CN113919912B - 一种产品智能选择方法、系统、设备及可读存储介质 - Google Patents

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Abstract

本申请提供了一种产品智能选择方法、系统、设备及可读存储介质，该方法包括获取栋主的开店需求信息，开店需求信息至少包括产品品类、利润要求、销量要求、商品单价要求；根据开店需求信息在预设网站获取每个品类的预设数量的商品链接；提取每个商品链接中的产品类型特征、价格特征、利润特征和销量特征；将产品类型特征、价格特征、利润特征和销量特征分别输入至预构建的产品选择网络模型中进行处理得到候选上架商品；将候选上架商品生成商品选择清单以由栋主确认，得到最终上架商品；将最终上架商品添加到栋店空余的商品位置上。本申请大大减少了人力成本，能够自动选择物美价廉且利润高的商品，自动添加到店铺中，大大节约了人力成本。

Description

一种产品智能选择方法、系统、设备及可读存储介质
技术领域
本申请涉及网络开店技术领域，尤其涉及一种产品智能选择方法、系统、设备及可读存储介质。
背景技术
随着互联网技术的发展，网上购物已经成为人们最常使用的购物方式，对于消费者来说，网上购物不仅选择性多，且省时省力，价格便宜。对于商家来说，也扩展了销售渠道和消费人群。
但是目前对于网店经营，人们都是借助于某个平台，将自家的商品一件一件添加到网店中，这种模式对于没有开店经验或者时间不多的商家非常不便，既要自己选货、上货、发货等，需要耗费太多的时间。
因此，本申请提供一种产品智能选择方法、系统、设备及可读存储介质，能够自动为店主选择利润高、销量高且质量有保证的产品，大大减少了人力成本。
发明内容
本申请实施例的目的在于提供一种产品智能选择方法、系统、设备及可读存储介质，以解决目前网店经营耗时耗力的问题。具体技术方案如下：
第一方面，提供了一种产品智能选择方法，所述方法包括：
获取栋主的开店需求信息，所述开店需求信息至少包括产品品类、利润要求、销量要求、商品单价要求；
根据所述开店需求信息在预设网站获取每个品类的预设数量的商品链接；
提取每个所述商品链接中的产品类型特征、价格特征、利润特征和销量特征；
将所述产品类型特征、价格特征、利润特征和销量特征分别输入至预构建的产品选择网络模型中进行处理得到候选上架商品；
将所述候选上架商品生成商品选择清单以由栋主确认，得到最终上架商品；
将所述最终上架商品添加到栋店空余的商品位置上。
可选地，所述根据所述开店需求信息在预设网站获取每个品类的多个商品链接包括：
提取所述开店需求信息中的产品品类信息和开店规模信息；
根据所述开店规模信息以及开店规模与商品数量的预设对应关系确认每个品类的预设商品数量；
利用网络爬虫技术在自有购物平台或者其他购物网站获取每个品类的预设数量的商品链接。
可选地，所述将所述产品类型特征、价格特征、利润特征和销量特征分别输入至预构建的产品选择网络模型中进行处理得到候选上架商品包括：
根据所述开店需求信息调整多个产品选择网络模型的参数；
根据所述开店需求信息确定所述产品类型特征、价格特征、利润特征和销量特征的优先级；
按照优先级逐级输入其对应的产品选择网络模型中进行选择，得到候选上架商品。
可选地，所述将所述候选上架商品生成商品选择清单以由栋主确认，得到最终上架商品包括：
将所述候选上架商品生成图文格式的商品选择清单，每个商品配置一个选择框；
若选择框被选中，则该候选上架商品确定位最终上架商品。
可选地，所述将所述最终上架商品添加到栋店空余的商品位置上包括：
将所述最终上架商品生成excel格式的商品信息表，所述商品信息表包括商品编号和商品链接；
将所述商品信息表中的商品批量添加到栋店空余的商品位置上。
可选地，所述将所述最终上架商品添加到栋店空余的商品位置上包括：
将所述最终上架商品生成excel格式的商品信息表，所述商品信息表中包括商品编号和商品口令；
通过复制所述商品口令将商品逐一添加到栋店空余的商品位置上。
第二方面，提供一种产品智能选择系统，所述系统包括：
第一获取单元，用于获取栋主的开店需求信息，所述开店需求信息至少包括产品品类、利润要求、销量要求、商品单价要求；
第二获取单元，用于根据所述开店需求信息在预设网站获取每个品类的预设数量的商品链接；
提取单元，用于提取每个所述商品链接中的产品类型特征、价格特征、利润特征和销量特征；
选择单元，用于将所述产品类型特征、价格特征、利润特征和销量特征分别输入至预构建的产品选择网络模型中进行处理得到候选上架商品；
确认单元，用于将所述候选上架商品生成商品选择清单以由栋主确认，得到最终上架商品；
添加单元，用于将所述最终上架商品添加到栋店空余的商品位置上。
第三方面，提供一种电子设备，包括处理器、通信接口、存储器和通信总线，其中，处理器，通信接口，存储器通过通信总线完成相互间的通信；
存储器，用于存放计算机程序；
