CN112288359A - 异常物品信息定位方法、装置、电子设备和计算机介质 - Google Patents

异常物品信息定位方法、装置、电子设备和计算机介质 Download PDF

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Abstract

本公开的实施例公开了异常物品信息定位方法、装置、电子设备和计算机可读介质。该方法的一具体实施方式包括：获取物品组中的每个物品的物品信息，得到物品信息组；从物品信息组中的各个物品信息所包括的各个物品流转评分值中选择小于预定阈值的物品流转评分值作为异常物品流转评分值，得到异常物品流转评分值组；获取异常物品流转评分值组中每个物品流转评分值所对应的物品的业务日志，得到业务日志集作为异常业务日志集；基于物品信息组和异常业务日志集，生成目标物品信息表和异常物品信息表；将目标物品信息表和异常物品信息表发送至具有显示功能的显示设备进行显示。该实施方式提高了物品的流转效率。

Description

异常物品信息定位方法、装置、电子设备和计算机介质
技术领域
本公开的实施例涉及计算机技术领域，具体涉及异常物品信息定位方法、装置、电子设备和计算机介质。
背景技术
目前，生鲜购物门店发展迅速。通常，生鲜购物门店中物品的上架是由工作人员直接将仓库中的物品摆放到微仓货架上。
然而，采用直接将仓库中的物品摆放到微仓货架上的方式，会存在以下技术问题：
第一，未对上架的物品进行评估，导致一些上架的物品与用户需求不符合，造成用户获取物品的数量下降，降低了物品的流转效率，造成了仓库物品的积压；
第二，在评估物品与物品标签之间的关系时，通常未考虑表征物品的向量和表征物品标签的向量之间的收敛性，导致评估物品与物品标签之间的关系时，容易出现偏差，不能准确地根据物品和物品标签的关联值对上架的货物进行适应性调整(例如物品上架的数量)，降低了物品的流转效率，进一步造成了仓库物品的积压。
发明内容
本公开的内容部分用于以简要的形式介绍构思，这些构思将在后面的具体实施方式部分被详细描述。本公开的内容部分并不旨在标识要求保护的技术方案的关键特征或必要特征，也不旨在用于限制所要求的保护的技术方案的范围。
本公开的一些实施例提出了异常物品信息定位方法、装置、电子设备和计算机可读介质，来解决以上背景技术部分提到的技术问题中的一项或多项。
第一方面，本公开的一些实施例提供了一种异常物品信息定位方法，该方法包括：获取物品组中的每个物品的物品信息，得到物品信息组，其中，上述物品信息包括物品名称和与上述物品名称对应的物品流转评分值；从上述物品信息组中的各个物品信息所包括的各个物品流转评分值中选择小于预定阈值的物品流转评分值作为异常物品流转评分值，得到异常物品流转评分值组；获取上述异常物品流转评分值组中每个物品流转评分值所对应的物品的业务日志，得到业务日志集作为异常业务日志集；基于上述物品信息组和上述异常业务日志集，生成目标物品信息表和异常物品信息表；将上述目标物品信息表和上述异常物品信息表发送至具有显示功能的显示设备进行显示。
在一些实施例中，所述确定所述物品名称向量集中的每个物品名称向量和与所述物品名称向量对应的物品标签名向量之间的向量关联值，包括：
对所述物品名称向量中的每一维度下的数据和所述物品标签名向量中的每一纬度下的数据分别进行翻转处理以生成翻转后的物品名称向量和翻转后的物品标签名向量；
通过公式，生成向量关联值：
Figure BDA0002747129500000021
其中，S表示向量关联值，n表示所述翻转后的物品名称向量所包括的维度的数量或所述翻转后的物品标签名向量所包括的维度的数量，Ck表示所述翻转后的物品名称向量中第k维的数据，Dk表示所述翻转后的物品标签名向量中第k维的数据，
Figure BDA0002747129500000022
表示向量之间的收敛值。
第二方面，本公开的一些实施例提供了一种异常物品信息定位装置，装置包括：第一获取单元，被配置成获取物品组中的每个物品的物品信息，得到物品信息组，其中，上述物品信息包括物品名称和与上述物品名称对应的物品流转评分值；选择单元，被配置成从上述物品信息组中的各个物品信息所包括的各个物品流转评分值中选择小于预定阈值的物品流转评分值作为异常物品流转评分值，得到异常物品流转评分值组；第二获取单元，被配置成获取上述异常物品流转评分值组中每个物品流转评分值所对应的物品的业务日志，得到业务日志集作为异常业务日志集；生成单元，被配置成基于上述物品信息组和上述异常业务日志集，生成目标物品信息表和异常物品信息表；显示单元，被配置成将上述目标物品信息表和上述异常物品信息表发送至具有显示功能的显示设备进行显示。
第三方面，本公开的一些实施例提供了一种电子设备，包括：一个或多个处理器；存储装置，其上存储有一个或多个程序，当一个或多个程序被一个或多个处理器执行，使得一个或多个处理器实现如第一方面中所描述的方法。
第四方面，本公开的一些实施例提供了一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，其中，程序被处理器执行时实现如第一方面中所描述的方法。
