CN111666424A - 基于知识表示学习的汽配件询报价优化方法 - Google Patents

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Abstract

一种基于知识表示学习的汽配件询报价优化方法，包括：获取供应商录入的可售卖的汽车配件数据、维修厂录入所需的配件数据、同一个维修厂对不同供应商先后进行询价得到的供应商序列；通过构建的知识图谱网络产生实体表示向量以表达供应商之间的关系；将获取的平台已有的配件信息与维修厂意向配件进行匹配，从全平台供应商池中召回出候选供应商；利用召回候选集，结合产品行为数据，通过机器学习算法对步骤2中的候选供应商进行购买率预估。本发明通过召回规则流程进行初步供应商召回，并在召回的供应商候选集中通过机器学习算法进行购买率预估，最后使用购买率作进一步排序和筛选的依据，简化了维修厂购买流程。

Description

基于知识表示学习的汽配件询报价优化方法
技术领域
本发明涉及搜索匹配领域，特别是指一种基于知识表示学习的汽配件询报价优化方法。
背景技术
电子商务平台是指为企业或者个人提供网上交易、支付结算并通过物流送达商品、完成交易的平台。电子商务平台使得网上商家以一种有序的方式发展，避免了重复建设导致的资源浪费。最重要的是，电子商务平台跨越了地理位置和时间的限制，对于消费者来说，可以帮忙他们在较少的支出下，以最快的速度获得物美价廉的商品。然而，综合性的电子商务平台覆盖范围广，一定程序上很难满足特定服务或者领域的交易需求。因此，近几年也催生了一批包括汽配垂类在内的垂类电子商务平台。这些垂类电子商务平台极大的缩短了消费者对于特殊商品的触达时间。
在汽配垂类电子商务平台上，随着加入的供应商和维修厂的数量逐年增多，如何更有效、准确地为维修厂找到满意的供应商，确保成交率，成为当下的一个重要课题。汽配垂类买卖双方在平台使用过程中，能产生海量的需求和行为线索数据。基于机器学习、数据挖掘和智能供应商推荐，可以提升平台的转化率和报询价的成交率。
有鉴于此，本发明人针对上述问题未臻完善所导致的诸多缺失及不便，而深入构思，且积极研究改良试做而开发设计出本发明。
发明内容
本发明提供了一种基于知识表示学习的汽配件询报价优化方法，以解决至少一个上述技术问题。
为解决上述问题，作为本发明的一个方面，提供了一种基于知识表示学习的汽配件询报价优化方法，包括：
步骤1，获取数据
在平台上，获取供应商录入的可售卖的汽车配件，包含配件所属车型、配件品质、配件描述等数据，获取维修厂录入所需的配件名称、期待品质、是否需要发票等数据，获取同一个维修厂对不同供应商先后进行询价得到的供应商序列；供应商序列中的前后两个供应商构成知识图谱网络中的点或者实体，对应的前后关系则构成了网络中的边，通过构建的知识图谱网络产生实体表示向量以表达供应商之间的关系；
步骤2，召回候选供应商
将步骤1中获取的平台已有的配件信息与维修厂意向配件进行匹配，从全平台供应商池中召回出候选供应商；
步骤3，维修厂购买率预估，包括：利用步骤2产生的召回候选集，结合步骤1中的产品行为数据，通过机器学习算法对步骤2中的候选供应商进行购买率预估。
优选地，步骤2中，为了大幅缩小进入下一个步骤进行计算的候选集集合，根据维修厂的偏好信息设置硬性过滤条件对供应商进行过滤，以实现对维修厂一个询价单的初步过滤得到可进行询价的候选供应商列表，然后应用配件单品规则进行次级过滤，其被过滤内容作为排序结果的候补推荐项。
优选地，步骤2包括以下步骤：
步骤2-1，初始召回过程：通过询报价整单过滤规则(包括：黑白名单、车型、品质、地域、是否开启系统&人工报价和开票要求)，过滤得到整单最大可分配供应商候选集。
