一种预测商品属性数据及训练其模型的方法和装置
基本信息
| 申请号 | CN201710606959.3 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN108932648A | 公开（公告）日 | 2018-12-04 |
| 申请公布号 | CN108932648A | 申请公布日 | 2018-12-04 |
| 分类号 | G06Q30/06;G06F17/30 | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 杨骏;史建明;李杰 | 申请（专利权）人 | 上海宏原信息科技有限公司 |
| 代理机构 | 上海容慧专利代理事务所（普通合伙） | 代理人 | 上海宏原信息科技有限公司 |
| 地址 | 200233 上海市徐汇区虹漕路456号12号楼1803单元 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明公开了一种预测商品属性数据及训练其模型的方法和装置，其中，训练预测商品属性数据模型的方法，包括：获取店铺的特征向量，店铺的特征向量包括店铺等级的特征值；获取商品属性的特征向量，其包括商品所属品类所对应的属性类别的特征值和商品的已知属性数据；结合店铺的特征向量和商品属性的特征向量训练数学回归模型，获得用于预测商品的未知属性数据的模型。本发明中，通过结合店铺的特征向量和商品属性的特征向量训练数学回归模型获得的预测商品属性数据模型能够获得更准确的预测结果，并且采用了高斯混合模型，能够有效地利用无监督聚类方法对店铺分级、基于词袋和向量将商品属性特征表示。 |