本公开的上述各个实施例具有如下有益效果：通过本公开的一些实施例的异常物品信息定位方法将对上架的物品进行流转评分评估，以便采购人员根据异常物品信息表对上架的货物进行适应性调整(物品上架的数量)，以加快物品的流转效率，降低仓库物品的积压。具体来说，发明人发现，造成仓库物品积压的原因在于：未对上架的物品进行评估，导致一些上架的物品与用户需求不符合，造成用户获取物品的数量下降，降低了物品的流转效率，造成了仓库物品的积压。基于此，首先，获取物品组中的每个物品的物品信息，得到物品信息组。由此，可以了解上架物品的相关信息，为生成物品信息表提供了数据支持。其次，从上述物品信息组中的各个物品信息所包括的各个物品流转评分值中选择小于预定阈值的物品流转评分值作为异常物品流转评分值，得到异常物品流转评分值组。由此，可以选择出物品信息组中异常的物品信息，便于后续生成异常物品信息表。然后，基于上述物品信息组和上述异常业务日志集，生成目标物品信息表和异常物品信息表。最后，将上述目标物品信息表和上述异常物品信息表发送至具有显示功能的显示设备进行显示。由此，工作人员可以根据异常物品信息表中物品的信息对上架的物品进行适应性调整(例如物品上架的数量)。从而，可以提高上架物品与用户需求的锲合度，进而提高物品的流转效率，降低了仓库物品的积压。
附图说明
结合附图并参考以下具体实施方式，本公开各实施例的上述和其他特征、优点及方面将变得更加明显。贯穿附图中，相同或相似的附图标记表示相同或相似的元素。应当理解附图是示意性的，元件和元素不一定按照比例绘制。
图1是根据本公开的一些实施例的异常物品信息定位方法的一个应用场景的示意图；
图2是根据本公开的异常物品信息定位方法的一些实施例的流程图；
图3是根据本公开的异常物品信息定位方法的另一些实施例的流程图；
图4是根据本公开的异常物品信息定位装置的一些实施例的结构示意图；
图5是适于用来实现本公开的一些实施例的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
下面将参照附图更详细地描述本公开的实施例。虽然附图中显示了本公开的某些实施例，然而应当理解的是，本公开可以通过各种形式来实现，而且不应该被解释为限于这里阐述的实施例。相反，提供这些实施例是为了更加透彻和完整地理解本公开。应当理解的是，本公开的附图及实施例仅用于示例性作用，并非用于限制本公开的保护范围。
另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与有关发明相关的部分。在不冲突的情况下，本公开中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
需要注意，本公开中提及的“第一”、“第二”等概念仅用于对不同的装置、模块或单元进行区分，并非用于限定这些装置、模块或单元所执行的功能的顺序或者相互依存关系。
本公开实施方式中的多个装置之间所交互的消息或者信息的名称仅用于说明性的目的，而并不是用于对这些消息或信息的范围进行限制。
下面将参考附图并结合实施例来详细说明本公开。
图1是根据本公开一些实施例的异常物品信息定位方法的应用场景的一个示意图。
在图1的应用场景中，首先，计算设备101可以获取物品组中的每个物品的物品信息，得到物品信息组102。其中，物品信息包括物品名称和与上述物品名称对应的物品流转评分值。其次，计算设备101可以从物品信息组102中的各个物品信息所包括的各个物品流转评分值中选择小于预定阈值的物品流转评分值作为异常物品流转评分值，得到异常物品流转评分值组103。接着，计算设备101可以获取异常物品流转评分值组103中每个物品流转评分值所对应的物品的业务日志，得到业务日志集作为异常业务日志集104。然后，计算设备101基于物品信息组102和异常业务日志集104，生成目标物品信息表105和异常物品信息表106。最后，计算设备101可以将目标物品信息表105和异常物品信息表106发送至具有显示功能的显示设备107上进行显示。
需要说明的是，上述计算设备101可以是硬件，也可以是软件。当计算设备为硬件时，可以实现成多个服务器或终端设备组成的分布式集群，也可以实现成单个服务器或单个终端设备。当计算设备体现为软件时，可以安装在上述所列举的硬件设备中。其可以实现成例如用来提供分布式服务的多个软件或软件模块，也可以实现成单个软件或软件模块。在此不做具体限定。
应该理解，图1中的计算设备的数目仅仅是示意性的。根据实现需要，可以具有任意数目的计算设备。
继续参考图2，示出了根据本公开的异常物品信息定位方法的一些实施例的流程200。该方法可以由图1中的计算设备101来执行。该异常物品信息定位方法，包括以下步骤：
步骤201，获取物品组中的每个物品的物品信息，得到物品信息组。
在一些实施例中，异常物品信息定位方法的执行主体(例如，图1所示的计算设备101)可以通过有线连接方式或者无线连接方式从终端获取物品组中的每个物品的物品信息，得到物品信息组。其中，上述物品信息包括物品名称和与上述物品名称对应的物品流转评分值。这里，物品流转评分值可以是对物品流转效率的评分值。可选的，物品信息还可以包括物品标签名。这里，物品标签名可以是物品的类别名称。
作为示例，物品信息组可以是：[苹果，10，水果]；[西瓜，9，水果]；[猪肉，6，肉类]；[兔肉，5，肉类]。
步骤202，从上述物品信息组中的各个物品信息所包括的各个物品流转评分值中选择小于预定阈值的物品流转评分值作为异常物品流转评分值，得到异常物品流转评分值组。
在一些实施例中，上述执行主体可以从上述物品信息组中的各个物品信息所包括的各个物品流转评分值中选择小于预定阈值的物品流转评分值作为异常物品流转评分值，得到异常物品流转评分值组。这里，预定阈值可以是满足方案需求的数值，例如，预定阈值可以是“7”。