步骤2-2，多级规则约束过程：在步骤2-1的基础上，进一步按SKU规则进行约束过滤，并保留被过滤供应商。当排序后候选集过少时，前面提到的被过滤供应商将作为补位资源进行排序结果的补充。
优选地，步骤3包括：
步骤3-1，特征计算：通过步骤2得到的召回结果的N个后续供应商，采用大数据计算引擎Spark中处理结构化数据的SQL+RDD模块，对维修厂的历史购买行为和买卖双方的交互行为数据进行统计、交叉等数据工程计算，从而获得维修厂偏好特征、供应商环境上下文特征、供应商配件特征和买卖双方的浏览配件的交互行为特征；
步骤3-2，模型训练：对于历史询价单中的候选供应商，根据供应商最后被询价时间，通过步骤3-1计算维修厂的偏好特征、供应商环境上下文特征、供应商配件特征和买卖双方交互行为特征，并基于询价过程中供应商序列构建的知识图谱网络产生的供应商实体表示，以历史候选供应商提供的配件是否在曝光后被“购买”的二元标记作为标签，训练Wide&Deep模型；
步骤3-3，购买率预估：使用步骤3-2中训练好的Wide&Deep模型和步骤3-1中维修厂的偏好特征、供应商环境上下文特征、供应商配件特征、供应商实体表示和买卖双方交互行为特征，将上述特征值输入模型中，模型的输出即为该维修厂会在这N个候选供应商进行配件购买的概率，即为购买率)；
步骤3-4，根据步骤3-3中得到的每个候选供应商的购买率对N个候选供应商进行排序，并将降序排序后的候选结果作为询报价排序结果。
本发明通过召回规则流程进行初步供应商召回，并在召回的供应商候选集中通过机器学习算法进行购买率预估，最后使用购买率作进一步排序和筛选的依据，呈现最终的供应商推荐展示结果。通过上述算法，其结果可以给维修厂推荐合适供应商，简化维修厂购买流程。通过召回过程中的多级规则约束，保证了召回的候选供应商数量满足维修厂需求，避免因为召回规则过于严苛而导致召回量过少的情形。机器学习模型的特征来源包括维修厂询价记录及询价供应商序列构建的知识图谱网络产生的供应商实体表示，询价配件交易记录，供应商销售记录，买卖双方地址距离等，构建多维度特征，提升供应商推荐的准确性和参考性，促进平台买卖双方的转化率和成交率。
附图说明
图1示意性地示出了本发明步骤2多级规则约束过程的示意图。
具体实施方式
以下结合附图对本发明的实施例进行详细说明，但是本发明可以由权利要求限定和覆盖的多种不同方式实施。
本发明提供了一种基于知识表示学习的汽配件询报价优化方法，包括以下步骤：
步骤1、获取数据
在平台上，供应商录入可售卖的汽车配件，包含配件所属车型、配件品质、配件描述等；维修厂录入所需的配件名称、期待品质、是否需要发票等。在买卖双方使用平台的过程中，逐渐产生了产品数据。
这些产品数据包括维修厂的询问配件价格行为、购买配件行为、买卖双方的浏览配件等交互行为数据、维修厂的偏好信息(包括配件价格偏好、配件发货地偏好等)以及基于在询价过程中，同个维修厂对不同供应商先后进行询价得到的供应商序列。
供应商序列中的前后两个供应商构成知识图谱网络中的点或者实体，对应的前后关系则构成了网络中的边。通过构建的知识图谱网络可以产生实体表示向量用来表达供应商之间的关系。
步骤2、召回候选供应商：将步骤1中获取的平台已有的配件信息与维修厂意向配件进行匹配，从全平台供应商池中召回出候选供应商。使用步骤1中维修厂的偏好信息作为召回规则。
为了大幅缩小进入下一个步骤进行计算的候选集集合，针对维修厂的偏好信息如供应商能否提供发票、配件车型是否一致、配件品质等硬性过滤条件对供应商进行过滤。实现对维修厂一个询价单的初步过滤得到可进行询价的候选供应商列表。
