独立的实体相对应。可以采用软件形式来实现这些功能实体，或在一个或多个硬件模块或集成电路中实现这些功能实体，或在不同网络和/或处理器装置和/或微控制器装置中实现这些功能实体。

附图中所示的流程图仅是示例性说明，不是必须包括所有的步骤。例如，有的步骤还可以分解，而有的步骤可以合并或部分合并，因此实际执行的顺序有可能根据实际情况改变。

在下面对本公开的物品处理方法及装置的描述中，物品可以例如是用户通过电商平台可购买的商品，具体的，下面将以服饰鞋靴的尺码为例对本公开的物品处理方法及装置进行说明。然而，应当理解的是，本发明的构思还可以应用于除物品尺码之外的搜索或推荐场景，例如，按物品规格类型、物品价格等向用户推荐物品的方案也可以采用本发明的构思实现。

以用户搜索“阔腿裤”为例对目前的一些搜索情况进行说明。当用户在电商平台上的搜索栏中输入“阔腿裤”后，往往会召回成千上万个商品，其中，此处所述的术语“召回”可以意指在搜索系统中，将搜索的关键词切分成短语后，取得各短语对应的商品并求交集。然而，在界面上显示靠前的商品可能没有用户偏好的尺码，造成用户无法短时间内找到自己满意的商品，由此可能会导致部分用户流失的严重问题。对于一些有耐心的用户，会在界面上找到筛选框，在里面筛选出自己的尺码，如“XS”。然而，由于商家书写的尺码不统一，有的商家的商品以数字标注，如“25”、“26”等，有的商家的商品以字母标注，如“XS”、“XXS”等。当用户筛选的关键字为“XXS”的时候，用户仅能查看到“XXS”对应的商品，而“XXS”码对应“25”码，这样可能会造成“25”码的商品无法召回，而这些无法召回的商品中可能存在用户中意的商品。此外，目前的一些技术还存在未能根据用户偏好的尺码向用户推荐商品的问题。

鉴于此，本发明公开了一种物品处理方法和物品处理装置。

图1示意性示出了本公开的示例性实施方式的物品处理方法的流程图。参考图1，所述物品处理方法可以包括以下步骤：

S10.根据标准尺码映射关系表确定各物品的标准尺码信息。

由于物品的制造商、销售商或经营商的不同，同一物品的尺码可能被赋予不同的衡量方式，例如，对于具有特定形状的物品，当以长度作为尺码的衡量标准之一时，一些情况下，该长度可能以米为单位进行计量，另一些情况下，该长度可能以寸为单位进行计量。鉴于此，为了统一表述方式，本公开首先需要配置物品的标准尺码映射关系表，具体的，可以综合考虑用户习惯、现行标准、表示的简明程度等因素构建标准尺码映射关系表。接下来，可以根据该标准尺码映射关系表确定各物品的标准尺码信息。

以物品是用户通过电商平台可购买的商品为例，在这种情况下，商品可以按类别进行划分，例如，服饰鞋靴类商品可以被划分为服饰内衣/女装、服饰内衣/男装、运动户外/运动鞋包、运动户外/运动服饰、运动户外/户外鞋服、母婴/童装童鞋、鞋靴等。

首先，可以通过挖掘分析商品的标题、属性、尺码等字段，并结合人工经验，建立标准尺码映射关系表。具体的，针对不同商品类别，相同的尺码可能表达不同的含义。例如，就“L”码而言，男装的“L”码与女装的“L”码并不相同；又如“36”码，可能表示的是鞋子的“36”码，也有可能表示的是裤子的“36”码。因此，在表示用户的尺码时，仅仅列出尺码显然是不清楚的，在这种情况下，在描述尺码时，还需给出一个具体类别，例如，{用户：a，类别：男裤，尺码：36}。

