优质品牌的识别方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种优质品牌的识别方法及装置，方法包括：获取待识别品牌的品牌数据；其中，品牌数据包括品牌信息、隶属该待识别品牌的多个店铺的店铺信息以及各个店铺对应的多种商品的商品信息；对由商品信息提取得到的商品特征进行向量化处理，得到每个店铺的商品向量，聚合各个店铺的商品向量，得到待识别品牌对应的商品特征矩阵；对待识别品牌对应的商品特征矩阵进行聚类处理，得到品牌聚类结果；根据品牌聚类结果识别待识别品牌是否为优质品牌。基于品牌数据本身进行向量化处理、聚类处理，可以精准的识别品牌中的商品是否高度内聚，从而准确识别出品牌是否为优质品牌。利用本发明专利技术可以准确的对品牌进行识别，更精准的发现优质品牌。

Identifying Method and Device of High Quality Brand

The invention discloses a method and device for identifying a high-quality brand, which includes: obtaining brand data of a brand to be identified; brand data includes brand information, shop information of a plurality of stores subordinate to the brand to be identified, and commodity information of a variety of commodities corresponding to each store; vector processing of commodity features extracted from commodity information, and obtaining each commodity. The commodity vectors of each store are aggregated to get the corresponding commodity feature matrix of the brand to be identified; the commodity feature matrix of the brand to be identified is clustered to get the result of the brand clustering; and the brand to be identified is identified as a high-quality brand according to the result of the brand clustering. Vectorization and clustering based on the brand data itself can accurately identify whether the goods in the brand are highly cohesive, thus accurately identify whether the brand is a high-quality brand. The invention can accurately identify brands and more accurately find high-quality brands.

