CN116186286A - 基于企业知识图谱的国际物流信息推荐方法、系统及介质 - Google Patents

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Abstract

本发明提出了一种基于企业知识图谱的国际物流信息推荐方法、系统及介质，包括如下步骤：采集企业和电商平台的信息数据集，进行标准化数据加工处理；根据预构建的企业知识图谱分析所述标准化信息数据集，通过文本关联规则和精确筛选规则，分别生成多组第一特征数据和第二特征数据；根据第一特征数据识别电商平台用户对应的企业，获得由企业组成的客群分类，客群分类包括：跨境电商、传统外贸以及货代同行；基于客群分类和第二特征数据在企业知识图谱中匹配的企业，确定目标客户。本发明通过企业知识图谱和采集加工后的信息数据，生成筛选条件，从而确认国际物流行业供应商的目标客户，提高物流供应商寻找目标客户的效率和准确性。

Description

基于企业知识图谱的国际物流信息推荐方法、系统及介质
技术领域
本发明涉及数据挖掘领域，具体涉及一种基于企业知识图谱的国际物流信息推荐方法、系统及介质。
背景技术
目标客户的寻找和筛选是国际物流供应商在挖掘行业信息时遇到的场景。目前供应商没有相近的系统进行精确地目标客户查询，只能通过整合不同跨境电商网站(如亚马逊、阿里巴巴及速卖通等)内的网店信息，经过一系列的信息排查和联系来判断并寻找目标客户，然而该方法存在以下缺点：
(1)人工成本高，数据获取慢，通过网店确认目标客户的企业信息耗时费力；
(2)筛选条件有限，目标客户的匹配结果不准确，电商平台不支持多维度的筛选条件(如销量、商品尺寸、物流方式、客群类型以及销售地区等)；
(3)无法整合多平台信息，不能有效识别跨平台经营多家网店的企业目标客户。
因此，目前市面上亟需一种国际物流行业目标客户信息推荐策略，解决国际物流供应商寻找目标客户时筛选效率低和精准度不够的缺点。
发明内容
针对现有技术的不足，本发明提出一种基于企业知识图谱的国际物流信息推荐方法、系统及介质，解决国际物流供应商寻找目标客户时筛选效率低和精准度不够的缺点。
本发明的技术方案是这样实现的：
第一方面，本发明一种基于企业知识图谱的国际物流信息推荐方法，包括如下步骤：
采集电商平台的信息数据集以及企业的信息数据集，对所述信息数据集进行数据加工处理，得到标准化信息数据集；
根据预构建的企业知识图谱分析所述标准化信息数据集，比对基于文本关联规则的关键信息，生成多组第一特征数据；
基于预构建的企业知识图谱和精确筛选规则对所述标准化信息数据集进行二次数据加工处理，生成多组第二特征数据；
根据所述第一特征数据识别对应的企业，获得由企业组成的客群分类，所述客群分类包括：跨境电商、传统外贸以及货代同行；
基于所述客群分类和所述第二特征数据在企业知识图谱中匹配的企业，确定目标客户。
作为优选的，所述信息数据集为通过爬虫技术获得的网络公开信息，所述网络公开信息包括：电商平台相关信息、企业黄页信息、企业工商信息以及企业公开招聘信息。
作为优选的，所述数据加工处理包括：数据解析、数据标准化、数据映射、核心字段提取以及多维度加工。
作为优选的，所述文本关联规则为通过读取企业信息和电商信息，识别信息数据中同客群分类相关联的文本，所述关键信息为同客群分类相关联的文本的核心字段。
作为优选的，所述第一特征数据为所述标准化数据集中同客群分类相关联的文本的核心字段数据，所述第一特征数据用于作为识别电商平台用户企业和企业客群分类的筛选条件。
作为优选的，所述精确筛选规则为通过企业基础信息建立的多维筛选条件，所述筛选条件包括：主营市场、商品类目、商品大小、主营产品、销量、网店等级、网店站点、网店品牌、开店时长、开店时间、网店平台、企业类型、相关工厂、工厂规模、销售地区、注册地址以及详细名称。
作为优选的，所述第二特征数据为所述标准化数据集中作为筛选条件的企业基础信息数据，所述第二特征数据用于作为筛选企业客群中目标客户企业的筛选条件。
作为优选的，所述销售地区通过网店站点、主营市场、企业简介及企业招聘信息进行识别，通过所述销售地区对电商群体进行分类，所述商品大小通过采集商品尺寸信息，结合电商平台尺寸计算方法，将商品大小分类为标准件、大件和特殊大件。