例如，可以将服饰鞋靴商品划分为8个尺码类别，分别为：男上衣/cloth_m、男裤子/pants_m、女上衣(连衣裙)/cloth_f、女裤子(半身裙)/pants_f、男鞋/shoe_m、女鞋/shoe_f、童装/cloth_c、童鞋/shoe_c。在此基础上，可以构建标准尺码映射关系表。表1示例性示出了该标准尺码映射关系表的一部分。

表1

接下来，利用标准尺码映射关系表确定出各商品的标准尺码，例如，男上衣的“175”可以映射成标准尺码“L”，女裤的“S”可以映射成标准尺码的“27”，女上衣的“155/68A”可以映射成标准尺码“XS”，等等。

此外，可以将各商品确定出的标准尺码存储至对应商品的正排字段中，以男上衣映射出的标准尺码“L”为例，可以将“L”存储在该男上衣对应的正排字段中，其中，正排字段可以指一商品所对应属性存放的字段，该属性可以包括但不限于标题、价格、尺码、销量等。将标准尺码存储在正排字段中，有助于方便对商品进行搜索。另外，应当理解的是，还可以将商品的信息与该商品对应的标准尺码成对存储至另一存储空间中，本公开对此不做特殊限定。

S12.采集用户的购买物品信息，从购买物品信息中提取各物品对应的标准尺码作为目标标准尺码集合。

容易理解的是，每当用户购买物品时，服务器可以把用户此次购买的物品信息存储至与该用户账号对应的存储空间中。该物品信息可以包括但不限于物品的类型、颜色、尺码、购买时间、价格、折扣等信息。

首先，服务器可以从存放有历史购买记录的存储空间中采集用户所购物品的信息；接下来，服务器可以从所购物品信息中提取出各物品对应的标准尺码，这些标准尺码可以组成目标标准尺码集合。

S14.根据各物品的购买时间从目标标准尺码集合中确定用户偏好尺码信息。

首先，可以对用户所购物品按时间由近到远进行排序，由此，可以得到所购物品对应的目标标准尺码按时间的排列顺序。

接下来，可以按时间顺序为所述目标标准尺码配置权重。具体的，可以以指数衰减的方式为目标标准尺码配置权重，对应指数函数的底数可以例如为0.8。然而，应当理解的是，0.8作为底数仅是本公开的一实例，此外，开发人员还可以根据电商的运营状况、物品热卖持续时间等因素重新确定底数，本示例性实施方式中对衰减型指数对应的底数具体的值不做特殊限定。

例如，以用户购买男上衣为例，用户的购买记录中出现了5次购买男上衣的情况，按时间由近到远的顺序购买男上衣对应的目标标准尺码可以分别为L、L、L、M、S，接下来，可以为这五次目标标准尺码配置权重，例如权重可以分别为10、8、7、1、0.2。

随后，可以根据配置的权重确定用户偏好尺码信息。具体的，可以基于配置的权重计算各目标标准尺码信息的偏好概率，如果计算出的偏好概率中最大概率与次大概率的差大于一阈值，则将最大概率对应的目标标准尺码信息确定为用户偏好尺码信息；如果计算出的偏好概率中最大概率与次大概率的差不大于所述阈值，则将最大概率对应的目标标准尺码信息和次大概率对应的目标标准尺码信息确定为用户偏好尺码信息。其中，该阈值可以例如为0.7，然而，应当理解0.7仅是一实例，开发人员还可以根据其他因素重新确定该阈值。

仍以上述用户购买男上衣为例，目标标准尺码的类型可以是L、M、S。针对目标标准尺码为L的偏好概率可以约为0.95，针对目标标准尺码为M的偏好概率可以约为0.04，针对目标标准尺码为S的偏好概率可以约为0.01。其中，最大概率为0.95，次大概率为0.04，而它们的差大于阈值0.7，则可以将L作为该用户购买男上衣的用户偏好尺码。

