类目推荐方法、装置、电子设备及存储介质制造方法及图纸

本公开提供了一种类目推荐方法、装置、电子设备及存储介质，所述方法包括：获取待进行类目推荐的目标商品的文字描述和/或图片；将所述文字描述和/或图片输入预先建立的类目推荐模型中，通过所述类目推荐模型同时进行多个类目预测任务，获取多个类目预测结果；所述多个类目预测任务分别与指定类目体系所包括的多个层级一一对应；所述类目预测任务用于预测所述目标商品在其中一个层级中被划分到的类目；将符合预设条件的类目预测结果作为推荐类目输出。本实施例无需用户进行繁琐的手动选择类目的操作，减少用户的操作步骤，提高用户的使用体验。使用体验。使用体验。

【技术实现步骤摘要】
类目推荐方法、装置、电子设备及存储介质


[0001]本公开涉及计算机软件
，尤其涉及一种类目推荐方法、装置、电子设备及存储介质。

技术介绍

[0002]随着电子商务平台的蓬勃发展，电子商务平台的商品数以亿计，分类规模已达数万，用户需求多样，覆盖的市场范围极大。
[0003]在商家上传商品的过程中，需要填写商品对应的类目信息，比如服装、食品等，实现对所述商品的归类过程，便于根据商品分类向用户推荐该商品或进行其他业务。但是在类目数量非常多的情况下，商家在选择商品类目的过程中，非常耗时，甚至在不熟悉电商平台的情况下，商家也不清楚自己的商品属于哪些类目，可能导致归类错误的情况发生，不利于用户的使用体验。

技术实现思路

[0004]为克服相关技术中存在的问题，本公开提供了一种类目推荐方法、装置、电子设备及存储介质。
[0005]根据本公开实施例的第一方面，提供一种类目推荐方法，包括：
[0006]获取待进行类目推荐的目标商品的文字描述和/或图片；
[0007]将所述文字描述和/或图片输入预先建立的类目本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种类目推荐方法，其特征在于，包括：获取待进行类目推荐的目标商品的文字描述和/或图片；将所述文字描述和/或图片输入预先建立的类目推荐模型中，通过所述类目推荐模型同时进行多个类目预测任务，获取多个类目预测结果；所述多个类目预测任务分别与指定类目体系所包括的多个层级一一对应；所述类目预测任务用于预测所述目标商品在其中一个层级中被划分到的类目；将符合预设条件的类目预测结果作为推荐类目输出。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述类目推荐模型通过以下步骤训练得到：获取训练样本；所述训练样本至少包括若干商品的文字描述或图片，每一所述商品对应多个标签，每一所述标签表征在指定类目体系的其中一个层级中所述商品被划分到的类目；不同所述标签对应所述指定类目体系中的不同层级；将所述训练样本输入指定模型中，通过所述指定模型同时进行多个类目预测任务，获得多个预测结果；所述多个类目预测任务分别与所述指定类目体系所包括的多个层级一一对应；所述类目预测任务用于预测所述商品在其中一个层级中被划分到的类目；将属于同一层级的所述预测结果与所述标签进行比对，根据比对结果反向调整用于构建所述指定模型的参数，获得所述类目推荐模型。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述指定类目体系包括根层级、非叶子层级和叶子层级，各个层级之间的关系以树状关系表示；所述将属于同一层级的所述预测结果与所述标签进行比对，根据比对结果反向调整用于构建所述指定模型的参数，包括：按照从叶子层级到根层级的顺序，依次将属于同一层级的所述预测结果与所述标签进行对比，根据比对结果确定本层级是否预测正确；若本层级预测错误，继续下一层级的比对步骤；若本层级预测正确或者所有层级均预测错误，结束层级之间的比对步骤并执行以下步骤：基于预设的损失函数分别计算预测错误的层级对应的所述预测结果与所述标签之间的损失值；将预测错误的层级对应的所述损失值累加，得到所述指定模型的损失值；根据所述指定模型的损失值调整用于构建所述指定模型的参数，获得所述类目推荐模型。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述指定类目体系包括根层级、...

【专利技术属性】
技术研发人员：仇辉，杜川，李志伟，
申请(专利权)人：北京达佳互联信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：