CN112884542A - 商品推荐方法和装置 - Google Patents

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Abstract

本发明提供一种商品推荐方法和装置，可以应用于企业采购平台或者个人采购平台，该方法包括：接收用户输入的采购需求描述信息，该采购需求描述信息包括以下格式中的任意一种：图片格式、语音格式、文本格式或者PDF格式，从采购需求描述信息中抽取用户采购商品的属性信息，根据采购商品的属性信息，从知识图谱中匹配得到推荐商品，该知识图谱中包括各商品的属性信息，将推荐商品展示给用户。通过从用户输入的各种格式的采购需求描述信息中抽取用户采购商品的属性信息，根据属性信息从知识图谱中为用户推荐商品，从而能够准确获取到用户的实际采购需求，为用户推荐合适的商品，提高了商品推荐的效率。

Description

商品推荐方法和装置
技术领域
本发明涉及互联网技术，尤其涉及一种商品推荐方法和装置。
背景技术
企业采购是现今市场经济下一种最主要主流的采购方式，其特点是大批量商品的采购。为了方便企业采购，提高企业采购的效率，供应商或者第三方厂商提供了采购平台供企业选购采购的商品，企业采购平台能够为企业用户提供差异化、定制化的专属综合采购解决方案，常见的采购平台例如为京东慧采。
企业用户会发出各种形式的采购需求，有PDF形式、图片形式、文本形式、语音形式等，不同企业的不同采购人员发出的采购需求格式各样，即有多远异构的数据形态，又呈现非结构化数据结构。目前，主要依靠人工对多种形式的采购需求进行识别，以获取采购需求所要描述的商品信息，然后根据采购需求所要描述的商品信息从采购平台搜索对应的商品。
但是，上述商品采购方法采购效率低。
发明内容
本发明提供一种商品推荐方法和装置，用以解决现有技术中商品推荐效率低的问题。
第一方面，本发明提供一种商品推荐方法，包括：
接收用户输入的采购需求描述信息，所述采购需求描述信息包括以下格式中的任意一种信息：图片格式、语音格式、文本格式或者便携式文档PDF格式；
从所述采购需求描述信息中抽取用户采购商品的属性信息；
根据所述采购商品的属性信息，从商品的知识图谱中匹配得到推荐商品，所述知识图谱中包括各商品的属性信息；
将所述推荐商品展示给用户。
可选的，所述从所述采购需求描述信息中抽取用户采购商品的属性信息，包括：
当所述采购需求描述信息为非文本格式时，识别所述非文本格式的采购需求描述信息中的文本内容；
对识别得到的文本内容进行实体抽取；
根据抽取的实体确定所述采购商品的属性信息。
可选的，所述根据抽取的实体确定所述采购商品的属性信息，包括：
根据所述抽取的实体识别所述采购商品的类目和/或品牌；
根据所述采购商品的类目和/或品牌，以及所述抽取的实体确定所述采购商品的属性。
可选的，所述根据所述抽取的实体识别所述采购商品的类目和/或品牌，包括：
将所述抽取的实体与所述知识图谱中的类目实体进行匹配，得到第一相似度打分；
根据所述第一相似度打分确定所述采购商品的类目；
将所述抽取的实体与所述知识图谱中的品牌实体进行匹配，得到第二相似度打分；
根据所述第二相似度打分确定所述采购商品的品牌。
可选的，所述根据所述采购商品的属性信息，从知识图谱中匹配得到推荐商品，所述知识图谱中包括各商品的属性信息，包括：
当所述采购商品的属性信息中包括预设的关键属性信息时，根据所述采购商品的属性信息，从所述知识图谱中匹配得到推荐商品。
可选的，所述根据所述采购商品的属性信息，从知识图谱中匹配得到推荐商品，所述知识图谱中包括各商品的属性信息，包括：
当所述采购商品的属性信息中缺少至少一个预设的关键属性信息时，向用户输出引导信息，所述引导信息用于引导用户输入缺少的预设的关键属性信息；
接收用户根据所述引导信息输入的第一信息；
根据所述第一信息更新所述采购商品的属性信息；
当更新后的所述采购商品的属性信息包括所述预设的关键属性信息时，根据所述采购商品的属性信息，从所述知识图谱中匹配得到推荐商品。
可选的，所述方法还包括：
抽取原始商品数据中的商品的属性以及属性值；
对所述商品的属性进行修正；
对修正后的商品的属性进行聚类和融合，得到商品的目标属性；
根据商品的目标属性对商品的属性值进行规范化处理；
根据商品的目标属性和规范化后的属性值构建所述知识图谱。
