CN117892144A - 一种商品信息创建方法、系统、电子设备及介质 - Google Patents
一种商品信息创建方法、系统、电子设备及介质 Download PDFInfo
- Publication number
- CN117892144A CN117892144A CN202410075808.XA CN202410075808A CN117892144A CN 117892144 A CN117892144 A CN 117892144A CN 202410075808 A CN202410075808 A CN 202410075808A CN 117892144 A CN117892144 A CN 117892144A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- commodity
- enumeration
- information
- option information
- matched
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 47
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 17
- 238000004891 communication Methods 0.000 claims description 17
- 238000004590 computer program Methods 0.000 claims description 10
- 238000003860 storage Methods 0.000 claims description 6
- 238000013507 mapping Methods 0.000 claims description 4
- 238000012216 screening Methods 0.000 claims description 3
- 238000012545 processing Methods 0.000 abstract description 10
- 230000001815 facial effect Effects 0.000 description 6
- 239000002537 cosmetic Substances 0.000 description 5
- 238000013461 design Methods 0.000 description 5
- 239000000686 essence Substances 0.000 description 5
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 4
- 230000002093 peripheral effect Effects 0.000 description 4
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 2
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 description 1
- 238000004140 cleaning Methods 0.000 description 1
- 239000006071 cream Substances 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 238000000605 extraction Methods 0.000 description 1
- 230000006870 function Effects 0.000 description 1
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 1
- 230000005055 memory storage Effects 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 230000003020 moisturizing effect Effects 0.000 description 1
- 238000009877 rendering Methods 0.000 description 1
- 238000006467 substitution reaction Methods 0.000 description 1
- 238000012549 training Methods 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F18/00—Pattern recognition
- G06F18/20—Analysing
- G06F18/22—Matching criteria, e.g. proximity measures
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F18/00—Pattern recognition
