用于自动对服装使用率模型进行训练和预测的系统和方法技术方案

公开了用于执行神经网络训练以动态地预测服装使用率的方法、系统和非暂态计算机可读介质。例如，一种方法可以包括：生成训练数据集，该训练数据集包括先前发货的服装的一个或更多个历史数据属性；基于该训练数据集来训练神经网络以配置一个或更多个训练模型，从而输出任意成对的唯一用户标识符和唯一服装标识符的度量；储存一个或更多个训练模型对象；收集包括至少一个预测对的预测数据，该预测对包括唯一用户标识符和唯一服装标识符；预测一个或更多个指示穿戴倾向的预测使用率度量；动态地生成一个或更多个匹配对；以及基于所预测的一个或更多个预测使用率度量来确定针对一个或更多个匹配对中的每个匹配对的匹配使用率度量。度量。度量。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】用于自动对服装使用率模型进行训练和预测的系统和方法


[0001]本公开的各种实施方式总体上涉及使用机器学习和预测建模来动态地预测服装使用率(apparel wearability)，并且更具体地，涉及执行独特训练的神经网络模型对象以使用实时交易数据来动态预测服装使用率。

技术介绍

[0002]对于基于订购的服务，用于留住订购者和增强用户活动内容的关键驱动因素是确保订购的服务实际上以期望的程度被使用。例如，如果对于订购者明显的是订购者没有在足够程度上实际使用该服务，则服务的订购者不太可能认为订购费用是值得的。可替代地，如果订购者对实际使用量感到满意，则订购者可以保持对服务提供商的忠诚，或者甚至变得更加积极地参与订购活动。因此，对于基于订购的服务提供商而言，可能非常期望提出增大其订购者实际使用服务的可能性的建议，并为尽可能多的用户实现这种可能性的增大，尽管他们的个人品味或偏好存在差异也是如此。
[0003]本文中提供的背景描述是为了概括地呈现本公开的上下文。除非本文另有说明，否则本节内容中描述的材料不是本申请中权利要求的现有技术，并且不能通过包含在本节内容中而被承认为现有技术或对现有技术的建议。