第二方面，本发明提供一种商品推荐装置，包括：
接收模块，用于接收用户输入的采购需求描述信息，所述采购需求描述信息包括以下格式中的任意一种信息：图片格式、语音格式、文本格式或者便携式文档PDF格式；
抽取模块，用于从所述采购需求描述信息中抽取用户采购商品的属性信息；
匹配模块，用于根据所述采购商品的属性信息，从商品的知识图谱中匹配得到推荐商品，所述知识图谱中包括各商品的属性信息；
展示模块，用于将所述推荐商品展示给用户。
可选的，所述抽取模块具体用于：
当所述采购需求描述信息为非文本格式时，识别所述非文本格式的采购需求描述信息中的文本内容；
对识别得到的文本内容进行实体抽取；
根据抽取的实体确定所述采购商品的属性信息。
可选的，所述抽取模块根据抽取的实体确定所述采购商品的属性信息，具体为：
根据所述抽取的实体识别所述采购商品的类目和/或品牌；
根据所述采购商品的类目和/或品牌，以及所述抽取的实体确定所述采购商品的属性。
可选的，所述抽取模块根据所述抽取的实体识别所述采购商品的类目和/或品牌，具体为：
将所述抽取的实体与所述知识图谱中的类目实体进行匹配，得到第一相似度打分；
根据所述第一相似度打分确定所述采购商品的类目；
将所述抽取的实体与所述知识图谱中的品牌实体进行匹配，得到第二相似度打分；
根据所述第二相似度打分确定所述采购商品的品牌。
可选的，所述匹配模块具体用于：当所述采购商品的属性信息中包括预设的关键属性信息时，根据所述采购商品的属性信息，从所述知识图谱中匹配得到推荐商品。
可选的，所述匹配模块具体用于：
当所述采购商品的属性信息中缺少至少一个预设的关键属性信息时，向用户输出引导信息，所述引导信息用于引导用户输入缺少的预设的关键属性信息；
接收用户根据所述引导信息输入的第一信息；
根据所述第一信息更新所述采购商品的属性信息；
当更新后的所述采购商品的属性信息包括所述预设的关键属性信息时，根据所述采购商品的属性信息，从所述知识图谱中匹配得到推荐商品。
可选的，还包括知识图谱构建模块，用于：
抽取原始商品数据中的商品的属性以及属性值；
对所述商品的属性进行修正；
对修正后的商品的属性进行聚类和融合，得到商品的目标属性；
根据商品的目标属性对商品的属性值进行规范化处理；
根据商品的目标属性和规范化后的属性值构建所述知识图谱。
第三方面，本发明提供一种电子设备，包括：至少一个处理器和存储器；
所述存储器存储计算机执行指令；
所述至少一个处理器执行所述存储器存储的计算机执行指令，使得所述至少一个处理器执行如本发明第一方面以及可选方式中任一项所述的方法。
第四方面，本发明提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有计算机执行指令，所述计算机执行指令被处理器执行时用于实现如本发明第一方面以及可选方式中任一项所述的方法。
第五方面，本发明提供一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，实现如本发明第一方面以及可选方式中任一项所述的方法。
本发明提供的商品推荐方法和装置，可以应用于企业采购平台或者个人采购平台，该方法包括：接收用户输入的采购需求描述信息，该采购需求描述信息包括以下格式中的任意一种：图片格式、语音格式、文本格式或者PDF格式，从采购需求描述信息中抽取用户采购商品的属性信息，根据采购商品的属性信息，从知识图谱中匹配得到推荐商品，该知识图谱中包括各商品的属性信息，将推荐商品展示给用户。通过从用户输入的各种格式的采购需求描述信息中抽取用户采购商品的属性信息，根据属性信息从知识图谱中为用户推荐商品，从而能够准确获取到用户的实际采购需求，为用户推荐合适的商品，提高了商品推荐的效率。
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。
图1为本发明提供的商品推荐方法的业务流程图；
图2为本发明实施例一提供的商品推荐方法的流程图；
图3为商品的属性信息的一种示意图；
图4为商品匹配的示意图；
图5为本发明实施例二提供的商品推荐方法的流程图；
图6为本发明实施例三提供的商品推荐方法的流程图；
图7为本发明实施例四提供的商品推荐方法的流程图；
图8为本发明实施例五提供的一种商品推荐装置的结构示意图；
图9为本申请实施例六提供的电子设备的一种结构示意图。
