相似度的确定方法、装置、电子设备和存储介质.pdf

(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CN112784861A(43)申请公布日2021.05.11(21)申请号201911082484.8(22)申请日2019.11.07(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)发明人路德棋承玲璐(74)专利代理机构中原信达知识产权代理有限责任公司11219代理人王安娜陈继越(51)Int.Cl.G06K9/62(2006.01)G06K9/46(2006.01)权利要求书2页说明书12页附图4页(54)发明名称相似度的确定方法、装置、电子设备和存储介质(57)摘要本发明公开了相似度的确定方法、装置、电子设备和存储介质，涉及计算机技术领域。该方法的一具体实施方式包括：对于每个物品组，根据物品组中多个物品的属性信息确定对应物品组的向量构建参数，并根据多个物品的属性信息构建多个物品的特征向量；根据目标物品的类型，确定目标物品所属的目标物品组；基于目标物品的属性信息和目标物品组对应的向量构建参数，构建目标物品的特征向量；根据目标物品的特征向量、目标物品组中多个物品的特征向量，以及目标物品组对应的相似度模型，分别确定目标物品组中多个物品与目标物品的相似度。该实施方式能够避免相似度计算过程会耗费较长的时间，计算结果不能及时得出，时效性差的问题。CN112784861ACN112784861A权利要求书1/2页1.一种相似度的确定方法，其特征在于，包括：对于每个物品组，根据所述物品组中多个物品的属性信息确定对应所述物品组的向量构建参数，并根据所述多个物品的属性信息和所述物品组对应的向量构建参数，分别构建所述多个物品的特征向量；根据目标物品的类型，确定所述目标物品所属的目标物品组；基于所述目标物品的属性信息和所述目标物品组对应的向量构建参数，构建所述目标物品的特征向量；根据所述目标物品的特征向量、所述目标物品组中多个物品的特征向量，以及所述目标物品组对应的相似度模型，分别确定所述目标物品组中多个物品与所述目标物品的相似度。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述物品组中多个物品的属性信息确定对应所述物品组的向量构建参数，包括：根据目标特征，从所述物品组中多个物品的属性信息中，确定对应所述物品组的向量构建参数，所述向量构建参数包括与所述目标特征关联的向量构建词库和/或目标特征取值区间。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，若所述向量构建参数包括所述向量构建词库，则所述根据目标特征，从所述物品组中多个物品的属性信息中，确定对应所述物品组的向量构建参数，包括：对所述多个物品的属性信息分词，确定多个向量构建词；根据所述多个物品的目标特征，确定每个所述向量构建词与所述目标特征之间的关联度；从所述多个向量构建词中，筛选出所述关联度大于阈值的向量构建词，作为所述向量构建词库。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述向量构建参数包括目标特征取值区间，则所述根据目标特征，从所述物品组中多个物品的属性信息中，确定对应所述物品组的向量构建参数，包括：根据所述物品组中多个物品的属性信息，确定所述物品组中多个物品的目标特征值；根据所述物品组中多个物品的目标特征值，确定对应所述物品组的目标特征取值区间。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标物品的特征向量、所述目标物品组中多个物品的特征向量，以及所述目标物品组对应的相似度模型，分别确定所述目标物品组中多个物品与所述目标物品的相似度之前，还包括：根据所述目标物品组中多个物品的目标特征，为所述目标物品组中多个物品的特征向量添加标签；根据添加标签后所述目标物品组中多个物品的特征向量，训练预设相似度计算模型，得到所述目标组对应的相似度计算模型。6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标物品的特征向量、所述目标物品组中多个物品的特征向量，以及所述目标物品组对应的相似度模型，分别确定所述目标物品组中多个物品与所述目标物品的相似度之后，包括：2CN112784861A权利要求书2/2页根据所述目标物品组中多个物品与所述目标物品的相似度，确定与所述待预测新品相似度最大的预设数目个相似物品；根据所述相似物品分别与所述目标物品的相似度，确定每个所述相似物品与所述目标物品的相似占比；根据所述相似物品的目标特征值和所述相似占比，确定所述目标物品的目标特征值。7.一种相似度的确定装置，其特征在于，包括：确定单元，用于对于每个物品组，根据所述物品组中多个物品的属性信息确定对应所述物品组的向量构建参数，并根据所述多个物品的属性信息和所述物品组对应的向量构建参数，分别构建所述多个物品的特征向量；所述确定单元，还用于根据目标物品的类型