在另一实施例中，若另一用户购买男上衣对应的目标标准尺码仍分别为L、L、L、M、S，而该用户的购买时间与上面的用户购买时间不同，因此配置的权重可能分别为20、15、14、10、1，则针对目标标准尺码为L的偏好概率可以约为0.82，针对目标标准尺码为M的偏好概率可以约为0.17，针对目标标准尺码为S的偏好概率可以约为0.01。其中，最大概率为0.82，次大概率为0.17，而它们的差小于阈值0.7，则可以将L和M均作为该用户购买男上衣的用户偏好尺码。

通过以上过程可以得到用户偏好的尺码，下面将给出实例性的代码描述。

S16.查询与用户偏好尺码信息对应的物品，作为展示物品输出，以及/或者优先展示用户偏好尺码信息对应的物品。

根据本公开的一些实施例，可以将用户偏好尺码对应的物品作为展示物品提供给用户。

目前，为了减少索引物品数量，对相同颜色不同尺码的物品采取去重保留一个物品的方法，并且最终在搜索结果界面只显示各不同颜色的主物品。在存储结构上，为了提升查询指定尺码物品的效率，对这些物品按尺码从小到大存储，以便可以使用例如二分法的查找方法进行快速查询。参考图2，假设在“连衣裙”这个搜索词下应该索引Sku1至Sku12共12个连衣裙商品，经过相同颜色去重实际索引Sku1、Sku5、Sku9三个商品，并且由于这三个商品仅颜色不同，在搜索结果界面会合并为一个商品展示，具体合并的算法是选择这三个商品中销量最高的为主商品展示，例如最终展示的商品为Sku5。

然而，如果在步骤S14中，确定出的用户偏好尺码为M码，则搜索系统可以将M码的商品Sku6调整为主商品，在搜索结果界面上优先展示，用户可以第一时间查看到符合其尺码的商品，避免了在搜索结果界面和单品展示界面进行尺码筛选的过程。

根据另外一些实施例，可以优先展示用户偏好尺码信息对应的物品。由于用户每次搜索召回的商品数量巨大，而用户的注意力往往仅集中在前几个商品。因此，还可以将符合用户偏好尺码的商品排序提前，以便让用户快捷的找到这些商品。

参考图3，在步骤S301中，用户可以输入检索词以召回商品；在步骤S303中，服务器可以获取用户偏好尺码信息；在步骤S305中，从返回的商品集合中取一个商品作为候选商品；在步骤S307中，比较候选商品的尺码是否与用户偏好尺码匹配，如果匹配，则步骤跳转至步骤S309，如果不匹配，则步骤跳转至步骤S305；在步骤S309中，可以为候选商品配置权重。此外，可以将匹配权重的候选商品确定为优先展示的商品并向用户进行展示。

通过上述排序过程，将符合用户尺码的商品优先展示，以便用户能够快速查找到满足需求的商品。

在本公开的物品处理方法中，通过标准尺码映射关系表确定各物品的标准尺码信息，确定用户偏好尺码信息，并基于用户偏好尺码信息将对应的物品展示给用户，一方面，通过确定各物品的标准尺码信息，可以统一尺码的表达方式，便于搜索的同时使搜索筛选界面更加简洁；另一方面，基于用户偏好尺码信息确定向用户展示的物品，在搜索场景中无需用户进行筛选，可以自动将符合用户尺码的物品优先展示，以便用户更快捷地找到满足自己需求的物品；再一方面，除用户主动搜索物品外，在推荐广告领域中，可以根据用户偏好尺码信息，准确地向用户推荐展示符合用户尺码的物品，可以提升用户体验并精确分配流量。

应当注意，尽管在附图中以特定顺序描述了本公开中方法的各个步骤，但是，这并非要求或者暗示必须按照该特定顺序来执行这些步骤，或是必须执行全部所示的步骤才能实现期望的结果。附加的或备选的，可以省略某些步骤，将多个步骤合并为一个步骤执行，以及/或者将一个步骤分解为多个步骤执行等。