处理器，用于执行存储器上所存放的程序时，实现第一方面任一所述的方法步骤。
第四方面，提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质内存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现第一方面任一所述的方法步骤。
第五方面，提供了一种包含指令的计算机程序产品，当其在计算机上运行时，使得计算机执行上述任一所述的产品智能选择方法。
本申请实施例有益效果：
本申请实施例提供了一种产品智能选择方法、系统、设备及可读存储介质，本申请通过获取栋主的开店需求信息，开店需求信息至少包括产品品类、利润要求、销量要求、商品单价要求；根据开店需求信息在预设网站获取每个品类的预设数量的商品链接；提取每个商品链接中的产品类型特征、价格特征、利润特征和销量特征；将产品类型特征、价格特征、利润特征和销量特征分别输入至预构建的产品选择网络模型中进行处理得到候选上架商品；将候选上架商品生成商品选择清单以由栋主确认，得到最终上架商品；将最终上架商品添加到栋店空余的商品位置上。本申请大大减少了人力成本，能够自动选择物美价廉且利润高的商品，自动添加到店铺中，大大节约了人力成本。
当然，实施本申请的任一产品或方法并不一定需要同时达到以上所述的所有优点。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，对于本领域普通技术人员而言，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本申请实施例提供的一种产品智能选择方法的流程图；
图2为本申请实施例提供的一种产品智能选择系统的结构示意图；
图3为本申请实施例提供的一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
本申请实施例提供了一种产品智能选择方法，下面将结合具体实施方式，对本申请实施例提供的一种产品智能选择方法进行详细的说明，如图1所示，具体步骤如下：
步骤S101：获取栋主的开店需求信息，所述开店需求信息至少包括产品品类、利润要求、销量要求、商品单价要求。
在本申请中，栋主是指开店的用户。产品品类，例如包括食品生鲜、居家生活、母婴玩具、美妆洗护、运动户外、鞋袜箱包、服饰内衣、珠宝手表和数码办公。利润要求例如要求每个单品的利润在2-10元之间。销量要求，例如要求销量在1000单以上的。商品单价要求，例如要求每个商品的单价不低于10元。
在一个示例中，例如栋主A的开店需求为，只卖居家生活的产品，每个产品的利润至少10元，销量在1000单以上，单价不低于10元。
步骤S102：根据所述开店需求信息在预设网站获取每个品类的预设数量的商品链接。
步骤S103：提取每个所述商品链接中的产品类型特征、价格特征、利润特征和销量特征。
步骤S104：将所述产品类型特征、价格特征、利润特征和销量特征分别输入至预构建的产品选择网络模型中进行处理得到候选上架商品。
步骤S105：将所述候选上架商品生成商品选择清单以由栋主确认，得到最终上架商品。
步骤S106：将所述最终上架商品添加到栋店空余的商品位置上。
在本申请中，栋店是指网络商店。
可选地，所述根据所述开店需求信息在预设网站获取每个品类的多个商品链接包括：
提取所述开店需求信息中的产品品类信息和开店规模信息；
根据所述开店规模信息以及开店规模与商品数量的预设对应关系确认每个品类的预设商品数量；
在该步骤中，例如，小规模商店对应的每个品类的商品数量为10个。中规模商店对应的每个品类的商品数量为20个，大规模商店对应的每个品类的商品数量为30个。不同规模的商店所交的押金不同，规模越大，押金越多。
利用网络爬虫技术在自有购物平台或者其他购物网站获取每个品类的预设数量的商品链接。
在该步骤中，其他购物平台，例如淘宝、京东等，是提前签署了合作协议的购物网站。
可选地，所述将所述产品类型特征、价格特征、利润特征和销量特征分别输入至预构建的产品选择网络模型中进行处理得到候选上架商品包括：
根据所述开店需求信息调整多个产品选择网络模型的参数；
在本申请实施例中，多个产品选择网络模型分别为选择价格的产品选择网络模型、选择利润的产品选择网络模型、选择销量的产品选择网络模型等。
在该步骤中，产品选择网络模型可以是一个分类模型。
根据所述开店需求信息确定所述产品类型特征、价格特征、利润特征和销量特征的优先级；
按照优先级逐级输入其对应的产品选择网络模型中进行选择，得到候选上架商品。
在一个示例中，例如，栋主A的需求中包括商品价格、利润和销量要求，那么栋主可以自主设置三个需求的优先级，也可以选择平台设定的优先级。例如，利润的优先级大于销量大于商品价格，那么首先将从网络爬取的所有商品的特征值批量输入选择利润的产品选择网络模型中筛选出符合利润要求的商品，然后将符合利润要求的商品的特征值再输入选择销量的产品选择网络模型中筛选出符合销量要求的商品，将符合销量要求的商品再输入至选择价格的产品选择网络模型中得到候选上架商品。
