物料处理方法及装置、电子设备和计算机可读存储介质制造方法及图纸

本公开提供了一种物料处理方法及装置、电子设备和计算机可读存储介质。其中，该物料处理方法，包括：确定当前待处理物料的第一属性与多个已选物料中每个已选物料的第二属性的相似度值，得到多个所述相似度值，其中，所述已选物料被添加在已选物料池中；在多个所述相似度值小于预设相似度阈值、且所述已选物料池中所述已选物料的数量大于等于预设数量阈值的情况下，将多个所述相似度值中的目标相似度值对应的已选物料移出所述已选物料池，并将所述当前待处理物料添加至所述已选物料池中。当前待处理物料添加至所述已选物料池中。当前待处理物料添加至所述已选物料池中。

【技术实现步骤摘要】
物料处理方法及装置、电子设备和计算机可读存储介质


[0001]本公开涉及计算机
，更具体地，涉及一种物料处理方法及装置、电子设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。

技术介绍

[0002]在电商运营过程中，运营人员进行运营选品是一项不可缺少的环节。随着电商平台的高速发展，物品的品类，数量变得非常庞大，运营选品过程中，因每位运营人员要从其负责的数量庞大的物料中选择符合频道特色的物料出来，无论时间还是效果都得不到保障，仅凭人工运营团队很难做到很好的运营选品。