进一步的，本示例实施方式中还提供了一种物品处理装置。

图4示意性示出了本公开的示例性实施方式的物品处理装置的方框图。参考图4，根据本公开的示例性实施方式的物品处理装置4可以包括标准尺码确定模块41、目标标准尺码提取模块43、偏好尺码确定模块45和商品展示模块47，其中：

标准尺码确定模块41，可以用于根据标准尺码映射关系表确定各物品的标准尺码信息；

目标标准尺码提取模块43，可以用于采集用户的购买物品信息，从购买物品信息中提取各物品对应的标准尺码作为目标标准尺码集合；

偏好尺码确定模块45，可以用于根据各物品的购买时间从目标标准尺码集合中确定用户偏好尺码信息；以及

物品展示模块47，可以用于查询与用户偏好尺码信息对应的物品，作为展示物品输出，以及/或者优先展示用户偏好尺码信息对应的物品。

在本公开的物品处理装置中，一方面，通过确定各物品的标准尺码信息，可以统一尺码的表达方式，便于搜索的同时使搜索筛选界面更加简洁；另一方面，基于用户偏好尺码信息确定向用户展示的物品，在搜索场景中无需用户进行筛选，可以自动将符合用户尺码的物品优先展示，以便用户更快捷地找到满足自己需求的物品；再一方面，除用户主动搜索物品外，在推荐广告领域中，可以根据用户偏好尺码信息，准确地向用户推荐展示符合用户尺码的物品，可以提升用户体验并精确分配流量。

根据本公开的示例性实施例，参考图5，偏好尺码确定模块45可以包括排序子模块501、权重配置子模块503和偏好尺码确定子模块505，其中：

排序子模块501，可以用于对物品的购买时间按由近到远进行时间排序；

权重配置子模块503，可以用于按时间排序的结果为各目标标准尺码配置权重；

偏好尺码确定子模块505，可以用于基于配置的权重确定用户偏好尺码信息。

在本实施例中，根据时间为目标标准尺码配置权重，反映了用户购买需求的变化，使确定出的用户偏好尺码更接近用户的实际需求。

根据本公开的示例性实施例，参考图6，权重配置子模块503可以包括权重配置单元6001，其中：

权重配置单元6001，可以用于以指数衰减的方式按时间排序的结果为各目标标准尺码配置权重。

在本实施例中，以指数衰减的方式配置权重，较合理地反映出目标标准尺码的权重，另外，可以对底数进行修改以满足不同实际情况的权重配置。

根据本公开的示例性实施例，参考图7，偏好尺码确定子模块505可以包括偏好概率计算单元7001，第一偏好尺码确定单元7003和第二偏好尺码确定单元7005，其中：

偏好概率计算单元7001，可以用于基于配置的权重计算各目标标准尺码信息的偏好概率；

第一偏好尺码确定单元7003，可以用于如果计算出的偏好概率中最大概率与次大概率的差大于一阈值，则将最大概率对应的目标标准尺码信息确定为用户偏好尺码信息；

第二偏好尺码确定单元7005，可以用于如果计算出的偏好概率中最大概率与次大概率的差不大于阈值，则将最大概率对应的目标标准尺码信息和次大概率对应的目标标准尺码信息确定为用户偏好尺码信息。

在本实施例中，通过计算各目标标准尺码的偏好概率并对偏好概率进行分析，以确定出用户偏好尺码。通过阈值的设定，使确定出的用户偏好尺码更接近用户的实际需求。

根据本公开的示例性实施例，参考图8，商品展示模块47可以包括物品权重配置子模块801和物品展示子模块803，其中：

物品权重配置子模块801，可以用于如果候选物品的尺码信息与用户偏好尺码信息匹配，则为候选物品配置权重；

物品展示子模块803，可以用于将配置权重的候选物品确定为优先展示的物品并进行展示。

将符合用户偏好尺码的商品优先展示，以便用户可以快速的查看到满足自身需求的商品。

根据本公开的示例性实施例，参考图9，相比于物品处理装置4，物品处理装置9除包括标准尺码确定模块41、目标标准尺码提取模块43、偏好尺码确定模块45和商品展示模块47外，还可以包括标准尺码存储模块91，其中：