通过上述附图，已示出本公开明确的实施例，后文中将有更详细的描述。这些附图和文字描述并不是为了通过任何方式限制本公开构思的范围，而是通过参考特定实施例为本领域技术人员说明本公开的概念。
具体实施方式
这里将详细地对示例性实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本公开相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本公开的一些方面相一致的装置和方法的例子。
本发明提供一种商品推荐方法，可以应用在企业采购平台，例如，京东慧采，方便企业用户采购商品，提高企业采购效率。也可以应用在已有的购物平台或者购物应用(application，简称app)，本实施例并不对此进行限制。
图1为本发明提供的商品推荐方法的业务流程图，如图1所示，该商品推荐方法包括四个阶段：采购需求识别、需求推理、引导式寻源和智能匹配。
其中，在采购需求识别阶段主要进行以下操作：商品照片识别、采购单识别、语音/语义识别和关键信息抽取。其中，采购单可以是便携式文档(Portable Document Format，简称PDF)格式或者PPT公式、word格式或者EXCEL格式等。通过该识别过程识别出照片、采购单以及语音中描述的商品的文本信息。进一步的，还可以从识别结果中提取关键信息，即提取与采购商品相关的内容，将无关内容筛除。
需求推理主要是为了明确或者确定客户的采购需求，客户的采购需求即客户需要采集什么样的商品，或者客户要采购的商品的特征，可以通过理解用户输入的商品照片、语音、采购单以及需求描述等信息，基于客户画像以及历史数据预测通过智能解析确定客户采购需求，如果客户采购需求明确则进入智能匹配阶段。如果客户采购需求不明确，则进入引导式寻源。
引导式寻源用于引导客户补充缺少的关键信息，通过引导客户补充缺少的关键信息，明确客户采购需求，进一步通过智能匹配为用户推荐商品。可选的，还可以根据已有的需求信息为用户推荐参考商品或者替代性商品，或者，根据用户补充后的采购需求为用户推荐参考商品或者替代商品，通过为用户推荐参考商品或者替代商品，避免由于用户的采购需求不明确，无法为用户匹配到商品，提高了用户体验。
智能匹配用户根据明确的客户需求通过智能匹配算法匹配到商品，进一步的还能匹配到商品的供应商。
图2为本发明实施例一提供的商品推荐方法的流程图，如图2所示，本实施例提供的方法包括以下步骤：
S101、接收用户输入的采购需求描述信息，该采购需求描述信息包括以下格式中的任意一种信息：图片格式、语音格式、文本格式或者PDF格式。
当用户想要采购某个商品时，用户可以通过摄像头对商品进行拍照，上传到商品搜索框内，或者，用户将记录在电脑或者纸质页面上的采购需求拍照后上传到商品搜索框中，该图片格式的采购需求也可以是用户从本地保存的图片中选择的图片，输入图片格式的采购需求，方便用户操作，提高了用户的采购体验。
该语音格式的采购需求描述信息可以是用户通过终端设备的麦克风输入的，当用户不方便打字时，可以通过语音输入采购需求描述信息，提高了用户体验，也可以是从本地保存的音频数据中选择的，避免采购人员之间互相语音告知采购需求时，导致采购需求发生错误或者漏信息。
用户可以将客户发送来的或者预先制作的PDF格式的采购需求描述信息上传至商品搜索框中，进行商品推荐，不需要每次都根据PDF格式的采购需求描述信息进行文本输入，方便用户操作，提高了用户是输入效率。
本实施例的商品推荐方法，能够接收各种格式的采购需求描述信息，不再局限于文本格式的采购需求描述信息，提高了采购需求描述信息的输入效率，另外，用户通过文本输入采购需求时能够导致输入错误或者对于采购需求理解错误导致输入偏差，影响商品推荐，本实施例的方法支持各种格式的采购需求描述信息，从而提高了采购需求输入的准确性。
S102、从采购需求描述信息中抽取用户采购商品的属性信息。
本步骤是根据采购需求描述信息进行需求推理，明确客户的采购需求，本实施例中，用户的采购需求通过采购商品的属性信息表示，所以根据采购需求描述信息进行需求推理可以理解为根据采购需求描述信息确定采购商品的属性信息。
当采购需求描述信息为非文本格式时，先识别该非文本格式的采购需求描述信息中的文本内容，对识别得到的文本内容进行实体抽取，根据抽取的实体确定采购商品的属性信息。当采购需求描述信息为文本格式时，不需要进行文本转换，直接对采购需求描述信息对应的文本内容进行实体抽取。
