定义了跨多个零售商的文化。处理来自所述多个零售商的交易数据以将条形码商品代码映射到文化商品向量空间中。与所述文化相关联的给定零售商的任何非条形码商品基于零售商特定商品向量空间链接到所述零售商的最类似的条形码商品。处理所述文化商品向量空间的映射的条形码商品代码之间的距离，以将所述条形码商品代码聚类为文化向量空间内的归类。每个零售商的非条形码商品基于其到零售商的特定条形码项目的链接而与所述文化商品向量空间的所述归类相关联，所述特定条形码商品已映射在所述文化商品向量空间内。给定零售商的商品目录的每个商品代码链接到其对应的归类。录的每个商品代码链接到其对应的归类。录的每个商品代码链接到其对应的归类。
【技术实现步骤摘要】
基于平台的跨零售产品分类
技术介绍
[0001]产品归类对于零售等销售行业的许多方面至关重要。产品分类通常由目录专家基于产品特性和用途手动且依先验执行。糟糕的产品归类会导致所有零售细分的决策失误，从而导致收入大幅损失。
[0002]分类在零售业务决策过程中是重要的。产品归类对于零售行业的几乎任何方面都是至关重要的，包含营销、库存管理、产品货架布置、促销管理、报告、分析和电子商务。糟糕的产品归类会导致零售商在经营的几乎每一方面的决策失误，从而给行业造成数十亿美元的损失。
[0003]零售商目前支付双倍的费用。一方面，零售商聘请目录专家来基于他们自身对产品性质的推测性了解，演绎地创建和维护商品层次结构。另一方面，他们经常为不准确或不理想的产品归类间接支付费用。
[0004]展示产品分类重要性的一些关键示例：营销、库存管理、产品货架布置、促销管理和电子商务。
[0005]在营销中，重要的是理解和研究产品之间的关系，以设计优化商店销售的目录。当考虑添加新商品时，一些商品可能会增加商店的总销售额，而其它商品可能销售得很好，但会冲击现有类似商品的销售额，而不是增加总销售额。
[0006]在库存管理中，当某个商品缺货时，为避免损失，应将其更换为最类似的商品。商店经理并非总是很容易找到类似产品。
[0007]在产品货架布置中，为了最大化商店销售额，重要的是将产品放置于在产品最常见购物篮背景内接近产品的战略位置。
[0008]在促销管理中，理解产品之间的相似性是重要的。为了最大化利润，将促销分散在不同类别中比将多个促销叠加在同一类别中更有效。
[0009]在电子商务中，产品归类和聚类主题对于提供良好的用户体验和智能搜索以增加电子商务网站的收入至关重要。如果产品类别是正确的，则允许可扩展性和减少无意的错误归类，从而提高用户体验、客户满意度和更高的交易率。
[0010]同样，目前的解决方案在很大程度上依赖于目录专家及其对产品关系的先验推测。目录的初始分类和商品与产品分类或类别的关联目前由这些专家手动完成。
[0011]然而，客户和营销经理、业务员、库存经理、电子商务经理和销售分析员均依赖于分类，并基于所述分类作出许多日常决策。
技术实现思路
[0012]在各种实施例中，呈现了用于基于平台的跨零售产品分类的方法和系统。
[0013]根据一方面，呈现了一种用于基于平台的跨零售产品分类的方法。例如，基于多个零售商处理的交易，将多个零售商的条形码商品代码映射到文化特定向量空间中。将给定
零售商的零售商特定商品代码映射到给定零售商特定向量空间中。从映射在所述给定零售商特定向量空间内的所述零售商特定商品代码标识非条形码商品代码。确定与所述给定零售商特定向量空间内的所述非条形码商品代码最类似的精选零售商特定商品代码。所述非条形码商品代码链接到所述精选零售商特定商品代码；所述精选零售商特定商品代码是映射在所述文化特定向量空间中的特定条形码商品代码。将所述条形码商品代码在所述文化特定向量空间内聚类为产品类别。
附图说明
[0014]图1A是根据示例实施例的用于基于平台的跨零售产品分类的系统的图式。
[0015]图1B是根据示例实施例的表示图1A的系统的处理流程的图式。
[0016]图2是根据示例实施例的用于基于平台的跨零售产品分类的方法的图式。
[0017]图3是根据示例实施例的用于基于平台的跨零售产品分类的另一方法的图式。
具体实施方式
[0018]图1A是根据示例实施例的用于基于平台的跨零售产品分类的系统100的图式。应注意，组件是以大大简化的形式示意性地示出，其中仅绘示了与对实施例的理解相关的那些组件。
[0019]此外，仅出于图解目的，例示了各种组件(标识于图1A和图1B中)并且呈现了这些组件的布置。应注意，具有更多或更少组件的其它布置在不脱离本文和下文呈现的基于平台的跨零售产品分类的实时警示的教示的情况下是可能的。