标准尺码存储模块91，可以用于将标准尺码信息存储至对应物品的正排字段中。

在本实施例中，将标准尺码存储至对应商品的正排字段中，有助于进行搜索。

由于本发明实施方式的程序运行性能分析装置的各个功能模块与上述方法发明实施方式中相同，因此在此不再赘述。

在本公开的示例性实施例中，还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有能够实现本说明书上述方法的程序产品。在一些可能的实施方式中，本发明的各个方面还可以实现为一种程序产品的形式，其包括程序代码，当所述程序产品在终端设备上运行时，所述程序代码用于使所述终端设备执行本说明书上述“示例性方法”部分中描述的根据本发明各种示例性实施方式的步骤。

参考图10所示，描述了根据本发明的实施方式的用于实现上述方法的程序产品1000，其可以采用便携式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)并包括程序代码，并可以在终端设备，例如个人电脑上运行。然而，本发明的程序产品不限于此，在本文件中，可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。

所述程序产品可以采用一个或多个可读介质的任意组合。可读介质可以是可读信号介质或者可读存储介质。可读存储介质例如可以为但不限于电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括：具有一个或多个导线的电连接、便携式盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。

计算机可读信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了可读程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。可读信号介质还可以是可读存储介质以外的任何可读介质，该可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。

可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于无线、有线、光缆、RF等等，或者上述的任意合适的组合。

可以以一种或多种程序设计语言的任意组合来编写用于执行本发明操作的程序代码，所述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如Java、C++等，还包括常规的过程式程序设计语言—诸如“C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算设备上执行、部分地在用户设备上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算设备上部分在远程计算设备上执行、或者完全在远程计算设备或服务器上执行。在涉及远程计算设备的情形中，远程计算设备可以通过任意种类的网络，包括局域网(LAN)或广域网(WAN)，连接到用户计算设备，或者，可以连接到外部计算设备(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。

在本公开的示例性实施例中，还提供了一种能够实现上述方法的电子设备。

所属技术领域的技术人员能够理解，本发明的各个方面可以实现为系统、方法或程序产品。因此，本发明的各个方面可以具体实现为以下形式，即：完全的硬件实施方式、完全的软件实施方式(包括固件、微代码等)，或硬件和软件方面结合的实施方式，这里可以统称为“电路”、“模块”或“系统”。

下面参照图11来描述根据本发明的这种实施方式的电子设备1100。图11显示的电子设备1100仅仅是一个示例，不应对本发明实施例的功能和使用范围带来任何限制。

如图11所示，电子设备1100以通用计算设备的形式表现。电子设备1100的组件可以包括但不限于：上述至少一个处理单元1110、上述至少一个存储单元1120、连接不同系统组件(包括存储单元1120和处理单元1110)的总线1130、显示单元1140。

其中，所述存储单元存储有程序代码，所述程序代码可以被所述处理单元1110执行，使得所述处理单元1110执行本说明书上述“示例性方法”部分中描述的根据本发明各种示例性实施方式的步骤。例如，所述处理单元1110可以执行如图1中所示的步骤S10：根据标准尺码映射关系表确定各物品的标准尺码信息；步骤S12：采集用户的购买物品信息，从购买物品信息中提取各物品对应的标准尺码作为目标标准尺码集合；步骤S14：根据各物品的购买时间从目标标准尺码集合中确定用户偏好尺码信息；以及步骤S16：查询与用户偏好尺码信息对应的物品，作为展示物品输出，以及/或者优先展示用户偏好尺码信息对应的物品。

