用于选择商品属性的方法和装置与流程

本发明涉及计算机
技术领域：
，特别地涉及一种用于选择商品属性的方法和装置。
背景技术：
目前，面对海量的商品都会使用多重属性之间的不同取值进行商品之间的区分，例如：手机商品的品牌、机型、内存容量、功能、屏幕等属性。通过属性能够了解每样商品的详细情况，也能够使得每样商品能够有别于其他商品。然而属性也是有主次之分，使用部分主要属性聚合后产生的类别能够使其与其他类别完全分开。这些属性也是用户在选择商品时最关心的属性。例如对于电视机，用户最关心的莫过于其屏幕尺寸。又如对于照相机，像素数显然是需要关注的。作为商品来说，在向客户介绍时，或者在商品标题、详情页中，以及商品录入到商品管理系统时，需要注明商品的一些属性值，具体注明哪些属性的属性值，就涉及到选择商品属性的问题。在现有技术中，一般是通过人员的经验来人工选择商品的属性。目前商品数量非常巨大，并且商品的属性往往也比较多，所以这种方式效率相当低。因此需要一种更高效的选择商品属性的技术方案。技术实现要素：有鉴于此，本发明实施例提供一种用于选择商品属性的方法和装置，有助于更高效地选择商品属性。为实现上述目的，根据本发明实施例的一个方面，提供了一种用于选择商品属性的方法。本发明实施例的用于选择商品属性的方法包括：建立当前品类的商品的用户行为矩阵，该矩阵的各行分别对应不同的用户，各列分别对应当前品类的商品的多个属性名称的不同属性值，其中各个属性名称具有多个属性值，矩阵的元素值是该元素所在行对应的用户对具有该元素所在列对应的属性值的商品的行为次数；按照预先选定的距离计算方式，计算所述用户行为矩阵中同一属性名称的各个属性值对应列的列向量两两之间的距离，然后输出所述距离的值。可选地，所述选定的距离计算方式包括如下之一种：计算所述列向量之间的相关性；计算所述列向量之间的欧氏距离。可选地，计算所述用户行为矩阵中，同一属性名称的各个属性值对应列的列向量两两之间的距离的步骤之后，还包括：对于各个属性名称，判断该属性名称的各个属性值对应列的列向量两两之间的距离中，是否有距离达到所述阈值；若是，则输出该属性名称。根据本发明实施例的另一方面，提供了一种用于选择商品属性的装置。本发明实施例的用于选择商品属性的装置包括：保存模块，用于保存当前品类的商品的用户行为矩阵，该矩阵的各行分别对应不同的用户，各列分别对应当前品类的商品的多个属性名称的不同属性值，其中各个属性名称具有多个属性值，矩阵的元素值是该元素所在行对应的用户对具有该元素所在列对应的属性值的商品的行为次数；计算模块，用于按照预先选定的距离计算方式，计算所述用户行为矩阵中同一属性名称的各个属性值对应列的列向量两两之间的距离；输出模块，用于输出所述距离的值。可选地，所述计算模块的计算方式包括如下之一种：计算所述列向量之间的相关性；计算所述列向量之间的欧氏距离。可选地，还包括判断模块，用于对于各个属性名称，判断该属性名称的各个属性值对应列的列向量两两之间的距离中，是否有距离达到所述阈值；若是，则输出该属性名称。根据本发明实施例的又一方面，提供了一种电子设备，包括：一个或多个处理器；存储装置，用于存储一个或多个程序，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现本发明所述的方法。根据本发明实施例的又一方面，提供了一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，所述程序被处理器执行时实现本发明所述的方法。根据本发明实施例的技术方案，通过计算用户行为矩阵的列向量的距离的方式，能够确定用户在同一属性的多个属性值之间做出取舍时体现出的属性值之间的互斥性，人员可以据此来快速选择商品的属性，因此提高了选择商品属性的效率。附图说明附图用于更好地理解本发明，不构成对本发明的不当限定。其中：图1是根据本发明实施方式的用于选择商品属性的方法的主要步骤的示意图；图2是根据本发明实施方式的用于选择商品属性的装置的基本结构的示意图；图3a示出了可以应用本发明实施例的用于选择商品属性的方法或用于选择商品属性的装置的示例性系统架构；图3b是适于用来实现本发明实施方式的计算机系统的结构示意图。具体实施方式以下结合附图对本发明的示范性实施方式做出说明，其中包括本发明实施方式的各种细节以助于理解，应当将它们认为仅仅是示范性的。因此，本领域普通技术人员应当认识到，可以对这里描述的实施方式做出各种改变和修改，而不会背离本发明的范围和精神。同样，为了清楚和简明，以下的描述中省略了对公知功能和结构的描述。