非文本格式的采购需求描述信息包括但不限于图片格式、语音格式以及PDF格式的信息，当采购需求描述信息为图片格式时，可以使用智慧识图模型或者其他图片识别模型，识别图片中的商品以及商品信息。当采购需求描述信息为语音格式时，可能采用语音识别模型识别语音信息后，转换为文本内容。当采购需求描述信息为PDF格式时，可以将PDF文档转换为word文档，得到文本内容，或者，先将PDF格式转换为图片格式，然后采用图片识别的格式进行识别得到文本内容。
在得到采购需求描述信息对应的文本内容时，从文本内容中进行实体提取，实体是指能够表达类别或者某一概念或内容的词汇，实体通常是名词，例如，手机、电脑、京东、箱、摄像头、官方旗舰店等。
商品的属性用于描述商品的一些关键信息，商品的属性包括通用属性以及一些特有属性，通用属性通常为所有商品都有的属性。属性也可以理解为一个实体，称为属性实体，从文本内容中抽取的实体可以称为商品的描述实体，根据商品的描述实体确定商品的属性实体。商品的通用属性包括类目和品牌，类目也称为类别、品类，一个类别可以包括一个或者多个实体。
特有属性通常与商品的类别有关，不同类别的商品的特有属性不同，例如，手机的特有属性还包括型号、CPU型号、内存、摄像头，冰箱的特有属性还包括冷藏容量、体积大小，电视的特有属性包括屏幕尺寸、分辨率、内存大小等，香水的特有属性包括规格、产地、适用人群等。
采购商品的属性信息包括商品的属性和属性值，属性值是属性的具体内容，例如，属性品牌的属性为京东，属性内存的属性值为256G，属性分辨率的属性值为超高清4K。
图3为商品的属性信息的一种示意图，如图3所示，商品名称为AAAV5，商品的属性包括类目、品牌、型号、内存、摄像头、店铺，每个属性对应有属性值，例如，类目的属性值为手机，品牌属性值为A1，型号的属性值为V5内存的属性值为256G，摄像头的属性值为5000万像素，店铺的属性值为B1官方。
S103、根据采购商品的属性信息，从商品的知识图谱中匹配得到推荐商品，该知识图谱中包括各商品的属性信息。
商品的知识图谱中包括采购平台中的大量商品的知识谱图，在知识图谱中为每个商品定义了一个或者多个属性，不同类目的商品的属性可能不同。图4为商品匹配的示意图，如图4所示，左侧为商品的属性信息，右侧为商品的知识图谱，图中采购商品的类目为计算机，属性包括中央处理器(Central Processing Unit，简称CPU)型号、固态硬盘容量、机械硬盘容量、显示器接口，显示器接口包括VGA和HDMI。知识图谱中商品的类目为台式机，属性还包括CPU型号、硬盘容量、视频接口，视频接口包括VGA接口和HDMI接口。在进行匹配时，将采购商品计算机的属性与知识图谱中台式机的对应属性进行匹配，例如，将计算机的CPU型号与台式机的CPU信号进行匹配，将计算机的显示器接口与台式机的视频接口进行匹配。
将采购商品的属性信息通过实体对齐算法，在知识图谱中检索最相近的商品实体。实体对齐算法需要将采购商品的属性作为知识图谱的相应节点，寻找其最邻近的实体关系，以确定匹配的商品实体。
本实施例中，可以根据不同类目选择不同的实体对齐算法，目前常用的算法有语义匹配算法，语义匹配算法能够度量实体间的对齐程度，常见的语义匹配算法有双线性和张量两种类型的匹配算法。
可选的，该知识图谱中还包括商品的供应商信息，通过上述智能匹配得到推荐商品后，从知识图谱中得到商品的供应商信息，并将商品的供应商信息展示给用户，便于用户根据商品的供应商对商品进行购买或者进行其他决策。
在匹配得到推荐商品之后，可以采用BM25算法或者其他算法对推荐商品进行排序。
S104、将该推荐商品展示给用户。
通过将推荐商品展示给用户，便于个人用户或者企业用户进行线上或者线下购买，用户还可以根据推荐商品进行其他决策，例如，商品的对比。
本实施例中，接收用户输入的采购需求描述信息，该采购需求描述信息包括以下格式中的任意一种：图片格式、语音格式、文本格式或者PDF格式，从采购需求描述信息中抽取用户采购商品的属性信息，根据采购商品的属性信息，从知识图谱中匹配得到推荐商品，该知识图谱中包括各商品的属性信息，将推荐商品展示给用户。通过从用户输入的各种格式的采购需求描述信息中抽取用户采购商品的属性信息，根据属性信息从知识图谱中为用户推荐商品，从而能够准确获取到用户的实际采购需求，为用户推荐合适的商品，提高了商品推荐的效率。
