一种商品对象审核方法、装置及系统制造方法及图纸

本申请公开了一种商品对象审核方法、装置及电子设备，商品审核参数方法、装置及电子设备，以及商品对象审核系统。其中，所述商品对象审核方法包括获取待审核的商品对象集；根据预设的商品过滤规则对所述商品对象集进行过滤；根据所述商品对象的预设指标的数据和各个商品类目的预设的商品规划数量，通过预设的拥挤度算法，从过滤后的商品对象中确定审核通过的商品对象。本申请的方法有利于商品对象后期的跟踪及统计。

A method, device and system for audit of commodity objects

This application has disclosed a kind of method, device and electronic equipment for commodity object audit, the method of commodity audit parameter, equipment and electronic equipment, and the system of commodity object audit. Among them, the method of examining the commodity object includes obtaining the set of commodity objects to be audited; filtering the set of objects according to the preset commodity filtering rules; according to the data of the presupposed targets of the object of the commodity and the predetermined number of commodity items of each commodity category, from the preset crowding degree algorithm, from the filter After the commodity object determines the commodity object approved by the audit. The method of this application is conducive to the tracking and statistics of the object in the later stage.

【技术实现步骤摘要】
一种商品对象审核方法、装置及系统
本申请涉及数据处理
，具体涉及一种商品对象审核方法、装置及电子设备。本申请同时涉及又一种商品对象审核装置、方法及电子设备，一种商品审核参数方法、装置及电子设备，以及三种商品对象审核系统。
技术介绍
随着机器学习技术的不断发展与普及，越来越多的商品审核业务采用数据化运营方式替代人工运行方式进行实施，即：通过商品对象审核系统对待审核的商品对象进行自动化审核，这种方式也称为数据化选品方式。区别于传统的依靠人工对商品对象进行审核的方式，数据化选品是在大数据分析的基础上，通过构建选品模型，对待审核商品对象进行模型审核，给出商品对象是否通过的选品结果。目前，数据化选品的实现方式是通过统一的选品模型获取审核结果，其中，统一的选品模型通过机器学习算法从大数据中学习获得。由于这种实现方式将商品对象的过滤环节与审核环节融合在一起，因此，存在无法跟踪对商品对象进行过滤处理的中间结果的问题。此外，在这种实现方式下修改过滤规则或审核规则均需要修改统一的选品模型，因此，还存在系统架构不清晰，不利于后期对系统进行维护和扩展的问题。综上所述，现有技术存在无法跟踪审核过程中对商品对象进行过滤处理的结果，以及系统可维护性及可扩展性差的问题。
技术实现思路
