[发明专利]一种商品潜力值的确定方法和装置

权利要求书

1.一种商品潜力值的确定方法，其特征在于，包括：

获取商品，确定每个商品的属性值；

基于预定统计模型，对所述每个商品的属性值进行统计，得到属性值组合；

基于所述每个商品的属性值，确定与所述属性值组合对应的商品，根据与所述属性值组合对应的商品的种类数量、以及在预定历史时长内的销量信息，确定所述属性值组合的潜力值。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取商品，确定每个商品的属性值，还包括：

基于预定校验规则，对所述每个商品的属性值进行校验，提取属性值不符合所述校验规则的商品；

确定与所提取的商品相关联的相似商品，获取所述相似商品的属性值；

当所述相似商品的属性值符合所述校验规则时，替换所提取商品的属性值为所述相似商品的属性值。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在所述基于预定校验规则，对每个属性值进行校验之前，还包括：

获取每个商品的特征信息，根据预定的相似度计算方式，得到各商品之间的相似度，确定相似度超出预定相似度阈值的商品为相似商品。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取商品，确定每个商品的属性值，还包括：

确定每个属性值所属属性以及每个属性所属类目，将属于同一类目的属性分为一组；

获取每个属性下用户的商品操作行为信息，结合预定的决策模型，得到每个属性的重要度，提取每个类目下重要度超出相应预定重要度阈值的属性；

根据所述每个商品的属性值以及每个属性值所属属性，确定每个商品与所提取的属性相关联的属性值。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取商品，确定每个商品的属性值，包括：

获取商品，确定每个商品的商品信息，基于预定的拆分方式，对每个商品信息进行拆分，得到相应的属性值。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于预定统计模型，对所述每个商品的属性值进行统计，得到属性值组合，包括：

基于预定统计模型，对所述每个商品的属性值进行统计，确定每个属性值组合的出现次数；

根据每个属性值组合的出现次数以及所有商品的数量，确定每个属性值组合的支持度，提取支持度超出预定支持度阈值的属性值组合。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据与所述属性值组合对应的商品的种类数量、以及在预定历史时长内的销量信息，确定所述属性值组合的潜力值，包括：

获取每个属性值组合的出现次数，结合每个属性值组合对应的商品在所述预定历史时长内的销量信息，确定每个属性值组合的频繁度，提取频繁度超出预定频繁度阈值的属性值组合，确定所提取的属性值组合为第一属性值组合；

获取每个第一属性值组合对应的商品的种类数量以及市场容量，提取商品种类数量超出预定种类阈值、且市场容量不超出预定市场容量阈值的第一属性值组合，确定所提取的第一属性值组合为第二属性值组合；

根据每个第二属性值组合对应的商品的种类数量、以及在预定历史时长内的销量信息，确定每个第二属性值组合相应的潜力值。

8.一种商品潜力值的确定装置，其特征在于，包括：

属性值获取模块，用于获取商品，确定每个商品的属性值；

属性值组合模块，用于基于预定统计模型，对所述每个商品的属性值进行统计，得到属性值组合；

潜力值确定模块，用于基于所述每个商品的属性值，确定与所述属性值组合对应的商品，根据与所述属性值组合对应的商品的种类数量、以及在预定历史时长内的销量信息，确定所述属性值组合的潜力值。