图5为本发明实施例二提供的商品推荐方法的流程图，本实施例对实施例一中步骤S102进行详细描述，如图5所示，S102包括以下步骤：
S1021、判断采购需求描述信息是否为文本格式。
当采购需求描述信息为文本格式时，执行步骤S1023，当采购需求描述信息不是文本格式时，执行步骤S1022，其中，非文本格式包括但不限于图片格式、语音格式、PDF格式。
S1022、识别非文本格式的采购需求描述信息中的文本内容。
S1023、对采购需求描述信息对应的文本内容进行实体抽取。
步骤S1022和S1023的具体描述参照实施例一相关描述，这里不再赘述。
S1024、根据抽取的实体识别采购商品的类目和/或品牌。
商品的类目和品牌是商品重要的属性，通过识别商品的类目或品牌可以缩小采购需求与商品的匹配范围。可以将抽取的实体与知识图谱中的类目实体进行匹配，得到第一相似度打分，根据第一相似度打分确定采购商品的类目。当抽取的实体与某个类目的第一相似性打分大于或等于设定的分值阈值时，确定该类目为实体对应的类目，即该类目是采购商品的类目，当抽取的实体与某个类目的第一相似性打分小于设定的分值阈值时，确定该类目不是实体对应的类目，即该类目不是采购商品的类目。
同样，可以将抽取的实体与知识图谱中的品牌实体进行匹配，得到第二相似度打分，根据第二相似度打分确定采购商品的品牌。当抽取的实体与某个品牌的第二相似性打分大于或等于设定的分值阈值时，确定该品牌为实体对应的品牌，即该品牌是采购商品的品牌，当抽取的实体与某个品牌的第二相似性打分小于设定的分值阈值时，确定该品牌不是实体对应的品牌，即该品牌不是采购商品的品牌。
其中，在进行类目和品牌匹配时，可以采用BM25算法。
S1025、根据采购商品的类目和/或品牌，以及抽取的实体确定采购商品的属性。
商品的类目例如为手机、电脑、电视、冰箱、杯子等，在确定商品的类目之后，在确定商品的类目之后，商品的属性范围被缩小，例如，在确定商品的品类为手机之后，手机的属性通常包括品牌、型号、内存、摄像头类型、像素、屏幕尺寸、颜色、CPU型号、网络类型(例如4G或者5G)、分辨率、网络模式(双卡双待或者单卡)、操作系统、电池容量、电池类型等，那么将抽取的实体与知识图谱中手机的属性进行匹配，得到采购商品的属性。
同样，在确定商品的品牌之后，缩小了商品属性的匹配范围，在将采购商品的实体与知识图谱进行匹配时，只需要将采购商品的实体与知识谱图中该品牌对应的商品的属性实体进行匹配。
本实施例中，通过先提取商品的类目和/或品牌属性，进而商品的类目和/或品牌提取商品的其他属性，提高了属性信息提取的效率和准确性。
图6为本发明实施例三提供的商品推荐方法的流程图，本实施例对实施例一中步骤S103进行详细描述，如图6所示，S103包括以下步骤：
S1031、判断采购商品的属性信息中是否缺少预设的关键属性信息。
该预设的关键属性信息可以为一个或者多个属性或者属性值，示例性的，该预设的关键属性信息为商品的类目、品牌或者型号，还可以为确定类目后的关键属性，例如，当确定采购商品的类目为纸品类后，则单位非常重要，是“箱”还是“个”。
当采购商品的属性信息中缺少至少一个预设的关键属性信息时，执行步骤S1032，当采购商品的属性信息中不缺少预设的关键属性信息时，执行步骤S1033。
S1032、向用户输出引导信息，该引导信息用于引导用户输入缺少的预设的关键属性信息。
当采购商品的属性信息中缺少至少一个预设的关键属性信息时，输出引导信息，以提示或者引导用户输入缺失的属性信息，示例性的，当采购商品的属性信息中缺少品牌信息之后，可以在用户界面上弹出以下引导信息“请输入您想要购买到的手机的品牌”或者“以下品牌的手机比较受大众喜欢，您可以选择想要购买的品牌”。或者，当采购商品的属性信息中缺少类目，但是有品牌信息时，可以输出如下引导信息“A品牌的以下商品比较受大众喜欢，请选择您想购买的商品”。在步骤S1032之后执行步骤S1034。
S1033、根据采购商品的属性信息，从知识图谱中匹配得到推荐商品。
本步骤的具体实现方式参照实施例一中步骤S103的描述，这里不再赘述。
S1034、接收用户根据引导信息输入的第一信息。
用户根据该引导信息，选择想要购买的商品的类目、品牌以及型号等，或者想要购买的商品的价格和数量等。
S1035、根据第一信息更新采购商品的属性信息。
