一种特定商品检测方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开一种特定商品检测方法及装置。所述方法包括：获取商品的属性信息和商品的用户搜索数据，得到至少一条包括商品的属性信息和商品的用户搜索数据中包含的查询序列的商品特征向量；将商品特征向量输入特定商品分类模型中，输出商品是否为特定商品的分类结果。本发明专利技术解决了现有技术中特定商品检测准确性和有效性差的问题。

【技术实现步骤摘要】
一种特定商品检测方法及装置
本专利技术涉及计算机视觉领域，特别涉及一种特定商品检测方法及装置。
技术介绍
电子商务平台作为提供网上交易洽谈的平台，用户(即买家)和卖家可以使用电子商务平台提供的网络基础设施、支付平台、安全平台、管理平台等共享资源有效地、低成本地开展商品交易，提高了商品交易的方便性。然而电子商务平台的一些卖家为了牟取不正当利益，会在电子商务平台上发布一些特定商品，包括违规商品，例如色青暴力的图像电影，或者不符合国家法律法规的服务商品，例如发票买卖。电子商务平台为了维护正当交易，减少或避免这些特定商品的交易，需要投入大量的管理和维护成本。现有技术中，电子商务平台一般采用基于关键词拦截和人工校验结合的审核机制来进行特定商品检测，通过预设的关键词库进行关键词拦截筛选出可能的特定商品，再通过人工校验方式审核是否为特定商品，但是，为了对抗这种特定商品检测方式，卖家可以通过修改商品的文本信息，避免使用特定商品相关的词汇，采用同义词甚至完全和特定商品不相关的词汇作为该特定商品的文本描述内容，然而用户仍然能够通过改变搜索词汇查找到该特定商品，造成特定商品流通。与基于关键词拦截和人工校验结合的审核机制相类似的，电子商务平台还可以通过将商品的文本信息作为特征，采用基于特征提取的机器学习方法训练分类模型，或者，采用基于特征提取的深度学习方法训练分类模型，通过分类模型对商品进行分类检测特定商品，但是，卖家为了躲避电子商务平台的审查，将特定商品的文本信息修改的比较隐晦或者与普通商品相似，预先训练好的分类模型很难很快的捕捉到特定商品的文本信息变化，造成特定商品误检或者漏检，分类模型得到的分类结果的准确性差，特定商品检测成功率低下，用户还是能够在电子商务平台查找到特定商品并完成商品交易，因此这种方式也不能非常好的满足特定商品检测的需求。
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一种特定商品检测方法和装置。第一方面，本专利技术实施例提供一种特定商品检测方法，包括如下步骤：获取商品的属性信息和用户搜索数据，得到至少一条包括所述商品的属性信息和用户搜索数据中包含的查询序列的商品特征向量；将所述商品特征向量输入特定商品分类模型中，输出所述商品是否为特定商品的分类结果。第二方面，本专利技术实施例提供一种特定商品检测装置，包括：生成模块，用于获取商品的属性信息和用户搜索数据，得到至少一条包括所述商品的属性信息和用户搜索数据中包含的查询序列的商品特征向量；预测模块，用于将所述商品特征向量输入特定商品分类模型中，输出所述商品是否为特定商品的分类结果。第三方面，本专利技术实施例提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机指令，该指令被处理器执行时实现上述的特定商品检测方法。第四方面，本专利技术实施例提供一种计算机设备，包括：处理器、用于存储处理器可执行命令的存储器；其中，处理器被配置为可执行上述的特定商品检测方法。本专利技术实施例提供的上述技术方案的有益效果至少包括：通过获取商品的属性信息和商品的用户搜索数据，在特定商品分类模型中，预测得到商品是否为特定商品的分类结果，实现对特定商品的检测。将用户搜索数据中包含的查询序列和商品的属性信息作为商品特征向量进行特定商品检测，在特定商品分类模型中进行预测时，商品的特征不仅包括商品本身的信息还包括用户搜索信息，使得分类结果更准确；而且，由于卖家无法直接改变用户的想法和搜索行为，用户能够根据查询序列查找到商品，甚至完成交易行为，所以用户搜索数据中蕴含着大量与商品相关联的信息，将用户搜索数据作为商品特征，充实了特定商品分类模型预测时的特征信息，提高了特定商品检测的准确性和有效性，减少特定商品漏检或误检，提高了特定商品检测的成功率。本专利技术实施例提供的特定商品检测方法能够更准确、有效的检测特定商品，便于电子商务平台维护人员及时召回仍然流窜在电子商务平台的特定商品，避免特定商品通过电子商务平台传播，对电子商务平台、用户甚至社会造成更大的危害。本专利技术的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本专利技术而了解。本专利技术的目的和其他优点可通过在所写的说明书、权利要求书、以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。下面通过附图和实施例，对本专利技术的技术方案做进一步的详细描述。附图说明附图用来提供对本专利技术的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本专利技术的实施例一起用于解释本专利技术，并不构成对本专利技术的限制。在附图中：图1为本专利技术实施例中特定商品检测方法流程图；图2为本专利技术实施例中特定商品分类模型训练方法流程图；图3为本专利技术实施例中特定商品分类模型训练原理示意图；图4为本专利技术实施例中另一特定商品检测方法流程图；图5为本专利技术实施例中特定商品分类模型对商品进行检测的原理示意图；图6为本专利技术实施例中特定商品检测装置示意图。具体实施方式下面将参照附图更详细地描述本公开的示例性实施例。虽然附图中显示了本公开的示例性实施例，然而应当理解，可以以各种形式实现本公开而不应被这里阐述的实施例所限制。相反，提供这些实施例是为了能够更透彻地理解本公开，并且能够将本公开的范围完整的传达给本领域的技术人员。本专利技术实施例针对上述现有技术存在的问题，提供了一种特定商品检测方法，其流程参照图1所示，包括如下步骤：S101：获取商品的属性信息和用户搜索数据，得到至少一条包括商品的属性信息和用户搜索数据中包含的查询序列的商品特征向量；上述步骤S101中获取的商品的属性信息，可以是，卖家在电子商务平台提交的商品的文本信息，例如商品名称、商品标题或商品的描述内容信息；还可以是，商品的统计信息，例如，商品在电子商务平台上的分类类别信息，商品的成交信息、商品的评价信息等。商品的属性信息，可以从电子商务平台中商品的发布信息中提取得到，也可以是根据搜索记录从电子商务平台的行为数据中获取到的。上述步骤S101中与商品的用户搜索数据，为用户在完成商品搜索行为时在电子商务平台进行的搜索行为的数据，包括用户向电子商务平台提交的包括搜索词汇或语句，其中，用户在任一时刻向电子商务平台提交的包括搜索词汇或语句的一个询问query生成一条查询记录。需要说明的是，对于特定商品，由于用户的第一个搜索词汇或语句通常是特定商品的直接描述，在搜索结果不理想的情况下，用户会不断修改搜索词汇或语句，最终找到目标商品，甚至完成商品交易，因此用户在搜索到目标商品时，会得到至少一个查询记录并加入到行为数据中；对于普通商品，用户能够通过一次搜索就找到目标商品，也可能通过不断修改搜索词汇或语句，最终找到目标商品，因此在搜索到目标商品时，也会得到一个或多个查询记录。因此，上述步骤S101中对用户搜索数据关联的查询记录按照时间顺序进行排序，就可以得到用户在搜索商品时向电子商务平台提交的包括至少一个查询记录的查询序列。也就是说，每个商品的用户搜本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种特定商品检测方法，其特征在于，包括：/n获取商品的属性信息和用户搜索数据，得到至少一条包括所述商品的属性信息和用户搜索数据中包含的查询序列的商品特征向量；/n将所述商品特征向量输入特定商品分类模型中，输出所述商品是否为特定商品的分类结果。/n

