[發明專利]類目信息生成方法、裝置、電子設備和計算機可讀介質

在審

• 申請號: 202110201869.2
• 申請日: 2021-02-23
• 公開（公告）號: CN113157851A
• 公開（公告）日: 2021-07-23
• 發明（設計）人: 石志新;徐晟翔;劉子厚;宋一格;饒亞民;何旭;杜李超;羅德濤;彭雪;黃碩
• 申請（專利權）人: 北京三快在線科技有限公司
• 主分類號: G06F16/31
• 分類號: G06F16/31;G06F16/35
• 代理公司: 北京潤澤恒知識產權代理有限公司 11319
• 代理人: 趙娟

1.一種類目信息生成方法，其特征在于，所述方法包括：

獲取目標物品信息，所述目標物品信息所指示的物品不屬于已有的類目信息所指示的類目；

對所獲取的目標物品信息進行聚類，得到多個類簇；

分別從各類簇的目標物品信息中提取特征信息，并基于所提取的特征信息，生成所述各類簇的目標物品信息的類目信息。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述獲取目標物品信息，包括：

獲取類目信息集合和已關聯有類目信息的已分類物品信息集合；

基于所述類目信息集合和所述已分類物品信息集合，從全量物品信息集合中篩選目標物品信息。

3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述類目信息集合和所述已分類物品信息集合，從全量物品信息集合中篩選目標物品信息，包括：

確定所述全量物品信息集合中的各物品信息與所述類目信息集合中的各類目信息的第一相似度以及與所述已分類物品信息集合中的各已分類物品信息的第二相似度；

從所述已分類物品信息集合中，分別選取與所述全量物品信息集合中的各物品信息具有相同產品編碼的參考物品信息，并確定所述參考物品信息所關聯的類目信息的離散程度值；

基于所述第一相似度、所述第二相似度以及所述離散程度值，確定所述全量物品信息集合中的各物品信息的分值；

從所述全量物品信息集合中選取分值小于預設閾值的物品信息，作為目標物品信息。

4.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，所述確定所述全量物品信息集合中的各物品信息與所述類目信息集合中的各類目信息的第一相似度以及與所述已分類物品信息集合中的各已分類物品信息的第二相似度，包括：

對所述全量物品信息集合中的各物品信息進行分詞；

基于分詞后所得到的各詞語所屬字段的預設權重以及所述各詞語的分布信息，確定所述各詞語的權重；

對于所述全量物品信息集合中的每一個物品信息，基于該物品信息中的各詞語的權重，確定該物品信息與所述類目信息集合中的各類目信息的第一相似度以及與所述已分類物品信息集合中的各已分類物品信息的第二相似度。

5.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，所述確定所述目標物品信息所關聯的類目信息的離散程度值，包括：

對于所述全量物品信息集合中的每一個物品信息，查詢針對該物品信息所選取的參考物品信息關聯的類目信息，對所查詢到的類目信息進行統計，并基于統計結果確定所查詢到的類目信息的離散程度值。

6.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述對所獲取的目標物品信息進行聚類，得到多個類簇，包括：

分別從所獲取的各目標物品信息中提取特征向量；

利用具有噪聲的基于密度的聚類算法對所述特征向量進行聚類，得到多個類簇。

7.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所提取的特征信息，生成所述各類簇的目標物品信息的類目信息，包括：

對于每一個類簇，將該類簇涉及的目標物品信息作為文檔，將從該類簇的目標物品信息中提取的特征信息匯總為詞表，基于所述文檔和所述詞表擬合主題模型，以確定該類簇對應的主題，并基于所述主題確定該類簇的目標物品信息的類目信息。

8.一種類目信息生成裝置，其特征在于，所述裝置包括：

獲取單元，用于獲取目標物品信息，所述目標物品信息所指示的物品不屬于已有的類目信息所指示的類目；

聚類單元，用于對所獲取的目標物品信息進行聚類，得到多個類簇；

生成單元，用于分別從各類簇的目標物品信息中提取特征信息，并基于所提取的特征信息，生成所述各類簇的目標物品信息的類目信息。

9.一種電子設備，其特征在于，包括：

一個或多個處理器；

存儲裝置，其上存儲有一個或多個程序，

當所述一個或多個程序被所述一個或多個處理器執行，使得所述一個或多個處理器實現如權利要求1-7中任一所述的方法。

10.一種計算機可讀介質，其上存儲有計算機程序，其特征在于，該程序被處理器執行時實現如權利要求1-7中任一所述的方法。