【技术实现步骤摘要】
本申请涉及电商，尤其涉及一种商品分类方法及其相应的装置、计算机设备、计算机可读存储介质。
技术介绍
1、电商平台商品种类繁多，有效的分类管理是提升用户体验和平台运营效率的关键。层次化分类体系能够清晰地展现商品类别之间的关系，不仅方便用户浏览和搜索，还为平台的商品搜索、推荐和管理提供了结构化的支持。然而，传统的商品分类方法在面对复杂的数据结构时显得力不从心。基于规则的方法虽然简单直观，但其依赖人工制定规则，难以适应商品类别动态变化的特性；支持向量机(svm)在小样本、非线性场景中表现出色，但对大规模数据的处理能力有限，且无法捕捉类别间的复杂关系；朴素贝叶斯假设特征之间相互独立，这一假设在实际商品分类中往往不成立，导致分类精度受限。近年来，深度学习方法如卷积神经网络(cnn)和循环神经网络(rnn)在特征提取方面取得了显著进展，但这些方法通常假设类别之间是独立的或呈简单的树状层次关系，难以应对电商平台商品类别中存在的复杂关系。
2、电商平台的商品类别关系因为业务所需，现已发展到远比传统技术假设的更为复杂。商品类别不仅存在一对一的...
【技术保护点】
1.一种商品分类方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的商品分类方法，其特征在于，对所述多维商品信息进行编码，获得融合了各个维度的特征信息的多维特征向量，包括如下步骤：
3.根据权利要求1所述的商品分类方法，其特征在于，采用预设的解码器对所述输入编码序列进行自回归解码，确定出在所述商品分类体系图中的目标分类路径，标注为所述目标商品的类别信息之后，包括如下步骤：
4.根据权利要求3所述的商品分类方法，其特征在于，采用对应于所述类别信息所属的分类路径而预备的抽象分类模型，根据所述目标商品的多维特征向量确定出待校验抽象类...
【技术特征摘要】
1.一种商品分类方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的商品分类方法，其特征在于，对所述多维商品信息进行编码，获得融合了各个维度的特征信息的多维特征向量，包括如下步骤：
3.根据权利要求1所述的商品分类方法，其特征在于，采用预设的解码器对所述输入编码序列进行自回归解码，确定出在所述商品分类体系图中的目标分类路径，标注为所述目标商品的类别信息之后，包括如下步骤：
4.根据权利要求3所述的商品分类方法，其特征在于，采用对应于所述类别信息所属的分类路径而预备的抽象分类模型，根据所述目标商品的多维特征向量确定出待校验抽象类别及其置信度之前，包括如下步骤：
5.根据权利要求4所述的商品分类方法，其特征在于，基于各个所述用户表述文本集确定出关联用户消费需求的抽象类别集，包括如下步骤：
6.根据权...
【专利技术属性】
技术研发人员：王锋，
申请(专利权)人：广州商研网络科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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