本申请提供一种商品对象审核方法、装置及电子设备，以解决现有技术无法跟踪审核过程中对商品对象进行过滤处理的结果的问题。本申请同时涉及又一种商品对象审核装置、方法及电子设备，一种商品审核参数方法、装置及电子设备，以及三种商品对象审核系统。本申请提供一种商品对象审核方法，包括：获取待审核的商品对象集；根据预设的商品过滤规则对所述商品对象集进行过滤；根据所述商品对象的预设指标的数据和各个商品类目的预设的商品规划数量，通过预设的拥挤度算法，从过滤后的商品对象中确定审核通过的商品对象。可选的，所述预设的商品过滤规则包括以下规则的至少一者：至少一个不同业务通用的商品过滤规则；至少一个当前业务专用的商品过滤规则。可选的，所述至少一个不同业务通用的商品过滤规则包括以下规则的至少一者：假货过滤规则；山寨商品过滤规则；同款商品过滤规则。可选的，所述当前业务包括商品促销业务，所述至少一个当前业务专用的商品过滤规则包括以下规则的至少一者：商品底限过滤规则；商品上限过滤规则；商家标过滤规则；黑名单过滤规则。可选的，所述商品底限过滤规则，包括：若商品对象的预设的业务特有指标的数据小于所述商品对象所属商品类目对应的所述业务特有指标的第一预设阈值，则将所述商品对象确定为过滤掉的商品对象。可选的，所述预设的业务特有指标包括单坑产出的预测值。可选的，还包括：确定各个商品类目对应的所述第一预设阈值。可选的，所述确定各个商品类目对应的所述第一预设阈值，包括：根据商品对象所属商品类目，将所述商品对象集划分为不同商品类目对应的商品对象子集；针对各个商品类目，执行如下步骤：从所述商品类目对应的商品对象子集内选取所述预设的业务特有指标排在高位的第一预设比例的商品对象；将选取出的商品对象中所述预设的业务特有指标的最小值作为第一候选阈值；将所述商品类目对应的所述预设的业务特有指标的平均值与第二预设比例的乘积，作为第二候选阈值；若所述第一候选阈值与所述第二候选阈值均为非空值，则将所述第一候选阈值与所述第二候选阈值中的最大值，作为所述商品类目对应的所述第一预设阈值。可选的，所述预设的业务特有指标包括单坑产出的预测值，所述预设的业务特有指标的平均值包括平均单坑产出的预测值；所述平均单坑产出的预测值，采用如下方式计算：获取所述商品类目的最近预设时间范围的平均单坑产出的实际值，作为第一实际值；以及获取所述商品类目的上一年度与所述最近预设时间范围同期的平均单坑产出的实际值，作为第二实际值；以及获取所述商品类目的上一年度与未来预设时间范围同期的平均单坑产出的实际值，作为第三实际值；根据所述第一实际值和所述第二实际值，获取所述平均单坑产出的实际值的同期变化比例；根据所述第三实际值与所述同期变化比例，获取所述商品类目的平均单坑产出的预测值。可选的，若所述第一候选阈值与所述第二候选阈值均为空值，则将所述第一预设阈值设置为预设的默认阈值。可选的，所述商品上限过滤规则，包括：若商品对象的预设的业务特有指标的数据大于所述商品对象所属商品类目对应的所述业务特有指标的第二预设阈值，则将所述商品对象确定为过滤掉的商品对象。可选的，所述商家标过滤规则包括以下规则的至少一者：若商品对象所属商家被标记为商品对象无需审核即不通过的商家，则将所述商品对象确定为过滤掉的商品对象。若商品对象所属商家被标记为商品对象无需审核即可通过的商家，则将所述商品对象确定为直接通过审核的商品对象。可选的，还包括：根据所述商家的历史销售数据，确定所述商家为商品对象无需审核即不通过的商家、或商品对象无需审核即可通过的商家。可选的，所述历史销售数据包括当前业务相关的历史销售数据；所述当前业务相关的历史销售数据包括参加一次当前业务产生的平均单日交易额和平均单日支付商品对象数量；所述根据所述商家的历史销售数据，并确定所述商家为商品对象无需审核即不通过的商家、或商品对象无需审核即可通过的商家，包括：获取最近预设时间范围内参加当前业务的次数大于等于预设的次数阈值的商家；针对获取到的各个商家，执行如下步骤：根据预设的成功参加当前业务条件，确定所述商家成功参加当前业务的比例；判断所述比例是否大于等于第一预设比例阈值；若上述判断为是，则判断所述商家的所述平均单日交易额是否大于等于预设的第一交易额阈值，若是，则将所述商家确定为商品对象无需审核即可通过的商家；若上述判断为否，则判断所述比例是否小于预设的第二预设比例阈值，若是，则将所述商家确定为商品对象无需审核即不通过的商家。