CN113781091A - 一种物品属性值的监控方法和装置 - Google Patents

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吴泳彤
高凡
徐之欣
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Abstract

本发明公开了一种物品属性值的监控方法和装置，涉及计算机技术领域。该方法的一具体实施方式包括：获取物品可参与的目标任务，以确定所述目标任务对应的一个或多个物品；根据所述目标任务下每一个所述物品对应的物品属性值，生成所述目标任务对应的属性值集合；基于所述属性值集合，构建所述目标任务对应的整数线性规划模型；求解所述整数线性规划模型，以确定所述物品对应的物品最小属性值；基于所述物品最小属性值，监控所述目标任务下所述物品的实时物品属性值，以在所述实时物品属性值不高于所述物品最小属性值的情况下发出警报。该实施方式提高了物品最小属性值的准确性进而保证了物品属性值的监控效率。

Description

一种物品属性值的监控方法和装置
技术领域
本发明涉及计算机技术领域，尤其涉及一种物品属性值的监控方法和装置。
背景技术
为促成用户的购买行为以提高物品成交量，实现用户与商家之间的双赢，商家或者电子商务平台常会构建物品可参与的一种或多种目标任务，如优惠券、红包、满减活动等，以使消费者以低于正常水平的物品属性值即物品价格获得物品。
但随着目标任务种类的增加，用户可以通过多种渠道参与不同物品的目标任务，且同一物品又可以同时参与不同的目标任务，因而不同目标任务下物品价格等物品属性值各不相同。为避免参与目标任务的物品属性值过低，甚至出现零元单，给不法用户提供恶意刷单、套利的机会，从而造成巨大的经济损失，需要合理确定物品最小属性值即物品最低价，以基于物品最小属性值对目标任务下物品属性值进行监控。
在实现本发明过程中，发明人发现现有技术中至少存在如下问题：现有方案中是基于物品所有参与的目标任务确定的物品最小属性值，而未考虑同一目标任务下其他物品的物品属性值，所确定的物品最小属性值误差较大，产生的无效属性值预警过多，无法对物品属性值进行有效的监控。
发明内容
有鉴于此，本发明实施例提供了一种物品属性值的监控方法和装置，能够针对不同的目标任务生成对应的属性值集合，并基于属性值集合构建整数规划线性模型以确定物品最小属性值，进而基于物品最小属性值对目标任务下的物品属性值进行监控，提高了所确定的物品最小属性值的准确性及物品属性值监控的效率。
为实现上述目的，根据本发明实施例的一个方面，提供了一种物品属性值的监控方法，包括：
获取物品可参与的目标任务，以确定所述目标任务对应的一个或多个物品；
根据所述目标任务下每一个所述物品对应的物品属性值，生成所述目标任务对应的属性值集合；
基于所述属性值集合，构建所述目标任务对应的整数线性规划模型；
求解所述整数线性规划模型，以确定所述物品对应的物品最小属性值；
基于所述物品最小属性值，监控所述目标任务下所述物品的实时物品属性值，以在所述实时物品属性值不高于所述物品最小属性值的情况下发出警报。
可选地，所述确定所述目标任务对应的一个或多个物品，包括：
获取可参与所述目标任务的物品类目、所述物品所属服务者名单、物品名单，以获取可参与所述目标任务的一个或多个物品；
从所述物品中删除所述目标任务对应的黑名单物品，以确定所述目标任务对应的一个或多个物品。
可选地，所述根据所述目标任务下每一个所述物品对应的物品属性值，生成所述目标任务对应的属性值集合，包括：
对所述目标任务下每一个所述物品对应的物品属性值进行取整运算；
去除重复的物品属性值，以生成所述目标任务对应的属性值集合。
可选地，在对所述目标任务下每一个所述物品对应的物品属性值进行取整运算之前，还包括：
根据所述物品属性值、所述物品的物品类型、所述物品的属性信息，确定所述物品中的一组或多组相似物品；
对于每一组相似物品，保留所述相似物品中的任意一个物品以删除其他物品，以对所保留物品的物品属性值进行取整运算。
可选地，在确定所述目标任务对应的一个或多个物品的过程中，采用RoaringBitmap存储所述物品的物品标识。
可选地，还包括：
将存储有物品标识的所述RoaringBitmap进行压缩，以生成二进制文件进行存储。
可选地，基于所述RoaringBitmap进行差集运算，以从所述物品中删除所述目标任务对应的黑名单物品，以确定所述目标任务对应的一个或多个物品。
可选地，所述基于所述属性值集合，构建所述目标任务对应的整数线性规划模型，包括：
根据所述物品对应的待确定物品最低价、所述目标任务对应的目标属性值及共同参与所述目标任务的物品总属性值构建目标函数；
根据所述物品总属性值、所述目标任务对应的预设门槛属性值构建一个或多个约束条件，以基于所述约束条件优化所述目标函数。
可选地，在Spark分布式计算框架下，采用CP-SAT求解器求解所述整数线性规划模型，以确定所述物品对应的物品最小属性值。
