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(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN113763061A(43)申请公布日2021.12.07(21)申请号202010494670.9(22)申请日2020.06.03(71)申请人北京沃东天骏信息技术有限公司地址100176北京市北京经济技术开发区科创十一街18号院2号楼4层A402室(72)发明人张雄伟赫阳陶通(74)专利代理机构中原信达知识产权代理有限责任公司11219代理人韩黎捷郭晗(51)Int.Cl.G06Q30/06(2012.01)G06K9/62(2006.01)G06F16/9535(2019.01)权利要求书2页说明书14页附图4页(54)发明名称相似物品聚合的方法和装置(57)摘要本发明公开了一种相似物品聚合的方法和装置,涉及计算机技术领域。该方法的一具体实施方式包括:对物品属性信息进行修复;根据修复后的物品属性信息生成物品特征向量,并通过对物品特征向量进行最近邻搜索得到第一相似物品候选集;基于预设的物品关键属性,对第一相似物品候选集中的物品进行处理以得到第二相似物品候选集;基于相似物品判别模型从第二相似物品候选集中选取第三相似物品候选集;通过聚类算法对第三相似物品候选集中的物品进行聚类以进行相似物品聚合。该实施方式能够解决物品信息的质量问题,保证了算法的时效性,解决了检测和识别精度低的问题,大大提升了相似物品检索效率。CN113763061ACN113763061A权利要求书1/2页1.一种相似物品聚合的方法,其特征在于,包括:对物品属性信息进行修复;根据修复后的物品属性信息生成物品特征向量,并通过对所述物品特征向量进行最近邻搜索得到第一相似物品候选集;基于预设的物品关键属性,对所述第一相似物品候选集中的物品进行处理以得到第二相似物品候选集;基于相似物品判别模型从所述第二相似物品候选集中选取第三相似物品候选集;通过聚类算法对所述第三相似物品候选集中的物品进行聚类以进行相似物品聚合。2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,使用无监督学习的方法对物品属性信息进行修复。3.根据权利要求1或2所述的方法,其特征在于,对物品属性信息进行修复包括:从物品属性信息中获取待修复的物品属性及每个物品属性的候选词集合;对每个物品属性,基于已有的物品属性信息,分别计算所述物品属性的每个候选词在每个已有物品属性信息下的条件概率;对每个候选词,将所述候选词在每个已有物品属性信息下的条件概率相乘得到的结果作为所述候选词的得分;将得分最高的候选词作为所述物品属性的最终值以对物品属性进行修复。4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,通过对所述物品特征向量进行最近邻搜索得到第一相似物品候选集包括:基于所述物品特征向量,通过最近邻搜索技术计算物品对之间的向量距离;通过限定阈值得到相似物品对,以得到第一相似物品候选集。5.根据权利要求1或4所述的方法,其特征在于,基于预设的物品关键属性,对所述第一相似物品候选集中的物品进行处理以得到第二相似物品候选集包括:基于预设的物品关键属性,通过计算所述第一相似物品候选集中每个相似物品对的物品关键属性的值是否匹配以对所述第一相似物品候选集进行筛选,得到第二相似物品候选集。6.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述相似物品判别模型通过以下方法训练得到:从所述第二相似物品候选集中选取样本并进行标注;对标注后的样本进行相似物品对的特征提取;通过对提取的特征进行机器学习以训练相似物品判别模型。7.一种相似物品聚合的装置,其特征在于,包括:信息修复模块,用于对物品属性信息进行修复;第一处理模块,用于根据修复后的物品属性信息生成物品特征向量,并通过对所述物品特征向量进行最近邻搜索得到第一相似物品候选集;第二处理模块,用于基于预设的物品关键属性,对所述第一相似物品候选集中的物品进行处理以得到第二相似物品候选集;第三处理模块,用于基于相似物品判别模型从所述第二相似物品候选集中选取第三相似物品候选集;2CN113763061A权利要求书2/2页第四处理模块,用于通过聚类算法对所述第三相似物品候选集中的物品进行聚类以进行相似物品聚合。8.根据权利要求7所述的装置,其特征在于,所述信息修复模块还用于:从物品属性信息中获取待修复的物品属性及每个物品属性的候选词集合;对每个物品属性,基于已有的物品属性信息,分别计算所述物品属性的每个候选词在每个已有物品属性信息下的条件概率;对每个候选词,将所述候选词在每个已有物品属性信息下的条件概率相乘得到的结果作为所述候选词的得分;将得分最高的候选词作为所述物品属性的最终值以对物品属性进行修复。9.根据权利要求7所述的装置,其特征在于,所述第一处理模块还用于:基于所述物品特征向量,通过最近邻搜索技术计算物品对之间的向量距离;通过限定阈值得到