[發明專利]基于機器自學習的商品自動上下線方法、裝置和電子設備

在審

• 申請號: 202110237298.8
• 申請日: 2021-03-03
• 公開（公告）號: CN112950320A
• 公開（公告）日: 2021-06-11
• 發明（設計）人: 劉曉斌
• 申請（專利權）人: 劉曉斌
• 主分類號: G06Q30/06
• 分類號: G06Q30/06;G06Q10/06;G06N20/00
• 代理公司: 北京清誠知識產權代理有限公司 11691
• 代理人: 喬東峰

1.一種基于機器自學習的商品自動上下線方法，用于在線購物平臺，其特征在于，所述方法包括如下步驟：

建立商品信息數據庫，該數據庫用于存儲商品基本信息、商品表現數據和商品評分，該商品評分是用于評價商品上線銷售的適合度的指標；

建立商品上下線推薦模型，所述模型基于機器自學習算法，能夠根據歷史商品基本信息和歷史商品表現數據定期計算并更新所述商品數據庫中商品的商品評分；

根據預定的商品上下線規則在所述在線購物平臺自動上線或下線商品，所述商品上下線規則與所述商品評分相關聯。

2.根據權利要求1所述的基于機器自學習的商品自動上下線方法，其特征在于：

所述在線購物平臺包括入駐該平臺的商戶；

所述方法還包括：從所述商戶獲取所述商品基本信息。

3.根據權利要求2所述的基于機器自學習的商品自動上下線方法，其特征在于：

所述商品表現數據包括商品熱度數據；

所述方法還包括：追蹤與商品相關的網絡數據，根據該網絡數據計算商品的商品熱度數據。

4.根據權利要求3所述的基于機器自學習的商品自動上下線方法，其特征在于：

所述與商品相關的網絡數據包括搜索數據、打點數據、留言數據、廣告數據的至少一種。

5.根據權利要求4所述的基于機器自學習的商品自動上下線方法，其特征在于，所述方法還包括：

根據所述商品熱度數據生成熱度商品推薦表；

將包含于所述熱度商品推薦表但不包含于所述商品信息數據庫中的商品列表自動反饋至所述入駐該平臺的商戶，請求商戶提供商品的屬性信息。

6.根據權利要求1至5中任一項所述的基于機器自學習的商品自動上下線方法，其特征在于，所述方法還包括：

建立基于機器自學習的商品定價模型，當在所述在線購物平臺自動上線商品時，由所述商品定價模型根據商品基本信息、商品表現數據和商品評分中的至少一種來生成商品上線價格。

7.根據權利要求1所述的基于機器自學習的商品自動上下線方法，其特征在于，所述根據預定的商品上下線規則在所述在線購物平臺自動上線或下線商品，進一步包括：

所述在線購物平臺按照所述商品評分由高到低的順序上線商品。

8.一種基于機器自學習的商品自動上下線裝置，其特征在于，包括：

信息存儲模塊，用于建立商品信息數據庫，該數據庫用于存儲商品基本信息、商品表現數據和商品評分，該商品評分是用于評價商品上線銷售的適合度的指標；

評分計算模塊，用于建立商品上下線推薦模型，所述模型基于機器自學習算法，能夠根據歷史商品基本信息和歷史商品表現數據定期計算并更新所述商品數據庫中商品的商品評分；

上下線控制模塊，用于根據預定的商品上下線規則在所述在線購物平臺自動上線或下線商品，所述商品上下線規則與所述商品評分相關聯。

9.一種電子設備，包括處理器和存儲器，所述存儲器用于存儲計算機可執行程序，其特征在于：

當所述計算機程序被所述處理器執行時，所述處理器執行如權利要求1-7中任一項所述的方法。

10.一種計算機可讀介質，存儲有計算機可執行程序，其特征在于，所述計算機可執行程序被執行時，實現如權利要求1-7中任一項所述的方法。