第二方面，本发明一种基于企业知识图谱的国际物流信息推荐系统，用于执行第一方面任一项所述的一种基于企业知识图谱的国际物流信息推荐方法，所述系统包括：
数据采集加工模块，用于采集电商平台的信息数据集以及企业的信息数据集，对所述信息数据集进行数据加工处理，得到标准化信息数据集；
第一特征数据生成模块，用于根据预构建的企业知识图谱分析所述标准化信息数据集，比对基于文本关联规则的关键信息，生成多组第一特征数据；
第二特征数据生成模块，用于基于预构建的企业知识图谱和精确筛选规则对所述标准化信息数据集进行二次数据加工处理，生成多组第二特征数据；
客群分类模块，用于根据所述第一特征数据识别对应的企业，获得由企业组成的客群分类，所述客群分类包括：跨境电商、传统外贸以及货代同行；
客户确认模块，用于基于所述客群分类和所述第二特征数据在企业知识图谱中匹配的企业，确定目标客户。
第三方面，本发明提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机指令，所述计算机指令在被处理器执行时，使所述处理器执行如第一方面任一项所述的方法。
与现有技术相比，本发明一种基于企业知识图谱的国际物流信息推荐方法、系统及介质具有以下优点：
(1)通过采集的电商平台信息和企业信息，识别出电商平台用户对应的企业，并进行客群识别和归类，供应商可通过客群分类直接查找和筛选目标客群内的目标客户，提高查询效率。
(2)通过生成多维度的筛选条件，结合供应商自身的情况，精确筛选和查询合适的目标企业，提高效率的同时也增加了精准度。
(3)通过预构建的企业知识图谱，可查询到企业相关联的全部网店信息和企业信息，确保查询筛选结果符合供应商需求。
附图说明
为了更清楚地说明本发明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，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，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为本发明基于企业知识图谱的国际物流信息推荐方法的流程示意图；
图2为本发明基于企业知识图谱的国际物流信息推荐系统的示意图。
具体实施方式
为了能够更清楚地理解本公开实施例的上述目的、特征和优点，下面结合附图和具体实施方式对本公开实施例进行进一步的详细描述。需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本公开实施例，但是，本公开实施例还可以采用其他不同于在此描述的方式来实施，因此，本公开实施例的保护范围并不受下面公开的具体实施例的限制。
实施例1
如图1所示，本发明实施例基于企业知识图谱的国际物流信息推荐方法，包括如下步骤：
S101:采集电商平台的信息数据集以及企业的信息数据集，对所述信息数据集进行数据加工处理，得到标准化信息数据集；
S102：根据预构建的企业知识图谱分析所述标准化信息数据集，比对基于文本关联规则的关键信息，生成多组第一特征数据；
S103:基于预构建的企业知识图谱和精确筛选规则对所述标准化信息数据集进行二次数据加工处理，生成多组第二特征数据；
S104：根据所述第一特征数据识别对应的企业，获得由企业组成的客群分类，所述客群分类包括：跨境电商、传统外贸以及货代同行；
S105：基于所述客群分类和所述第二特征数据在企业知识图谱中匹配的企业，确定目标客户。
在本实施例中，所述信息数据集为通过爬虫技术获得的网络公开信息，所述网络公开信息包括：电商平台相关信息、企业黄页信息、企业工商信息以及企业公开招聘信息。
在本实施例中，所述数据加工处理包括：数据解析、数据标准化、数据映射、核心字段提取以及多维度加工。
本实施例中，所述文本关联规则为通过读取企业信息和电商信息，识别信息数据中同客群分类相关联的文本，所述关键信息为同客群分类相关联的文本的核心字段。
在本实施例中，所述第一特征数据为所述标准化数据集中同客群分类相关联的文本的核心字段数据，所述第一特征数据用于作为识别电商平台用户企业和企业客群分类的筛选条件。