- G06F18/20—Analysing
- G06F18/24—Classification techniques
- G06F18/243—Classification techniques relating to the number of classes
- G06F18/2431—Multiple classes
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q30/00—Commerce
- G06Q30/06—Buying, selling or leasing transactions
- G06Q30/0601—Electronic shopping [e-shopping]
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
- Y02D—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGIES [ICT], I.E. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGIES AIMING AT THE REDUCTION OF THEIR OWN ENERGY USE
- Y02D10/00—Energy efficient computing, e.g. low power processors, power management or thermal management
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Business, Economics & Management (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
- Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- Evolutionary Biology (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Finance (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Artificial Intelligence (AREA)
- Accounting & Taxation (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- Development Economics (AREA)
- Economics (AREA)
- Marketing (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
Abstract
本发明属于数据处理技术领域，其目的在于提供一种商品信息创建方法、系统、电子设备及介质。其中的方法包括：获取第一电商平台中指定商品的商品枚举类型信息以及与商品枚举类型信息匹配的商品枚举选项信息，并获取第二电商平台中与商品枚举类型信息匹配的所有待定枚举选项信息；然后，分别计算所有待定枚举选项信息与商品枚举选项信息的相似度，并将与商品枚举选项信息的相似度最高的待定枚举选项信息设定为与商品枚举类型信息匹配的最终枚举选项信息；最后，根据商品枚举类信息以及与商品枚举类型信息匹配的最终枚举选项信息，在第二电商平台中创建指定商品的商品信息。本发明具有效率高、时延低及人力成本低的优势。
Description
技术领域
本发明属于数据处理技术领域，具体涉及一种商品信息创建方法、系统、电子设备及介质。
背景技术
随互联网信息技术的发展，网络销售已成为一种重要的销售渠道，通过电商平台进行购物，也已经成为人们生活中最重要的购物方式之一。为实现消费者在电商平台的商品购买操作，通常需要商户端提前在电商平台上创建商品信息，以便实现商品上架操作。由于电商平台的多样化，商户端通常存在将在某一电商平台上架的商品，同步上架至另一电商平台上，进而实现商品在多个电商平台的售卖。
但是，在使用现有技术过程中，发明人发现现有技术中至少存在如下问题：
目前，各大电商平台上通常存在大量的如商品品牌、平台类目、店铺类目及商品属性等商品枚举类型信息，而不同电商平台对应的商品枚举类型信息的具体选项信息不尽相同。由此，在电商平台A上架商品后，如商户端还需在电商平台B上同步上架商品，通常需要人工查看电商平台A上已上架的商品信息，并根据文本近似程度，选定电商平台B上各商品枚举类型信息中与商品信息最为匹配的选项信息，进而实现同一商品在电商平台B的上架操作。
作为举例，如在电商平台A上架的商品信息如下：商品名称：保湿霜xyz；商品品牌：欧莱雅；平台类目(多级)：NAME:护肤彩妆/个护>面部精华；产地：美国、英国、比利时等，以实物产品包装显示内容为准。商户端根据电商平台A上架的商品信息在电商平台B创建商品信息时，电商平台B的商品枚举类型信息中，商品品牌的选项信息中无电商平台A中的“欧莱雅”，平台类目(多级)的选项信息中无电商平台A中的“NAME:护肤彩妆/个护>面部精华”，此时通常通过人工在各商品枚举类型信息的选项信息中选择与电商平台A中商品信息最为匹配的选项信息，如选定电商平台B中的商品品牌为与“欧莱雅”最为接近的“欧莱雅(LOréal)”，选定电商平台B中的平台类目(多级)为与“NAME:护肤彩妆/个护>面部精华”最为接近的“美妆护肤>面部护肤>面部护肤体验装”。