可选的，所述预设的成功参加当前业务条件包括：所述平均单日交易额达到预设的第二交易额阈值；或者，所述平均单日支付商品对象数量达到预设的单日支付商品对象数量阈值。可选的，所述黑名单过滤规则，包括：若商品对象所属商家位于预设的商家黑名单中，则将所述商品对象确定为过滤掉的商品对象。可选的，还包括：接收客户端提交的通过商品审核参数配置页面设置的针对当前业务的商品审核参数配置请求；将所述当前业务与所述商品审核参数配置请求携带的商品审核参数之间的对应记录存储在预设的配置文件中。可选的，所述商品审核参数包括以下参数的至少一者：所述预设的商品过滤规则；规则执行顺序；待审核商品选取规则；待审核商品获取方式；所述预设的拥挤度算法。可选的，所述根据预设的商品过滤规则对所述商品对象集进行过滤，采用如下方式：根据预设的规则执行顺序，逐个根据各个商品过滤规则对所述商品对象集进行过滤。可选的，所述预设的规则执行顺序包括：先根据不同业务通用的商品过滤规则进行过滤、再根据当前业务专用的商品过滤规则进行过滤；或者，先根据当前业务专用的商品过滤规则进行过滤、再根据不同业务通用的商品过滤规则进行过滤。可选的，在所述根据预设的商品过滤规则对所述商品对象集进行过滤过程中，还包括：记录过滤掉的商品对象被过滤掉的原因。可选的，所述预设的商品规划数量包括资源位数量。可选的，所述预设的拥挤度算法，采用如下方式：针对各个商品类目，根据所述商品对象的预设指标本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种商品对象审核方法，其特征在于，包括：获取待审核的商品对象集；根据预设的商品过滤规则对所述商品对象集进行过滤；根据所述商品对象的预设指标的数据和各个商品类目的预设的商品规划数量，通过预设的拥挤度算法，从过滤后的商品对象中确定审核通过的商品对象。

【技术特征摘要】
1.一种商品对象审核方法，其特征在于，包括：获取待审核的商品对象集；根据预设的商品过滤规则对所述商品对象集进行过滤；根据所述商品对象的预设指标的数据和各个商品类目的预设的商品规划数量，通过预设的拥挤度算法，从过滤后的商品对象中确定审核通过的商品对象。2.根据权利要求1所述的商品对象审核方法，其特征在于，所述预设的商品过滤规则包括以下规则的至少一者：至少一个不同业务通用的商品过滤规则；至少一个当前业务专用的商品过滤规则。3.根据权利要求2所述的商品对象审核方法，其特征在于，所述至少一个不同业务通用的商品过滤规则包括以下规则的至少一者：假货过滤规则；山寨商品过滤规则；同款商品过滤规则。4.根据权利要求2所述的商品对象审核方法，其特征在于，所述当前业务包括商品促销业务，所述至少一个当前业务专用的商品过滤规则包括以下规则的至少一者：商品底限过滤规则；商品上限过滤规则；商家标过滤规则；黑名单过滤规则。5.根据权利要求4所述的商品对象审核方法，其特征在于，所述商品底限过滤规则，包括：若商品对象的预设的业务特有指标的数据小于所述商品对象所属商品类目对应的所述业务特有指标的第一预设阈值，则将所述商品对象确定为过滤掉的商品对象。6.根据权利要求5所述的商品对象审核方法，其特征在于，所述预设的业务特有指标包括单坑产出的预测值。7.根据权利要求5所述的商品对象审核方法，其特征在于，还包括：确定各个商品类目对应的所述第一预设阈值。8.