在本实施例中，所述精确筛选规则为通过企业基础信息建立的多维筛选条件，所述筛选条件包括：主营市场、商品类目、商品大小、主营产品、销量、网店等级、网店站点、网店品牌、开店时长、开店时间、网店平台、企业类型、相关工厂、工厂规模、销售地区、注册地址以及详细名称。
本实施例中，所述第二特征数据为所述标准化数据集中作为筛选条件的企业基础信息数据，所述第二特征数据用于作为筛选企业客群中目标客户企业的筛选条件。
在本实施例中，所述销售地区通过网店站点、主营市场、企业简介及企业招聘信息进行识别，通过所述销售地区对电商群体进行分类，所述商品大小通过采集商品尺寸信息，结合电商平台尺寸计算方法，将商品大小分类为标准件、大件和特殊大件。
本实施例的一种基于企业知识图谱的国际物流信息推荐方法，针对国际物流供应商寻找和筛选目标客户，通过企业知识图谱和采集加工后的信息数据，生成筛选条件，从而确认国际物流行业供应商的目标客户，提高物流供应商寻找目标客户的效率和准确性，具有以下优点：
(1)通过采集的电商平台信息和企业信息，识别出电商平台用户对应的企业，并进行客群识别和归类，供应商可通过客群分类直接查找和筛选目标客群内的目标客户，提高查询效率。
(2)通过生成多维度的筛选条件，结合供应商自身的情况，精确筛选和查询合适的目标企业，提高效率的同时也增加了精准度。
(3)通过预构建的企业知识图谱，可查询到企业相关联的全部网店信息和企业信息，确保查询筛选结果符合供应商需求。
实施例2
本发明提供了一种基于企业知识图谱的国际物流信息推荐系统，用于执行如实施例1中的基于企业知识图谱的国际物流信息推荐方法，系统包括：
数据采集加工模块，用于采集电商平台的信息数据集以及企业的信息数据集，对所述信息数据集进行数据加工处理，得到标准化信息数据集；
第一特征数据生成模块，用于根据预构建的企业知识图谱分析所述标准化信息数据集，比对基于文本关联规则的关键信息，生成多组第一特征数据；
第二特征数据生成模块，用于基于预构建的企业知识图谱和精确筛选规则对所述标准化信息数据集进行二次数据加工处理，生成多组第二特征数据；
客群分类模块，用于根据所述第一特征数据识别对应的企业，获得由企业组成的客群分类，所述客群分类包括：跨境电商、传统外贸以及货代同行；
客户确认模块，用于基于所述客群分类和所述第二特征数据在企业知识图谱中匹配的企业，确定目标客户。
实施例3
本实施例提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质上存储有计算机指令，所述计算机指令在被处理器执行时，使所述处理器执行实施例1公开的方法。具体地，可以提供配有存储介质的系统或者装置，在该存储介质上存储着实现上述实施例中任一实施例的功能的软件程序代码，且使该系统或者装置的计算机(或CPU或MPU)读出并执行存储在存储介质中的程序代码。
在这种情况下，从存储介质读取的程序代码本身可实现上述实施例中任何一项实施例的功能，因此程序代码和存储程序代码的存储介质构成了本发明的一部分。
用于提供程序代码的存储介质实施例包括软盘、硬盘、磁光盘、光盘(如CD-ROM、CD-R、CD-RW、DVD-ROM、DVD-RAM、DVD-RW、DVD+RW)、磁带、非易失性存储卡和ROM。可选择地，可以由通信网络从服务器计算机上下载程序代码。
此外，应该清楚的是，不仅可以通过执行计算机所读出的程序代码，而且可以通过基于程序代码的指令使计算机上操作的操作系统等来完成部分或者全部的实际操作，从而实现上述实施例中任意一项实施例的功能。
此外，可以理解的是，将由存储介质读出的程序代码写到插入计算机内的扩展板中所设置的存储器中或者写到与计算机相连接的扩展单元中设置的存储器中，随后基于程序代码的指令使安装在扩展板或者扩展单元上的CPU等来执行部分和全部实际操作，从而实现上述实施例中任一实施例的功能。
需要说明的是，上述各流程和各系统结构图中不是所有的步骤和模块都是必须的，可以根据实际的需要忽略某些步骤或模块。各步骤的执行顺序不是固定的，可以根据需要进行调整。上述各实施例中描述的系统结构可以是物理结构，也可以是逻辑结构，即，有些模块可能由同一物理实体实现，或者，有些模块可能分由多个物理实体实现，或者，可以由多个独立设备中的某些部件共同实现。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，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 (10)