在此过程中，由于需要人工进行商品信息确认，造成商品上架操作存在效率低、时延长和成本高的问题。
发明内容
本发明旨在至少在一定程度上解决上述技术问题，本发明提供了一种商品信息创建方法、系统、电子设备及介质。
为了实现上述目的，本发明采用以下技术方案：
第一方面，本发明提供了一种商品信息创建方法，包括：
获取第一电商平台中指定商品的商品枚举类型信息以及与所述商品枚举类型信息匹配的商品枚举选项信息；
获取第二电商平台中与所述商品枚举类型信息匹配的所有待定枚举选项信息；
分别计算所有待定枚举选项信息与所述商品枚举选项信息的相似度；
获取与所述商品枚举选项信息的相似度最高的待定枚举选项信息，并将与所述商品枚举选项信息的相似度最高的待定枚举选项信息设定为与所述商品枚举类型信息匹配的最终枚举选项信息；
根据所述商品枚举类信息以及与商品枚举类型信息匹配的最终枚举选项信息，在所述第二电商平台中创建所述指定商品的商品信息。
本发明具有效率高、时延低及人力成本低的优势。具体地，本发明在实施过程中，通过获取第一电商平台中指定商品的商品枚举类型信息以及与所述商品枚举类型信息匹配的商品枚举选项信息，并获取第二电商平台中与所述商品枚举类型信息匹配的所有待定枚举选项信息；然后，分别计算所有待定枚举选项信息与所述商品枚举选项信息的相似度；随后，获取与所述商品枚举选项信息的相似度最高的待定枚举选项信息，并将与所述商品枚举选项信息的相似度最高的待定枚举选项信息设定为与所述商品枚举类型信息匹配的最终枚举选项信息；最后，根据所述商品枚举类信息以及与商品枚举类型信息匹配的最终枚举选项信息，在所述第二电商平台中创建所述指定商品的商品信息。本发明可实现根据第一电商平台中包括商品枚举类型信息和商品枚举选项信息的商品信息，在第二电商平台对同一指定商品进行商品信息创建的操作，此过程可基于机器执行，实现了在第二电商平台自动匹配及选择与所述商品枚举类型信息匹配的枚举选项信息的技术效果，使得在向电商平台引入新的商品时，无需用户手动操作，便于快捷地进行商品上架操作，自动化程度更高。
在一个可能的设计中，获取第二电商平台中与所述商品枚举类型信息匹配的所有待定枚举选项信息后，所述方法还包括：
将与所述商品枚举类型信息匹配的所述商品枚举选项信息作为标准值，将与所述商品枚举类型信息匹配的所有待定枚举选项信息作为待匹配值，构造待匹配列表，以便于根据所述待匹配列表分别计算所有待定枚举选项信息与所述商品枚举选项信息的相似度。
在一个可能的设计中，计算任一待定枚举选项信息与所述商品枚举选项信息的相似度时，采用自然语言分析器执行。
在一个可能的设计中，所述自然语言分析器采用Word2Vec模型。
在一个可能的设计中，所述自然语言分析器采用TF-IDF模型。
在一个可能的设计中，将与所述商品枚举选项信息的相似度最高的待定枚举选项信息设定为与所述商品枚举类型信息匹配的最终枚举选项信息后，所述方法还包括：
根据所述商品枚举类型信息、所述商品枚举选项信息和所述最终枚举选项信息，构造映射关系列表，以便于根据所述商品枚举类信息以及与商品枚举类型信息匹配的最终枚举选项信息，在所述第二电商平台中创建所述指定商品的商品信息。
第二方面，本发明提供了一种商品信息创建系统，用于实现如上述任一项所述的商品信息创建方法；所述商品信息创建系统包括：
第一信息获取模块，用于获取第一电商平台中指定商品的商品枚举类型信息以及与所述商品枚举类型信息匹配的商品枚举选项信息；
第二信息获取模块，用于获取第二电商平台中与所述商品枚举类型信息匹配的所有待定枚举选项信息；
相似度计算模块，分别与所述第一信息获取模块和所述第二信息获取模块通信连接，用于分别计算所有待定枚举选项信息与所述商品枚举选项信息的相似度；
枚举选项信息筛选模块，与所述相似度计算模块通信连接，用于获取与所述商品枚举选项信息的相似度最高的待定枚举选项信息，并将与所述商品枚举选项信息的相似度最高的待定枚举选项信息设定为与所述商品枚举类型信息匹配的最终枚举选项信息；
商品信息创建模块，与所述相似度计算模块通信连接，用于根据所述商品枚举类信息以及与商品枚举类型信息匹配的最终枚举选项信息，在所述第二电商平台中创建所述指定商品的商品信息。
第三方面，本发明提供了一种电子设备，包括：
存储器，用于存储计算机程序指令；以及，
处理器，用于执行所述计算机程序指令从而完成如上述任一项所述的商品信息创建方法的操作。
第四方面，本发明提供了一种计算机可读存储介质，用于存储计算机可读取的计算机程序指令，所述计算机程序指令被配置为运行时执行如上述任一项所述的商品信息创建方法的操作。
附图说明
图1是实施例中一种商品信息创建方法的流程图；
图2是实施例中一种商品信息创建系统的模块框图；
图3是实施例中一种电子设备的模块框图。
具体实施方式