作为示例，从上述物品信息组“[苹果，10，水果]；[西瓜，9，水果]；[猪肉，6，肉类]；[兔肉，5，肉类]”中的各个物品信息所包括的各个物品流转评分值中选择小于预定阈值“7”的物品流转评分值作为异常物品流转评分值，得到异常物品流转评分值组“6,7”。
步骤203，获取上述异常物品流转评分值组中每个物品流转评分值所对应的物品的业务日志，得到业务日志集作为异常业务日志集。
在一些实施例中，上述执行主体可以通过有线连接方式或者无线连接方式从终端获取上述异常物品流转评分值组中每个物品流转评分值所对应的物品的业务日志，得到业务日志集作为异常业务日志集。这里，业务日志包括但不限于：业务日志名、物品流转量、物品进货量。
作为示例，异常业务日志集可以是“[业务日志名：猪肉；物品流转量：30；物品进货量：35]；[业务日志名：兔肉；物品流转量：25；物品进货量：35]”。
步骤204，基于上述物品信息组和上述异常业务日志集，生成物品信息表和异常物品信息表。
在一些实施例中，上述执行主体可以将上述物品信息组中各个物品信息所包括的各个物品流转评分值大于预定阈值的物品流转评分值所对应的物品信息确定为目标物品信息，得到目标物品信息组。然后，建立物品信息空表，将目标物品信息组中的各个目标物品信息输入至上述物品信息空表中以生成物品信息表。再然后，建立异常物品信息空表，将异常业务日志集中的各个异常业务日志输入至异常物品信息空表中以生成异常物品信息表。
作为示例，上述目标物品信息组可以是“[苹果，10，水果]；[西瓜，9，水果]”。建立物品信息空表，将目标物品信息组中的各个目标物品信息输入至上述物品信息空表中以生成物品信息表：
序号 物品名称 物品流转评分值 物品标签名
1 苹果 10 水果
2 西瓜 9 水果
作为另外一个示例，上述异常业务日志集可以是“[业务日志名：猪肉；物品流转量：30；物品进货量：35]；[业务日志名：兔肉；物品流转量：25；物品进货量：35]”。建立异常物品信息空表，将异常业务日志集中的各个异常业务日志输入至异常物品信息空表中以生成异常物品信息表：
序号 业务日志名 物品流转量 物品进货量
1 猪肉 30 35
2 兔肉 25 35
在一些实施例的可选的实现方式中，上述执行主体可以通过以下步骤生成物品信息表：
第一步，对上述物品信息组中的各个物品信息所包括的各个物品名称和各个物品标签名分别进行向量化处理，生成物品名称向量集和物品标签名向量集。
在一些实施例中，上述执行主体可以对上述物品信息组中的各个物品信息所包括的各个物品名称和各个物品标签名分别进行独热编码处理，生成物品名称向量集和物品标签名向量集。
作为示例，上述物品信息组可以是：[苹果，水果]；[西瓜，水果]；[猪肉，肉类]。上述各个物品名称为[苹果，西瓜，猪肉]。对上述各个物品名称[苹果，西瓜，猪肉]进行独热编码处理，生成物品名称向量集{[01100]；[00011]；[00101]}。上述各个物品标签名为[水果，水果，肉类]。对上述各个物品标签名[水果，水果，肉类]进行独热编码处理，生成物品标签名向量集{[10001]；[10001]；[01001]}。
第二步，基于上述物品名称向量集和上述物品标签名向量集，生成向量关联值集。
在一些实施例中，上述第二步包括以下子步骤：
第一子步骤，对物品名称向量集中的每个物品名称向量中的每一维度下的数据和上述物品标签名向量集中的每个物品标签名向量中的每一维度下的数据进行翻转处理以生成翻转后的物品名称向量和翻转后的物品标签名向量，得到翻转后的物品名称向量集和翻转后的物品标签名向量集。
作为示例，对物品名称向量集{[01100]；[00011]；[00101]}中的每个物品名称向量中的每一维度下的数据进行翻转处理，生成翻转后的物品名称向量集{[10011]；[11100]；[11010]}。对物品标签名向量集{[10001]；[10001]；[01001]}中的每个物品标签名向量中的每一维度下的数据进行翻转处理，生成翻转后的物品标签名向量集{[01110]；[01110]；[10110]}。
第二子步骤，通过公式，确定物品名称向量集中的每个物品名称向量和与上述物品名称向量对应的物品标签名向量之间的向量关联值：
Figure BDA0002747129500000091
其中，S表示向量关联值。n表示上述翻转后的物品名称向量所包括的维度的数量或上述翻转后的物品标签名向量所包括的维度的数量。Ck表示上述翻转后的物品名称向量中第k维的数据。Dk表示上述翻转后的物品标签名向量中第k维的数据。这里，向量关联值的取值可以保留至小数点后两位有效数字。
作为示例，翻转后的物品名称向量可以是[10011]。翻转后的物品标签向量可以是[01110]。上述翻转后的物品名称向量所包括的维度的数量或上述翻转后的物品标签名向量所包括的维度的数量n是“5”。通过公式，生成向量关联值：S＝1-1/9＝0.88。
作为另外一个示例，翻转后的物品名称向量集可以是{[10011]；[11100]；[11010]}。翻转后的物品标签名向量集可以是{[01110]；[01110]；[10110]}。第1个翻转后的物品名称向量[10011]与第1个翻转后的物品标签名向量[01110]所对应的向量关联值为“0.88”。第2个翻转后的物品名称向量[11100]与第2个翻转后的物品标签名向量[01110]所对应的向量关联值为“0.77”。第3个翻转后的物品名称向量[11010]与第3个翻转后的物品标签名向量[10110]所对应的向量关联值为“0.77”。