存储单元1120可以包括易失性存储单元形式的可读介质，例如随机存取存储单元(RAM)11201和/或高速缓存存储单元11202，还可以进一步包括只读存储单元(ROM)11203。

存储单元1120还可以包括具有一组(至少一个)程序模块11205的程序/实用工具11204，这样的程序模块11205包括但不限于：操作系统、一个或者多个应用程序、其它程序模块以及程序数据，这些示例中的每一个或某种组合中可能包括网络环境的实现。

总线1130可以为表示几类总线结构中的一种或多种，包括存储单元总线或者存储单元控制器、外围总线、图形加速端口、处理单元或者使用多种总线结构中的任意总线结构的局域总线。

电子设备1100也可以与一个或多个外部设备1200(例如键盘、指向设备、蓝牙设备等)通信，还可与一个或者多个使得用户能与该电子设备1100交互的设备通信，和/或与使得该电子设备1100能与一个或多个其它计算设备进行通信的任何设备(例如路由器、调制解调器等等)通信。这种通信可以通过输入/输出(I/O)接口1150进行。并且，电子设备1100还可以通过网络适配器1160与一个或者多个网络(例如局域网(LAN)，广域网(WAN)和/或公共网络，例如因特网)通信。如图所示，网络适配器1160通过总线1130与电子设备1100的其它模块通信。应当明白，尽管图中未示出，可以结合电子设备1100使用其它硬件和/或软件模块，包括但不限于：微代码、设备驱动器、冗余处理单元、外部磁盘驱动阵列、RAID系统、磁带驱动器以及数据备份存储系统等。

通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员易于理解，这里描述的示例实施方式可以通过软件实现，也可以通过软件结合必要的硬件的方式来实现。因此，根据本公开实施方式的技术方案可以以软件产品的形式体现出来，该软件产品可以存储在一个非易失性存储介质(可以是CD-ROM，U盘，移动硬盘等)中或网络上，包括若干指令以使得一台计算设备(可以是个人计算机、服务器、终端装置、或者网络设备等)执行根据本公开实施方式的方法。

此外，上述附图仅是根据本发明示例性实施例的方法所包括的处理的示意性说明，而不是限制目的。易于理解，上述附图所示的处理并不表明或限制这些处理的时间顺序。另外，也易于理解，这些处理可以是例如在多个模块中同步或异步执行的。

应当注意，尽管在上文详细描述中提及了用于动作执行的设备的若干模块或者单元，但是这种划分并非强制性的。实际上，根据本公开的实施方式，上文描述的两个或更多模块或者单元的特征和功能可以在一个模块或者单元中具体化。反之，上文描述的一个模块或者单元的特征和功能可以进一步划分为由多个模块或者单元来具体化。

本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的发明后，将容易想到本公开的其他实施例。本申请旨在涵盖本公开的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本公开的一般性原理并包括本公开未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的，本公开的真正范围和精神由权利要求指出。

应当理解的是，本公开并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构，并且可以在不脱离其范围进行各种修改和改变。本公开的范围仅由所附的权利要求来限。

Claims (14)