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，下面将结合附图和实施例或现有技术的描述对本发明作简单地介绍，显而易见地，下面关于附图结构的描述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的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。在此需要说明的是，对于这些实施例方式的说明用于帮助理解本发明，但并不构成对本发明的限定。
实施例1：
本实施例公开了一种商品信息创建方法，可以但不限于由具有一定计算资源的计算机设备或虚拟机执行，例如由个人计算机、智能手机、个人数字助理或可穿戴设备等电子设备执行，或者由虚拟机执行。
如图1所示，一种商品信息创建方法，可以但不限于包括有如下步骤：
S1.获取第一电商平台中指定商品的商品枚举类型信息以及与所述商品枚举类型信息匹配的商品枚举选项信息；需要说明的是，商品枚举类型信息是指对商品进行分类和编码的一种信息。通过商品枚举类型信息，可以对商品进行准确的识别和分类，方便进行管理、交易和统计等，进而可以实现商品搜索、库存管理、销售统计等功能。常见的商品枚举类型信息包括商品的名称、编码、规格、品牌、产地、价格等信息。作为示例，某一电商平台中可能定义了一下几个商品枚举类型信息及对应的商品枚举选项信息：商品类别：电子产品、家居用品、服装鞋包等；商品品牌：Apple、Samsung、Nike、Adidas等；商品规格：小号、中号、大号、红色、蓝色等；商品状态：上架、下架、售罄、促销等。商品枚举选项信息是指商品枚举类型信息中的各个选项的具体信息，每个商品枚举选项信息代表一个特定的常量，并通常具有一个关联的整数值。
具体地，本实施例中，商品枚举类型信息包括但不仅限于商品品牌、平台类目和商品属性；作为示例，第一电商平台中指定商品的商品枚举类型信息包括商品品牌、平台类目和商品属性，各商品枚举类型信息对应的商品枚举选项信息举例如下表所示：
S2.获取第二电商平台中与所述商品枚举类型信息匹配的所有待定枚举选项信息。
作为示例，第二电商平台中与所述商品枚举类型信息匹配的所有待定枚举选项信息均有两个，举例如下表所示：
本实施例中，获取第二电商平台中与所述商品枚举类型信息匹配的所有待定枚举选项信息后，所述方法还包括：
A.将与所述商品枚举类型信息匹配的所述商品枚举选项信息作为标准值，将与所述商品枚举类型信息匹配的所有待定枚举选项信息作为待匹配值，构造待匹配列表，以便于进入步骤S3，也即根据所述待匹配列表分别计算所有待定枚举选项信息与所述商品枚举选项信息的相似度。
需要说明的是，本实施例在实施过程中，存在商品枚举类型信息有多个的情形，通过构造待匹配列表，可利于实现对所有待定枚举选项信息与所述商品枚举选项信息的规范化处理，进而便于降低后续进行相似度计算的处理效率。
具体地，待匹配列表根据商品枚举类型信息的个数设置为多个，以便于基于不同的商品枚举类型信息进行相似度计算。
作为示例，商品枚举类型信息为商品品牌时，对应的待匹配列表如下表所示：
| 标准值 | 待匹配值 |
| 欧莱雅 | 兰蔻(Lancome) |
| 欧莱雅(LOréal) |
作为示例，商品枚举类型信息为平台类目时，对应的待匹配列表如下表所示：
| 标准值 | 待匹配值 |
| 护肤彩妆/个护>面部精华 | 美妆护肤>面部护肤>面部护肤体验装 |
| 个护清洁>面部护肤>面部精华 |
作为示例，商品枚举类型信息为商品属性时，对应的待匹配列表如下表所示：
S3.分别计算所有待定枚举选项信息与所述商品枚举选项信息的相似度。
具体地，本实施例中，计算任一待定枚举选项信息与所述商品枚举选项信息的相似度时，采用自然语言分析器执行。
本实施例通过引入自然语言分析器对第一电商平台和第二电商平台两个电商平台中，与同一商品枚举类型信息匹配的枚举选项信息进行相似度打分，并在后续根据相似度分值自动选择对应选项，实现了枚举选项信息自动选择和自动匹配的技术效果。
具体地，本实施例中，在构造待匹配列表后，通过将所述待匹配列表发送至预设的自然语言分析器，由自然语言分析器进行计算所有待定枚举选项信息与所述商品枚举选项信息的相似度，由此可利于降低软件开发成本，同时计算过程更为方便快捷。
本实施例中，所述自然语言分析器采用Word2Vec模型。需要说明的是，Word2Vec模型是一种用于生成词向量表征的算法模型，为google开源的一款用于词向量计算的工具，能够将语义相似的词语映射到相近的向量空间，使得相似词之间的距离更近。Word2Vec模型基于统计语言建模的思想，通过学习上下文语境中词语之间的关系，将每个词语表示为一个固定长度的向量。采用Word2Vec模型计算待定枚举选项信息与所述商品枚举选项信息的相似度，存在能够更好地捕捉到词的语义信息等优势。
作为自然语言分析器的另一种实现方式，本实施例中，所述自然语言分析器采用TF-IDF(Term Frequency-Inverse Document Frequency，词频与逆向文档频率)模型。需要说明的是，TF-IDF模型可衡量一个词语对于一个文档的重要程度，从而能够用于搜索引擎、文本分类、关键词提取等应用中。本实施例中，可通过使用TF-IDF模型可以找到在一个文档集合中与查询词相关性最高的文档，或者找到文档集合中最重要的关键词。采用TF-IDF模型计算待定枚举选项信息与所述商品枚举选项信息的相似度，存在不需要预先进行模型训练、适用性广泛等优势。
