本發(fā)明涉及計算機(jī)領(lǐng)域，更具體地，涉及一種商品名稱智能匹配方法、系統(tǒng)及計算機(jī)可讀存儲介質(zhì)。
背景技術(shù)：
自然語言處理是計算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域與人工智能領(lǐng)域中的一個重要方向，它研究能實(shí)現(xiàn)人與計算機(jī)之間用自然語言進(jìn)行有效通信的各種理論和方法。自然語言處理是一門融語言學(xué)、計算機(jī)科學(xué)、數(shù)學(xué)于一體的科學(xué)。因此，這一領(lǐng)域的研究將涉及自然語言，即人們?nèi)粘Ｊ褂玫恼Z言，所以它與語言學(xué)的研究有著密切的聯(lián)系，但又有重要的區(qū)別。自然語言處理并不是一般地研究自然語言，而在于研制能有效地實(shí)現(xiàn)自然語言通信的計算機(jī)系統(tǒng)，特別是其中的軟件系統(tǒng)。在自然語言處理面臨很多挑戰(zhàn)，包括自然語言理解，即計算機(jī)源于人為或自然語言輸入的意思，和其他涉及到自然語言生成。由于實(shí)際情況中的商品名稱是比較雜亂的，不是所有的商品名稱都符合一種或幾種規(guī)律。因此，有必要開發(fā)一種商品名稱智能匹配方法、系統(tǒng)及計算機(jī)可讀存儲介質(zhì)。
公開于本發(fā)明背景技術(shù)部分的信息僅僅旨在加深對本發(fā)明的一般背景技術(shù)的理解，而不應(yīng)當(dāng)被視為承認(rèn)或以任何形式暗示該信息構(gòu)成已為本領(lǐng)域技術(shù)人員所公知的現(xiàn)有技術(shù)。
技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：
本發(fā)明提出了一種商品名稱智能匹配方法、系統(tǒng)及計算機(jī)可讀存儲介質(zhì)，其能夠通過計算重合度分?jǐn)?shù)并排序，實(shí)現(xiàn)高精度、高效的商品名稱智能匹配。
根據(jù)本發(fā)明的一方面，提出了一種商品名稱智能匹配方法。所述方法可以包括：基于商品名稱，通過分析，創(chuàng)建關(guān)鍵詞庫，并提取所述商品名稱的關(guān)鍵詞；基于所述商品名稱的關(guān)鍵詞，獲得所述商品名稱與所述對比商品名稱的重合度分?jǐn)?shù)；基于所述重合度分?jǐn)?shù)，獲得所述對比商品名稱的排序；以及基于所述對比商品名稱的排序，關(guān)聯(lián)所述對比商品。
根據(jù)本發(fā)明的另一方面，提出了一種商品名稱智能匹配系統(tǒng)，所述系統(tǒng)可以包括：關(guān)鍵詞庫，用于存儲所述關(guān)鍵詞；處理器，基于商品名稱，通過分析，并提取所述關(guān)鍵詞庫中所述商品名稱的關(guān)鍵詞；計算單元，基于所述商品名稱的關(guān)鍵詞，獲得所述商品名稱與所述對比商品名稱的重合度分?jǐn)?shù)，進(jìn)而獲得所述對比商品名稱的排序；以及存儲器，基于所述對比商品名稱的排序，關(guān)聯(lián)所述對比商品。
根據(jù)本發(fā)明的第三個方面，提出了一種計算機(jī)可讀存儲介質(zhì)，其上存儲有計算機(jī)程序，其中，所述程序被處理器執(zhí)行時實(shí)現(xiàn)以下步驟：基于商品名稱，通過分析，創(chuàng)建關(guān)鍵詞庫，并提取所述商品名稱的關(guān)鍵詞；基于所述商品名稱的關(guān)鍵詞，獲得所述商品名稱與所述對比商品名稱的重合度分?jǐn)?shù)；基于所述重合度分?jǐn)?shù)，獲得所述對比商品名稱的排序；以及基于所述對比商品名稱的排序，關(guān)聯(lián)所述對比商品。
本發(fā)明的方法和裝置具有其它的特性和優(yōu)點(diǎn)，這些特性和優(yōu)點(diǎn)從并入本文中的附圖和隨后的具體實(shí)施方式中將是顯而易見的，或者將在并入本文中的附圖和隨后的具體實(shí)施方式中進(jìn)行詳細(xì)陳述，這些附圖和具體實(shí)施方式共同用于解釋本發(fā)明的特定原理。
附圖說明
通過結(jié)合附圖對本發(fā)明示例性實(shí)施方式進(jìn)行更詳細(xì)的描述，本發(fā)明的上述以及其它目的、特征和優(yōu)勢將變得更加明顯，其中，在本發(fā)明示例性實(shí)施方式中，相同的參考標(biāo)號通常代表相同部件。
圖1示出了根據(jù)本發(fā)明的商品名稱智能匹配方法的步驟的流程圖。
具體實(shí)施方式