根据权利要求7所述的商品对象审核方法，其特征在于，所述确定各个商品类目对应的所述第一预设阈值，包括：根据商品对象所属商品类目，将所述商品对象集划分为不同商品类目对应的商品对象子集；针对各个商品类目，执行如下步骤：从所述商品类目对应的商品对象子集内选取所述预设的业务特有指标排在高位的第一预设比例的商品对象；将选取出的商品对象中所述预设的业务特有指标的最小值作为第一候选阈值；将所述商品类目对应的所述预设的业务特有指标的平均值与第二预设比例的乘积，作为第二候选阈值；若所述第一候选阈值与所述第二候选阈值均为非空值，则将所述第一候选阈值与所述第二候选阈值中的最大值，作为所述商品类目对应的所述第一预设阈值。9.根据权利要求8所述的商品对象审核方法，其特征在于，所述预设的业务特有指标包括单坑产出的预测值，所述预设的业务特有指标的平均值包括平均单坑产出的预测值；所述平均单坑产出的预测值，采用如下方式计算：获取所述商品类目的最近预设时间范围的平均单坑产出的实际值，作为第一实际值；以及获取所述商品类目的上一年度与所述最近预设时间范围同期的平均单坑产出的实际值，作为第二实际值；以及获取所述商品类目的上一年度与未来预设时间范围同期的平均单坑产出的实际值，作为第三实际值；根据所述第一实际值和所述第二实际值，获取所述平均单坑产出的实际值的同期变化比例；根据所述第三实际值与所述同期变化比例，获取所述商品类目的平均单坑产出的预测值。10.根据权利要求8所述的商品对象审核方法，其特征在于，若所述第一候选阈值与所述第二候选阈值均为空值，则将所述第一预设阈值设置为预设的默认阈值。11.根据权利要求4所述的商品对象审核方法，其特征在于，所述商品上限过滤规则，包括：若商品对象的预设的业务特有指标的数据大于所述商品对象所属商品类目对应的所述业务特有指标的第二预设阈值，则将所述商品对象确定为过滤掉的商品对象。12.根据权利要求4所述的商品对象审核方法，其特征在于，所述商家标过滤规则包括以下规则的至少一者：若商品对象所属商家被标记为商品对象无需审核即不通过的商家，则将所述商品对象确定为过滤掉的商品对象。若商品对象所属商家被标记为商品对象无需审核即可通过的商家，则将所述商品对象确定为直接通过审核的商品对象。13.根据权利要求12所述的商品对象审核方法，其特征在于，还包括：根据所述商家的历史销售数据，确定所述商家为商品对象无需审核即不通过的商家、或商品对象无需审核即可通过的商家。14.根据权利要求13所述的商品对象审核方法，其特征在于：所述历史销售数据包括当前业务相关的历史销售数据；所述当前业务相关的历史销售数据包括参加一次当前业务产生的平均单日交易额和平均单日支付商品对象数量；所述根据所述商家的历史销售数据，并确定所述商家为商品对象无需审核即不通过的商家、或商品对象无需审核即可通过的商家，包括：获取最近预设时间范围内参加当前业务的次数大于等于预设的次数阈值的商家；针对获取到的各个商家，执行如下步骤：根据预设的成功参加当前业务条件，确定所述商家成功参加当前业务的比例；判断所述比例是否大于等于第一预设比例阈值；若上述判断为是，则判断所述商家的所述平均单日交易额是否大于等于预设的第一交易额阈值，若是，则将所述商家确定为商品对象无需审核即可通过的商家；若上述判断为否，则判断所述比例是否小于预设的第二预设比例阈值，若是，则将所述商家确定为商品对象无需审核即不通过的商家。15.根据权利要求14所述的商品对象审核方法，其特征在于，所述预设的成功参加当前业务条件包括：所述平均单日交易额达到预设的第二交易额阈值；或者，所述平均单日支付商品对象数量达到预设的单日支付商品对象数量阈值。16.根据权利要求4所述的商品对象审核方法，其特征在于，所述黑名单过滤规则，包括：若商品对象所属商家位于预设的商家黑名单中，则将所述商品对象确定为过滤掉的商品对象。17.根据权利要求1所述的商品对象审核方法，其特征在于，还包括：接收客户端提交的通过商品审核参数配置页面设置的针对当前业务的商品审核参数配置请求；将所述当前业务与所述商品审核参数配置请求携带的商品审核参数之间的对应记录存储在预设的配置文件中。1...

【专利技术属性】
技术研发人员：车九洲，刘磊，姜骁，吴镇宇，
申请(专利权)人：阿里巴巴集团控股有限公司，
类型：发明
国别省市：开曼群岛,KY