为实现上述目的，根据本发明实施例的一个方面，提供了一种物品属性值的监控装置，包括：目标任务确定模块、属性值集合生成模块、整数线性规划模型构建模块、物品最小属性值确定模块、物品属性值监控模块；其中，
所述目标任务确定模块，用于获取物品可参与的目标任务，以确定所述目标任务对应的一个或多个物品；
所述属性值集合生成模块，用于根据所述目标任务下每一个所述物品对应的物品属性值，生成所述目标任务对应的属性值集合；整数线性规划模型构建模块，用于基于所述属性值集合，构建所述目标任务对应的整数线性规划模型；
所述物品最小属性值确定模块，用于求解所述整数线性规划模型，以确定所述物品对应的物品最小属性值；
所述物品属性值监控模块，用于基于所述物品最小属性值，监控所述目标任务下所述物品的实时物品属性值，以在所述实时物品属性值不高于所述物品最小属性值的情况下发出警报。
可选地，所述确定所述目标任务对应的一个或多个物品，包括：
获取可参与所述目标任务的物品类目、所述物品所属服务者名单、物品名单，以获取可参与所述目标任务的一个或多个物品；
从所述物品中删除所述目标任务对应的黑名单物品，以确定所述目标任务对应的一个或多个物品。
可选地，所述根据所述目标任务下每一个所述物品对应的物品属性值，生成所述目标任务对应的属性值集合，包括：
对所述目标任务下每一个所述物品对应的物品属性值进行取整运算；
去除重复的物品属性值，以生成所述目标任务对应的属性值集合。
可选地，在对所述目标任务下每一个所述物品对应的物品属性值进行取整运算之前，所述属性值集合生成模块，还用于：
根据所述物品属性值、所述物品的物品类型、所述物品的属性信息，确定所述物品中的一组或多组相似物品；
对于每一组相似物品，保留所述相似物品中的任意一个物品以删除其他物品，以对所保留物品的物品属性值进行取整运算。
可选地，所述目标任务确定模块，还用于在确定所述目标任务对应的一个或多个物品的过程中，采用RoaringBitmap存储所述物品的物品标识。
可选地，所述目标任务确定模块，还用于将存储有物品标识的所述RoaringBitmap进行压缩，以生成二进制文件进行存储。
可选地，所述目标任务确定模块，还用于基于所述RoaringBitmap进行差集运算，以从所述物品中删除所述目标任务对应的黑名单物品，以确定所述目标任务对应的一个或多个物品。
可选地，所述基于所述属性值集合，构建所述目标任务对应的整数线性规划模型，包括：
根据所述物品对应的待确定物品最低价、所述目标任务对应的目标属性值及共同参与所述目标任务的物品总属性值构建目标函数；
根据所述物品总属性值、所述目标任务对应的预设门槛属性值构建一个或多个约束条件，以基于所述约束条件优化所述目标函数。
可选地，所述物品最小属性值确定模块，用于在Spark分布式计算框架下，采用CP-SAT求解器求解所述整数线性规划模型，以确定所述物品对应的物品最小属性值。
为实现上述目的，根据本发明实施例的一个方面，提供了一种用于物品属性值监控的电子设备，包括：一个或多个处理器；存储装置，用于存储一个或多个程序，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上所述的物品属性值的监控方法中任一所述的方法。
为实现上述目的，根据本发明实施例的一个方面，提供了一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，所述程序被处理器执行时实现如上所述的物品属性值的监控方法中任一所述的方法。
上述发明中的一个实施例具有如下优点或有益效果：由于针对目标任务下的一个或多个物品生成对应的属性值集合，并基于属性值集合构建该目标任务对应的整数规划线性模型以确定该目标任务下物品最小属性值，不仅考虑了该目标任务下待监控物品本身，还考虑了共同参与目标任务的其他物品的属性值，保证了所确定的物品最小属性值的准确性，以及不同目标任务下物品最小属性值的适用性，从而提高了基于物品最小属性值对目标任务下物品实时物品属性值进行监控的有效性。
上述的非惯用的可选方式所具有的进一步效果将在下文中结合具体实施方式加以说明。
附图说明
附图用于更好地理解本发明，不构成对本发明的不当限定。其中：
图1是根据本发明实施例的物品属性值的监控方法的主要流程的示意图；
图2是根据本发明实施例的属性值集合构建方法的主要流程的示意图；
图3是根据本发明实施例的物品属性值的监控装置的主要模块的示意图；
图4是本发明实施例可以应用于其中的示例性系统架构图；
图5是适于用来实现本发明实施例的终端设备或服务器的计算机系统的结构示意图。
具体实施方式
以下结合附图对本发明的示范性实施例做出说明，其中包括本发明实施例的各种细节以助于理解，应当将它们认为仅仅是示范性的。因此，本领域普通技术人员应当认识到，可以对这里描述的实施例做出各种改变和修改，而不会背离本发明的范围和精神。同样，为了清楚和简明，以下的描述中省略了对公知功能和结构的描述。
图1是根据本发明实施例的物品属性值的监控方法的主要流程的示意图，如图1所示，该物品属性值的监控方法具体可以包括的步骤如下：