本发明的实施方式考虑到用户在针对商品做出搜索、浏览、或购买等用户行为时，往往着重考虑商品的某一个或几个属性的属性值，并忽略其他属性的属性值。例如，对于小说书籍，用户往往最关心的是作者，较少考虑是哪个出版社。这样就会发现，上述用户行为只针对几个特定的作者，几乎不考虑其他作者。又如，对于手机，用户首先考虑其操作系统类型，往往只认定一种操作系统，其搜索、浏览的手机也只是这一个操作系统的。也就是说，用户关心的属性所具有的特点是，该属性的属性值是互相排斥的，即用户在选择商品时，如考虑该属性的一个或几个属性值，就会很少考虑该属性的其他属性值。这是商品的属性本身所具有的性质。因此本发明实施方式提出利用向量的距离来衡量属性值之间的互斥性。以下进行具体说明。图1是根据本发明实施方式的用于选择商品属性的方法的主要步骤的示意图。如图1所示，该方法主要包括以下步骤：步骤s11：建立当前品类的商品的用户行为矩阵。在采用计算机处理时，为了得到用户行为矩阵，可借助于以下提出的商品属性混合宽表和schema文件来实现。商品属性混合宽表：商品属性混合宽表是根据三级类目存储的商品属性集合下用户的行为特征，机器学习算法会根据这些属性集下的用户行为特征进行排他属性值计算，批量计算出该三级类目下所有排他属性的划分值。schema文件：是批量商品属性字段的映射文件，因每个类目下的商品属性集均不完全相同，因此需要读取schema内的映射信息来区分属性之间的不同值。如在计算过程中是多个类目同时计算，则schema文件内要映射多个类目的属性值。商品属性混合宽表是用来存储品类中商品属性集合下用户的特征数据，用户的特征数据即上文的用户行为数据。对于多个不同品类下的属性集合都可存储于该表中。因品类间属性有所不同，因此该表的字段名称并没有实际意义，只表示属性值的序列号。该表还需要使用品类编号与日期作为分区，这样便可以存储多品类属性集下的用户特征。商品属性混合宽表例如表1所示，表中加的省略号代表省略的3-199号属性；如果品类属性集更多，则可追加属性字段。表1att1att2……att200品类日期2013……428802016-09-013143……128812016-09-012324……328802016-09-024351……438812016-09-02schema文件是商品混合属性宽表中的属性序号与属性实际值的一一对应关系。品类编号放入方括号中，该品类中的所有属性集与属性的值都罗列于该品类下。另一品类的品类编号、属性集与属性值以同样的形式存放于上一品类的属性集合下。以此类推，所有品类的属性集与属性值都以此种形式存放于schema文件中。程序会依次取出每个属性的属性值集合进行批量排他属性的计算。schema文件内容如下：[cate_cd:880]1.energyefficiency:1-3能效等级-一级,能效等级-二级,能效等级-三级2.drainagetype:4-5排水类型-下排水,排水类型-上排水……[cate_cd:881]1.optionalindex:1-3选购指数-9-8.1,选购指数-8-7.1,选购指数-7分以下2.motortype:4-6电机类型-定频,电机类型-变频(节能),电机类型-变频……计算程序会依据schema文件中的映射信息到商品属性混合宽表中抽取某品类的商品属性集中属性值的用户浏览pv作为用户特征数据，得到当前品类的商品的用户行为矩阵。在具体操作时，可先依据schema文件中的某品类属性集信息到商品属性混合宽表中进行检索，例如：计算880品类下的能效属性则可根据schema文件中如下内容进行检索：energyefficiency:1-3能效等级-一级,能效等级-二级,能效等级-三级；然后从商品属性混合宽表中检索出相应的品类属性名称下属性值中的用户特征数据并进行过数据提取。提取完成后数据以行列的形式存储到用户行为矩阵中。该矩阵的各行分别对应不同的用户，各列分别对应当前品类的商品的多个属性名称的不同属性值，其中各个属性名称具有多个属性值，矩阵的元素值是该元素所在行对应的用户对具有该元素所在列对应的属性值的商品的行为次数。参考表1，表1示出了用户行为矩阵中各元素的含义。表2该用户行为矩阵如下(该矩阵中只列出表1中显示的部分)：在实际中，表1可以向右和向下延伸。步骤s12：按照预先选定的距离计算方式，计算用户行为矩阵中同一属性名称的各个属性值对应列的列向量两两之间的距离。如上例，需要计算该用户行为矩阵左边三列的列向量(即[20264351]t、[582332]t、[4318129]t)两两之间的距离，以及右边两列的列向量之间的距离(即[1626302112]t、[1822292513]t)。