第三步，基于上述向量关联值集，生成异常物品信息表和目标物品信息表。
在一些实施例中，上述执行主体可以通过各种方法基于上述向量关联值集，生成异常物品信息表和目标物品信息表。
步骤205，将上述物品信息表和上述异常物品信息表发送至具有显示功能的显示设备进行显示。
在一些实施例中，上述执行主体可以将上述物品信息表和异常物品信息表发送至具有显示功能的显示设备进行显示。
作为示例，可以将物品信息表“001”和异常物品信息表“002”发送至具有显示功能的显示设备“A”进行显示。
本公开的上述各个实施例具有如下有益效果：通过本公开的一些实施例的异常物品信息定位方法将对上架的物品进行流转评分评估，以便采购人员根据异常物品信息表对上架的货物进行适应性调整(物品上架的数量)，以加快物品的流转效率，降低仓库物品的积压。具体来说，发明人发现，造成仓库物品积压的原因在于：未对上架的物品进行评估，导致一些上架的物品与用户需求不符合，造成用户获取物品的数量下降，降低了物品的流转效率，造成了仓库物品的积压。基于此，首先，获取物品组中的每个物品的物品信息，得到物品信息组。由此，可以了解上架物品的相关信息，为生成物品信息表提供了数据支持。其次，从上述物品信息组中的各个物品信息所包括的各个物品流转评分值中选择小于预定阈值的物品流转评分值作为异常物品流转评分值，得到异常物品流转评分值组。由此，可以选择出物品信息组中异常的物品信息，便于后续生成异常物品信息表。然后，基于上述物品信息组和上述异常业务日志集，生成目标物品信息表和异常物品信息表。最后，将上述目标物品信息表和上述异常物品信息表发送至具有显示功能的显示设备进行显示。由此，工作人员可以根据异常物品信息表中物品的信息对上架的物品进行适应性调整(例如物品上架的数量)。从而，可以提高上架物品与用户需求的锲合度，进而提高物品的流转效率，降低了仓库物品的积压。
进一步参考图3，示出了根据本公开的异常物品信息定位方法的另一些实施例的流程300。该方法可以由图1的计算设备101来执行。该异常物品信息定位方法，包括以下步骤：
步骤301，获取物品组中的每个物品的物品信息，得到物品信息组。
步骤302，从上述物品信息组中的各个物品信息所包括的各个物品流转评分值中选择小于预定阈值的物品流转评分值作为异常物品流转评分值，得到异常物品流转评分值组。
步骤303，获取上述异常物品流转评分值组中的每个物品流转评分值所对应的物品的业务日志，得到业务日志集作为异常业务日志集。
在一些实施例中，步骤301-303的具体实现方式及所带来的技术效果可以参考图2对应的那些实施例中的步骤201-203，在此不再赘述。
步骤304，确定上述物品名称向量集中的每个物品名称向量和与上述物品名称向量对应的物品标签名向量之间的向量关联值，得到向量关联值集。
在一些实施例中，上述执行主体可以通过以下步骤确定上述物品名称向量集中的每个物品名称向量和与上述物品名称向量对应的物品标签名向量之间的向量关联值：
第一步，对上述物品名称向量中的每一维度下的数据和上述物品标签名向量中的每一纬度下的数据分别进行翻转处理以生成翻转后的物品名称向量和翻转后的物品标签名向量。
作为示例，对物品名称向量[01100]进行翻转处理以生成翻转后的物品名称向量[10011]。对物品标签名向量[10001]进行翻转处理以生成翻转后的物品标签名向量[01110]。
作为另外一个示例，对物品名称向量集{[01100]；[00011]；[00101]}中的每个物品名称向量中的每一维度下的数据进行翻转处理，生成翻转后的物品名称向量集{[10011]；[11100]；[11010]}。对物品标签名向量集{[10001]；[10001]；[01001]}中的每个物品标签名向量中的每一维度下的数据进行翻转处理，生成翻转后的物品标签名向量集{[01110]；[01110]；[10110]}。
第二步，通过公式，生成向量关联值：
Figure BDA0002747129500000111
其中，S表示向量关联值。n表示上述翻转后的物品名称向量所包括的维度的数量或上述翻转后的物品标签名向量所包括的维度的数量。Ck表示上述翻转后的物品名称向量中第k维的数据。Dk表示上述翻转后的物品标签名向量中第k维的数据。
Figure BDA0002747129500000112
表示向量之间的收敛值。这里，向量关联值的取值可以保留至小数点后两位有效数字。
作为示例，上述翻转后的物品名称向量可以是[10011]。上述翻转后的物品标签名向量可以是[01110]。上述翻转后的物品名称向量所包括的维度的数量或上述翻转后的物品标签名向量所包括的维度的数量n可以是“5”。通过公式，生成向量关联值：
Figure BDA0002747129500000121
作为另外一个示例，上述翻转后的物品名称向量集可以是{[10011]；[11100]；[11010]}。上述翻转后的物品标签名向量集{[01110]；[01110]；[10110]}。上述翻转后的物品名称向量[10011]和翻转后的物品标签名向量[01110]之间的向量关联值为“0.5”。上述翻转后的物品名称向量[11100]和翻转后的物品标签名向量[01110]之间的向量关联值为“0.71”。上述翻转后的物品名称向量[11010]和翻转后的物品标签名向量[10110]之间的向量关联值为“0.71”。
