一种选品方法和装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种选品方法和装置，涉及计算机技术领域。该方法的一具体实施方式包括：若物品所属类别的总数量超出预定类别数量阈值，则将属于同一类别的物品分为一组，并对所得组进行多次排序，得到多个组序列；通过第一规划模型，确定各组序列的占比，结合预设于各序列位置的组权重，得到各组的占比；根据所需的总物品数量和各组的占比，确定各组所需选择的物品数量。该实施方式提供了一种新的松弛无参模型，该模型能够在大多数情况下得到较为满意的占比，为选择合适规模、合适类别的物品提供了理论基础；针对规模较大的场所，提出了对物品进行分组的思路，从而大幅降低了计算规模。

【技术实现步骤摘要】
一种选品方法和装置
本专利技术涉及计算机
，尤其涉及一种选品方法和装置。
技术介绍
随着大数据与人工智能的不断应用，个性化与精细化的选品越来越受到重视，建立选品的数学模型取代人为经验方法已成为一个趋势。按照有无参数划分，数学模型可以分为两种：有参模型和无参模型；1)有参模型通常基于统计方法得到每个用户的效用(即，功效和作用)，进而求得每个物品被选中的概率；2)无参模型不需要任何估计参数，仅仅根据历史选择记录得到每个物品被选中概率。在实现本专利技术的过程中，专利技术人发现现有技术至少存在如下问题：1)对于有参模型，模型效果取决于物品特征的选取，这需要大量的先验知识作为辅助；并且不同物品的特征往往差异较大，导致人为选择特征难度较大，选品结果波动性较大；2)对于无参模型，在大多数情况下是无解的，尤其在物品规模较大的情况下更是难以在短时间内得到原始线性规划的解。另外，现有场所物品流动性大，很多用户可能只选择一种物品，导致用户偏好难以确定。
技术实现思路
有鉴于此，本专利技术实施例提供一种选品方法和装置，至少能够解决现有技术中用户偏好难以确定、物品特征提取较难，导致物品排序及选择不易的问题。为实现上述目的，根据本专利技术实施例的一个方面，提供了一种选品方法，包括：若物品所属类别的总数量超出预定类别数量阈值，则将属于同一类别的物品分为一组，并对所得组进行多次排序，得到多个组序列；通过第一规划模型，确定各组序列的占比，结合预设于各序列位置的组权重，得到各组的占比；根据所需的总物品数量和所述各组的占比，确定各组所需选择的物品数量。可选的，所述对所得组进行多次排序，得到多个组序列，包括：分析各用户在预定历史时长内对各物品的选择行为，得到各用户对各组的偏好度；按照偏好度从高到低的顺序，对各组进行排序，得到与各用户相对应的组序列。可选的，所述通过第一规划模型，确定各组序列的占比，包括：添加罚函数至所述第一规划模型中，得到第二规划模型；通过所述第二规划模型，确定各组序列的占比。可选的，在所述确定各组所需选择的物品数量之后，还包括：分析各用户在预定历史时长内对各物品的选择行为，确定各用户对各物品的偏好度，结合各组所需选择的物品数量，得到对各组内各物品的选择量。可选的，在所述确定各用户对各物品的偏好度之后，还包括：按照偏好度从高到低的顺序，对同一组内的物品进行排序，得到与各用户和各组相对应的物品序列；通过第三规划模型，确定各物品序列的占比，结合预设于各序列位置的物品权重，得到同一组内各物品的占比；所述结合各组所需选择的物品数量，得到对各组内各物品的选择量，包括：根据各组所需选择的物品数量和所述同一组内各物品的占比，确定对各组内各物品的选择量。可选的，所述第三规划模型与所述第一规划模型相同。可选的，所述分析各用户在预定历史时长内对各物品的选择行为，还包括：分析各用户的特征信息，将特征信息相同的用户分为一类，得到多类用户，确定各类用户在所述预定历史时长内对各物品的选择行为。可选的，还包括：若物品所属类别的总数量小于所述预定类别数量阈值，则对物品进行多次排序，得到多个物品序列；通过第四规划模型，确定各物品序列的占比，结合预设于各序列位置的物品权重，得到各物品的占比；根据所需的总物品数量和所述各物品的占比，确定对各物品的选择量。为实现上述目的，根据本专利技术实施例的另一方面，提供了一种选品装置，包括：组序列生成模块，用于若物品所属类别的总数量超出预定类别数量阈值，则将属于同一类别的物品分为一组，并对所得组进行多次排序，得到多个组序列；组占比确定模块，用于通过第一规划模型，确定各组序列的占比，结合预设于各序列位置的组权重，得到各组的占比；物品量确定模块，用于根据所需的总物品数量和所述各组的占比，确定各组所需选择的物品数量。可选的，所述组序列生成模块，用于：分析各用户在预定历史时长内对各物品的选择行为，得到各用户对各组的偏好度；按照偏好度从高到低的顺序，对各组进行排序，得到与各用户相对应的组序列。可选的，所述组占比确定模块，用于：添加罚函数至所述第一规划模型中，得到第二规划模型；通过所述第二规划模型，确定各组序列的占比。可选的，还包括选择量确定模块，用于：分析各用户在预定历史时长内对各物品的选择行为，确定各用户对各物品的偏好度，结合各组所需选择的物品数量，得到对各组内各物品的选择量。可选的，所述选择量确定模块，用于：按照偏好度从高到低的顺序，对同一组内的物品进行排序，得到与各用户和各组相对应的物品序列；通过第三规划模型，确定各物品序列的占比，结合预设于各序列位置的物品权重，得到同一组内各物品的占比；根据各组所需选择的物品数量和所述同一组内各物品的占比，确定对各组内各物品的选择量。可选的，所述第三规划模型与所述第一规划模型相同。可选的，还包括：分析各用户的特征信息，将特征信息相同的用户分为一类，得到多类用户，确定各类用户在所述预定历史时长内对各物品的选择行为。可选的，还包括物品排序模块，用于：若物品所属类别的总数量小于所述预定类别数量阈值，则对物品进行多次排序，得到多个物品序列；通过第四规划模型，确定各物品序列的占比，结合预设于各序列位置的物品权重，得到各物品的占比；根据所需的总物品数量和所述各物品的占比，确定对各物品的选择量。为实现上述目的，根据本专利技术实施例的再一方面，提供了一种选品电子设备。本专利技术实施例的电子设备包括：一个或多个处理器；存储装置，用于存储一个或多个程序，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现上述任一所述的选品方法。为实现上述目的，根据本专利技术实施例的再一方面，提供了一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，所述程序被处理器执行时实现上述任一所述的选品方法。根据本专利技术所述提供的方案，上述专利技术中的一个实施例具有如下优点或有益效果：提供了一种新的松弛无参模型，该模型能够在大多数情况下得到较为满意的占比，为选择合适规模、合适种类的物品提供了理论基础；针对规模较大的场所，提出了对物品进行分组的思路，实现计算降维，以大幅降低了计算占比规模，缩短了计算时间。上述的非惯用的可选方式所具有的进一步效果将在下文中结合具体实施方式加以说明。附图说明附图用于更好地理解本专利技术，不构成对本专利技术的不当限定。其中：图1是根据本专利技术实施例的一种选品方法的主要流程示意图；图2是根据本专利技术实施例的一种可选的选品方法的流程示意图；图3是根据本专利技术实施例的另一种可选的选品方法的流程示意图；图4是不同类别的用户对各组进行排序的示意图；图5是不同类别的用户对同一组中各物品进行排序的示意图；图6是根据本专利技术实施例的又一种可选的选品方法的流程示意图；本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种选品方法，其特征在于，包括：/n若物品所属类别的总数量超出预定类别数量阈值，则将属于同一类别的物品分为一组，并对所得组进行多次排序，得到多个组序列；/n通过第一规划模型，确定各组序列的占比，结合预设于各序列位置的组权重，得到各组的占比；/n根据所需的总物品数量和所述各组的占比，确定各组所需选择的物品数量。/n

