【技术实现步骤摘要】
商品的匹配方法、装置及电子设备
[0001]本申请涉及计算机应用
，尤其涉及一种商品的匹配方法、装置及电子设备。
技术介绍
[0002]在电商标题匹配中，通常是计算商品标题之间的整体相似度，并根据商品标题之间的整体相似度确定两个商品标题是否匹配。但是，由于商品标题中的所有文本都参与了相似度计算，无法过滤掉与商品属性无关的文本信息，从而导致商品标题匹配的准确性较低。
技术实现思路
[0003]本申请提出的商品的匹配方法、装置、电子设备及存储介质，用于解决相关技术中，通过根据商品标题之间的整体相似度进行商品标题匹配的方法，由于商品标题中的所有文本都参与了相似度计算，无法过滤掉与商品属性无关的文本信息，从而导致商品标题匹配的准确性较低的问题。
[0004]本申请一方面实施例提出的商品的匹配方法，包括：获取第一商品对应的第一描述信息；对所述第一描述信息进行识别，以确定所述第一商品的多维特征；根据商品库中各个商品的各维特征分别与所述第一商品的各维特征间的第一匹配度，从所述商品库中获取多个候选商品；根据所述...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种商品的匹配方法，其特征在于，包括：获取第一商品对应的第一描述信息；对所述第一描述信息进行识别，以确定所述第一商品的多维特征；根据商品库中各个商品的各维特征分别与所述第一商品的各维特征间的第一匹配度，从所述商品库中获取多个候选商品；根据所述第一商品的各维特征与每个所述候选商品的对应维特征间的第一匹配度及各维特征对应的权重，确定所述第一商品分别与每个所述候选商品的第二匹配度；根据所述第一商品分别与每个所述候选商品的第二匹配度，从所述多个候选商品中提取与所述第一商品匹配的商品。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述多维特征包括以下各项中的至少两项：类别、品牌、型号及性能描述。3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述第一描述信息进行识别，以确定所述第一商品的多维特征，包括：将所述第一描述信息输入一级分类模型，以确定所述第一商品所属的目标一级类别；在所述第一商品所属的目标一级类别包含子类别的情况下，将所述第一描述信息输入所述目标一级类别对应的二级分类模型，以确定所述第一商品所属的目标二级类别。4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，还包括：获取训练数据集及测试数据集，其中，所述训练数据集及所述测试数据集中，分别包括多个商品的描述信息及每个所述商品对应的标注类别；利用所述训练数据集，对初始分类模型进行训练，以生成第一分类模型；利用所述第一分类模型对所述测试数据集中的每个所述商品的描述信息进行处理，以确定每个所述商品属于各个类别的预测概率；根据每个所述商品对应的标注类别及属于各个类别的预测概率，确定各个类别间的混淆概率；将所述混淆概率大于阈值的各类别进行聚类，以生成一级类别；利用聚类后的每个所述一级类别及分别对应的描述信息，对所述初始分类模型进行训练，以生成一级分类模型；利用每个所述一级类别包含的各标注类别及描述信息，对所述初始分类模型进行训练，以生成与每个所述一级类别对应的二级分类模型。5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述第一描述信息进行识别，以确定所述第一商品的多维特征，包括：对所述第一描述信息进行类别识别，以确定所述第一商品所属的类别；根据所述第一商品所属的类别，获取所述第一商品对应的识别规则；基于所述识别规则，对所述第一描述信息进行匹配，以确定所述第一商品的型号和/或性能描述。6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，所述基于所述识别规则，对所述第一描述信息进行匹配，以确定所述第一商品的型号和/或性能描述，包括：基于所述性能描述对应的识别规则，对所述第一描述信息进行匹配，以确定所述第一商品的性能描述；
基于所述型号对应的识别规则，对所述第一描述信息中除所述第一商品的性能描述外的其余信息进行匹配，以确定所述第一商品的型号。7.如权利要求1
‑
6任一所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一商品的各维特征与每个所述候选商品的对应维特征间的第一匹配度及各维特征对应的权重，确定所述第一商品分别与每个所述候选商品的第二匹配度，包括：确定所述第一商品对应的各维特征数量M及第i个所述候选商...
【专利技术属性】
技术研发人员：付振宇，郑宇宇，赵英普，闫慧丽，孙孟哲，顾松庠，
申请(专利权)人：京东科技控股股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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