步骤304中的公式作为本公开的一个发明点，由此解决了背景技术提及的技术问题二“在评估物品与物品标签之间的关系时，通过未考虑表征物品的向量和表征物品标签的向量之间的收敛性，导致评估物品与物品标签之间的关系时，容易出现偏差，不能准确地根据物品和物品的关联值对上架的货物进行适应性调整，降低了物品的流转效率，进一步造成了仓库物品的积压”。导致仓库物品的积压的影响因素往往如下：在评估物品与物品标签之间的关系时，通过未考虑表征物品的向量和表征物品标签的向量之间的收敛性，导致评估物品与物品标签之间的关系时，容易出现偏差，不能准确地根据物品和物品的关联值对上架的货物进行适应性调整，降低了物品的流转效率，进一步造成了仓库物品的积压。如果解决了上述影响因素，就能达到降低仓库物品的积压的效果。为了达到这一效果，本公开引入了向量收敛值这一影响因素，通过确定两个向量之间的收敛值，增强了两个向量之间的关联性，使得到的词向量之间的关联值更加准确。从而，可以准确地根据物品和物品的关联值对上架的货物进行适应性调整，进而提高了物品的流转效率，进一步降低了仓库物品的积压。
步骤305，确定上述向量关联值集中的每个向量关联值所对应的物品标签名，得到物品标签名集。
在一些实施例中，上述向量关联值集可以是“0.5，0.71，0.71”。第1个向量关联值“0.5”对应的物品标签名为“水果”。第2个向量关联值“0.71”对应的物品标签名为“水果”。第3个向量关联值“0.71”对应的物品标签名为“肉类”。得到物品标签名集“水果，水果，肉类”。
步骤306，对上述物品标签名集中的各个物品标签名进行去重处理，得到去重物品标签名组。
在一些实施例中，上述执行主体可以对上述物品标签名集中的各个物品标签名进行去重处理，得到去重物品标签名组。
作为示例，对物品标签名集“水果，水果，肉类”中的各个物品标签名进行去重处理，得到去重物品标签名组“水果，肉类”。
步骤307，对于上述去重物品标签名组中的每个去重物品标签名，从上述去重物品标签名所对应的至少一个向量关联值中选择不符合预设条件的向量关联值作为异常向量关联值以生成异常向量关联值组。
在一些实施例中，对于上述去重物品标签名组中的每个去重物品标签名，上述执行主体可以从上述去重物品标签名所对应的至少一个向量关联值中选择不符合预设条件的向量关联值作为异常向量关联值，得到异常向量关联值组。这里，预设条件可以是满足需要的条件，例如，预设条件可以是“物品标签名“水果”所对应的向量关联值大于0.6，或物品标签名“肉类”所对应的向量关联值大于0.4”。
作为示例，去重物品标签名“水果”所对应的向量关联值为“0.5”和“0.71”。从向量关联值“0.5”和向量关联值“0.71”中选择不符合预设条件“物品标签名为“水果”所对应的向量关联值大于0.6，或物品标签名为“肉类”所对应的向量关联值大于0.4”的向量关联值“0.5”作为异常向量关联值，得到异常向量关联值组“0.5”。
步骤308，将所生成的异常向量关联值组中的每个异常向量关联值所对应的物品信息确定为异常物品信息，得到异常物品信息组。
在一些实施例中，上述执行主体可以将所生成的异常向量关联值组中的每个异常向量关联值所对应的物品信息确定为异常物品信息，得到异常物品信息组。
作为示例，将上述异常向量关联值组“0.5”所对应的物品信息“[苹果，水果]”确定为异常物品信息。
步骤309，将上述异常物品信息组中的每个异常物品信息和与上述异常物品信息对应的异常向量关联值进行组合处理以生成二元组，得到二元组集。
在一些实施例中，上述执行主体可以将上述异常物品信息组中的每个异常物品信息和与上述异常物品信息对应的异常向量关联值进行组合处理以生成二元组，得到二元组集。
作为示例，上述异常物品信息组可以是“[苹果，水果]”。上述异常物品信息[苹果，水果]对应的异常向量关联值为“0.5”。将“[苹果，水果]”和“0.5”进行组合处理以生成二元组([苹果，水果]，0.5)。
步骤310，建立第一空表，将上述二元组集中的各个二元组输入至上述第一空表中以生成异常物品信息表。
在一些实施例中，上述执行主体可以建立第一空表，将上述二元组集中的各个二元组输入至上述第一空表中以生成异常物品信息表。
作为示例，上述二元组集可以是“([苹果，水果]，0.5)”。建立第一空表，将上述二元组集中的各个二元组中所包括的信息依次输入至上述第一空表中以生成异常物品信息表：
序号 异常物品信息 异常关联值
1 [苹果，水果] 0.5
步骤311，将去除了异常向量关联值的向量关联值组确定为目标向量关联值组。
在一些实施例中，上述执行主体可以将去除了异常向量关联值的向量关联值组确定为目标向量关联值组。
作为示例，将去除了异常向量关联值的向量关联值组“0.71，0.71”确定为目标向量关联值组。
步骤312，将上述目标向量关联值组中的每个目标向量关联值所对应的物品信息确定为目标物品信息，得到目标物品信息组。
在一些实施例中，上述执行主体可以将上述目标向量关联值组中的每个目标向量关联值所对应的物品信息确定为目标物品信息，得到目标物品信息组。
作为示例，上述目标向量关联值组可以是“0.71，0.71”。第1个目标向量关联值“0.71”所对应的物品信息为“[西瓜，水果]”。第2个目标向量关联值“0.71”所对应的物品信息为“[猪肉，肉类]”。得到目标物品信息组“[西瓜，水果]；[猪肉，肉类]”。
