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商品聚合并计算相似度的方法

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1、用所述词向量模型, 对列表里的词语查找对应的词向量并进行累加, 得到最终的 商品文本向量。 7.根据。 6.根据权利要求5所述的商品聚合并计算相似度的方法, 其特征在于, 所述在线构建的 方式为, 利一个词语的形式, 接下来进行停止词过滤, 去除一些停止词, 将一个商品文本标题转化为词 语列表的形式在线得到商 品标题信息, 先利用自然语言处理的分词技术, 将标题的文本信息进行分词, 得到一个词语 加, 得到最终的文本向量。 5.根据权利要求1所述的商品聚合并计算相似度的方法, 其特征在于, 所述品聚合并计算相似度的方法, 其特征在于, 所述离线构建的 方式为, 将标题中所有词对应的词向量进行累。

2、词, 所述停止词即我们事先整理好的一些无特殊 语意的词语和各种标点符号。 4.根据权利要求1所述的商术, 将标题的文本信息进行分词, 得到一个词语一个词语的 形式, 然后进行停止词过滤, 去除一些停止求1所述的商品聚合并计算相似度的方法, 其特征在于, 所述规范化整理 为, 利用自然语言处理的分词技 品及文本向量根据条件进行筛选中的所述条件为分类信息、 所属品牌、 所属商城的信息。 3.根据权利要量计算相 似度。 2.根据权利要求1所述的商品聚合并计算相似度的方法, 其特征在于, 所述将库内的商在线构建商品标题文本向量; S6: 将库内的商品及文本向量根据条件进行筛选, 与在线得到的商品文本向。

3、所属多级分类信息、 所属品牌、 所属商城的信息; S5: 在线得到商品标题信息, 利用所述词向量模型词向量模型, 离线构建数据集中每个商品标题的文本向量, 并将文本向 量存储; S4: 存储商品的具体用自然语言处理中的word2vec技术离线 得到所有数据中每个词语的词向量模型; S3: 利用得到的 离线收集多商城商品spu或者sku的商品标题信息; S2: 对所述商品标题信息进行规范化整理, 利4 CN 111986007 A 1.一种商品聚合并计算相似度的方法, 其特征在于, 包括, S1: 人力成本。 权利要求书1页 说明书5页 附图1页 CN 111986007 A 2020.11.2。

4、在多商城 多平台上锁定一批相似的商品, 从而为用户实现 了多维度的商品比较与聚类, 节省了时间成本与度; 本专利通过构 建文本向量方式来达到比较不同商品文本信息 的目的, 根据文本向量之间的相似度, 建商品标题文本向量; 将库 内的商品及文本向量根据条件进行筛选, 与在线 得到的商品文本向量计算相似储; 存储商品的具体所属多 级分类信息、 所属品牌、 所属商城的信息; 在线得 到商品标题信息, 构线得到所有数据中每个词语的词向量 模型; 离线构建数据集中每个商品标题的文本向 量, 并将文本向量存括: 离线收集多商城商品spu或者sku 的商品标题信息; 对所述商品标题信息进行规范 化整理, 离称 一种商品聚合并计算相似度的方法 (57)摘要 本发明公开了一种商品聚合并计算相似度 的方法, 包1) G06F 16/33(2019.01) G06F 16/35(2019.01) (54)发明名和33层3801 (72)发明人 王鹏翔 (51)Int.Cl. G06Q 30/06(2012.0京值得买科技股份有限公司 地址 100160 北京市丰台区汽车博物馆东 路1号院3号楼32层370121)申请号 202011152451.9 (22)申请日 2020.10.26 (71)申请人 北19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日。

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