步骤S101，获取物品可参与的目标任务，以确定所述目标任务对应的一个或多个物品。
具体地，物品可参与的目标任务则是指当前时间段或者指定时间段内物品可参与的所有目标任务。其中，目标任务包括但不限于优惠券、红包、折扣、满减活动等，且不同的优惠券、红包或者满减活动等都对应为一个不同的目标任务，如“满300减100”、“满100减50”即为两个不同的目标任务。可以理解的是，不同目标任务针对的物品可以相同也可以不同，如针对手机等电子产品的目标任务、针对衣服的目标任务、针对包包的目标任务等，而不同的物品则可以参加不同的目标任务，甚至叠加使用多个不同的优惠券等。
在一种可选的实施方式中，所述确定所述目标任务对应的一个或多个物品，包括：获取可参与所述目标任务的物品类目、所述物品所属服务者名单、物品名单，以获取可参与所述目标任务的一个或多个物品；从所述物品中删除所述目标任务对应的黑名单物品，以确定所述目标任务对应的一个或多个物品。
具体地，以目标任务为优惠券为例进行说明，则在确定优惠券的情况下，可以直接获取设计或者投放优惠券时所指定的可以使用该优惠券的一个或多个物品所属服务者即店铺等，或者可使用该优惠券的物品三级类目中的一个或多个物品类目，如手机、电脑等，又或者直接指定的可以使用该优惠券的一个或多个物品。基于此，可以基于店铺所属的一个或多个物品、物品类目下的一个或多个物品以及直接指定的可以使用该优惠券的一个或多个物品，确定可以使用该优惠券的所有可能的物品。进一步地，在优惠券具有物品黑名单，即指定的不可使用该优惠券的一个或多个的物品的情况下，则可以从前述确定的可以使用该优惠券的所有可能的物品中剔除属于物品黑名单上的物品，以确定优惠券对应的一个或多物品，即最后确定的可以使用该优惠券的一个或多个物品。
可以理解的是，不同的物品即SKU对应有不同的物品标识(如物品ID)以唯一区别物品，但随着目标任务种类日渐繁多，可购买物品数量巨大且仍在处于急剧增加的状态，在确定目标任务对应的一个或多个物品的过程中，需要处理的物品ID量级极大甚至达到千亿级别。基于此，为节约物品标识的存储空间以提高处理效率，在确定所述目标任务对应的一个或多个物品的过程中，本发明实施例优选采用Roari ngBitmap存储所述物品的物品标识，以节省物品标识的存储空间，进而可以提高确定目标任务对应的一个或多个物品的运算效率。
其中，RoaringBitmap是指采用Array container、Bitmap container两种容器分别存储不同的物品标识。具体地，Array container用于存储数量级相对较少、稀疏的物品标识，而Bitmap container则用于存储数量级较大、稠密的物品标识。如以表1为例进行说明，则在Array cont ainer1中存储不多于指定阈值(如4096)的物品标识，且随着存储于其中的物品标识数量的增加而逐渐扩大Array container的容量，甚至还可以根据实际需求新建一个或多个Array container的容量。对于数量级较大的物品标识，则通过在Bitmapcontainer中相对应位置存储0或1的方式存储物品标识，如以物品标识为1000为例进行说明，则将Bitm ap container中第1000个位置上的值设置为1，若不存储则将第1000个位置上的值设置为0。如此，通过弹性的、可扩容的Array container与固定存储空间、存储空间巨大的Bitmap container结合的方式，实现了对物品标识存储空间的有效压缩，节约了存储空间。
表1RoaringBitmap中物品标识示例
Array container1 Array container2 Bitmap container
1 0100 1
5 0162 0
9 0324 1
55 0629 0
…… …… 1
更进一步地，还包括：将存储有物品标识的所述RoaringBitmap进行压缩，以生成二进制文件进行存储。如此，在采用RoaringBitmap对物品标识的存储空间进行压缩的基础上，通过将RoaringBitmap进一步压缩为二进制文件的方式，进一步减少了物品标识的存储空间，同时也提高了实际运用过程中物品标识的传输效率。
可以理解的是，由于RoaringBitmap中容器结构的特殊性，在采用RoaringBitmap存储物品标识的情况下，可以直接基于RoaringBitmap进行差集运算，以从所有可能的参与目标任务的物品中删除指定的不能参与目标任务的黑名单物品，以确定目标任务对应的一个或多个物品。
步骤S102，根据所述目标任务下每一个所述物品对应的物品属性值，生成所述目标任务对应的属性值集合。
其中，物品属性值则是指物品价格，对应构建的属性值集合即为目标任务下一个或多个物品对应的物品价格池。