步骤313，建立第二空表，将上述目标物品信息组中的各个目标物品信息输入至上述第二空表中以生成目标物品信息表。
在一些实施例中，上述执行主体可以建立第二空表，将上述目标物品信息组中的各个目标物品信息输入至上述第二空表中以生成目标物品信息表。
作为示例，上述目标物品信息组可以是“[西瓜，水果]；[猪肉，肉类]”。建立第二空表，将上述目标物品信息组中的各个目标物品信息输入至上述第二空表中以生成目标物品信息表：
序号 目标物品信息 关联值
1 [西瓜，水果] 0.71
2 [猪肉，肉类] 0.71
在一些实施例的一些可选的实现方式中，上述执行主体可以通过以下步骤生成目标物品信息表：
第一步，对上述目标向量关联值组中的各个目标向量关联值进行排序，得到目标向量关联值序列；
第二步，基于上述目标向量关联值序列，将上述目标物品信息组中的各个目标物品信息输入至上述第二空表中以生成目标物品信息表。
步骤314，将上述目标物品信息表发送至具有显示功能的显示设备进行显示。
在一些实施例中，上述执行主体可以将上述目标物品信息表发送至具有显示功能的显示设备进行显示。
步骤315，将上述异常物品信息表进行标记处理以生成标记处理后的异常物品信息表。
在一些实施例中，上述执行主体可以将异常物品信息表进行标记处理以生成标记处理后的异常物品信息表。这里，标记处理可以是对异常物品信息表进行标签标记。
作为示例，可以将异常物品信息表标记为“待调整”异常信息表。这里，待调整可以是调整上架物品的数量。
步骤316，将上述标记处理后的异常物品信息表发送至显示功能的显示设备进行显示。
在一些实施例中，上述执行主体可以将上述标记处理后的异常物品信息表发送至显示功能的显示设备进行显示。
本公开的上述各个实施例具有如下有益效果：首先，获取物品组中的每个物品的物品信息，得到物品信息组。由此，可以了解上架物品的相关信息，为生成物品信息表提供了数据支持。其次，对上述物品信息组中的各个物品信息所包括的各个物品名称和各个物品标签名分别进行向量化处理，生成物品名称向量集和物品标签名向量集。由此，可以便于计算向量之间的向量关联值。接着，引入了向量收敛值这一影响因素，通过确定两个向量之间的收敛值，增强了两个向量之间的关联性，使得到的词向量之间的关联值更加准确。然后，将不符合预设条件的向量关联值作为异常向量关联值，得到异常向量关联值组。由此，可以对不同的物品信息进行分类处理。再然后，将所生成异常物品信息表进行标记处理以生成标记处理后的异常物品信息表。由此，可以将异常信息进行明显的标记，便于工作人员根据所标记的异常信息调整上架物品的数量。进而提高了物品的流转效率，进一步降低了仓库物品的积压。
进一步参考图4，作为对上述各图所示方法的实现，本公开提供了一种异常物品信息定位装置的一些实施例，这些装置实施例与图2上述的那些方法实施例相对应，该装置具体可以应用于各种电子设备中。
如图4所示，一些实施例的异常物品信息定位装置400包括：第一获取单元401、选择单元402、第二获取单元403、生成单元404和显示单元405。其中，第一获取单元401，被配置成获取物品组中的每个物品的物品信息，得到物品信息组，其中，上述物品信息包括物品名称和与上述物品名称对应的物品流转评分值；选择单元402，被配置成选择单元，被配置成从上述物品信息组中的各个物品信息所包括的各个物品流转评分值中选择小于预定阈值的物品流转评分值作为异常物品流转评分值，得到异常物品流转评分值组；第二获取单元403，被配置成获取上述异常物品流转评分值组中每个物品流转评分值所对应的物品的业务日志，得到业务日志集作为异常业务日志集；生成单元404，被配置成基于上述物品信息组和上述异常业务日志集，生成目标物品信息表和异常物品信息表；显示单元405，被配置成将上述目标物品信息表和上述异常物品信息表发送至具有显示功能的显示设备进行显示。
可以理解的是，该装置400中记载的诸单元与参考图2描述的方法中的各个步骤相对应。由此，上文针对方法描述的操作、特征以及产生的有益效果同样适用于装置400及其中包含的单元，在此不再赘述。
下面参考图5，其示出了适于用来实现本公开的一些实施例的电子设备(例如图1中的计算设备101)500的结构示意图。图5示出的电子设备仅仅是一个示例，不应对本公开的实施例的功能和使用范围带来任何限制。
如图5所示，电子设备500可以包括处理装置(例如中央处理器、图形处理器等)501，其可以根据存储在只读存储器(ROM)502中的程序或者从存储装置508加载到随机访问存储器(RAM)503中的程序而执行各种适当的动作和处理。在RAM 503中，还存储有电子设备500操作所需的各种程序和数据。处理装置501、ROM 502以及RAM 503通过总线504彼此相连。输入/输出(I/O)接口505也连接至总线504。
通常，以下装置可以连接至I/O接口505：包括例如触摸屏、触摸板、键盘、鼠标、摄像头、麦克风、加速度计、陀螺仪等的输入装置506；包括例如液晶显示器(LCD)、扬声器、振动器等的输出装置507；包括例如磁带、硬盘等的存储装置508；以及通信装置509。通信装置509可以允许电子设备500与其他设备进行无线或有线通信以交换数据。虽然图5示出了具有各种装置的电子设备500，但是应理解的是，并不要求实施或具备所有示出的装置。可以替代地实施或具备更多或更少的装置。图5中示出的每个方框可以代表一个装置，也可以根据需要代表多个装置。