[0020]如本文和下文将更详细地论述的，系统100A提供零售服务平台，其提供基于文化的产品分类。所述平台托管多个租户(客户或零售商及其业务/交易环境)。这为足够多的客户提供了遍布全球的零售商店的广泛数据(交易、目录、产品/商品价格和促销/折扣)。例如，在特定地区，例如佐治亚州亚特兰大，所述平台为亚特兰大地区内的连接到其平台的每一商店保存了上述数据。数据将包含跨多个文化、跨多个零售商的多个商店。产品/商品目录中的大部分商品已经包含制造商条形码(通用产品代码(UPC))。换句话说，同一罐在特定区域内的任何商店中均具有相同的条形码，而不管所述商店属于哪条链。
[0021]系统100A基于商店文化群体自动产生产品分类，而不是仅基于所述零售商自己的商店分别为每个零售商运行分类。每个文化群体由与连接到平台的所有零售商的文化相关联的所有商店构成。这提供了上述问题的解决方案。
[0022]系统100提供了一种机制，借助于所述机制，产品目录的商品代码表示字。交易由表示所述交易的商品的商品代码构成。给定交易中的商品代码(字)的混合或组合表示句子。为商品代码分配向量，所述向量表示基于对购买商品的交易的分析购买对应于商品代码的商品的背景。商品向量表示多维空间内的位置。给定具有一篮商品的交易，针对所述交易获得对应的商品向量，并且产生下一个商品要添加到交易中的概率，并且按概率递减给所述概率排序。当商品添加到给定交易或从给定交易移除时，商品代码的商品向量改变。在任何给定时间点，可以计算商品向量与多维空间内的其它商品代码之间的概率。这些概率与不属于当前交易但很可能基于包括当前交易的商品向量的背景而随后添加的商品相关联。设置配置的阈值概率，使得当在当前交易的多维空间中绘制的商品向量之间的给定概
率处于或低于阈值概率时，推测与给定概率相关联的商品应被推荐作为消费者希望通过其交易购买的商品而包含在当前交易中。
[0023]在跨零售信息存储在平台中、保存来自多个客户(零售商)的数据的情况下，预计每一文化的数据集大到足以产生有效模型，所述有效模型甚至会为规模更小的零售商服务。大型零售商可能会使其文化多元化的商店与多种文化联系起来，以便不同的分类将适用于不同的文化群体，从而实现更好的优化。
[0024]要求希望消耗系统的产品分类服务的零售商提供其每个商店的文化群体，而所述文化群组来自由平台提供的最终集合。
[0025]WORD2VEC算法为每个文化群体提供单独的分类，然后随着新交易从连接到平台的所有零售商上传到平台，所述分类持续得到维护。
[0026]此跨零售WORD2VEC模型仅基于保存制造商条形码的商品，这是因为只有这些商品跨多个零售商共享相同的条形码。幸运的是，这些是大部分零售细分——例如杂货零售细分——中的大多数商品。WORD2VEC模型对于所有零售商都是相同的，但是由于每个零售商都有自己的产品/商品目录，因此每一零售商的分类将是唯一的。最终随着时间推移，平台的分类服务会返回每一特本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种方法，其包括：基于多个零售商处理的交易，将所述多个零售商的条形码商品代码映射到文化特定向量空间中；将给定零售商的零售商特定商品代码映射到给定零售商特定向量空间中；从映射在所述给定零售商特定向量空间内的所述零售商特定商品代码标识非条形码商品代码；确定与所述给定零售商特定向量空间内的所述非条形码商品代码最类似的精选零售商特定商品代码；将所述非条形码商品代码链接到所述精选零售商特定商品代码，其中所述精选零售商特定商品代码是映射在所述文化特定向量空间中的特定条形码商品代码；将所述条形码商品代码在所述文化特定向量空间内聚类为产品类别。2.根据权利要求1所述的方法，其中映射所述条形码商品代码进一步包含针对所述条形码商品代码中的每一个条形码商品代码生成条形码商品代码向量，以及在所述文化特定向量空间内绘制所述条形码商品代码向量。3.根据权利要求2所述的方法，其中映射所述零售商特定商品代码进一步包含针对所述零售商特定商品代码中的每一个零售商特定商品代码生成零售商特定商品代码向量，以及在所述零售商特定向量空间内绘制所述零售商特定商品代码向量。4.根据权利要求3所述的方法，其中标识进一步包含从零售商特定产品目录中标识所述非条形码商品代码。5.根据权利要求4所述的方法，其中确定进一步包含确定所述精选零售商特定商品代码与所述非条形码商品代码之间在所述给定零售商特定向量空间内的第一距离。6.根据权利要求5所述的方法，其中确定进一步包含确定所述非条形码商品代码与其它零售商特定商品代码之间在所述给定零售商特定向量空间内的第二距离。7.根据权利要求6所述的方法，其中确定进一步包含基于所述第一距离小于所述第二距离中的每一个而选择所述第一距离。8.根据权利要求6所述的方法，其中确定进一步包含基于当所述精选零售商特定商品代码与和所述第二距离相关联的所述零售商特定商品代码相比时是最接近的...
【专利技术属性】
技术研发人员：伊塔马尔，
申请(专利权)人：NCR公司，
类型：发明
国别省市：
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