这里的距离是体现向量之间的关联程度，具体可以根据实际需要考察的方面而定，例如，距离计算方式可以是计算列向量之间的相关性，可进行皮尔逊积矩相关系数计算，依据相关系数的大小得出属性值之间的关联关系，此时只需计算矩阵的列之间的相关性。又如，距离计算方式也可以是计算列向量之间的欧氏距离或者数学中的向量之间其他距离。步骤s13：输出步骤s12中计算得到的值。以采用欧氏距离为例，上述计算结果如下：例如：[20264351]t、[582332]t之间的欧氏距离计算结果为67.4610999021。公式为：在得到计算结果之后，根据计算结果中的数值的大小就可以直观地看出属性值之间的互斥性。距离越大的两个向量，它们对应的属性值之间的互斥程度也越高。人员可以通过观察计算结果来选择属性值。另外，对于一个属性，可以认为其多个属性值之间只要有两个属性值的互斥程度较高(而不论其他属性值之间)，就可以基本认为用户在该两个属性值之间是有意识地进行专门的选择，于是该属性也就成为用户所关注的属性。所以，在本实施方式中，还可以先设定一个距离的阈值，然后对于各个属性名称，判断该属性名称的各个属性值对应列的列向量两两之间的距离中，是否有距离达到该阈值；若是，则输出该属性名称。该方案也可在医疗行业中使用，例如对于病人的抽血化验结果通常会包含十几项检验结果，例如表3所示，但并不是每一项对于判断病人的病症都有帮助，可通过排他属性计算的方式将主要的检验项结果计算得出。表3白细胞计数血红蛋白红细胞压积血小板····红细胞计数6.3011734.7287.0····4.335.1411533.5256.3····4.357.2112332.6277.5····4.565.2213140.1256.3····5.01························利用排他属性的计算能够将抽血化验结果的主要项目得出。图2是根据本发明实施方式的用于选择商品属性的装置的基本结构的示意图。该装置可作为软件安装在计算机中。如图2所示，用于选择商品属性的装置20包括保存模块、计算模块、以及输出模块，其中，保存模块用于保存当前品类的商品的用户行为矩阵，该矩阵的各行分别对应不同的用户，各列分别对应当前品类的商品的多个属性名称的不同属性值，其中各个属性名称具有多个属性值，矩阵的元素值是该元素所在行对应的用户对具有该元素所在列对应的属性值的商品的行为次数；计算模块，用于按照预先选定的距离计算方式，计算所述用户行为矩阵中同一属性名称的各个属性值对应列的列向量两两之间的距离；输出模块，用于输出所述距离的值。用于选择商品属性的装置20还可包括判断模块(同示于图2中)，用于对于各个属性名称，判断该属性名称的各个属性值对应列的列向量两两之间的距离中，是否有距离达到所述阈值；若是，则输出该属性名称。图3a示出了可以应用本发明实施例的用于选择商品属性的方法或用于选择商品属性的装置的示例性系统架构300。如图3a所示，系统架构300可以包括终端设备301、302、303，网络304和服务器305。网络304用以在终端设备301、302、303和服务器305之间提供通信链路的介质。网络304可以包括各种连接类型，例如有线、无线通信链路或者光纤电缆等等。用户可以使用终端设备301、302、303通过网络304与服务器305交互，以接收或发送消息等。终端设备301、302、303上可以安装有各种通讯客户端应用，例如购物类应用、网页浏览器应用、搜索类应用、即时通信工具、邮箱客户端、社交平台软件等。终端设备301、302、303可以是具有显示屏并且支持网页浏览的各种电子设备，包括但不限于智能手机、平板电脑、膝上型便携计算机和台式计算机等等。服务器305可以是提供各种服务的服务器，例如对用户利用终端设备301、302、303所浏览的购物类网站提供支持的后台管理服务器。后台管理服务器可以对接收到的产品信息查询请求等数据进行分析等处理，并将处理结果反馈给终端设备。需要说明的是，本发明实施例所提供的用于选择商品属性的方法可由服务器305或终端设备301、302、303中的一台或几台执行，相应地，用于选择商品属性的装置可设置于服务器305以及终端设备301、302、303中的一台或几台中。应该理解，图3a中的终端设备、网络和服务器的数目仅仅是示意性的。根据实现需要，可以具有任意数目的终端设备、网络和服务器。下面参考图3b，图3b是适于用来实现本发明实施方式的计算机系统30的结构示意图。该计算机系统可以是上述的服务器305或终端设备301、302、303。