物品的识别方法及装置、计算机存储介质、电子设备制造方法及图纸

本公开涉及数据处理技术领域，提供了一种物品的识别方法、物品的识别装置、计算机存储介质、电子设备，其中，物品的识别方法包括：根据获取到的物品属性信息对物品进行粗匹配，以确定物品的粗匹配对；对粗匹配对中的误匹配对进行剔除，以获取候选匹配对；根据候选匹配对中的物品相似度，确定候选物品对应的关联物品；构建候选物品对应的第一特征向量，以及，构建关联物品对应的第二特征向量；若第一特征向量与第二特征向量的向量距离小于第一预设阈值，则确定候选物品与关联物品相似。本公开中的物品的识别方法能够解决现有技术中仅考虑到两个相似物品之间的特征信息，而忽略了两个商品分别对应的相似物品的技术问题，保证识别准确性。准确性。准确性。

【技术实现步骤摘要】
物品的识别方法及装置、计算机存储介质、电子设备


[0001]本公开涉及数据处理
，特别涉及一种物品的识别方法、物品的识别装置、计算机存储介质及电子设备。

技术介绍

[0002]随着计算机及互联网技术的迅速发展，相关电子商务平台也在蓬勃兴起。对某一电商平台来说，如果能够准确了解到自身的商品与竞争对手的商品的区别以及相似之处，并针对商品的差异性进行针对性的定价、推广，无疑能够保证电商平台的良性、积极运营状态。
[0003]目前，一般是获取两个商品的相似性，若相似性大于预设阈值，则认为商品相似。然而，实际应用场景中可能存在A商品与B商品的相似性大于预设阈值，B商品与C商品的相似性大于预设阈值，而A商品与C商品的相似性却小于预设阈值的情况。可见，现有技术中的处理方法没有考虑到较类似商品的处理情况。
[0004]鉴于此，本领域亟需开发一种新的物品的识别方法及装置。
[0005]需要说明的是，上述
技术介绍
部分公开的信息仅用于加强对本公开的背景的理解。