可选地，所述将所述候选上架商品生成商品选择清单以由栋主确认，得到最终上架商品包括：
将所述候选上架商品生成图文格式的商品选择清单，每个商品配置一个选择框；
若选择框被选中，则该候选上架商品确定位最终上架商品。
可选地，所述将所述最终上架商品添加到栋店空余的商品位置上包括：
将所述最终上架商品生成excel格式的商品信息表，所述商品信息表包括商品编号和商品链接；
将所述商品信息表中的商品批量添加到栋店空余的商品位置上。
可选地，所述将所述最终上架商品添加到栋店空余的商品位置上包括：
将所述最终上架商品生成excel格式的商品信息表，所述商品信息表中包括商品编号和商品口令；
通过复制所述商品口令将商品逐一添加到栋店空余的商品位置上。
第二方面，基于同样的发明构思，提供一种产品智能选择系统，如图2所示，所述系统包括：
第一获取单元201，用于获取栋主的开店需求信息，所述开店需求信息至少包括产品品类、利润要求、销量要求、商品单价要求；
第二获取单元202，用于根据所述开店需求信息在预设网站获取每个品类的预设数量的商品链接；
提取单元203，用于提取每个所述商品链接中的产品类型特征、价格特征、利润特征和销量特征；
选择单元204，用于将所述产品类型特征、价格特征、利润特征和销量特征分别输入至预构建的产品选择网络模型中进行处理得到候选上架商品；
确认单元205，用于将所述候选上架商品生成商品选择清单以由栋主确认，得到最终上架商品；
添加单元206，用于将所述最终上架商品添加到栋店空余的商品位置上。
基于相同的技术构思，本发明实施例还提供了一种电子设备，如图3所示，包括处理器301、通信接口302、存储器303和通信总线304，其中，处理器301，通信接口302，存储器303通过通信总线304完成相互间的通信，
存储器303，用于存放计算机程序；
处理器301，用于执行存储器303上所存放的程序时，实现产品智能选择方法的步骤。
上述电子设备提到的通信总线可以是外设部件互连标准(Peripheral ComponentInterconnect，PCI)总线或扩展工业标准结构(Extended Industry StandardArchitecture，EISA)总线等。该通信总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，图中仅用一条粗线表示，但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。
通信接口用于上述电子设备与其他设备之间的通信。
存储器可以包括随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)，也可以包括非易失性存储器(Non-Volatile Memory，NVM)，例如至少一个磁盘存储器。可选的，存储器还可以是至少一个位于远离前述处理器的存储装置。
上述的处理器可以是通用处理器，包括中央处理器(Central Processing Unit，CPU)、网络处理器(Network Processor，NP)等；还可以是数字信号处理器(Digital SignalProcessing，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现场可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。
在本发明提供的又一实施例中，还提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质内存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述任一产品智能选择方法的步骤。
在本发明提供的又一实施例中，还提供了一种包含指令的计算机程序产品，当其在计算机上运行时，使得计算机执行上述实施例中任一产品智能选择方法。
在上述实施例中，可以全部或部分地通过软件、硬件、固件或者其任意组合来实现。当使用软件实现时，可以全部或部分地以计算机程序产品的形式实现。所述计算机程序产品包括一个或多个计算机指令。在计算机上加载和执行所述计算机程序指令时，全部或部分地产生按照本发明实施例所述的流程或功能。所述计算机可以是通用计算机、专用计算机、计算机网络、或者其他可编程装置。所述计算机指令可以存储在计算机可读存储介质中，或者从一个计算机可读存储介质向另一个计算机可读存储介质传输，例如，所述计算机指令可以从一个网站站点、计算机、服务器或数据中心通过有线(例如同轴电缆、光纤、数字用户线(DSL))或无线(例如红外、无线、微波等)方式向另一个网站站点、计算机、服务器或数据中心进行传输。所述计算机可读存储介质可以是计算机能够存取的任何可用介质或者是包含一个或多个可用介质集成的服务器、数据中心等数据存储设备。所述可用介质可以是磁性介质，(例如，软盘、硬盘、磁带)、光介质(例如，DVD)、或者半导体介质(例如固态硬盘Solid State Disk(SSD))等。