1.一种基于企业知识图谱的国际物流信息推荐方法，其特征在于，包括如下步骤：
采集电商平台的信息数据集以及企业的信息数据集，对所述信息数据集进行数据加工处理，得到标准化信息数据集；
根据预构建的企业知识图谱分析所述标准化信息数据集，比对基于文本关联规则的关键信息，生成多组第一特征数据；
基于预构建的企业知识图谱和精确筛选规则对所述标准化信息数据集进行二次数据加工处理，生成多组第二特征数据；
根据所述第一特征数据识别对应的企业，获得由企业组成的客群分类，所述客群分类包括：跨境电商、传统外贸以及货代同行；
基于所述客群分类和所述第二特征数据在企业知识图谱中匹配的企业，确定目标客户。
2.根据权利要求1所述的基于企业知识图谱的国际物流信息推荐方法，其特征在于，所述信息数据集为通过爬虫技术获得的网络公开信息，所述网络公开信息包括：电商平台相关信息、企业黄页信息、企业工商信息以及企业公开招聘信息。
3.根据权利要求1所述的基于企业知识图谱的国际物流信息推荐方法，其特征在于，所述数据加工处理包括：数据解析、数据标准化、数据映射、核心字段提取以及多维度加工。
4.根据权利要求1所述的基于企业知识图谱的国际物流信息推荐方法，其特征在于，所述文本关联规则为通过读取企业信息和电商信息，识别信息数据中同客群分类相关联的文本，所述关键信息为同客群分类相关联的文本的核心字段。
5.根据权利要求4所述的基于企业知识图谱的国际物流信息推荐方法，其特征在于，所述第一特征数据为所述标准化数据集中同客群分类相关联的文本的核心字段数据，所述第一特征数据用于作为识别电商平台用户企业和企业客群分类的筛选条件。
6.根据权利要求1所述的基于企业知识图谱的国际物流信息推荐方法，其特征在于，所述精确筛选规则为通过企业基础信息建立的多维筛选条件，所述筛选条件包括：主营市场、商品类目、商品大小、主营产品、销量、网店等级、网店站点、网店品牌、开店时长、开店时间、网店平台、企业类型、相关工厂、工厂规模、销售地区、注册地址以及详细名称。
7.根据权利要求6所述的基于企业知识图谱的国际物流信息推荐方法，其特征在于，所述第二特征数据为所述标准化数据集中作为筛选条件的企业基础信息数据，所述第二特征数据用于作为筛选企业客群中目标客户企业的筛选条件。
8.根据权利要求6所述的基于企业知识图谱的国际物流信息推荐方法，其特征在于，所述销售地区通过网店站点、主营市场、企业简介及企业招聘信息进行识别，通过所述销售地区对电商群体进行分类，所述商品大小通过采集商品尺寸信息，结合电商平台尺寸计算方法，将商品大小分类为标准件、大件和特殊大件。
9.一种基于企业知识图谱的国际物流信息推荐系统，其特征在于，用于执行如权利要求1-8任一项所述的基于企业知识图谱的国际物流信息推荐方法，所述系统包括：
数据采集加工模块，用于采集电商平台的信息数据集以及企业的信息数据集，对所述信息数据集进行数据加工处理，得到标准化信息数据集；
第一特征数据生成模块，用于根据预构建的企业知识图谱分析所述标准化信息数据集，比对基于文本关联规则的关键信息，生成多组第一特征数据；
第二特征数据生成模块，用于基于预构建的企业知识图谱和精确筛选规则对所述标准化信息数据集进行二次数据加工处理，生成多组第二特征数据；
客群分类模块，用于根据所述第一特征数据识别对应的企业，获得由企业组成的客群分类，所述客群分类包括：跨境电商、传统外贸以及货代同行；
客户确认模块，用于基于所述客群分类和所述第二特征数据在企业知识图谱中匹配的企业，确定目标客户。
10.一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上存储有计算机指令，所述计算机指令在被处理器执行时，使所述处理器执行如权利要求1-8任一项所述的方法。
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