技术实现思路

[0006]本公开的目的在于提供一种物品的识别方法、物品的识别装置、计算机存储介质及电子设备，进而至少在一定程度上避免了现有技术中的识别准确度较低的缺陷。
[0007]本公开的其他特性和优点将通过下面的详细描述变得显然，或部分地通过本公开的实践而习得。
[0008]根据本公开的第一方面，提供一种物品的识别方法，包括：根据获取到的物品属性信息对物品进行粗匹配，以确定所述物品的粗匹配对；对所述粗匹配对中的误匹配对进行剔除，以获取候选匹配对；根据所述候选匹配对中的物品相似度，确定候选物品对应的关联物品；构建所述候选物品对应的第一特征向量，以及，构建所述关联物品对应的第二特征向量；若所述第一特征向量与所述第二特征向量的向量距离小于第一预设阈值，则确定所述候选物品与所述关联物品相似。
[0009]在本公开的示例性实施例中，所述根据获取到的物品属性信息对物品进行粗匹配，以确定所述物品的粗匹配对，包括：对所述物品属性信息中包含的无效信息进行过滤处理；在所述过滤处理之后，获取所述物品属性信息中包含的属性名信息与属性值信息；根据所述属性名信息与所述属性值信息，对所述物品进行粗匹配，以确定所述粗匹配对。
[0010]在本公开的示例性实施例中，所述根据所述候选匹配对中的物品相似度，确定所述候选物品对应的关联物品，包括：若所述候选匹配对中的物品相似度大于第二预设阈值，则构建所述物品的关联关系图谱；基于所述关联关系图谱，确定所述候选物品对应的关联物品。
[0011]在本公开的示例性实施例中，所述方法还包括：若所述物品相似度小于所述第二预设阈值，则对所述候选匹配对进行剔除。
[0012]在本公开的示例性实施例中，所述方法还包括：获取各所述关联物品对应的相似物品集合；获取所述相似物品集合之间的相关系数；对所述相关系数小于第三预设阈值的所述关联物品进行剔除。
[0013]在本公开的示例性实施例中，所述方法还包括：将所述候选物品与所述关联物品作为目标对象；随机获取所述目标对象中的目标匹配对；若所述目标匹配对中存在所述误匹配对，则将所述误匹配对中的所述关联物品剔除。
[0014]在本公开的示例性实施例中，所述方法还包括：根据实体识别算法对获取到的物品标签信息进行识别，以确定所述物品属性信息。
[0015]根据本公开的第二方面，提供一种物品的识别装置，包括：粗匹配模块，用于根据获取到的物品属性信息对物品进行粗匹配，以确定所述物品的粗匹配对；剔除模块，用于对所述粗匹配对中的误匹配对进行剔除，以获取候选匹配对；候选物品确定模块，用于根据所述候选匹配对中的物品相似度，确定候选物品对应的关联物品；向量构建模块，用于构建所述候选物品对应的第一特征向量，以及，构建所述关联物品对应的第二特征向量；相似物品确定模块，用于若所述第一特征向量与所述第二特征向量的向量距离小于第一预设阈值，则确定所述候选物品与所述关联物品相似。
[0016]根据本公开的第三方面，提供一种计算机存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述第一方面所述的物品的识别方法。
[0017]根据本公开的第四方面，提供一种电子设备，包括：处理器；以及存储器，用于存储所述处理器的可执行指令；其中，所述处理器配置为经由执行所述可执行指令来执行上述第一方面所述的物品的识别方法。
[0018]由上述技术方案可知，本公开示例性实施例中的物品的识别方法、物品的识别装置、计算机存储介质及电子设备至少具备以下优点和积极效果：
[0019]在本公开的一些实施例所提供的技术方案中，一方面，根据获取到的物品属性信息对物品进行粗匹配，以确定物品的粗匹配对，并对上述粗匹配对中的误匹配对进行剔除，以获取候选匹配对，能够解决现有技术中仅依赖算法中预先定义的聚类特征进行聚类匹配，形成的聚类结果数据簇过大，灵活性较差的技术问题。进一步的，根据候选匹配对中的物品相似度，确定候选物品对应的关联物品，能够解决现有技术中仅考虑到两个相似物品之间的特征信息，而忽略了两个商品分别对应的相似物品，导致识别准确度不够的技术问题，扩大了识别时选取的参考物品的覆盖面，保证识别准确性。另一方面，构建候选物品对应的第一特征向量，以及，构建关联物品对应的第二特征向量，若第一特征向量与第二特征向量的向量距离小于第一预设阈值，则确定候选物品与关联物品相似，能够将物品的特征数字化，对上一步得到的识别结果进行精简，进一步保证识别精准性。
[0020]本公开应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本公开。
附图说明
[0021]此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本公开的实施
例，并与说明书一起用于解释本公开的原理。显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本公开的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0022]图1示出本公开一示例性实施例中物品的识别方法的流程示意图；
[0023]图2示出本公开另一示例性实施例中物品的识别方法的流程示意图；
[0024]图3示出本公开再一示例性实施例中物品的识别方法的流程示意图；
[0025]图4示出本公开一示例性实施例中物品的识别方法的整体流程示意图；
[0026]图5示出本公开示例性实施例中物品的识别装置的结构示意图；
[0027]图6示出本公开示例性实施例中计算机存储介质的结构示意图；
[0028]图7示出本公开示例性实施例中电子设备的结构示意图。
具体实施方式
[0029]现在将参考附图更全面地描述示例实施方式。然而，示例实施方式能够以多种形式实施，且不应被理解为限于在此阐述的范例；相反，提供这些实施方式使得本公开将更加全面和完整，并将示例实施方式的构思全面地传达给本领域的技术人员。所描述的特征、结构或特性可以以任何合适的方式本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种物品的识别方法，其特征在于，包括：根据获取到的物品属性信息对物品进行粗匹配，以确定所述物品的粗匹配对；对所述粗匹配对中的误匹配对进行剔除，以获取候选匹配对；根据所述候选匹配对中的物品相似度，确定候选物品对应的关联物品；构建所述候选物品对应的第一特征向量，以及，构建所述关联物品对应的第二特征向量；若所述第一特征向量与所述第二特征向量的向量距离小于第一预设阈值，则确定所述候选物品与所述关联物品相似。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据获取到的物品属性信息对物品进行粗匹配，以确定所述物品的粗匹配对，包括：对所述物品属性信息中包含的无效信息进行过滤处理；在所述过滤处理之后，获取所述物品属性信息中包含的属性名信息与属性值信息；根据所述属性名信息与所述属性值信息，对所述物品进行粗匹配，以确定所述粗匹配对。3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述根据所述候选匹配对中的物品相似度，确定所述候选物品对应的关联物品，包括：若所述候选匹配对中的物品相似度大于第二预设阈值，则构建所述物品的关联关系图谱；基于所述关联关系图谱，确定所述候选物品对应的关联物品。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：若所述物品相似度小于所述第二预设阈值，则对所述候选匹配对进行剔除。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：获取各所述关联物品对应的相似物品集合；获取所述相似物品集合之间的相关系数；对所...

【专利技术属性】
技术研发人员：邸志惠，岳俊杰，
申请(专利权)人：北京京东世纪贸易有限公司，
类型：发明
国别省市：