【技术特征摘要】
1.一种选品方法，其特征在于，包括：
若物品所属类别的总数量超出预定类别数量阈值，则将属于同一类别的物品分为一组，并对所得组进行多次排序，得到多个组序列；
通过第一规划模型，确定各组序列的占比，结合预设于各序列位置的组权重，得到各组的占比；
根据所需的总物品数量和所述各组的占比，确定各组所需选择的物品数量。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所得组进行多次排序，得到多个组序列，包括：
分析各用户在预定历史时长内对各物品的选择行为，得到各用户对各组的偏好度；
按照偏好度从高到低的顺序，对各组进行排序，得到与各用户相对应的组序列。


3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过第一规划模型，确定各组序列的占比，包括：
添加罚函数至所述第一规划模型中，得到第二规划模型；
通过所述第二规划模型，确定各组序列的占比。


4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述确定各组所需选择的物品数量之后，还包括：
分析各用户在预定历史时长内对各物品的选择行为，确定各用户对各物品的偏好度，结合各组所需选择的物品数量，得到对各组内各物品的选择量。


5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，在所述确定各用户对各物品的偏好度之后，还包括：
按照偏好度从高到低的顺序，对同一组内的物品进行排序，得到与各用户和各组相对应的物品序列；
通过第三规划模型，确定各物品序列的占比，结合预设于各序列位置的物品权重，得到同一组内各物品的占比；
所述结合各组所需选择的物品数量，得到对各组内各物品的选择量，包括：
根据各组所需选择的物品数量和所述同一组内各物品的占比，确定对各组内各物品的选择量。


6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述第三规划模型与所述第一规划模型相同。


7.根据权利要求2或4所述的方法，其特征在于，所述分析各用户在预定历史时长内对各物品的选择行为，还包括：
分析各用户的特...

【专利技术属性】
技术研发人员：蔡爽，董红宇，柯恒，
申请(专利权)人：北京京东尚科信息技术有限公司，北京京东世纪贸易有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11