【技术实现步骤摘要】
优质品牌的识别方法及装置
本专利技术涉及软件领域，具体涉及一种优质品牌的识别方法及装置。
技术介绍
品牌是区分不同店铺、不同商品乃至不同商品系列的核心指标之一。品牌的优质与否从一定程度上反应了店铺或商品的质量、人气值、受欢迎程度等。对于拥有多个品牌的平台而言，优质的品牌可以提升平台的人气，吸引用户关注并使用平台；对于商家而言，优质的品牌可以建立良好的口碑。同时，商家也可以借鉴优质品牌的商品。但由于平台当前拥有的品牌五花八门，且数量较多，无法确定其中哪些品牌是优质品牌，哪些品牌属于非优质品牌。隶属优质品牌的店铺所销售的的商品一般都具有关联性，优质品牌的店铺相关之间也会相互影响，更提高优质品牌对用户的吸引力。非优质品牌包括了真实品牌和伪品牌，其中，伪品牌下的多家店铺不具有关联性或共性，其多家店铺间的商品均不相似，如某“XXX”品牌下有3家店铺，1家是川菜类店铺，1家是粤菜类店铺，1家是麻辣烫店铺。明显在这个品牌下的各家店铺销售的商品不具有相似性，均为不同类型的店铺，其不具备优质品牌的特性。隶属真实品牌的大多店铺所销售的商品也具有关联性，但真实品牌下也存在“挂羊头卖狗肉”的情况，如某真实品牌下的一家店铺，其销售的商品与该品牌相关性极低，与该品牌下的其他家店铺销售的商品没有相似性，这家店铺大大拉低了该真实品牌的质量，使得该品牌无法产生优质品牌的效益。综合上述情况，急需一种品牌进行识别的方法，以确认品牌是否为优质品牌。
技术实现思路
鉴于上述问题，提出了本专利技术以便提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的优质品牌的识别方法及装置。根据本专利技术的一个方面，提供了一种优质品牌的识别方法，其包括：获取待识别品牌的品牌数据；其中，品牌数据包括品牌信息、隶属该待识别品牌的多个店铺的店铺信息以及各个店铺对应的多种商品的商品信息；对由商品信息提取得到的商品特征进行向量化处理，得到每个店铺的商品向量，聚合各个店铺的商品向量，得到待识别品牌对应的商品特征矩阵；对待识别品牌对应的商品特征矩阵进行聚类处理，得到品牌聚类结果；根据品牌聚类结果识别待识别品牌是否为优质品牌。可选地，获取待识别品牌的品牌数据进一步包括：获取待识别品牌的品牌信息以及隶属该待识别品牌的多个店铺的店铺信息；针对每个店铺，按照预设整合规则将该店铺对应的所有商品的商品信息进行整合处理，得到该店铺对应的多种商品的商品信息；其中，预设整合规则包括根据各种商品的销售量过滤其中低于预设销售量的商品的商品信息；和/或，根据各种商品的商品名称进行去重。可选地，对待识别品牌对应的商品特征矩阵进行聚类处理，得到品牌聚类结果进一步包括：按照预设聚类规则选取中心点和半径值；计算商品特征矩阵中各个店铺的商品向量与中心点的距离向量；根据距离向量计算得到中心点偏移向量；判断中心点偏移向量是否大于或等于预设偏移值；若是，根据中心点偏移向量更新中心点，重复执行以上步骤，直至中心点偏移向量小于预设偏移值；返回品牌聚类结果；其中，品牌聚类结果包括各个店铺的商品向量与中心点的距离向量、中心点和半径值。可选地，对由商品信息提取得到的商品特征进行向量化处理，得到每个店铺的商品向量进一步包括：遍历店铺对应的多种商品的商品名称，对各种商品的商品名称进行分词处理，得到店铺对应的多个商品分词；对多个商品分词进行向量化处理，得到店铺的商品向量。可选地，方法还包括：预先设置商品分词的向量值和权重值；其中，权重值与商品分词在对应的品牌的所有商品信息中出现的次数相关；对多个商品分词进行向量化处理，得到店铺的商品向量进一步包括：获取多个商品分词的向量值和权重值，得到店铺的商品向量。可选地，在得到待识别品牌对应的商品特征矩阵之后，方法还包括：判断商品特征矩阵是否为稀疏矩阵；若是，对商品特征矩阵进行压缩处理。可选地，预设聚类规则为选取商品特征矩阵中任一店铺的商品向量为中心点，和/或；计算商品特征矩阵中所有店铺的商品向量的平均向量为中心点。可选地，根据品牌聚类结果识别待识别品牌是否为优质品牌进一步包括：统计品牌聚类结果中商品特征矩阵中各个店铺的商品向量与中心点的距离向量小于或等于半径值的店铺的数量；根据店铺的数量识别待识别品牌是否为优质品牌。可选地，根据店铺的数量识别待识别品牌是否为优质品牌进一步包括：判断店铺的数量是否等于隶属该待识别品牌的店铺的数量；若是，识别待识别品牌为优质品牌；否则，识别待识别品牌为非优质品牌。可选地，若待识别品牌为非优质品牌，根据店铺的数量识别待识别品牌是否为优质品牌进一步包括：统计品牌聚类结果中各个店铺的商品向量与中心点的距离向量大于半径值的店铺；识别店铺为伪品牌店铺。可选地，获取待识别品牌的品牌数据进一步包括：采集各个品牌的品牌数据；根据预设品牌筛选规则对各个品牌的品牌数据进行筛选处理，得到待识别品牌的品牌数据；其中，预设品牌筛选规则包括过滤隶属品牌的多个店铺的店铺数量低于预设值的品牌。根据本专利技术的另一方面，提供了一种基于优质品牌进行商品推荐方法，其包括：利用上述优质品牌的识别方法对多个品牌进行识别得到优质品牌，获取隶属优质品牌的店铺对应的商品信息，推荐给商家。可选地，方法还包括：获取商家的店铺信息和/或店铺中的商品信息；获取隶属优质品牌的店铺对应的商品信息，推荐给商家进一步包括：根据商家的店铺信息和/或店铺中的商品信息，获取与其具有关联性的隶属优质品牌的店铺对应的商品信息，推荐给商家；其中，关联性为与商家的店铺类别信息和/或商品类别信息相同。可选地，方法还包括：接收商家触发的商品录入操作请求，获取商家从隶属优质品牌的店铺对应的商品信息选取的商品信息，生成商家商品录入信息。根据本专利技术的又一方面，提供了一种优质品牌的识别装置，其包括：获取模块，适于获取待识别品牌的品牌数据；其中，品牌数据包括品牌信息、隶属该待识别品牌的多个店铺的店铺信息以及各个店铺对应的多种商品的商品信息；向量化模块，适于对由商品信息提取得到的商品特征进行向量化处理，得到每个店铺的商品向量，聚合各个店铺的商品向量，得到待识别品牌对应的商品特征矩阵；聚类模块，适于对待识别品牌对应的商品特征矩阵进行聚类处理，得到品牌聚类结果；识别模块，适于根据品牌聚类结果识别待识别品牌是否为优质品牌。可选地，获取模块进一步适于：获取待识别品牌的品牌信息以及隶属该待识别品牌的多个店铺的店铺信息；针对每个店铺，按照预设整合规则将该店铺对应的所有商品的商品信息进行整合处理，得到该店铺对应的多种商品的商品信息；其中，预设整合规则包括根据各种商品的销售量过滤其中低于预设销售量的商品的商品信息；和/或，根据各种商品的商品名称进行去重。。可选地，聚类模块进一步适于：按照预设聚类规则选取中心点和半径值；计算商品特征矩阵中各个店铺的商品向量与中心点的距离向量；根据距离向量计算得到中心点偏移向量；判断中心点偏移向量是否大于或等于预设偏移值；若是，根据中心点偏移向量更新中心点，重复执行以上处理，直至中心点偏移向量小于预设偏移值；返回品牌聚类结果；其中，品牌聚类结果包括各个店铺的商品向量与中心点的距离向量、中心点和半径值。可选地，向量化模块进一步适于：遍历店铺对应的多种商品的商品名称，对各种商品的商品名称进行分词处理，得到店铺对应的多个商品分词；对多个商品分词进行向量本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种优质品牌的识别方法，其包括：获取待识别品牌的品牌数据；其中，所述品牌数据包括品牌信息、隶属该待识别品牌的多个店铺的店铺信息以及各个店铺对应的多种商品的商品信息；对由商品信息提取得到的商品特征进行向量化处理，得到每个店铺的商品向量，聚合各个店铺的商品向量，得到所述待识别品牌对应的商品特征矩阵；对所述待识别品牌对应的商品特征矩阵进行聚类处理，得到品牌聚类结果；根据所述品牌聚类结果识别所述待识别品牌是否为优质品牌。