在一种可选的实施方式中，所述根据所述目标任务下每一个所述物品对应的物品属性值，生成所述目标任务对应的属性值集合，包括：对所述目标任务下每一个所述物品对应的物品属性值进行取整运算；去除重复的物品属性值，以生成所述目标任务对应的属性值集合。可以理解的是，对于具有相同物品属性值且参与同一目标任务的不同物品，其所对应的同一目标任务下的最低物品属性值一致，即对物品最低价的影响一致，因此，在构建属性值集合的过程中，为了进一步减少所需处理的数据量，可以对相同物品属性值进行去重，以提高数据处理效率。
具体地，以目标任务A下对应的物品分别为SKU1、SKU2、SKU3、SKU4、SKU5、SKU6，且对应的物品属性值分别为99.9、99.8、88.1、88、87、50为例进行说明，则对物品属性值进行取整运算以后得到的物品属性值分别为99、99、88、88、87、50，进一步对经过取整运算以后的物品属性值去重得到的物品属性值分别是99、88、87、50，基于此，得到的目标任务A对应的属性值集合即由99、88、87、50构成。由此可见，通过对物品属性值进行取整运算、去重处理以后生成的目标任务对应的属性值集合中的物品属性值的数量明显小于目标任务下对应的物品数量，如此，减少了需要处理的物品属性值数量，提高了数据处理效率。
更进一步地，在对所述目标任务下每一个所述物品对应的物品属性值进行取整运算之前，还包括：根据所述物品属性值、所述物品的物品类型、所述物品的属性信息，确定所述物品中的一组或多组相似物品；对于每一组相似物品，保留所述相似物品中的任意一个物品以删除其他物品，以对所保留物品的物品属性值进行取整运算。
具体地，仍以目标任务A下对应的物品分别为SKU1、SKU2、SKU3、SKU4、SKU5、SKU6为例进行说明，若其中SKU1、SKU2虽为不同的物品，但二者具有相同的物品属性值、相同的物品品类，且仅有一个或多个对物品属性值没有影响的属性信息不同，则可以确定SKU1、SKU2为相似物品，即SKU1、SKU2在目标任务下对应的物品最小属性值一致，因而为避免重复计算，减少运算量，可以删除其中的任意一个SKU仅保留一个SKU以确定对应的物品最低价。更具体地，以iphone12手机为例进行说明，则不同颜色的iphone12虽为不同的SKU且具有不同的物品ID，但其可以参与的优惠活动、对应的物品价格均相同，因而对于同一优惠活动不同颜色的iphone12对应的物品最低价也相同，因而对于同一优惠活动下的多个不同的颜色的iphone12，可以仅保留其中任意一个颜色的手机以进行物品最低价的计算，如此，既可以保证物品最低价的准确性，又可以减少需要处理的数据量，提高了处理效率。
步骤S103，基于所述属性值集合，构建所述目标任务对应的整数线性规划模型。
在一种可选的实施方式中，所述基于所述属性值集合，构建所述目标任务对应的整数线性规划模型，包括：根据所述物品对应的待确定物品最小属性值、所述目标任务对应的目标属性值及共同参与所述目标任务的物品总属性值构建目标函数；根据所述物品总属性值、所述目标任务对应的预设门槛属性值构建一个或多个约束条件，以基于所述约束条件优化所述目标函数。
具体地，可以构建的整数线性规划模型如下：
Figure BDA0003020938810000111
s.t.f(x)＝p1*x1+p2*x2+...+pi*xi
f(x)≥M
xk≥1
M,N,Pi∈Z+
其中，pk为待计算的物品最小属性值即物品最低价；
N为目标任务对应的目标属性值，即优惠活动对应的优惠金额，以“满300减100”为例则N取值为100；
M为目标任务对应的预设门槛属性值，即优惠活动对应的预设门槛金额，以“满300减100”为例则M取值为300；
x为决策变量，即属性值集合中每个物品属性值对应的购买物品数量，即物品价格池中每一个物品价格对应的购买物品数量；
pi为属性值集合中的物品属性值，即物品价格池中的物品价格；
i为属性值集合中物品属性值的数量，即物品价格池中物品价格的数量；
xk为待计算的物品的购买数量。
基于此，可以通过M、N、xk等构成的约束条件不断求解目标函数F(x)以确定待计算的物品最小属性值即物品最低价pk。
步骤S104，求解所述整数线性规划模型，以确定所述物品对应的物品最小属性值。
具体地，在Spark分布式计算框架下，采用CP-SAT求解器求解所述整数线性规划模型，以确定所述物品对应的物品最小属性值。其中，Spark是UC Berkeley AMP lab(加州大学伯克利分校的AMP实验室)所开源的类Hadoop MapReduce的通用并行计算框架。CP-SAT求解器是指约束优化求解器，在求解性能上优于CP求解器。如此，通过在Spark分布式计算框架下，通过在多个不同的worker中计算物品最小属性值，提高了物品最低价的计算效率。此外，在使用CP-SAT求解器求解的过程中，还通过设定求解时间阈值的方式，在保证求解出最优解的同时，避免因较少数据耗时较长而导致的程序超时问题，保证了物品最低价的求解效率。
步骤S105，基于所述物品最小属性值，监控所述目标任务下所述物品的实时物品属性值，以在所述实时物品数属性值不高于所述物品最小属性值的情况下发出警报。