1.一种物品处理方法，其特征在于，包括：

根据标准尺码映射关系表确定各物品的标准尺码信息；

采集用户的购买物品信息，从所述购买物品信息中提取各物品对应的标准尺码作为目标标准尺码集合；

根据各物品的购买时间从所述目标标准尺码集合中确定用户偏好尺码信息；以及

查询与所述用户偏好尺码信息对应的物品，作为展示物品输出，以及/或者优先展示所述用户偏好尺码信息对应的物品。

2.根据权利要求1所述的物品处理方法，其特征在于，所述根据各物品的购买时间从所述目标标准尺码集合中确定用户偏好尺码信息包括：

对物品的购买时间按由近到远进行时间排序；

按所述时间排序的结果为各所述目标标准尺码配置权重；

基于配置的权重确定用户偏好尺码信息。

3.根据权利要求2所述的物品处理方法，其特征在于，所述按所述时间排序的结果为各所述目标标准尺码配置权重包括：

以指数衰减的方式按所述时间排序的结果为各所述目标标准尺码配置权重。

4.根据权利要求2或3所述的物品处理方法，其特征在于，所述基于配置的权重确定用户偏好尺码信息包括：

基于配置的权重计算各所述目标标准尺码信息的偏好概率；

如果计算出的偏好概率中最大概率与次大概率的差大于一阈值，则将最大概率对应的目标标准尺码信息确定为用户偏好尺码信息；

如果计算出的偏好概率中最大概率与次大概率的差不大于所述阈值，则将最大概率对应的目标标准尺码信息和次大概率对应的目标标准尺码信息确定为用户偏好尺码信息。

5.根据权利要求4所述的物品处理方法，其特征在于，所述优先展示所述用户偏好尺码信息对应的物品包括：

如果候选物品的尺码信息与所述用户偏好尺码信息匹配，则为所述候选物品配置权重；

将配置权重的所述候选物品确定为优先展示的物品并进行展示。

6.根据权利要求1所述的物品处理方法，其特征在于，在所述根据标准尺码映射关系表确定各物品的标准尺码信息后，所述物品处理方法还包括：

将标准尺码信息存储至对应物品的正排字段中。

7.一种物品处理装置，其特征在于，包括：

标准尺码确定模块，用于根据标准尺码映射关系表确定各物品的标准尺码信息；

目标标准尺码提取模块，用于采集用户的购买物品信息，从所述购买物品信息中提取各物品对应的标准尺码作为目标标准尺码集合；

偏好尺码确定模块，用于根据各物品的购买时间从所述目标标准尺码集合中确定用户偏好尺码信息；以及

物品展示模块，用于查询与所述用户偏好尺码信息对应的物品，作为展示物品输出，以及/或者优先展示所述用户偏好尺码信息对应的物品。

8.根据权利要求7所述的物品处理装置，其特征在于，所述偏好尺码确定模块包括：

排序子模块，用于对物品的购买时间按由近到远进行时间排序；

权重配置子模块，用于按所述时间排序的结果为各所述目标标准尺码配置权重；

偏好尺码确定子模块，用于基于配置的权重确定用户偏好尺码信息。

9.根据权利要求8所述的物品处理装置，其特征在于，所述权重配置子模块包括：

权重配置单元，用于以指数衰减的方式按所述时间排序的结果为各所述目标标准尺码配置权重。

10.根据权利要求8或9所述的物品处理装置，其特征在于，所述偏好尺码确定子模块包括：

偏好概率计算单元，用于基于配置的权重计算各所述目标标准尺码信息的偏好概率；

第一偏好尺码确定单元，用于如果计算出的偏好概率中最大概率与次大概率的差大于一阈值，则将最大概率对应的目标标准尺码信息确定为用户偏好尺码信息；

第二偏好尺码确定单元，用于如果计算出的偏好概率中最大概率与次大概率的差不大于所述阈值，则将最大概率对应的目标标准尺码信息和次大概率对应的目标标准尺码信息确定为用户偏好尺码信息。

11.根据权利要求10所述的物品处理装置，其特征在于，所述物品展示模块包括：

物品权重配置子模块，用于如果候选物品的尺码信息与所述用户偏好尺码信息匹配，则为所述候选物品配置权重；

物品展示子模块，用于将配置权重的所述候选物品确定为优先展示的物品并进行展示。

12.根据权利要求7所述的物品处理装置，其特征在于，所述物品处理装置还包括：

标准尺码存储模块，用于将标准尺码信息存储至对应物品的正排字段中。

13.一种存储介质，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实现权利要求1至6中任一项所述的物品处理方法。

14.一种电子设备，其特征在于，包括：

处理器；以及

存储器，用于存储所述处理器的可执行指令；

其中，所述处理器配置为经由执行所述可执行指令来执行权利要求1至6中任一项所述的物品处理方法。