根据用户输入的第一信息确定采购商品缺少的关键属性信息，将该缺少的关键的属性信息添加到采购商品的属性信息中，完成采购商品的属性信息的更新。如果用户通过引导信息输入了非缺少的属性信息，则可以将该非缺少的属性信息增加到采购商品的属性信息中，使得商品的属性信息更加完善。
可选的，在一种可能的实现方式中，第一信息为用户根据该引导信息重新输入的新的采购需求描述信息，该新的采购需求描述信息中包括缺少的关键属性信息，采购平台根据该新的采购需求描述信息重新确定采购商品的属性信息。
S1036、当更新后的采购商品的属性信息包括预设的关键属性信息时，根据采购商品的属性信息，从知识图谱中匹配得到推荐商品。
当更新后的采购商品的属性信息包括预设的关键属性信息时，按照上述的智能推荐方法为用户推荐商品。
本实施例中，当采购商品的属性信息中缺少至少一个预设的关键属性信息时，向用户输出引导信息，该引导信息用于引导用户输入缺少的预设的关键属性信息，接收用户根据引导信息输入的第一信息，根据第一信息更新采购商品的属性信息，当更新后的采购商品的属性信息包括预设的关键属性信息时，根据采购商品的属性信息，从知识图谱中匹配得到推荐商品。通过输出引导信息，引导用户输入缺少的关键属性信息，能够更好的为用户推荐商品，避免了现有技术中由于用户输入的采购需求描述信息不规范，导致无法为用户推荐商品的情况。现有技术中，当用户输入的采购需求描述信息不准确时，可能导致推荐无法为用户推荐商品或者推荐的商品不符合用户需求，导致用户体验不好。
图7为本发明实施例四提供的商品推荐方法的流程图，本实施例的方法用于构建知识图谱，本实施例的步骤可以在上述实施例的步骤S101之前执行，如图7所示，本实施例提供的方法以下步骤：
S201、抽取原始商品数据中的商品的属性以及属性值。
从原始商品数据中抽取实体，实体包括商品、商品的属性以及属性值等，可以抽取各商品现有的所有候选属性，将出现频次较高的候选属性作为商品的属性，例如，商品003共有8个候选属性，而只有其中5个候选属性出现频次较高，那么可以将该5个候选属性作为商品的属性。
S202、对商品的属性进行修正。
商品的属性是不规则的，不同的厂商或者运营商对于同一个属性可能有不同的名称或者不同的表现形式，例如，在描述冰箱的冷藏室的大小时，厂商1用的功能-冷藏室(升)表示，那么可以将该属性修正为“冷藏室容积”。
S203、对修正后的商品的属性进行聚类和融合，得到商品的目标属性。
抽取的实体之间具有关联关系，实体的关联关系包括商品关系、属性关系等，融合包括商品融合以及属性融合等。商品关系包括两个商品是否为相同商品或者相似商品，商品是否为组合商品等，组合商品是指出售时通常一起出售的商品，例如，打印机和墨盒的关系为组合商品，茶壶和茶杯的关系为组合关系，电脑和键盘的关系为组合商品。属性关系是指两个属性是否为相同属性或者相似属性。
各个厂商的商品的属性规范不一样，存在一些类似或者相似的属性，聚类是指将类似的属性归为一类，例如，将属性“EXTRA-容积”“EXTRA-容量”、“功能-总容积(升)”和“规格-容积”都是类似属性。
属性融合是定义规范的属性值，将上述聚合得到的类似属性都融合到该新规范的属性值中，例如，定义一个规范的属性“容积”，将上述属性“EXTRA-容积”“EXTRA-容量”、“功能-总容积(升)”和“规格-容积”都融合为属性“容积”。
S204、根据商品的目标属性对商品的属性值进行规范化处理。
对属性值进行规范化处理，即确定属性值的形式，针对同一个属性可以通过多个不同形式的属性值进行描述，本实施例中，需要对属性值进行统一的规范。例如，对于属性容积的属性值可能有多个，例如，升(L)、毫升(ml)、加仑、立方米等，那么可以将属性“容积”的属性值规范化为统一的属性值“数字+升”。
S205、根据商品的目标属性和规范化后的属性值构建知识图谱。
在确定各商品的规范化的属性和属性值之后，按照预设的格式存储商品的属性和属性值，得到该知识图谱。
本实施例中，通过从原始商品数据中抽取实体，对抽取的商品的属性和属性值进行规范化处理，根据规范化后的属性和属性值得到知识图谱，便于后续提供商品匹配的准确性。
图8为本发明实施例五提供的一种商品推荐装置的结构示意图，如图8所示，本实施例提供的装置100包括：