具体地，在获取到优惠活动下物品最低价的情况下，可以实时监控参与优惠活动的物品的实时价格以在实时价格低于物品最低价的情况下，向物品所归属的商家发送警报，以使商家能够及时获知优惠活动下价格过低的物品，以及时对优惠活动下的该物品进行处理，避免因交易价格过低造成的经济损失。此外，为进一步避免经济损失，还可以设定一定的阈值价格差值，以在所监控的物品实时价格与物品最低价的差值不大于阈值价格差值的情况下，即向商家发送警报。
基于上述实施例，通过针对优惠活动下的一个或多个物品生成对应的物品价格池，并基于物品价格池构建该优惠活动对应的整数规划线性模型以确定该优惠活动下物品最低价，不仅考虑了该优惠活动下待监控物品本身的价格，还考虑了共同参与优惠活动的其他物品的价格，保证了所确定的物品最低价的准确性，以及不同优惠活动下物品最低价的适用性，从而提高了优惠活动下基于物品最低价对物品实时价格进行监控的有效性。
参见图2，在上述实施例的基础上，本发明实施例提供了一种属性值集合的生成方法，以对上述步骤S102进行详细的说明，该属性值集合的生成方法具体可以包括的步骤如下：
步骤S1021，根据所述物品属性值、所述物品的物品类型、所述物品的属性信息，确定所述物品中的一组或多组相似物品。
具体地，本实施例仅以满减活动“满300-100”下对应的物品分别为红色iPhone11、黑色iPhone11、蓝色iPhone12、绿色iPhone12、银色iPad为例进行说明，则可以根据该物品对应的物品类型、物品价格等将物品分为如下三组相似物品：
[红色iPhone11、黑色iPhone11]
[蓝色iPhone12、绿色iPhone12]
[银色iPad]
步骤S1022，对于每一组相似物品，保留所述相似物品中的任意一个物品以删除其他物品。
如以相似物品组[蓝色iPhone12、绿色iPhone12]为例，由于蓝色iPh one12、绿色iPhone12两个物品对应的物品价格以及参与的优惠活动一致，其颜色虽不同但对应的物品最低价相同，因此可以仅保留其中任意一个物品为代表进行后续的处理，即保留蓝色iPhone12或绿色iPhon e12。如此，上述物品相似组中的物品删除后保留的物品示例如下：
[黑色iPhone11]
[蓝色iPhone12]
[银色iPad]
由此可见，删除相似物品后所保留的优惠活动“满300-100”对应的物品数量由原先的5个减少为了3个，需要确定的物品最低价明显减少，因而提高了物品最低价的计算效率。
步骤S1023，对所述目标任务下每一个所保留的物品对应的物品属性值进行取整运算。
具体地，以所保留的物品对应的价格即物品属性值如下所示为例进行说明：
黑色iPhone11：5999.9
蓝色iPhone12：7999.9
银色iPad：7999
基于此，进行取整运算以后对应的物品价格分别如下所示：
黑色iPhone11：5999
蓝色iPhone12：7999
银色iPad：7999
步骤S1024，去除重复的物品属性值，以生成所述目标任务对应的属性值集合。
具体地，仍以上述取整后的物品价格为例进行说明，由于取整后的蓝色iPhone12与银色iPad的物品价格相同，因此，去重以后所保留的物品价格即为5999、7999。值得注意的是，在此过程中，考虑到具有相同物品价格的不同物品在参与同一优惠活动时对应的最低优惠价格一致，因此，在不考虑物品标识的基础上，通过对不同物品对应的物品价格的去重，既保证了所确定的物品最低价的准确性，又大幅度地降低了需要计算的物品最低价数量，提高了物品最低价的计算效率。
参见图3，在上述实施例的基础上，本发明实施例提供了一种物品属性值的监控装置300，包括：目标任务确定模块301、属性值集合生成模块302、整数线性规划模型构建模块303、物品最小属性值确定模块304、物品属性值监控模块305；其中，
所述目标任务确定模块301，用于获取物品可参与的目标任务，以确定所述目标任务对应的一个或多个物品；
所述属性值集合生成模块302，用于根据所述目标任务下每一个所述物品对应的物品属性值，生成所述目标任务对应的属性值集合；
所述整数线性规划模型构建模块303，用于基于所述属性值集合，构建所述目标任务对应的整数线性规划模型；
所述物品最小属性值确定模块304，用于求解所述整数线性规划模型，以确定所述物品对应的物品最小属性值；
所述物品属性值监控模块305，用于基于所述物品最小属性值，监控所述目标任务下所述物品的实时物品属性值，以在所述实时物品属性值不高于所述物品最小属性值的情况下发出警报。
在一种可选的实施方式中，所述确定所述目标任务对应的一个或多个物品，包括：
获取可参与所述目标任务的物品类目、所述物品所属服务者名单、物品名单，以获取可参与所述目标任务的一个或多个物品；
从所述物品中删除所述目标任务对应的黑名单物品，以确定所述目标任务对应的一个或多个物品。
在一种可选的实施方式中，所述根据所述目标任务下每一个所述物品对应的物品属性值，生成所述目标任务对应的属性值集合，包括：
对所述目标任务下每一个所述物品对应的物品属性值进行取整运算；
去除重复的物品属性值，以生成所述目标任务对应的属性值集合。