特别地，根据本公开的一些实施例，上文参考流程图描述的过程可以被实现为计算机软件程序。例如，本公开的一些实施例包括一种计算机程序产品，其包括承载在计算机可读介质上的计算机程序，该计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的程序代码。在这样的一些实施例中，该计算机程序可以通过通信装置509从网络上被下载和安装，或者从存储装置508被安装，或者从ROM 502被安装。在该计算机程序被处理装置501执行时，执行本公开的一些实施例的方法中限定的上述功能。
需要说明的是，本公开的一些实施例上述的计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质或者是上述两者的任意组合。计算机可读存储介质例如可以是——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。计算机可读存储介质的更具体的例子可以包括但不限于：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本公开的一些实施例中，计算机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。而在本公开的一些实施例中，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，其中承载了计算机可读的程序代码。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。计算机可读信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读信号介质可以发送、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。计算机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：电线、光缆、RF(射频)等等，或者上述的任意合适的组合。
在一些实施方式中，客户端、服务器可以利用诸如HTTP(HyperText TransferProtocol，超文本传输协议)之类的任何当前已知或未来研发的网络协议进行通信，并且可以与任意形式或介质的数字数据通信(例如，通信网络)互连。通信网络的示例包括局域网(“LAN”)，广域网(“WAN”)，网际网(例如，互联网)以及端对端网络(例如，ad hoc端对端网络)，以及任何当前已知或未来研发的网络。
上述计算机可读介质可以是上述装置中所包含的；也可以是单独存在，而未装配入该电子设备中。上述计算机可读介质承载有一个或者多个程序，当上述一个或者多个程序被该电子设备执行时，使得该电子设备：获取物品组中的每个物品的物品信息，得到物品信息组，其中，上述物品信息包括物品名称和与上述物品名称对应的物品流转评分值；从上述物品信息组中的各个物品信息所包括的各个物品流转评分值中选择小于预定阈值的物品流转评分值作为异常物品流转评分值，得到异常物品流转评分值组；获取上述异常物品流转评分值组中每个物品流转评分值所对应的物品的业务日志，得到业务日志集作为异常业务日志集；基于上述物品信息组和上述异常业务日志集，生成目标物品信息表和异常物品信息表；将上述目标物品信息表和上述异常物品信息表发送至具有显示功能的显示设备进行显示。
可以以一种或多种程序设计语言或其组合来编写用于执行本公开的一些实施例的操作的计算机程序代码，上述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如Java、Smalltalk、C++，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机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中，远程计算机可以通过任意种类的网络——包括局域网(LAN)或广域网(WAN)——连接到用户计算机，或者，可以连接到外部计算机(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。
附图中的流程图和框图，图示了按照本公开各种实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分，该模块、程序段、或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。
描述于本公开的一些实施例中的单元可以通过软件的方式实现，也可以通过硬件的方式来实现。所描述的单元也可以设置在处理器中，例如，可以描述为：一种处理器包括第一获取单元、选择单元、第二获取单元、生成单元和显示单元。其中，这些单元的名称在某种情况下并不构成对该单元本身的限定，例如，显示单元还可以被描述为“将上述目标物品信息表和上述异常物品信息表发送至具有显示功能的显示设备进行显示的单元”。
本文中以上描述的功能可以至少部分地由一个或多个硬件逻辑部件来执行。例如，非限制性地，可以使用的示范类型的硬件逻辑部件包括：现场可编程门阵列(FPGA)、专用集成电路(ASIC)、专用标准产品(ASSP)、片上系统(SOC)、复杂可编程逻辑设备(CPLD)等等。