图3b示出的设备仅仅是一个示例，不应对本发明实施例的功能和使用范围带来任何限制。如图3b所示，计算机系统30包括中央处理单元(cpu)，其可以根据存储在只读存储器(rom)中的程序或者从存储部分加载到随机访问存储器(ram)中的程序而执行各种适当的动作和处理。在ram中，还存储有计算机系统30操作所需的各种程序和数据。cpu、rom以及ram通过总线彼此相连。输入/输出接口(i/o接口)也连接至总线。以下部件连接至i/o接口：输入部分，例如包括键盘、鼠标等；输出部分，例如包括诸如阴极射线管(crt)、液晶显示器(lcd)等；存储部分，例如包括硬盘等；通信部分，例如及包括诸如lan卡、调制解调器等的网络接口卡等。通信部分经由诸如因特网的网络执行通信处理。驱动器也根据需要连接至i/o接口。可拆卸介质，诸如磁盘、光盘、磁光盘、半导体存储器等等，根据需要安装在驱动器上，以便于从其上读出的计算机程序根据需要被安装入存储部分。特别地，根据本发明公开的实施例，上文描述的过程可以被实现为计算机软件程序。例如，本发明公开的实施例包括一种计算机程序产品，其包括承载在计算机可读介质上的计算机程序，该计算机程序包含用于执行本发明公开的实施例所示的方法的程序代码。在这样的实施例中，该计算机程序可以通过通信部分从网络上被下载和安装，和/或从可拆卸介质被安装。在该计算机程序被中央处理单元(cpu)执行时，执行本发明的系统中限定的上述功能。需要说明的是，本发明所示的计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质或者是上述两者的任意组合。计算机可读存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子可以包括但不限于：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器(ram)、只读存储器(rom)、可擦式可编程只读存储器(eprom或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(cd-rom)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本发明中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。而在本发明中，计算机可读的信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读的信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于：无线、电线、光缆、rf等等，或者上述的任意合适的组合。附图中的流程图和框图，图示了按照本发明各种实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分，上述模块、程序段、或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图或流程图中的每个方框、以及框图或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。描述于本发明实施例中所涉及到的模块可以通过软件的方式实现，也可以通过硬件的方式来实现。所描述的模块也可以设置在处理器中，例如，可以描述为：一种处理器包括保存模块、计算模块、以及输出模块。其中，这些模块的名称在某种情况下并不构成对该模块本身的限定，例如，输出模块还可以被描述为“用于输出所述距离的值的模块”。作为另一方面，本发明还提供了一种计算机可读介质，该计算机可读介质可以是上述实施例中描述的设备中所包含的；也可以是单独存在，而未装配入该设备中。上述计算机可读介质承载有一个或者多个程序，当上述一个或者多个程序被一个该设备执行时，使得该设备能够实现上文所述的各方法。根据本发明实施方式的技术方案，通过计算用户行为矩阵的列向量的距离的方式，能够确定用户在同一属性的多个属性值之间做出取舍时体现出的属性值之间的互斥性，人员可以据此来快速选择商品的属性，因此提高了选择商品属性的效率。上述具体实施方式，并不构成对本发明保护范围的限制。本领域技术人员应该明白的是，取决于设计要求和其他因素，可以发生各种各样的修改、组合、子组合和替代。任何在本发明的精神和原则之内所作的修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明保护范围之内。当前第1页12