作为示例，商品枚举类型信息为商品品牌时，对应的相似度计算结果如下表所示：
| 标准值 | 待匹配值 | 相似度 |
| 欧莱雅 | 兰蔻(Lancome) | 0.6 |
| 欧莱雅(LOréal) | 0.9 |
作为示例，商品枚举类型信息为平台类目时，对应的相似度计算结果如下表所示：
作为示例，商品枚举类型信息为商品属性时，对应的相似度计算结果如下表所示：
S4.获取与所述商品枚举选项信息的相似度最高的待定枚举选项信息，并将与所述商品枚举选项信息的相似度最高的待定枚举选项信息设定为与所述商品枚举类型信息匹配的最终枚举选项信息。
本实施例中，将与所述商品枚举选项信息的相似度最高的待定枚举选项信息设定为与所述商品枚举类型信息匹配的最终枚举选项信息后，所述方法还包括：
B.根据所述商品枚举类型信息、所述商品枚举选项信息和所述最终枚举选项信息，构造映射关系列表，以便于进入步骤S5，也即根据所述商品枚举类信息以及与商品枚举类型信息匹配的最终枚举选项信息，在所述第二电商平台中创建所述指定商品的商品信息。
作为示例，映射关系列表如下表所示：
S5.根据所述商品枚举类信息以及与商品枚举类型信息匹配的最终枚举选项信息，在所述第二电商平台中创建所述指定商品的商品信息。
本实施例具有效率高、时延低及人力成本低的优势。具体地，本实施例在实施过程中，通过获取第一电商平台中指定商品的商品枚举类型信息以及与所述商品枚举类型信息匹配的商品枚举选项信息，并获取第二电商平台中与所述商品枚举类型信息匹配的所有待定枚举选项信息；然后，分别计算所有待定枚举选项信息与所述商品枚举选项信息的相似度；随后，获取与所述商品枚举选项信息的相似度最高的待定枚举选项信息，并将与所述商品枚举选项信息的相似度最高的待定枚举选项信息设定为与所述商品枚举类型信息匹配的最终枚举选项信息；最后，根据所述商品枚举类信息以及与商品枚举类型信息匹配的最终枚举选项信息，在所述第二电商平台中创建所述指定商品的商品信息。本实施例可实现根据第一电商平台中包括商品枚举类型信息和商品枚举选项信息的商品信息，在第二电商平台对同一指定商品进行商品信息创建的操作，此过程可基于机器执行，实现了在第二电商平台自动匹配及选择与所述商品枚举类型信息匹配的枚举选项信息的技术效果，使得在向电商平台引入新的商品时，无需用户手动操作，便于快捷地进行商品上架操作，自动化程度更高。
实施例2：
本实施例公开了一种商品信息创建系统，用于实现实施例1中商品信息创建方法；如图2所示，所述商品信息创建系统包括：
第一信息获取模块，用于获取第一电商平台中指定商品的商品枚举类型信息以及与所述商品枚举类型信息匹配的商品枚举选项信息；
第二信息获取模块，用于获取第二电商平台中与所述商品枚举类型信息匹配的所有待定枚举选项信息；
相似度计算模块，分别与所述第一信息获取模块和所述第二信息获取模块通信连接，用于分别计算所有待定枚举选项信息与所述商品枚举选项信息的相似度；
枚举选项信息筛选模块，与所述相似度计算模块通信连接，用于获取与所述商品枚举选项信息的相似度最高的待定枚举选项信息，并将与所述商品枚举选项信息的相似度最高的待定枚举选项信息设定为与所述商品枚举类型信息匹配的最终枚举选项信息；
商品信息创建模块，与所述相似度计算模块通信连接，用于根据所述商品枚举类信息以及与商品枚举类型信息匹配的最终枚举选项信息，在所述第二电商平台中创建所述指定商品的商品信息。
需要说明的是，本实施例2提供的商品信息创建系统的工作过程、工作细节和技术效果，可以参见实施例1，于此不再赘述。
实施例3：
在实施例1或2的基础上，本实施例公开了一种电子设备，该设备可以是智能手机、平板电脑、笔记本电脑或者台式电脑等。电子设备可能被称为用户终端、便携式终端、台式终端等，如图3所示，电子设备包括：
存储器，用于存储计算机程序指令；以及，
处理器，用于执行所述计算机程序指令从而完成如实施例1中任一所述的商品信息创建方法的操作。
具体地，处理器301可以包括一个或多个处理核心，比如4核心处理器、8核心处理器等。处理器301可以采用DSP(Digital Signal Processing，数字信号处理)、FPGA(Field－Programmable Gate Array，现场可编程门阵列)、PLA(Programmable LogicArray，可编程逻辑阵列)中的至少一种硬件形式来实现。处理器301也可以包括主处理器和协处理器，主处理器是用于对在唤醒状态下的数据进行处理的处理器，也称CPU(CentralProcessing Unit，中央处理器)；协处理器是用于对在待机状态下的数据进行处理的低功耗处理器。在一些实施例中，处理器301可以集成有GPU(Graphics Processing Unit，图像处理器)，GPU用于负责显示屏所需要显示的内容的渲染和绘制。
存储器302可以包括一个或多个计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质可以是非暂态的。存储器302还可包括高速随机存取存储器，以及非易失性存储器，比如一个或多个磁盘存储设备、闪存存储设备。在一些实施例中，存储器302中的非暂态的计算机可读存储介质用于存储至少一个指令，该至少一个指令用于被处理器301所执行以实现本申请中实施例1提供的商品信息创建方法。