接收模块11，用于接收用户输入的采购需求描述信息，所述采购需求描述信息包括以下格式中的任意一种信息：图片格式、语音格式、文本格式或者便携式文档PDF格式；
抽取模块12，用于从所述采购需求描述信息中抽取用户采购商品的属性信息；
匹配模块13，用于根据所述采购商品的属性信息，从商品的知识图谱中匹配得到推荐商品，所述知识图谱中包括各商品的属性信息；
展示模块14，用于将所述推荐商品展示给用户。
可选的，所述抽取模块12具体用于：
当所述采购需求描述信息为非文本格式时，识别所述非文本格式的采购需求描述信息中的文本内容；
对识别得到的文本内容进行实体抽取；
根据抽取的实体确定所述采购商品的属性信息。
可选的，所述抽取模块12根据抽取的实体确定所述采购商品的属性信息，具体为：
根据所述抽取的实体识别所述采购商品的类目和/或品牌；
根据所述采购商品的类目和/或品牌，以及所述抽取的实体确定所述采购商品的属性。
可选的，所述抽取模块12根据所述抽取的实体识别所述采购商品的类目和/或品牌，具体为：
将所述抽取的实体与所述知识图谱中的类目实体进行匹配，得到第一相似度打分；
根据所述第一相似度打分确定所述采购商品的类目；
将所述抽取的实体与所述知识图谱中的品牌实体进行匹配，得到第二相似度打分；
根据所述第二相似度打分确定所述采购商品的品牌。
可选的，所述匹配模块13具体用于：当所述采购商品的属性信息中包括预设的关键属性信息时，根据所述采购商品的属性信息，从所述知识图谱中匹配得到推荐商品。
可选的，所述匹配模块13具体用于：
当所述采购商品的属性信息中缺少至少一个预设的关键属性信息时，向用户输出引导信息，所述引导信息用于引导用户输入缺少的预设的关键属性信息；
接收用户根据所述引导信息输入的第一信息；
根据所述第一信息更新所述采购商品的属性信息；
当更新后的所述采购商品的属性信息包括所述预设的关键属性信息时，根据所述采购商品的属性信息，从所述知识图谱中匹配得到推荐商品。
可选的，还包括知识图谱构建模块，用于：
抽取原始商品数据中的商品的属性以及属性值；
对所述商品的属性进行修正；
对修正后的商品的属性进行聚类和融合，得到商品的目标属性；
根据商品的目标属性对商品的属性值进行规范化处理；
根据商品的目标属性和规范化后的属性值构建所述知识图谱。
本实施例的装置，可用于执行上述实施例一至实施例四任一实施例所述的方法，具体实现方式和技术效果类似，这里不再赘述。
图9为本申请实施例六提供的电子设备的一种结构示意图，如图9所示，该电子设备200包括：处理器21、存储器22和收发器23，所述存储器22用于存储指令，所述收发器23用于和其他设备通信，所述处理器21用于执行所述存储器中存储的指令，以使所述电子设备200执行如上述实施例一至实施例四中任一实施例所述的方法步骤，具体实现方式和技术效果类似，这里不再赘述。
本申请实施例七提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有计算机执行指令，所述计算机执行指令被处理器执行时用于实现如上述实施例一至实施例四中任一实施例所述的方法步骤，具体实现方式和技术效果类似，这里不再赘述。
本申请实施例八提供一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，实现上述实施例一至实施例四中任一实施例所述的方法步骤，具体实现方式和技术效果类似，这里不再赘述。
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它实施方案。本发明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下面的权利要求书指出。
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书来限制。

Claims (12)

1.一种商品推荐方法，其特征在于，包括：
接收用户输入的采购需求描述信息，所述采购需求描述信息包括以下格式中的任意一种信息：图片格式、语音格式、文本格式或者便携式文档PDF格式；
从所述采购需求描述信息中抽取用户采购商品的属性信息；
根据所述采购商品的属性信息，从商品的知识图谱中匹配得到推荐商品，所述知识图谱中包括各商品的属性信息；
将所述推荐商品展示给用户。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述从所述采购需求描述信息中抽取用户采购商品的属性信息，包括：