下面將參照附圖更詳細(xì)地描述本發(fā)明。雖然附圖中顯示了本發(fā)明的優(yōu)選實(shí)施方式，然而應(yīng)該理解，可以以各種形式實(shí)現(xiàn)本發(fā)明而不應(yīng)被這里闡述的實(shí)施方式所限制。相反，提供這些實(shí)施方式是為了使本發(fā)明更加透徹和完整，并且能夠?qū)⒈景l(fā)明的范圍完整地傳達(dá)給本領(lǐng)域的技術(shù)人員。
實(shí)施方式1
圖1示出了根據(jù)本發(fā)明的商品名稱智能匹配方法的步驟的流程圖。
在該實(shí)施方式中，根據(jù)本發(fā)明的商品名稱智能匹配方法可以包括：步驟101，基于商品名稱，通過分析，創(chuàng)建關(guān)鍵詞庫，并提取商品名稱的關(guān)鍵詞；步驟102，基于商品名稱的關(guān)鍵詞，獲得商品名稱與對比商品名稱的重合度分?jǐn)?shù)；步驟103，基于重合度分?jǐn)?shù)，獲得對比商品名稱的排序；以及步驟104，基于對比商品名稱的排序，關(guān)聯(lián)對比商品。
該實(shí)施方式通過計算重合度分?jǐn)?shù)并排序，實(shí)現(xiàn)高精度、高效的商品名稱智能匹配。
下面詳細(xì)說明根據(jù)本發(fā)明的商品名稱智能匹配方法的具體步驟。
在一個示例中，基于商品名稱，通過分析，可以創(chuàng)建關(guān)鍵詞庫，并提取商品名稱的關(guān)鍵詞。
在一個示例中，關(guān)鍵詞庫可以包括：品牌庫、型號庫、規(guī)格庫。
具體地，經(jīng)過分析，商品名稱中的內(nèi)容含有品牌、型號、規(guī)格，例如appleiphone6s(gold，64gb)中的品牌是apple，型號是iphone6s，規(guī)格是gold和64gb，創(chuàng)建關(guān)鍵詞庫包括：品牌庫、型號庫、規(guī)格庫。
在一個示例中，基于商品名稱的關(guān)鍵詞，可以獲得商品名稱與對比商品名稱的重合度分?jǐn)?shù)。
在一個示例中，獲得重合度分?jǐn)?shù)可以包括：基于商品名稱，通過預(yù)處理，獲得商品名稱的單詞數(shù)量；基于對比商品名稱，通過預(yù)處理，獲得對比商品名稱的單詞數(shù)量；基于商品名稱的單詞數(shù)量與對比商品名稱的單詞數(shù)量，獲得商品名稱與對比商品名稱相同的單詞數(shù)量；以及基于商品名稱的單詞數(shù)量、對比商品名稱的單詞數(shù)量及商品名稱與對比商品名稱相同的單詞數(shù)量，通過計算公式，獲得重合度分?jǐn)?shù)。
在一個示例中，計算公式可以為：
其中，v表示重合度分?jǐn)?shù)，mc表示商品名稱與對比商品名稱相同的單詞數(shù)量，w1表示商品名稱的單詞數(shù)量，w2表示對比商品名稱的單詞數(shù)量。
具體地，通過自然語言分析中的字符串的相似度算法，計算商品名稱和對比商品名稱的實(shí)際單詞中的單詞重合度，并綜合兩個商品名稱中單詞的數(shù)量，取一定的比例，計算重合度分?jǐn)?shù)為公式(1)。
在一個示例中，基于重合度分?jǐn)?shù)，可以獲得對比商品名稱的排序。
在一個示例中，獲得對比商品名稱的排序可以包括：基于重合度分?jǐn)?shù)，設(shè)置閾值，根據(jù)閾值篩選對比商品，并根據(jù)重合度分?jǐn)?shù)的高低，獲得對比商品名稱的排序。
具體地，對所有對比商品名稱計算重合度分?jǐn)?shù)后，設(shè)置一個合理的閾值，低于這個閾值的商品名稱認(rèn)為是相關(guān)度比較低的商品，將所有的對比商品名稱的重合度分?jǐn)?shù)的高低進(jìn)行排序。本領(lǐng)域技術(shù)人員可以根據(jù)具體條件設(shè)置閾值。
在一個示例中，基于對比商品名稱的排序，可以關(guān)聯(lián)對比商品。
具體地，基于對比商品名稱排序，根據(jù)業(yè)務(wù)邏輯，分析對比商品名稱中各個關(guān)鍵詞的權(quán)重，關(guān)聯(lián)對比商品。
應(yīng)用示例
為便于理解本發(fā)明實(shí)施方式的方案及其效果，以下給出一個具體應(yīng)用示例。本領(lǐng)域技術(shù)人員應(yīng)理解，該示例僅為了便于理解本發(fā)明，其任何具體細(xì)節(jié)并非意在以任何方式限制本發(fā)明。
分析商品名稱中的內(nèi)容含有品牌、型號、規(guī)格，創(chuàng)建關(guān)鍵詞庫包括：品牌庫、型號庫、規(guī)格庫。