需要说明的是，在本文中，诸如“第一”和“第二”等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
以上所述仅是本申请的具体实施方式，使本领域技术人员能够理解或实现本申请。对这些实施例的多种修改对本领域的技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本申请的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本申请将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所申请的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。

Claims (7)

1.一种产品智能选择方法，其特征在于，所述方法包括：
获取栋主的开店需求信息，所述开店需求信息至少包括产品品类、利润要求、销量要求、商品单价要求；
根据所述开店需求信息在预设网站获取每个品类的预设数量的商品链接；
提取每个所述商品链接中的产品类型特征、价格特征、利润特征和销量特征；
将所述产品类型特征、价格特征、利润特征和销量特征分别输入至预构建的产品选择网络模型中进行处理得到候选上架商品；
将所述候选上架商品生成商品选择清单以由栋主确认，得到最终上架商品；
将所述最终上架商品添加到栋店空余的商品位置上；
所述根据所述开店需求信息在预设网站获取每个品类的多个商品链接包括：
提取所述开店需求信息中的产品品类信息和开店规模信息；
根据所述开店规模信息以及开店规模与商品数量的预设对应关系确认每个品类的预设商品数量；
利用网络爬虫技术在自有购物平台或者其他购物网站获取每个品类的预设数量的商品链接；
所述将所述产品类型特征、价格特征、利润特征和销量特征分别输入至预构建的产品选择网络模型中进行处理得到候选上架商品包括：
根据所述开店需求信息调整多个产品选择网络模型的参数；
根据所述开店需求信息确定所述产品类型特征、价格特征、利润特征和销量特征的优先级；
按照优先级逐级输入其对应的产品选择网络模型中进行选择，得到候选上架商品。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述候选上架商品生成商品选择清单以由栋主确认，得到最终上架商品包括：
将所述候选上架商品生成图文格式的商品选择清单，每个商品配置一个选择框；
若选择框被选中，则该候选上架商品确定位最终上架商品。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述最终上架商品添加到栋店空余的商品位置上包括：
将所述最终上架商品生成excel格式的商品信息表，所述商品信息表包括商品编号和商品链接；
将所述商品信息表中的商品批量添加到栋店空余的商品位置上。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述最终上架商品添加到栋店空余的商品位置上包括：
将所述最终上架商品生成excel格式的商品信息表，所述商品信息表中包括商品编号和商品口令；
通过复制所述商品口令将商品逐一添加到栋店空余的商品位置上。
5.一种基于权利要求1所述方法的产品智能选择系统，其特征在于，所述系统包括：
第一获取单元，用于获取栋主的开店需求信息，所述开店需求信息至少包括产品品类、利润要求、销量要求、商品单价要求；
第二获取单元，用于根据所述开店需求信息在预设网站获取每个品类的预设数量的商品链接；
提取单元，用于提取每个所述商品链接中的产品类型特征、价格特征、利润特征和销量特征；
选择单元，用于将所述产品类型特征、价格特征、利润特征和销量特征分别输入至预构建的产品选择网络模型中进行处理得到候选上架商品；
确认单元，用于将所述候选上架商品生成商品选择清单以由栋主确认，得到最终上架商品；
添加单元，用于将所述最终上架商品添加到栋店空余的商品位置上。
6.一种电子设备，其特征在于，包括处理器、通信接口、存储器和通信总线，其中，处理器，通信接口，存储器通过通信总线完成相互间的通信；
存储器，用于存放计算机程序；
处理器，用于执行存储器上所存放的程序时，实现权利要求1-4任一所述的方法步骤。
7.一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内存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1-4任一所述的方法步骤。
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