技术实现思路

[0003]有鉴于此，本公开提供了一种物料处理方法及装置、电子设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。
[0004]本公开的一个方面提供了一种物料处理方法，包括：
[0005]确定当前待处理物料的第一属性与多个已选物料中每个已选物料的第二属性的相似度值，得到多个相似度值，其中，已选物料被添加在已选物料池中；
[0006]在多个相似度值小于预设相似度阈值、且已选物料池中已选物料的数量大于等于预设数量阈值的情况下，将多个相似度值中的目标相似度值对应的已选物料移出已选物料池，并将当前待处理物料添加至已选物料池中。
[0007]根据本公开的实施例，上述方法还包括：在多个相似度值小于预设相似度阈值、且已选物料池的容量小于预设容量阈值的情况下，将当前待处理物料添加至已选物料池中。
[0008]根据本公开的实施例，上述方法还包括：在任一相似度值大于等于预设相似度阈值的情况下，丢弃当前待处理物料。/>[0009]根据本公开的实施例，其中：第一属性和第二属性均包括至少一个表现型属性，每个表现型属性包括以下之一：物料名称、物料颜色、物料尺寸、物料品牌、物料套装类型，且同一物料中每个表现型属性的类型不同。
[0010]上述方法中，确定当前待处理物料的第一属性与多个已选物料中每个已选物料的第二属性的相似度值，得到多个相似度值包括：
[0011]将第一属性包括的表现型属性降维处理后，得到与当前待处理物料匹配的第一特征向量；
[0012]分别将每个第二属性包括的表现型属性降维处理后，得到与每个已选物料匹配的第二特征向量；
[0013]利用相似度算法，分别计算第一特征向量与每个第二特征向量的相似度值，以分别确定第一属性与每个第二属性的相似度值。
[0014]根据本公开的实施例，上述方法中，将与第一属性匹配的表现型属性降维处理后，得到与当前待处理物料匹配的第一特征向量包括：
[0015]获取第一属性包括的至少一个表现型属性的特征文本，其中每个特征文本为针对其中一个表现型属性的自然语言描述；
[0016]去除至少一个特征文本中的特殊字符，以获得至少一个预处理后的特征文本；
[0017]将至少一个预处理后的特征文本降维处理，以得到第一特征向量。
[0018]根据本公开的实施例，上述方法中，将至少一个预处理后的特征文本降维处理，以得到第一特征向量包括：
[0019]分别对预处理后的特征文本进行分词处理，以得到与每个预处理后的特征文本对应的多个特征关键词，其中特征关键词用于表征表现型属性的关键特征；
[0020]配置每个特征关键词的权重；
[0021]将每个特征关键词，分别转化为第一特征子向量；
[0022]将每个特征关键词的权重，和每个第一特征子向量分别加权，以得到多个加权后向量；
[0023]对多个加权后向量归一化处理，以得到第一特征向量。
[0024]根据本公开的实施例，上述方法还包括：
[0025]利用物料信息系统生成物料状态更新信息，以便将物料状态更新信息推送至消息队列；
[0026]利用消息处理引擎，从消息队列中获取物料状态更新信息；
[0027]根据物料状态更新信息和预设判断条件，确定是否将已选物料移出已选物料池。
[0028]本公开的另一个方面提供了一种物料处理装置，包括第一确定模块和处理模块。
[0029]其中，第一确定模块，用于确定当前待处理物料的第一属性与多个已选物料中每个已选物料的第二属性的相似度值，得到多个相似度值，其中，已选物料被添加在已选物料池中。
[0030]处理模块，用于在多个相似度值小于预设相似度阈值、且已选物料池中已选物料的数量大于等于预设数量阈值的情况下，将多个相似度值中的目标相似度值对应的已选物料移出已选物料池，并将当前待处理物料添加至已选物料池中。
[0031]根据本公开的实施例，上述装置还包括添加模块，用于在多个相似度值小于预设相似度阈值、且已选物料池的容量小于预设容量阈值的情况下，将当前待处理物料添加至已选物料池中。
[0032]根据本公开的实施例，上述装置还包括丢弃模块，用于在任一相似度值大于等于预设相似度阈值的情况下，丢弃当前待处理物料。
[0033]根据本公开的实施例，其中：第一属性和第二属性均包括至少一个表现型属性，每个表现型属性包括以下之一：物料名称、物料颜色、物料尺寸、物料品牌、物料套装类型，且同一物料中每个表现型属性的类型不同。
[0034]第一确定模块包括第一处理单元、第二处理单元和计算单元。
[0035]其中，第一处理单元，用于将第一属性包括的表现型属性降维处理后，得到与当前待处理物料匹配的第一特征向量。第二处理单元，用于分别将每个第二属性包括的表现型属性降维处理后，得到与每个已选物料匹配的第二特征向量。计算单元，用于利用相似度算法，分别计算第一特征向量与每个第二特征向量的相似度值，以分别确定第一属性与每个第二属性的相似度值。
[0036]根据本公开的实施例，第一处理单元包括获取子单元、预处理子单元和降维子单元。
[0037]其中，获取子单元，用于获取第一属性包括的至少一个表现型属性的特征文本，其中每个特征文本为针对其中一个表现型属性的自然语言描述。
[0038]预处理子单元，用于去除至少一个特征文本中的特殊字符，以获得至少一个预处理后的特征文本。
[0039]降维子单元，用于将至少一个预处理后的特征文本降维处理，以得到第一特征向量。
[0040]根据本公开的实施例，其中，降维子单元中，将至少一个预处理后的特征文本降维处理，以得到第一特征向量包括：
[0041]分别对预处理后的特征文本进行分词处理，以得到与每个预处理后的特征文本对应的多个特征关键词，其中特征关键词用于表征表现型属性的关键特征；
[0042]配置每个特征关键词的权重；
[0043]将每个特征关键词，分别转化为第一特征子向量；
[0044]将每个特征关键词的权重，和每个第一特征子向量分别加权，以得到多个加权后向量；
[0045]对多个加权后向量归一化处理，以得到第一特征向量。
[0046]根据本公开的实施例，上述装置还包括生成模块、获取模块、第二确定模块。
[0047]其中，生成模块，用于利用物料信息系统生成物料状态更新信息，本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种物料处理方法，包括：确定当前待处理物料的第一属性与多个已选物料中每个已选物料的第二属性的相似度值，得到多个所述相似度值，其中，所述已选物料被添加在已选物料池中；在多个所述相似度值小于预设相似度阈值、且所述已选物料池中所述已选物料的数量大于等于预设数量阈值的情况下，将多个所述相似度值中的目标相似度值对应的已选物料移出所述已选物料池，并将所述当前待处理物料添加至所述已选物料池中。2.根据权利要求1所述的方法，还包括：在多个所述相似度值小于所述预设相似度阈值、且所述已选物料池的容量小于所述预设容量阈值的情况下，将所述当前待处理物料添加至所述已选物料池中。3.根据权利要求1所述的方法，还包括：在任一所述相似度值大于等于所述预设相似度阈值的情况下，丢弃所述当前待处理物料。4.根据权利要求1所述的方法，其中：所述第一属性和所述第二属性均包括至少一个表现型属性，每个所述表现型属性包括以下之一：物料名称、物料颜色、物料尺寸、物料品牌、物料套装类型，且同一物料中每个所述表现型属性的类型不同；所述确定当前待处理物料的第一属性与多个已选物料中每个已选物料的第二属性的相似度值，得到多个所述相似度值包括：将所述第一属性包括的所述表现型属性降维处理后，得到与所述当前待处理物料匹配的第一特征向量；分别将每个所述第二属性包括的所述表现型属性降维处理后，得到与每个所述已选物料匹配的第二特征向量；利用相似度算法，分别计算所述第一特征向量与每个所述第二特征向量的相似度值，以分别确定所述第一属性与每个所述第二属性的相似度值。5.根据权利要求4所述的方法，其中，所述将与所述第一属性匹配的所述表现型属性降维处理后，得到与所述当前待处理物料匹配的第一特征向量包括：获取所述第一属性包括的至少一个所述表现型属性的特征文本，其中每个所述特征文本为针对其中一个所述表现型属性的自然语言描述；去除至少一个所述特征文本中的特殊字符，以获得至少一个预处理后的特征文本；将至少一个所述预处理...

【专利技术属性】
技术研发人员：李中林，
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：