随后，又应用配件单品规则如是否有可销售的品类等进行次级过滤，其被过滤内容作为排序结果的候补推荐项。
步骤3、维修厂购买率预估：利用步骤2产生的召回候选集，结合步骤1中的产品行为数据，通过机器学习算法对步骤2中的候选供应商进行购买率(维修厂购买供应商汽车配件的成交可能性)预估。
优选地，步骤2包括以下步骤：
步骤2-1，初始召回过程：通过询报价整单过滤规则(包括：黑白名单、车型、品质、地域、是否开启系统&人工报价和开票要求)，过滤得到整单最大可分配供应商候选集。
步骤2-2，多级规则约束过程：在步骤2-1的基础上，进一步按SKU规则进行约束过滤，并保留被过滤供应商。当排序后候选集过少时，前面提到的被过滤供应商将作为补位资源进行排序结果的补充。
优选地，步骤3包括：
步骤3-1，特征计算：
通过步骤2得到的召回结果的N个后续供应商，采用大数据计算引擎Spark中处理结构化数据的SQL+RDD(弹性分布式数据集)模块，对维修厂的历史购买行为和买卖双方的交互行为数据进行统计、交叉等数据工程计算，从而获得维修厂偏好特征(包括配件价格偏好、配件发货地偏好等)、供应商环境上下文特征(供应商所在省市区)、供应商配件特征(配件价格、配件销量、配件在某个地方一段时间内的销量等)和买卖双方的浏览配件的交互行为特征。
上述买卖双方交互行为是维修厂在该供应商所属产品中的历史询报价行为，类似于传统意义上的user和item交互行为，如淘宝用户某个时刻对商品进行购买、youtube用户某个时刻评论某条视频。本发明的场景下user为维修厂，item为候选供应商的汽车配件，在使用本发明推荐出的供应商结果的过程中，能产生丰富的交互数据。
上述维修厂偏好是指维修厂在询报价过程中，通过供应商汽配件的询价行为及其他相关行为得到的配件偏好。
步骤3-2，模型训练：
对于历史询价单中的候选供应商，根据供应商最后被询价时间通过步骤3-1计算维修厂的偏好特征、供应商环境上下文特征、供应商配件特征和买卖双方交互行为特征，并基于询价过程中供应商序列构建的知识图谱网络产生的供应商实体表示，以历史候选供应商提供的配件是否在曝光后被“购买”的二元标记(购买、未购买)作为标签，训练Wide&Deep模型。
其中，Wide&Deep模型是一种融合浅层(wide)模型和深层(deep)模型进行联合训练的框架，其优势在于可以利用浅层模型的记忆能力和深层模型的泛化能力，捕捉训练数据与标签间的隐含关系，得到一个准确性高、扩展性好的推荐结果。
步骤3-3，购买率预估：
使用步骤3-2中训练好的Wide&Deep模型和步骤3-1中维修厂的偏好特征、供应商环境上下文特征、供应商配件特征、供应商实体表示和买卖双方交互行为特征，将上述特征值输入模型中，模型的输出即为该维修厂会在这N个候选供应商进行配件购买的概率(即为购买率)。
步骤3-4，根据步骤3-3中得到的每个候选供应商的购买率对N个候选供应商进行排序，并将降序排序后的候选结果作为询报价排序结果。
通过上述算法，其结果可以给维修厂推荐供应商，方便维修厂参考；通过召回过程中的多级规则约束(整单规则、SKU规则)，保证召回的候选供应商质量满足维修厂需求；机器学习模型的特征采用了维修厂的历史询价、购买行为和买卖双方的交互行为数据，构建多维度特征，提升供应商推荐的准确率和参考性，以提升平台推荐的转化率和买卖双方的成交率，从而提升供应商的销售效率和销售量。
本发明通过召回规则流程进行初步供应商召回，并在召回的供应商候选集中通过机器学习算法进行购买率预估，最后使用购买率作进一步排序和筛选的依据，呈现最终的供应商推荐展示结果。通过上述算法，其结果可以给维修厂推荐合适供应商，简化维修厂购买流程。通过召回过程中的多级规则约束，保证了召回的候选供应商数量满足维修厂需求，避免因为召回规则过于严苛而导致召回量过少的情形。机器学习模型的特征来源包括维修厂询价记录及询价供应商序列构建的知识图谱网络产生的供应商实体表示，询价配件交易记录，供应商销售记录，买卖双方地址距离等，构建多维度特征，提升供应商推荐的准确性和参考性，促进平台买卖双方的转化率和成交率。