【技术特征摘要】
20190612 CN 20191050684121.一种特定商品检测方法，其特征在于，包括：
获取商品的属性信息和用户搜索数据，得到至少一条包括所述商品的属性信息和用户搜索数据中包含的查询序列的商品特征向量；
将所述商品特征向量输入特定商品分类模型中，输出所述商品是否为特定商品的分类结果。


2.如权利要求1所述的特定商品检测方法，其特征在于，获取商品的属性信息和用户搜索数据，得到至少一条包括所述商品的属性信息和用户搜索数据中包含的一个查询序列的商品特征向量，包括：
获取存在交易行为的商品的属性信息和与每笔交易记录相关联的用户搜索数据；
针对每笔交易记录，得到至少一条包括商品的属性信息和该笔交易记录相关联的用户搜索数据中包含的查询序列的商品特征向量。


3.如权利要求1所述的特定商品检测方法，其特征在于，获取商品的属性信息之前，还包括采用下列方式中的至少一个获取存在用户搜索行为的商品：
从历史行为数据中获取预设时间段内存在用户搜索行为的商品；
从实时行为数据中获取实时产生用户搜索行为的商品。


4.如权利要求3所述的特定商品检测方法，其特征在于，获取商品的用户搜索数据，包括：
提取用户完成搜索行为时的一个会话的预设时间区间内的查询序列，所述查询序列中包括至少一条查询记录。


5.如权利要求4所述的特定商品检测方法，其特征在于，还包括：
根据商品的属性信息对所述查询序列中包括的查询记录进行筛选，筛选出与所述商品相关的查询记录，得到筛选后的查询序列。


6.如权利要求1所述的特定商品检测方法，其特征在于，将所述商品特征向量输入特定商品分类模型中，输出所述商品是否为特定商品的分类结果，包括：
在特定商品分类模型中，根据所述商品特征向量确定所述商品...

【专利技术属性】
技术研发人员：康杨杨，贺国秀，孙常龙，张琼，司罗，
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