商品名稱的字符串為s1’，對比商品名稱的字符串為s2’，預(yù)處理后得到s1、s2，s1含有的單詞數(shù)量為w1，s2含有的單詞數(shù)量為w2。計算s2在s1中命中單詞的個數(shù)，即商品名稱與對比商品名稱相同的單詞數(shù)量mc，通過公式(1)，計算商品名稱和對比商品名稱的實(shí)際單詞中的單詞重合度，獲得重合度分?jǐn)?shù)。對所有對比商品名稱計算重合度分?jǐn)?shù)后，設(shè)置一個合理的閾值為0.6，重合度分?jǐn)?shù)低于0.6的商品名稱認(rèn)為是相關(guān)度比較低的商品，將所有的對比商品名稱的重合度分?jǐn)?shù)的高低進(jìn)行排序。
基于對比商品名稱排序，根據(jù)業(yè)務(wù)邏輯，分析對比商品名稱中各個關(guān)鍵詞的權(quán)重，關(guān)聯(lián)對比商品。
綜上所述，本方法通過計算重合度分?jǐn)?shù)并排序，實(shí)現(xiàn)高精度、高效的商品名稱智能匹配。
本領(lǐng)域技術(shù)人員應(yīng)理解，上面對本發(fā)明的實(shí)施方式的描述的目的僅為了示例性地說明本發(fā)明的實(shí)施方式的有益效果，并不意在將本發(fā)明的實(shí)施方式限制于所給出的任何示例。
實(shí)施方式2
根據(jù)本發(fā)明的實(shí)施方式，提供了一種商品名稱智能匹配系統(tǒng)，系統(tǒng)可以包括：關(guān)鍵詞庫，用于存儲關(guān)鍵詞；處理器，基于商品名稱，通過分析，并提取關(guān)鍵詞庫中商品名稱的關(guān)鍵詞；計算單元，基于商品名稱的關(guān)鍵詞，獲得商品名稱與對比商品名稱的重合度分?jǐn)?shù)，進(jìn)而獲得對比商品名稱的排序；以及存儲器，基于對比商品名稱的排序，關(guān)聯(lián)對比商品。
該實(shí)施方式通過計算重合度分?jǐn)?shù)并排序，實(shí)現(xiàn)高精度、高效的商品名稱智能匹配。
在一個示例中，獲得重合度分?jǐn)?shù)可以包括：基于商品名稱，通過預(yù)處理，獲得商品名稱的單詞數(shù)量；基于對比商品名稱，通過預(yù)處理，獲得對比商品名稱的單詞數(shù)量；基于商品名稱的單詞數(shù)量與對比商品名稱的單詞數(shù)量，獲得商品名稱與對比商品名稱相同的單詞數(shù)量；以及基于商品名稱的單詞數(shù)量、對比商品名稱的單詞數(shù)量及商品名稱與對比商品名稱相同的單詞數(shù)量，通過計算公式，獲得重合度分?jǐn)?shù)。
在一個示例中，計算公式可以為：
其中，v表示重合度分?jǐn)?shù)，mc表示商品名稱與對比商品名稱相同的單詞數(shù)量，w1表示商品名稱的單詞數(shù)量，w2表示對比商品名稱的單詞數(shù)量。
在一個示例中，獲得對比商品名稱的排序可以包括：基于重合度分?jǐn)?shù)，設(shè)置閾值，根據(jù)閾值篩選對比商品，并根據(jù)重合度分?jǐn)?shù)的高低，獲得對比商品名稱的排序。
本領(lǐng)域技術(shù)人員應(yīng)理解，上面對本發(fā)明的實(shí)施方式的描述的目的僅為了示例性地說明本發(fā)明的實(shí)施方式的有益效果，并不意在將本發(fā)明的實(shí)施方式限制于所給出的任何示例。
實(shí)施方式3
根據(jù)本發(fā)明的實(shí)施方式，提供了一種計算機(jī)可讀存儲介質(zhì)，其上存儲有計算機(jī)程序，其中，程序被處理器執(zhí)行時實(shí)現(xiàn)以下步驟：基于商品名稱，通過分析，創(chuàng)建關(guān)鍵詞庫，并提取商品名稱的關(guān)鍵詞；基于商品名稱的關(guān)鍵詞，獲得商品名稱與對比商品名稱的重合度分?jǐn)?shù)；基于重合度分?jǐn)?shù)，獲得對比商品名稱的排序；以及基于對比商品名稱的排序，關(guān)聯(lián)對比商品。
本發(fā)明通過計算重合度分?jǐn)?shù)并排序，實(shí)現(xiàn)高精度、高效的商品名稱智能匹配。
本領(lǐng)域技術(shù)人員應(yīng)理解，上面對本發(fā)明的實(shí)施方式的描述的目的僅為了示例性地說明本發(fā)明的實(shí)施方式的有益效果，并不意在將本發(fā)明的實(shí)施方式限制于所給出的任何示例。
以上已經(jīng)描述了本發(fā)明的各實(shí)施方式，上述說明是示例性的，并非窮盡性的，并且也不限于所披露的各實(shí)施方式。在不偏離所說明的各實(shí)施方式的范圍和精神的情況下，對于本技術(shù)領(lǐng)域的普通技術(shù)人員來說許多修改和變更都是顯而易見的。