【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及工业品领域，具体地，涉及一种可扩展高效的工业品商品数字化系统及方法。
技术介绍
1、在工业品行业，由于种类繁多，特性各异，使得商品数据获取和管理面临极大的挑战。传统的数据获取方法主要依靠人力进行数据输入，不仅效率低下，而且很容易产生错误。面对供应商的数据格式，描述方法的不一致，人工数据管理在时效性，精确性以及数据完整性上都存在很大的问题。
2、即使有数据采集系统，也常常因为设计的固定性，无法灵活处理工业品种类多样、属性繁琐等问题。当工业品类别或属性发生变化时，现有的数据采集系统往往需要大规模调整，无法实现快速适应和扩展。另一方面，现有系统通常无法提供一套灵活的数据更新框架，无法实时定位和更新商品数据，对于商品物流的追踪造成了巨大难度。同时，现有的数据管理系统无法有效识别和匹配不同供应商的相同商品，导致了数据的重复和混淆。
3、此外，对于工业品的管理，特别是对于规模巨大和类别繁多的工业品，其属性定义通常存在大量同义词或者同类词，以及供应商之间对于相同商品的不同描述方法等问题，对于数据标准化，商品识别，以及商品匹配提出了极高的挑战。
4、因此，存在一种迫切的需要发展一种可扩展高效的工业品商品数字化系统及方法，以解决上述由于工业品种类多、产品杂、属性繁琐等特性带来的一系列问题，同时保证数据的准确性和完整性。
5、专利文献cn1641669a公开了一种商品数字化集成管理系统，由数据中心、企业管理中心和智能识别终端三部分构成；企业管理中心与数据中心通过通信网进行数据交换，智能识
技术实现思路
1、针对现有技术中的缺陷，本专利技术的目的是提供一种可扩展高效的工业品商品数字化系统及方法。
2、根据本专利技术提供的一种可扩展高效的工业品商品数字化系统，包括：
3、数据采集模块：针对不同供应商收集数据，根据供应商的属性描述和数据要求进行数据导入，对属性进行批量增加和管理；
4、工业品商品识别模块：精细化属性识别和分类，考虑多个商品属性进行商品识别；
5、辨别相同商品模块：基于对供应商商品数据的采集和工业品商品识别方法辨别不同供应商的相同商品，制定商品属性的标准，基于同义词库和商品属性标准，实现对商品的匹配。
6、优选地，在所述数据采集模块中：
7、定制化数据模版：供应商根据自己的属性描述和数据要求定制数据模版；
8、增量更新：供应商进行多批次的数据导入；
9、批量操作：供应商对商品属性进行批量的增加和管理；
10、防止数据冗余：具有去重特性，针对相同的商品信息，进行智能匹配和去重，防止数据冗余；
11、数据错误校验：通过设定规则进行数据合法性检查，防止错误数据进入系统，提高数据的准确性；
12、基于供应商原有描述字段的数据采集：根据供应商原有的描述字段进行数据收集，合并和整合不同供应商的数据描述。
13、优选地，在所述工业品商品识别模块中：
14、工业品商品识别方法：
15、考虑多个商品属性，包括：品名、品牌、材质、系列、颜色以及规格型号参数，系统将这些属性作为商品识别的依据；
16、如果在相同品名的商品中，另一种商品的所有这些属性都与已知的一种商品相同，则认为这两种商品是相同的；
17、如果在比较过程中，至少有一个属性与已知商品的相应属性不同，将这种商品视为一个新的商品。
18、优选地，在所述辨别相同商品模块中：
19、同义词库模块：通过采集供应商的商品数据，形成同义词库，使得不同供应商对相同商品的不同别称相互对应；
20、商品属性标准模块：在收集和识别商品的过程中，制定商品属性的标准；
21、商品匹配模块：基于同义词库和商品属性标准，实现对商品的匹配。
22、优选地，同义词库通过运营人员和机器学习的方法进行管理和识别，数据库中的同义词数值自动转换为标准属性数值；
23、适应性动态扩展，根据不同产品的属性特征，增添属性字段，不限制供应商本身字段描述，根据供应商商品特征进行属性字段扩展，在商品导入时新增；
