一种商品图谱的获取方法、装置、设备和存储介质与流程

本申请涉及电商平台运营，具体而言，涉及一种商品图谱的获取方法、装置、设备和存储介质。

背景技术：

1、在目前的电商领域中，商品企划是一个常规且庞大的课题，其比较集中的问题在于，如何围绕平台商品指标、商品cpv(category property value，类目-属性-属性值)等历史表现和专业知识数据挑选出最适合售卖的商品。

2、现阶段，消费者诉求和市场品类结构的变化非常迅速。如何在源源不断地孵化出来的新概念、新元素以及新趋势面前快速高效地捕捉市场信息，使平台商品企划方式能自我学习迭代，将一些不合时宜的企划方式逐渐淘汰清洗，最终实现半自动或全自动化的商品组织形式的更新，是一个重要的命题和挑战。

技术实现思路

1、根据本申请的一方面，提供一种商品图谱的获取方法，包括：获取商品初始数据；通过已训练的预设模型对商品初始数据进行数据处理，以生成商品标准数据；基于商品标准数据生成品类树，以构建品类树对应的商品图谱。

2、根据一些实施例，获取商品初始数据，包括：获取用户历史数据；从用户历史数据中获取商品的实体类型；基于实体类型，从用户历史数据中识别出商品核心词，以作为商品初始数据，其中商品核心词包括商品的品类、决策因子和变量。

3、根据一些实施例，通过已训练的预设模型对商品初始数据进行数据处理，以生成商品标准数据，包括：从用户历史数据中获取消费决策属性数据；根据消费决策属性数据和实体类型，生成决策因子的标准因子词典；基于标准因子词典，通过预设模型对商品初始数据进行筛选，以生成商品标准数据。

4、根据一些实施例，预设模型包括第一模型、第二模型和第三模型；基于标准因子词典，通过预设模型对商品初始数据进行筛选，以生成商品标准数据，包括：对商品初始数据进行预处理，其中包括标准化处理和归一化处理；获取预设的提示词；根据提示词，通过第一模型确定经过预处理的商品初始数据中的品类和变量与标准因子词典是否匹配；通过第二模型和第三模型对与标准因子词典匹配的品类和变量进行筛选，以获取商品标准数据。

5、根据一些实施例，根据提示词，通过第一模型确定经过预处理的商品初始数据中的品类和变量与标准因子词典是否匹配，包括：在品类和变量与标准因子词典匹配的情况下，对品类和变量进行热度标记；在品类和变量与标准因子词典不匹配的情况下，清除品类和变量。

6、根据一些实施例，基于标准因子词典，通过预设模型对商品初始数据进行筛选，以生成商品标准数据，还包括：根据经过预处理的商品初始数据，分别生成品类的同义词词典和变量的同义词词典。

7、根据一些实施例，通过第二模型和第三模型对与标准因子词典匹配的品类和变量进行筛选，以获取商品标准数据，包括：基于品类的同义词词典，通过第二模型识别品类对应的决策因子；基于变量的同义词词典，通过第三模型将变量按决策因子的标准因子词典进行归类；以及将品类、与品类对应的决策因子和按决策因子的标准因子词典归类的变量组合为商品标准数据。

8、根据一些实施例，基于商品标准数据生成品类树，以构建品类树对应的商品图谱，包括：根据商品标准数据，确定商品的位置定位，以生成品类树；将商品添加到品类树的对应位置，以构建商品图谱。

9、根据本申请的一方面，提供一种商品图谱的获取装置，包括：获取模块，用于获取商品初始数据；处理模块，用于通过已训练的预设模型对商品初始数据进行数据处理，以生成商品标准数据；构建模块，用于基于商品标准数据生成品类树，以构建品类树对应的商品图谱。

10、根据本申请的一方面，提供一种电子设备，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；当一个或多个程序被一个或多个处理器执行，使得一个或多个处理器实现如前述的方法。

11、根据本申请的一方面，提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序或指令，计算机程序或指令被处理器执行时实现如前述的方法。

12、根据本申请的实施例，通过基于生成式ai技术的模型与以电商平台用户数据的结合，自动构建电商平台的商品图谱，并实现商品图谱数据的自动更新，为商品企划提供了更快、更丰富、更低成本的cfv体系的解决方案，提升了运营效率，降低了人力成本。

13、应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性的，并不能限制本申请。

技术特征：

1.一种商品图谱的获取方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获取商品初始数据，包括：

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，通过已训练的预设模型对所述商品初始数据进行数据处理，以生成商品标准数据，包括：

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述预设模型包括第一模型、第二模型和第三模型；

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，根据所述提示词，通过所述第一模型确定经过预处理的商品初始数据中的品类和变量与所述标准因子词典是否匹配，包括：

6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，基于所述标准因子词典，通过所述预设模型对所述商品初始数据进行筛选，以生成所述商品标准数据，还包括：

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，通过所述第二模型和所述第三模型对与所述标准因子词典匹配的品类和变量进行筛选，以获取所述商品标准数据，包括：

8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述商品标准数据生成品类树，以构建所述品类树对应的商品图谱，包括：

9.一种商品图谱的获取装置，其特征在于，包括：

10.一种电子设备，其特征在于，包括：

11.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序或指令，其特征在于，所述计算机程序或指令被处理器执行时实现如权利要求1-8中任一项所述的方法。

技术总结
本申请提供一种商品图谱的获取方法、装置、设备和存储介质，涉及电商平台运营技术领域。一种商品图谱的获取方法，包括：获取商品初始数据；通过已训练的预设模型对商品初始数据进行数据处理，以生成商品标准数据；基于商品标准数据生成品类树，以构建品类树对应的商品图谱。根据本申请的实施例，可实现CFV体系的商品图谱的自动构建，并进行数据的实时自动更新，满足电商平台的智能选品需求。

技术研发人员：续玄泰,汪凯,陈诚,阮晨,张波,邵建智
受保护的技术使用者：阿里巴巴（中国）网络技术有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/12/5