在一些实施例中，终端还可选包括有：通信接口303和至少一个外围设备。处理器301、存储器302和通信接口303之间可以通过总线或信号线相连。各个外围设备可以通过总线、信号线或电路板与通信接口303相连。具体地，外围设备包括：射频电路304、显示屏305和电源306中的至少一种。
通信接口303可被用于将I/O(Input/Output，输入/输出)相关的至少一个外围设备连接到处理器301和存储器302。在一些实施例中，处理器301、存储器302和通信接口303被集成在同一芯片或电路板上；在一些其他实施例中，处理器301、存储器302和通信接口303中的任意一个或两个可以在单独的芯片或电路板上实现，本实施例对此不加以限定。
射频电路304用于接收和发射RF(Radio Frequency，射频)信号，也称电磁信号。射频电路304通过电磁信号与通信网络以及其他通信设备进行通信。
显示屏305用于显示UI(User Interface，用户界面)。该UI可以包括图形、文本、图标、视频及其它们的任意组合。
电源306用于为电子设备中的各个组件进行供电。
实施例4：
在实施例1至3任一项实施例的基础上，本实施例公开了一种计算机可读存储介质，用于存储计算机可读取的计算机程序指令，所述计算机程序指令被配置为运行时执行如实施例1所述的商品信息创建方法的操作。
显然，本领域的技术人员应该明白，上述的本发明的各模块或各步骤可以用通用的计算装置来实现，它们可以集中在单个的计算装置上，或者分布在多个计算装置所组成的网络上，可选地，它们可以用计算装置可执行的程序代码来实现，从而，可以将它们存储在存储装置中由计算装置来执行，或者将它们分别制作成各个集成电路模块，或者将它们中的多个模块或步骤制作成单个集成电路模块来实现。这样，本发明不限制于任何特定的硬件和软件结合。
最后应说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换。而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。
Claims (9)
1.一种商品信息创建方法，其特征在于：包括：
获取第一电商平台中指定商品的商品枚举类型信息以及与所述商品枚举类型信息匹配的商品枚举选项信息；
获取第二电商平台中与所述商品枚举类型信息匹配的所有待定枚举选项信息；
分别计算所有待定枚举选项信息与所述商品枚举选项信息的相似度；
获取与所述商品枚举选项信息的相似度最高的待定枚举选项信息，并将与所述商品枚举选项信息的相似度最高的待定枚举选项信息设定为与所述商品枚举类型信息匹配的最终枚举选项信息；
根据所述商品枚举类信息以及与商品枚举类型信息匹配的最终枚举选项信息，在所述第二电商平台中创建所述指定商品的商品信息。
2.根据权利要求1所述的一种商品信息创建方法，其特征在于：获取第二电商平台中与所述商品枚举类型信息匹配的所有待定枚举选项信息后，所述方法还包括：
将与所述商品枚举类型信息匹配的所述商品枚举选项信息作为标准值，将与所述商品枚举类型信息匹配的所有待定枚举选项信息作为待匹配值，构造待匹配列表，以便于根据所述待匹配列表分别计算所有待定枚举选项信息与所述商品枚举选项信息的相似度。
3.根据权利要求1所述的一种商品信息创建方法，其特征在于：计算任一待定枚举选项信息与所述商品枚举选项信息的相似度时，采用自然语言分析器执行。
4.根据权利要求3所述的一种商品信息创建方法，其特征在于：所述自然语言分析器采用Word2Vec模型。
5.根据权利要求3所述的一种商品信息创建方法，其特征在于：所述自然语言分析器采用TF-IDF模型。
6.根据权利要求1所述的一种商品信息创建方法，其特征在于：将与所述商品枚举选项信息的相似度最高的待定枚举选项信息设定为与所述商品枚举类型信息匹配的最终枚举选项信息后，所述方法还包括：
根据所述商品枚举类型信息、所述商品枚举选项信息和所述最终枚举选项信息，构造映射关系列表，以便于根据所述商品枚举类信息以及与商品枚举类型信息匹配的最终枚举选项信息，在所述第二电商平台中创建所述指定商品的商品信息。
7.一种商品信息创建系统，其特征在于：用于实现如权利要求1至6中任一项所述的商品信息创建方法；所述商品信息创建系统包括：
第一信息获取模块，用于获取第一电商平台中指定商品的商品枚举类型信息以及与所述商品枚举类型信息匹配的商品枚举选项信息；
第二信息获取模块，用于获取第二电商平台中与所述商品枚举类型信息匹配的所有待定枚举选项信息；
相似度计算模块，分别与所述第一信息获取模块和所述第二信息获取模块通信连接，用于分别计算所有待定枚举选项信息与所述商品枚举选项信息的相似度；
枚举选项信息筛选模块，与所述相似度计算模块通信连接，用于获取与所述商品枚举选项信息的相似度最高的待定枚举选项信息，并将与所述商品枚举选项信息的相似度最高的待定枚举选项信息设定为与所述商品枚举类型信息匹配的最终枚举选项信息；
商品信息创建模块，与所述相似度计算模块通信连接，用于根据所述商品枚举类信息以及与商品枚举类型信息匹配的最终枚举选项信息，在所述第二电商平台中创建所述指定商品的商品信息。
8.一种电子设备，其特征在于：包括：
存储器，用于存储计算机程序指令；以及，
处理器，用于执行所述计算机程序指令从而完成如权利要求1至6中任一项所述的商品信息创建方法的操作。