技术实现思路

[0004]根据本公开的某些方面，公开了执行神经网络训练以动态地预测服装使用率的系统和方法。
[0005]在一个实施方式中，公开了一种用于执行神经网络训练以动态地预测服装使用率的计算机实现的方法。该计算机实现的方法可以包括：由一个或更多个处理器生成训练数据集，该训练数据集包括先前发货的服装的一个或更多个历史数据属性，每个历史数据属性链接到唯一用户标识符和唯一服装标识符；由一个或更多个处理器基于训练数据集来训练神经网络以配置一个或更多个训练模型，从而输出针对任意成对的唯一用户标识符和唯一服装标识符的度量(metrics)；由一个或更多个处理器将一个或更多个训练模型储存为一个或更多个训练模型对象；由一个或更多个处理器收集包括至少一个预测对的预测数据，所述预测对包括唯一用户标识符和唯一服装标识符，每个预测对与入库的服装(closeted apparel)、购买的服装或退回的服装相对应；通过利用预测数据执行所存储的一个或更多个训练模型对象，由一个或更多个处理器预测指示穿戴倾向的一个或更多个预测使用率度量，其中一个或更多个预测使用率度量是通过所执行的一个或更多个训练模型对象而输出的一个或更多个度量；由一个或更多个处理器动态地生成一个或更多个匹配对，每个匹配对包括唯一用户标识符和唯一服装标识符；以及由一个或更多个处理器基于所预测的一个或更多个预测使用率度量来确定针对一个或更多个匹配对中的每个匹配对的匹配使用率度量。
[0006]根据另一实施方式，公开了一种用于执行神经网络训练以动态地预测服装使用率
的计算机系统。计算机系统可以包括：存储器，所述存储器具有储存在存储器中的处理器可读指令；以及至少一个处理器，所述至少一个处理器被配置成访问存储器并且执行处理器可读指令，所述处理器可读指令当由处理器执行时将处理器配置成执行多个功能，所述多个功能包括下述功能：生成训练数据集，所述训练数据集包括先前发货的服装的一个或更多个历史数据属性，每个历史数据属性链接到唯一用户标识符和唯一服装标识符；基于训练数据集来训练神经网络以配置一个或更多个训练模型，从而输出针对任意成对的唯一用户标识符和唯一服装标识符的度量；将所述一个或更多个训练模型储存为一个或更多个训练模型对象；收集包括至少一个预测对的预测数据，所述预测对包括唯一用户标识符和唯一服装标识符，每个预测对与入库的服装、购买的服装或退回的服装相对应；通过利用预测数据执行所存储的一个或更多个训练模型对象，由一个或更多个处理器预测指示穿戴倾向的一个或更多个预测使用率度量，其中一个或更多个预测使用率度量是通过所执行的一个或更多个训练模型对象而输出的一个或更多个度量；动态地生成一个或更多个匹配对，每个匹配对包括唯一用户标识符和唯一服装标识符；以及基于所预测的一个或更多个预测使用率度量来确定针对一个或更多个匹配对中的每个匹配的匹配使用率度量。
[0007]根据另一实施方式，公开了一种非暂态计算机可读介质，所述非暂态计算机可读介质包含有指令，所述指令用于执行神经网络训练以动态地预测服装使用率。非暂态计算机可读介质可以包括用于执行下述操作的指令：生成训练数据集，所述训练数据集包括先前发货的服装的一个或更多个历史数据属性，每个历史数据属性链接到唯一用户标识符和唯一服装标识符；基于训练数据集来训练神经网络以配置将一个或更多个训练模型，从而输出针对任意成对的唯一用户标识符和唯一服装标识符的度量；将一个或更多个训练模型储存为一个或更多个训练模型对象；收集包括至少一个预测对的预测数据，所述预测对包括唯一用户标识符和唯一服装标识符，每个预测对与入库的服装、购买的服装或退回的服装相对应；通过利用预测数据执行所存储的一个或更多个训练模型对象，由一个或更多个处理器预测指示穿戴倾向的一个或更多个预测使用率度量，其中一个或更多个预测使用率度量是通过所执行的一个或更多个训练模型对象而输出的一个或更多个度量；动态地生成一个或更多个匹配对，每个匹配对包括唯一用户标识符和唯一服装标识符；以及基于所预测的一个或更多个预测使用率度量来确定针对一个或更多个匹配对中的每个匹配对的匹配使用率度量。
附图说明
[0008]结合在本说明书中并构成本说明书的一部分的附图示出了各种示例性实施方式并且与描述一起用于解释所公开的实施方式的原理。
[0009]图1描绘了其中可以实现本公开的方法、系统和其他方面的示例性环境。
[0010]图2描绘了示意性地示出了根据一个或更多个实施方式的使用率设置子系统的示例性实现方式中的系统架构和数据流的框图。
[0011]图3描绘了根据一个或更多个实施方式的用于在使用率设置子系统处将具有高级特征的原始数据属性进行转换的示例性方法。
[0012]图4描绘了根据一个或更多个实施方式的用于在使用率设置子系统处构建使用率模型的示例性方法。
[0013]图5A描绘了根据一个或更多个实施方式的用于在使用率设置子系统处对预测数据进行处理的示例性方法。
[0014]图5B描绘了根据一个或更多个替代实施方式的用于在使用率设置子系统处对预测数据进行处理的示例性方法。
[0015]图6描绘了根据一个或更多个实施方式的用于使用训练的模型对象来生成预测的使用率度量的示例性方法。
[0016]图7描绘了根据一个或更多个替代实施方式的用于使用训练的模型对象来生成预测的使用率度量的示例性方法。