在一种可选的实施方式中，在对所述目标任务下每一个所述物品对应的物品属性值进行取整运算之前，所述属性值集合生成模块，还用于：
根据所述物品属性值、所述物品的物品类型、所述物品的属性信息，确定所述物品中的一组或多组相似物品；
对于每一组相似物品，保留所述相似物品中的任意一个物品以删除其他物品，以对所保留物品的物品属性值进行取整运算。
在一种可选的实施方式中，所述目标任务确定模块301，还用于在确定所述目标任务对应的一个或多个物品的过程中，采用RoaringBitma p存储所述物品的物品标识。
在一种可选的实施方式中，所述目标任务确定模块301，还用于将存储有物品标识的所述RoaringBitmap进行压缩，以生成二进制文件进行存储。
在一种可选的实施方式中，所述目标任务确定模块301，还用于基于所述RoaringBitmap进行差集运算，以从所述物品中删除所述目标任务对应的黑名单物品，以确定所述目标任务对应的一个或多个物品。
在一种可选的实施方式中，所述基于所述属性值集合，构建所述目标任务对应的整数线性规划模型，包括：
根据所述物品对应的待确定物品最低价、所述目标任务对应的目标属性值及共同参与所述目标任务的物品总属性值构建目标函数；
根据所述物品总属性值、所述目标任务对应的预设门槛属性值构建一个或多个约束条件，以基于所述约束条件优化所述目标函数。
在一种可选的实施方式中，所述物品最小属性值确定模块304，用于在Spark分布式计算框架下，采用CP-SAT求解器求解所述整数线性规划模型，以确定所述物品对应的物品最小属性值。
图4示出了可以应用本发明实施例的物品属性值的监控方法或物品属性值的监控装置的示例性系统架构400。
如图4所示，系统架构400可以包括终端设备401、402、403，网络404和服务器405。网络404用以在终端设备401、402、403和服务器405之间提供通信链路的介质。网络404可以包括各种连接类型，例如有线、无线通信链路或者光纤电缆等等。
用户可以使用终端设备401、402、403通过网络404与服务器405交互，以接收或发送消息等。终端设备401、402、403上可以安装有各种通讯客户端应用，例如购物类应用、网页浏览器应用、搜索类应用、即时通信工具、邮箱客户端等。
终端设备401、402、403可以是具有显示屏并且支持网页浏览的各种电子设备，包括但不限于智能手机、平板电脑、膝上型便携计算机和台式计算机等等。
服务器405可以是提供各种服务的服务器，例如对用户利用终端设备401、402、403所浏览的购物类网站提供支持的后台管理服务器。后台管理服务器接收终端设备发送的物品属性值监控请求，并将物品属性值的监控结果反馈给终端设备。
需要说明的是，本发明实施例所提供的物品属性值的监控方法一般由服务器405执行，相应地，物品属性值的监控装置一般设置于服务器405中。
应该理解，图4中的终端设备、网络和服务器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终端设备、网络和服务器。
下面参考图5，其示出了适于用来实现本发明实施例的终端设备的计算机系统500的结构示意图。图5示出的终端设备仅仅是一个示例，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5所示，计算机系统500包括中央处理单元(CPU)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部分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，还存储有系统500操作所需的各种程序和数据。CPU 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。
以下部件连接至I/O接口505：包括键盘、鼠标等的输入部分506；包括诸如阴极射线管(CRT)、液晶显示器(LCD)等以及扬声器等的输出部分507；包括硬盘等的存储部分508；以及包括诸如LAN卡、调制解调器等的网络接口卡的通信部分509。通信部分509经由诸如因特网的网络执行通信处理。驱动器510也根据需要连接至I/O接口505。可拆卸介质511，诸如磁盘、光盘、磁光盘、半导体存储器等等，根据需要安装在驱动器510上，以便于从其上读出的计算机程序根据需要被安装入存储部分508。
特别地，根据本发明公开的实施例，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，本发明公开的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。在这样的实施例中，该计算机程序可以通过通信部分509从网络上被下载和安装，和/或从可拆卸介质511被安装。在该计算机程序被中央处理单元(CP U)501执行时，执行本发明的系统中限定的上述功能。