以上描述仅为本公开的一些较佳实施例以及对所运用技术原理的说明。本领域技术人员应当理解，本公开的实施例中所涉及的发明范围，并不限于上述技术特征的特定组合而成的技术方案，同时也应涵盖在不脱离上述发明构思的情况下，由上述技术特征或其等同特征进行任意组合而形成的其它技术方案。例如上述特征与本公开的实施例中公开的(但不限于)具有类似功能的技术特征进行互相替换而形成的技术方案。

Claims (10)

1.一种异常物品信息定位方法，包括：
获取物品组中的每个物品的物品信息，得到物品信息组，其中，所述物品信息包括物品名称和与所述物品名称对应的物品流转评分值；
从所述物品信息组中的各个物品信息所包括的各个物品流转评分值中选择小于预定阈值的物品流转评分值作为异常物品流转评分值，得到异常物品流转评分值组；
获取所述异常物品流转评分值组中每个物品流转评分值所对应的物品的业务日志，得到业务日志集作为异常业务日志集；
基于所述物品信息组和所述异常业务日志集，生成目标物品信息表和异常物品信息表；
将所述目标物品信息表和所述异常物品信息表发送至具有显示功能的显示设备进行显示。
2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述物品信息还包括物品标签名；以及
所述基于所述物品信息组和所述异常业务日志集，生成目标物品信息表和异常物品信息表，包括：
对所述物品信息组中的各个物品信息所包括的各个物品名称和各个物品标签名分别进行向量化处理，生成物品名称向量集和物品标签名向量集；
基于所述物品名称向量集和所述物品标签名向量集，生成向量关联值集；
基于所述向量关联值集，生成异常物品信息表和目标物品信息表。
3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述基于所述向量关联值集，生成异常物品信息表和目标物品信息表，包括：
确定所述向量关联值集中的每个向量关联值所对应的物品标签名，得到物品标签名集；
对所述物品标签名集中的各个物品标签名进行去重处理，得到去重物品标签名组；
对于所述去重物品标签名组中的每个去重物品标签名，从所述去重物品标签名所对应的至少一个向量关联值中选择不符合预设条件的向量关联值作为异常向量关联值，得到异常向量关联值组；
将所生成的异常向量关联值组中的每个异常向量关联值所对应的物品信息确定为异常物品信息以生成异常物品信息组；
将所述异常物品信息组中的每个异常物品信息和与所述异常物品信息对应的异常向量关联值进行组合处理以生成二元组，得到二元组集；
建立第一空表，将所述二元组集中的各个二元组输入至所述第一空表中以生成异常物品信息表。
4.根据权利要求3所述的方法，其中，所述方法还包括：
将去除了异常向量关联值的向量关联值组确定为目标向量关联值组；
将所述目标向量关联值组中的每个目标向量关联值所对应的物品信息确定为目标物品信息，得到目标物品信息组；
建立第二空表，将所述目标物品信息组中的各个目标物品信息输入至所述第二空表中以生成目标物品信息表。
5.根据权利要求4所述的方法，其中，所述将所述目标物品信息表和所述异常物品信息表发送至具有显示功能的显示设备进行显示，包括：
将所述目标物品信息表发送至具有显示功能的显示设备进行显示；
将所述异常物品信息表进行标记处理以生成标记处理后的异常物品信息表；
将所述标记处理后的异常物品信息表发送至显示功能的显示设备进行显示。
6.根据权利要求5所述的方法，其中，所述将所述目标物品信息组中的各个目标物品信息输入至所述第二空表中以生成目标物品信息表，包括：
对所述目标向量关联值组中的各个目标向量关联值进行排序，得到目标向量关联值序列；
基于所述目标向量关联值序列，将所述目标物品信息组中的各个目标物品信息输入至所述第二空表中以生成目标物品信息表。
7.根据权利要求2所述的方法，其中，所述基于所述物品名称向量集和所述物品标签名向量集，生成向量关联值集，包括：
确定所述物品名称向量集中的每个物品名称向量和与所述物品名称向量对应的物品标签名向量之间的向量关联值，得到向量关联值集。
8.一种异常物品信息定位装置，包括：
第一获取单元，被配置成获取物品组中的每个物品的物品信息，得到物品信息组，其中，所述物品信息包括物品名称和与所述物品名称对应的物品流转评分值；
选择单元，被配置成从所述物品信息组中的各个物品信息所包括的各个物品流转评分值中选择小于预定阈值的物品流转评分值作为异常物品流转评分值，得到异常物品流转评分值组；
第二获取单元，被配置成获取所述异常物品流转评分值组中每个物品流转评分值所对应的物品的业务日志，得到业务日志集作为异常业务日志集；
生成单元，被配置成基于所述物品信息组和所述异常业务日志集，生成目标物品信息表和异常物品信息表；
显示单元，被配置成将所述目标物品信息表和所述异常物品信息表发送至具有显示功能的显示设备进行显示。
9.一种电子设备，包括：
一个或多个处理器；
存储装置，其上存储有一个或多个程序；
当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1-7中任一所述的方法。
10.一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，其中，所述程序被处理器执行时实现如权利要求1-7中任一所述的方法。
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