[0017]图8描绘了根据一个或更多个实施方式的用于执行针对动态预测服装使用率的神经网络训练的示例性方法的流程图。
[0018]图9描绘了其中可以实现本公开的实施方式或其部分的示例性计算机设备或系统。
具体实施方式
[0019]下面的实施方式描述了用于执行神经网络训练以动态地预测服装使用率的系统和方法。如上所述，服务提供商(例如，基于订本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】1.一种计算机实现方法，所述方法用于执行神经网络训练以在订购电子交易平台中动态地预测服装使用率，所述方法包括：由一个或更多个处理器生成训练数据集，所述训练数据集包括先前发货的服装的一个或更多个历史数据属性，所述历史数据属性中的每个历史数据属性链接到所述订购电子交易平台中使用的唯一用户标识符和唯一服装标识符；由所述一个或更多个处理器基于所述训练数据集来训练神经网络以配置一个或更多个训练模型，从而输出针对所述订购电子交易平台中使用的任意成对的唯一用户标识符和唯一服装标识符的度量；由所述一个或更多个处理器将所述一个或更多个训练模型作为一个或更多个训练模型对象储存在所述订购电子交易平台的数据库处；由所述一个或更多个处理器收集包括至少一个预测对的预测数据，所述预测对包括在所述订购电子交易平台中使用的唯一用户标识符和唯一服装标识符，每个预测对与通过所述订购电子交易平台入库、购买或退回的服装相对应；由所述一个或更多个处理器利用所述预测数据执行所储存的一个或更多个训练模型对象，以确定一个或更多个预测使用率度量，所述预测使用率度量指示用户穿戴入库的服装、购买的服装或退回的服装的倾向；通过储存与第一预测对相关联的第一预测使用率度量，在第一调度下将所述一个或更多个预测使用率度量周期性地储存在订购电子交易平台的度量数据库中，所述第一预测对包括第一唯一用户标识符和第一唯一服装标识符，并且其中，所述第一预测使用率度量指示与所述第一唯一用户标识符相关联的用户穿戴与所述第一唯一服装标识符相关联的服装的倾向；由所述一个或更多个处理器动态地生成一个或更多个匹配对，每个匹配对包括在所述订购电子交易平台中使用的唯一用户标识符和唯一服装标识符；以及由所述一个或更多个处理器通过针对包括所述第一唯一用户标识符和所述第一唯一服装标识符的第一匹配对确定第一匹配使用率度量，在不同于所述第一调度的第二调度下基于所储存的一个或更多个预测使用率度量来周期性地确定针对所述一个或更多个匹配对中的每个匹配对的匹配使用率度量，并且确定与所述第一唯一用户标识符和所述第一唯一服装标识符相关联的所储存的第一预测使用率度量，以及将所储存的第一预测使用率度量分配为针对所述第一匹配对的所述第一匹配使用率度量。2.根据权利要求1所述的方法，其中，生成所述训练数据集还包括：确定与唯一服装标识符相对应的一个或更多个合身等级分布。3.根据权利要求1所述的方法，其中，基于所预测的一个或更多个预测使用率度量来针对所述一个或更多个匹配对中的每个匹配对确定所述匹配使用率度量包括：从所述度量数据库中检索所储存的一个或更多个预测使用率度量。4.根据权利要求1所述的方法，其中，所述度量数据库是被配置成对包括所述一个或更多个预测使用率度量的多个数据文件进行索引、检索和搜索的数据库。5.根据权利要求3所述的方法，其中，针对所述一个或更多个匹配对中的每个匹配对确定所述匹配使用率度量还包括：在储存于所述度量数据库处的所述一个或更多个预测使用率度量中检索预测使用率度量。
6.根据权利要求1所述的方法，其中，动态地生成所述一个或更多个匹配对是响应于接收到一个或更多个补货标识符而被执行的。7.一种计算机系统，所述计算机系统用于执行神经网络训练以在订购电子交易平台中动态地预测服装使用率，所述计算机系统包括：存储器，所述存储器具有储存在所述存储器中的处理器可读指令；以及至少一个处理器，所述至少一个处理器被配置成访问所述存储器并且执行所述处理器可读指令，所述处理器可读指令在被所述至少一个处理器执行时将所述至少一个处理器配置成执行多个功能，所述多个功能包括下述功能：生成训练数据集，所述训练数据集包括先前发货的服装的一个或更多个历史数据属性，所述历史数据属性中的每个历史数据属性链接到所述订购电子交易平台中使用的唯一用户标识符和唯一服装标识符；基于所述训练数据集来训练神经网络以配置一个或更多个训练模型，从而输出针对所述订购电子交易平台中使用的任意成对的唯一用户标识符和唯一服装标识符的度量；将所述一个或更多个训练模型作为一个或更多个训练模型对象储存在所述订购电子交易平台的数据库处；收集包括至少一个预测对的预测数据，所述预测对包括在所述订购电子交易平台中使用的唯一用户标识符和唯一服装标识符，每个预测对与通过所述订购电子交易平台入库、购买或退回的服装相对应；利用所述预测数据执行所储存的一个或更多个训练模型对象，以确定一个或更多个预测使用率度量，所述预测使用率度量指示用户穿戴入库的服装、购买的服装或退回的服装的倾向；通过储存与第一预测对相关联的第一预测使用率度量，在第一调度下将所述一个或更多个预测使用率度量周期性地储存在订购电子交易平台的度量数据库中，所...

【专利技术属性】
技术研发人员：张礼薇，蒋东溟，格奥尔基，
申请(专利权)人：凯首公司，
类型：发明
国别省市：