24、如系统中已有该属性字段相同含义且判断是相同属性的字段，在数据录入中该属性字段变为对应标准属性的同义词字段，下一次有相同的属性字段录入，则自动关联标准属性字段。
25、根据本专利技术提供的一种可扩展高效的工业品商品数字化方法，采用所述的可扩展高效的工业品商品数字化系统，执行包括：
26、步骤s1：收集工业品相关数据，并将其存入数据库系统中；
27、步骤s2：对收集到的数据进行处理；
28、步骤s3：将同一类工业品数据进行聚合，形成标准的商品基础数据，并存入工业品基础物料库中；
29、步骤s4：导入所需商品数据，并通过系统自动匹配同义词库，自动添加到数据库系统中；
30、步骤s5：不断积累数据，让工业品的基础物料库成长为全量的行业数据。
31、优选地，在所述步骤s1中：
32、工业品相关数据包括工业品属性、特征、分类信息。
33、优选地，在所述步骤s2中：
34、对收集到的数据进行清洗、去重、标准化操作。
35、优选地，在所述步骤s3中：
36、通过一品多商、相同商品的算法，将同一类工业品数据进行聚合。
37、优选地，在所述步骤s5中：
38、通过商品辨别、人工判断和机器学习的数据清洗、沉淀、相同商品自动补属性、一品多商识别共有标准属性，实现工业品标准商品基础数据。
39、与现有技术相比，本专利技术具有如下的有益效果：
40、1、本专利技术前期通过属性词库建设，降低数据录入的门槛，实现海量快速录入商品数据，并通过数据反哺平台，为大数据神经网络大模型训练提供持续数据，形成工业品基础物料库，提高了采集效率和准确度；
41、2、本专利技术能够快速匹配商品属性和同义词库，从而实现更加精准的商品匹配；
42、3、本专利技术通过海量收集工业品数据，数据越多，可不断通过清洗、沉淀、ai算法匹配，实现工业品行业标准商品基础数据。
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1.一种可扩展高效的工业品商品数字化系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的可扩展高效的工业品商品数字化系统，其特征在于，在所述数据采集模块中：
3.根据权利要求1所述的可扩展高效的工业品商品数字化系统，其特征在于，在所述工业品商品识别模块中：
4.根据权利要求1所述的可扩展高效的工业品商品数字化系统，其特征在于，在所述辨别相同商品模块中：
5.根据权利要求4所述的可扩展高效的工业品商品数字化系统，其特征在于：
6.一种可扩展高效的工业品商品数字化方法，其特征在于，采用权利要求1-5任一项所述的可扩展高效的工业品商品数字化系统，执行包括：
7.根据权利要求6所述的可扩展高效的工业品商品数字化方法，其特征在于，在所述步骤S1中：
8.根据权利要求6所述的可扩展高效的工业品商品数字化方法，其特征在于，在所述步骤S2中：
9.根据权利要求6所述的可扩展高效的工业品商品数字化方法，其特征在于，在所述步骤S3中：
10.根据权利要求6所述的可扩展高效的工业品商品数字化方法，
...【技术特征摘要】
1.一种可扩展高效的工业品商品数字化系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的可扩展高效的工业品商品数字化系统，其特征在于，在所述数据采集模块中：
3.根据权利要求1所述的可扩展高效的工业品商品数字化系统，其特征在于，在所述工业品商品识别模块中：
4.根据权利要求1所述的可扩展高效的工业品商品数字化系统，其特征在于，在所述辨别相同商品模块中：
5.根据权利要求4所述的可扩展高效的工业品商品数字化系统，其特征在于：
6.一种可扩展高效的工业品...
【专利技术属性】
技术研发人员：肖成祥，徐中慧，刘铠，陈克松，
申请(专利权)人：上海润益互联网科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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