【技术特征摘要】
1.一种优质品牌的识别方法，其包括：获取待识别品牌的品牌数据；其中，所述品牌数据包括品牌信息、隶属该待识别品牌的多个店铺的店铺信息以及各个店铺对应的多种商品的商品信息；对由商品信息提取得到的商品特征进行向量化处理，得到每个店铺的商品向量，聚合各个店铺的商品向量，得到所述待识别品牌对应的商品特征矩阵；对所述待识别品牌对应的商品特征矩阵进行聚类处理，得到品牌聚类结果；根据所述品牌聚类结果识别所述待识别品牌是否为优质品牌。2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述获取待识别品牌的品牌数据进一步包括：获取待识别品牌的品牌信息以及隶属该待识别品牌的多个店铺的店铺信息；针对每个店铺，按照预设整合规则将该店铺对应的所有商品的商品信息进行整合处理，得到该店铺对应的多种商品的商品信息；其中，所述预设整合规则包括根据各种商品的销售量过滤其中低于预设销售量的商品的商品信息；和/或，根据各种商品的商品名称进行去重。3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述对所述待识别品牌对应的商品特征矩阵进行聚类处理，得到品牌聚类结果进一步包括：按照预设聚类规则选取中心点和半径值；计算所述商品特征矩阵中各个店铺的商品向量与所述中心点的距离向量；根据所述距离向量计算得到中心点偏移向量；判断所述中心点偏移向量是否大于或等于预设偏移值；若是，根据所述中心点偏移向量更新所述中心点，重复执行以上步骤，直至所述中心点偏移向量小于预设偏移值；返回品牌聚类结果；其中，所述品牌聚类结果包括所述各个店铺的商品向量与所述中心点的距离向量、中心点和半径值。4.一种基于优质品牌进行商品推荐方法，其包括：利用权利要求1-3中任一项所述的优质品牌的识别方法对多个品牌进行识别得到优质品牌，获取隶属所述优质品牌的店铺对应的商品信息...

【专利技术属性】
技术研发人员：魏世康，陈晨，杨宇，刘泉，吴洋，兰杰，朱兴，田正中，
申请(专利权)人：口碑上海信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：上海,31