需要说明的是，本发明所示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。在本发明中，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。而在本发明中，计算机可读的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。计算机可读的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：无线、电线、光缆、RF等等，或者上述的任意合适的组合。
附图中的流程图和框图，图示了按照本发明各种实施例的系统、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，上述模块、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，框图或流程图中的每个方框、以及框图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。
描述于本发明实施例中所涉及到的模块可以通过软件的方式实现，也可以通过硬件的方式来实现。所描述的模块也可以设置在处理器中，例如，可以描述为：一种处理器包括目标任务确定模块、属性值集合生成模块、整数线性规划模型构建模块、物品最小属性值确定模块、物品属性值监控模块。其中，这些模块的名称在某种情况下并不构成对该模块本身的限定，例如，目标任务确定模块还可以被描述为“用于获取物品可参与的目标任务，以确定所述目标任务对应的一个或多个物品的模块”。
作为另一方面，本发明还提供了一种计算机可读介质，该计算机可读介质可以是上述实施例中描述的设备中所包含的；也可以是单独存在，而未装配入该设备中。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一个该设备执行时，使得该设备包括：获取物品可参与的目标任务，以确定所述目标任务对应的一个或多个物品；根据所述目标任务下每一个所述物品对应的物品属性值，生成所述目标任务对应的属性值集合；基于所述属性值集合，构建所述目标任务对应的整数线性规划模型；求解所述整数线性规划模型，以确定所述物品对应的物品最小属性值；基于所述物品最小属性值，监控所述目标任务下所述物品的实时物品属性值，以在所述实时物品属性值不高于所述物品最小属性值的情况下发出警报。
根据本发明实施例的技术方案，通过针对目标任务下的一个或多个物品生成对应的属性值集合，并基于属性值集合构建该目标任务对应的整数规划线性模型以确定该目标任务下物品最低价，不仅考虑了该目标任务下待监控物品本身，还考虑了共同参与目标任务的其他物品的物品属性值，保证了所确定的物品最小属性值的准确性，以及不同目标任务下物品最小属性值的适用性，从而提高了目标任务下基于物品最小属性值对实时物品属性值进行监控的有效性。
上述具体实施方式，并不构成对本发明保护范围的限制。本领域技术人员应该明白的是，取决于设计要求和其他因素，可以发生各种各样的修改、组合、子组合和替代。任何在本发明的精神和原则之内所作的修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明保护范围之内。

Claims (20)

1.一种物品属性值的监控方法，其特征在于，包括：
获取物品可参与的目标任务，以确定所述目标任务对应的一个或多个物品；
根据所述目标任务下每一个所述物品对应的物品属性值，生成所述目标任务对应的属性值集合；
基于所述属性值集合，构建所述目标任务对应的整数线性规划模型；
求解所述整数线性规划模型，以确定所述物品对应的物品最小属性值；
基于所述物品最小属性值，监控所述目标任务下所述物品的实时物品属性值，以在所述实时物品属性值不高于所述物品最小属性值的情况下发出警报。
2.根据权利要求1所述的物品属性值的监控方法，其特征在于，所述确定所述目标任务对应的一个或多个物品，包括：
获取可参与所述目标任务的物品类目、所述物品所属服务者名单、物品名单，以获取可参与所述目标任务的一个或多个物品；
从所述物品中删除所述目标任务对应的黑名单物品，以确定所述目标任务对应的一个或多个物品。
3.根据权利要求1所述的物品属性值的监控方法，其特征在于，所述根据所述目标任务下每一个所述物品对应的物品属性值，生成所述目标任务对应的属性值集合，包括：
对所述目标任务下每一个所述物品对应的物品属性值进行取整运算；
去除重复的物品属性值，以生成所述目标任务对应的属性值集合。
4.根据权利要去3所述的物品属性值的监控方法，其特征在于，在对所述目标任务下每一个所述物品对应的物品属性值进行取整运算之前，还包括：
根据所述物品属性值、所述物品的物品类型、所述物品的属性信息，确定所述物品中的一组或多组相似物品；
对于每一组相似物品，保留所述相似物品中的任意一个物品以删除其他物品，以对所保留物品的物品属性值进行取整运算。
5.根据权利要求2所述的物品属性值的监控方法，其特征在于，
在确定所述目标任务对应的一个或多个物品的过程中，采用Roari ngBitmap存储所述物品的物品标识。