以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (4)

1.一种基于知识表示学习的汽配件询报价优化方法，其特征在于，包括：
步骤1，获取数据
在平台上，获取供应商录入的可售卖的汽车配件，包含配件所属车型、配件品质、配件描述等数据，获取维修厂录入所需的配件名称、期待品质、是否需要发票等数据，获取同一个维修厂对不同供应商先后进行询价得到的供应商序列；供应商序列中的前后两个供应商构成知识图谱网络中的点或者实体，对应的前后关系则构成了网络中的边，通过构建的知识图谱网络产生实体表示向量以表达供应商之间的关系；
步骤2，召回候选供应商
将步骤1中获取的平台已有的配件信息与维修厂意向配件进行匹配，从全平台供应商池中召回出候选供应商；
步骤3，维修厂购买率预估，包括：利用步骤2产生的召回候选集，结合步骤1中的产品行为数据，通过机器学习算法对步骤2中的候选供应商进行购买率预估。
2.根据权利要求1所述的基于知识表示学习的汽配件询报价优化方法，其特征在于，步骤2中，为了大幅缩小进入下一个步骤进行计算的候选集集合，根据维修厂的偏好信息设置硬性过滤条件对供应商进行过滤，以实现对维修厂一个询价单的初步过滤得到可进行询价的候选供应商列表，然后应用配件单品规则进行次级过滤，其被过滤内容作为排序结果的候补推荐项。
3.根据权利要求1所述的基于知识表示学习的汽配件询报价优化方法，其特征在于，步骤2包括以下步骤：
步骤2-1，初始召回过程：通过询报价整单过滤规则(包括：黑白名单、车型、品质、地域、是否开启系统&人工报价和开票要求)，过滤得到整单最大可分配供应商候选集。
步骤2-2，多级规则约束过程：在步骤2-1的基础上，进一步按SKU规则进行约束过滤，并保留被过滤供应商。当排序后候选集过少时，前面提到的被过滤供应商将作为补位资源进行排序结果的补充。
4.根据权利要求1所述的基于知识表示学习的汽配件询报价优化方法，其特征在于，步骤3包括：
步骤3-1，特征计算：通过步骤2得到的召回结果的N个后续供应商，采用大数据计算引擎Spark中处理结构化数据的SQL+RDD模块，对维修厂的历史购买行为和买卖双方的交互行为数据进行统计、交叉等数据工程计算，从而获得维修厂偏好特征、供应商环境上下文特征、供应商配件特征和买卖双方的浏览配件的交互行为特征；
步骤3-2，模型训练：对于历史询价单中的候选供应商，根据供应商最后被询价时间，通过步骤3-1计算维修厂的偏好特征、供应商环境上下文特征、供应商配件特征和买卖双方交互行为特征，并基于询价过程中供应商序列构建的知识图谱网络产生的供应商实体表示，以历史候选供应商提供的配件是否在曝光后被“购买”的二元标记作为标签，训练Wide&Deep模型；
步骤3-3，购买率预估：使用步骤3-2中训练好的Wide&Deep模型和步骤3-1中维修厂的偏好特征、供应商环境上下文特征、供应商配件特征、供应商实体表示和买卖双方交互行为特征，将上述特征值输入模型中，模型的输出即为该维修厂会在这N个候选供应商进行配件购买的概率，即为购买率)；
步骤3-4，根据步骤3-3中得到的每个候选供应商的购买率对N个候选供应商进行排序，并将降序排序后的候选结果作为询报价排序结果。
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