当所述采购需求描述信息为非文本格式时，识别所述非文本格式的采购需求描述信息中的文本内容；
对识别得到的文本内容进行实体抽取；
根据抽取的实体确定所述采购商品的属性信息。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据抽取的实体确定所述采购商品的属性信息，包括：
根据所述抽取的实体识别所述采购商品的类目和/或品牌；
根据所述采购商品的类目和/或品牌，以及所述抽取的实体确定所述采购商品的属性。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述抽取的实体识别所述采购商品的类目和/或品牌，包括：
将所述抽取的实体与所述知识图谱中的类目实体进行匹配，得到第一相似度打分；
根据所述第一相似度打分确定所述采购商品的类目；
将所述抽取的实体与所述知识图谱中的品牌实体进行匹配，得到第二相似度打分；
根据所述第二相似度打分确定所述采购商品的品牌。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述采购商品的属性信息，从知识图谱中匹配得到推荐商品，所述知识图谱中包括各商品的属性信息，包括：
当所述采购商品的属性信息中包括预设的关键属性信息时，根据所述采购商品的属性信息，从所述知识图谱中匹配得到推荐商品。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述采购商品的属性信息，从知识图谱中匹配得到推荐商品，所述知识图谱中包括各商品的属性信息，包括：
当所述采购商品的属性信息中缺少至少一个预设的关键属性信息时，向用户输出引导信息，所述引导信息用于引导用户输入缺少的预设的关键属性信息；
接收用户根据所述引导信息输入的第一信息；
根据所述第一信息更新所述采购商品的属性信息；
当更新后的所述采购商品的属性信息包括所述预设的关键属性信息时，根据所述采购商品的属性信息，从所述知识图谱中匹配得到推荐商品。
7.根据权利要求1-6任一项所述的方法，其特征在于，还包括：
抽取原始商品数据中的商品的属性以及属性值；
对所述商品的属性进行修正；
对修正后的商品的属性进行聚类和融合，得到商品的目标属性；
根据商品的目标属性对商品的属性值进行规范化处理；
根据商品的目标属性和规范化后的属性值构建所述知识图谱。
8.一种商品推荐装置，其特征在于，包括：
接收模块，用于接收用户输入的采购需求描述信息，所述采购需求描述信息包括以下格式中的任意一种信息：图片格式、语音格式、文本格式或者便携式文档PDF格式；
抽取模块，用于从所述采购需求描述信息中抽取用户采购商品的属性信息；
匹配模块，用于根据所述采购商品的属性信息，从商品的知识图谱中匹配得到推荐商品，所述知识图谱中包括各商品的属性信息；
展示模块，用于将所述推荐商品展示给用户。
9.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述匹配模块具体用于：
当所述采购商品的属性信息中缺少至少一个预设的关键属性信息时，向用户输出引导信息，所述引导信息用于引导用户输入缺少的预设的关键属性信息；
接收用户根据所述引导信息输入的第一信息；
根据所述第一信息更新所述采购商品的属性信息；
当更新后的所述采购商品的属性信息包括所述预设的关键属性信息时，根据所述采购商品的属性信息，从所述知识图谱中匹配得到推荐商品。
10.一种电子设备，其特征在于，包括：至少一个处理器和存储器；
所述存储器存储计算机执行指令；
所述至少一个处理器执行所述存储器存储的计算机执行指令，使得所述至少一个处理器执行如权利要求1至7任一项所述的方法。
11.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质中存储有计算机执行指令，所述计算机执行指令被处理器执行时用于实现如权利要求1至7任一项所述的方法。
12.一种计算机程序产品，包括计算机程序，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7任一项所述的方法。
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