6.根据权利要求5所述的物品属性值的监控方法，其特征在于，还包括：
将存储有物品标识的所述RoaringBitmap进行压缩，以生成二进制文件进行存储。
7.根据权利要求5所述的物品属性值的监控方法，其特征在于，
基于所述RoaringBitmap进行差集运算，以从所述物品中删除所述目标任务对应的黑名单物品，以确定所述目标任务对应的一个或多个物品。
8.根据权利要求1所述的物品属性值的监控方法，其特征在于，所述基于所述属性值集合，构建所述目标任务对应的整数线性规划模型，包括：
根据所述物品对应的待确定物品最小属性值、所述目标任务对应的目标属性值及共同参与所述目标任务的物品总属性值构建目标函数；
根据所述物品总属性值、所述目标任务对应的预设门槛属性值构建一个或多个约束条件，以基于所述约束条件优化所述目标函数。
9.根据权利要求1所述的物品属性值的监控方法，其特征在于，
在Spark分布式计算框架下，采用CP-SAT求解器求解所述整数线性规划模型，以确定所述物品对应的物品最小属性值。
10.一种物品属性值的监控装置，其特征在于，包括：目标任务确定模块、属性值集合生成模块、整数线性规划模型构建模块、物品最小属性值确定模块、物品属性值监控模块；其中，
所述目标任务确定模块，用于获取物品可参与的目标任务，以确定所述目标任务对应的一个或多个物品；
所述属性值集合生成模块，用于根据所述目标任务下每一个所述物品对应的物品属性值，生成所述目标任务对应的属性值集合；
所述整数线性规划模型构建模块，用于基于所述属性值集合，构建所述目标任务对应的整数线性规划模型；
所述物品最小属性值确定模块，用于求解所述整数线性规划模型，以确定所述物品对应的物品最小属性值；
所述物品属性值监控模块，用于基于所述物品最小属性值，监控所述目标任务下所述物品的实时物品属性值，以在所述实时物品属性值不高于所述物品最小属性值的情况下发出警报。
11.根据权利要求10所述的物品属性值的监控装置，其特征在于，所述确定所述目标任务对应的一个或多个物品，包括：
获取可参与所述目标任务的物品类目、所述物品所属服务者名单、物品名单，以获取可参与所述目标任务的一个或多个物品；
从所述物品中删除所述目标任务对应的黑名单物品，以确定所述目标任务对应的一个或多个物品。
12.根据权利要求10所述的物品属性值的监控装置，其特征在于，所述根据所述目标任务下每一个所述物品对应的物品属性值，生成所述目标任务对应的属性值集合，包括：
对所述目标任务下每一个所述物品对应的物品属性值进行取整运算；
去除重复的物品属性值，以生成所述目标任务对应的属性值集合。
13.根据权利要求12所述的物品属性值的监控装置，其特征在于，在对所述目标任务下每一个所述物品对应的物品属性值进行取整运算之前，所述属性值集合生成模块，还用于：
根据所述物品属性值、所述物品的物品类型、所述物品的属性信息，确定所述物品中的一组或多组相似物品；
对于每一组相似物品，保留所述相似物品中的任意一个物品以删除其他物品，以对所保留物品的物品属性值进行取整运算。
14.根据权利要求11所述的物品属性值的监控装置，其特征在于，
所述目标任务确定模块，还用于在确定所述目标任务对应的一个或多个物品的过程中，采用RoaringBitmap存储所述物品的物品标识。
15.根据权利要求14所述的物品属性值的监控装置，其特征在于，
所述目标任务确定模块，还用于将存储有物品标识的所述Roaring Bitmap进行压缩，以生成二进制文件进行存储。
16.根据权利要求14所述的物品属性值的监控装置，其特征在于，
所述目标任务确定模块，还用于基于所述RoaringBitmap进行差集运算，以从所述物品中删除所述目标任务对应的黑名单物品，以确定所述目标任务对应的一个或多个物品。
17.根据权利要求10所述的物品属性值的监控装置，其特征在于，所述基于所述属性值集合，构建所述目标任务对应的整数线性规划模型，包括：
根据所述物品对应的待确定物品最小属性值、所述目标任务对应的目标属性值及共同参与所述目标任务的物品总属性值构建目标函数；
根据所述物品总属性值、所述目标任务对应的预设门槛属性值构建一个或多个约束条件，以基于所述约束条件优化所述目标函数。
18.根据权利要求10所述的物品属性值的监控装置，其特征在于，
所述物品最小属性值确定模块，用于在Spark分布式计算框架下，采用CP-SAT求解器求解所述整数线性规划模型，以确定所述物品对应的物品最小属性值。
19.一种用于物品属性值监控的电子设备，其特征在于，包括：
一个或多个处理器；
存储装置，用于存储一个或多个程序，
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1-9中任一所述的方法。
20.一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述程序被处理器执行时实现如权利要求1-9中任一所述的方法。
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