9.一种计算机可读存储介质，用于存储计算机可读取的计算机程序指令，其特征在于：所述计算机程序指令被配置为运行时执行如权利要求1至6中任一项所述的商品信息创建方法的操作。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202410075808.XA CN117892144A (zh) | 2024-01-18 | 2024-01-18 | 一种商品信息创建方法、系统、电子设备及介质 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202410075808.XA CN117892144A (zh) | 2024-01-18 | 2024-01-18 | 一种商品信息创建方法、系统、电子设备及介质 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN117892144A true CN117892144A (zh) | 2024-04-16 |
Family
ID=90645527
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202410075808.XA Pending CN117892144A (zh) | 2024-01-18 | 2024-01-18 | 一种商品信息创建方法、系统、电子设备及介质 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN117892144A (zh) |
-
2024
- 2024-01-18 CN CN202410075808.XA patent/CN117892144A/zh active Pending
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN108648059B (zh) | 订单推荐方法及装置 | |
| CN111523010A (zh) | 推荐方法、装置、终端设备及计算机存储介质 | |
| US20180053234A1 (en) | Description information generation and presentation systems, methods, and devices | |
| CN109635198B (zh) | 在商品展示平台上呈现用户搜索结果的方法、装置、介质及电子设备 | |
| CN105574089B (zh) | 知识图谱的生成方法及装置、对象对比方法及装置 | |
| CN107590678A (zh) | 商品推荐方法和系统 | |
| US11682068B2 (en) | Automating the creation of listings using augmented reality computer technology | |
| CN112347359A (zh) | 用于定制模板库的模板推荐方法、装置、系统和介质 | |
| CN116167825A (zh) | 基于电子商务的商品推荐方法、装置、设备及存储介质 | |
| CN107977876B (zh) | 用于处理订单信息的方法及装置 | |
| CN110223095A (zh) | 确定商品属性的方法、装置、设备和存储介质 | |
| CN111782850A (zh) | 一种基于手绘图的物品搜索方法和装置 | |
| CN106157281A (zh) | 一种图像主体识别方法及装置 | |
| CN112184250B (zh) | 挽回页的生成方法、装置、存储介质和计算机设备 | |
| CN106991191B (zh) | 商品筛选方法及装置、存储介质、电子设备 | |
| KR20210001720A (ko) | 상품 정보 제공 장치 및 방법 | |
| CN117892144A (zh) | 一种商品信息创建方法、系统、电子设备及介质 | |
| CN115713384A (zh) | 推荐物品的方法、装置、存储介质及电子设备 | |
| KR102354982B1 (ko) | 빅데이터에 기반하여 의류 플랫폼 서비스를 제공하는 방법 및 장치 | |
| US11430445B2 (en) | Detecting voice grocery concepts from catalog items | |
| CN109447719B (zh) | 目标推广商品自动确定方法、装置、介质及电子设备 | |
| CN109242644A (zh) | 商品推荐方法、终端及计算机可读存储介质 | |
| CN113537043B (zh) | 图像处理方法、装置、电子设备以及存储介质 | |
| CN116339733B (zh) | 一种应用程序页面生成方法、系统、电子设备及介质 | |
| CN117350823A (zh) | 一种电子商城用商品信息推荐方法、系统、设备及介质 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination |