[发明专利]基于电商平台的商品数据预警方法、装置、计算机设备

说明书

本发明公开了一种基于电商平台的商品数据预警方法、装置、计算机设备。其中，所述方法包括：获取对电商平台的商品数据进行异常预警的评估要求，和对该获取的异常预警的评估要求进行特征分类得到一个或多个特征分类类别集，和对该一个或多个特征分类类别集进行优先级排序，和基于预设的基准数据，对该经优先级排序后的一个或多个特征分类类别关联的商品数据进行合规校验，校验出不合规的商品数据，以及基于该校验出的不合规的商品数据，通过预设的商品数据异常的预警评估策略，生成该电商平台上的商品数据的商品数据异常的预警评估。通过上述方式，能够实现提高对电商平台上的商品数据进行商品数据异常的预警评估的准确率。

技术领域

本发明涉及电商平台技术领域，尤其涉及一种基于电商平台的商品数据预警方法、装置、计算机设备。

背景技术

近年来，随着计算机与网络技术的进步，电子商务得到快速发展。消费者足不出户，就可以通过电商平台购买到心仪的商品，给消费者的生活带来了极大的便利。

然而，现有的基于电商平台的商品数据预警方案，一般是通过人工对电商平台上的商品数据进行商品数据异常的预警评估，但是由于人工存在人为的主观因素，有可能对电商平台上的商品数据进行的商品数据异常的预警评估不到位，导致对电商平台上的商品数据进行的商品数据异常的预警评估的准确率一般。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的在于提出一种基于电商平台的商品数据预警方法、装置、计算机设备，能够实现提高对电商平台上的商品数据进行商品数据异常的预警评估的准确率。

根据本发明的一个方面，提供一种基于电商平台的商品数据预警方法方法，包括：获取对电商平台的商品数据进行异常预警的评估要求；对所述获取的异常预警的评估要求进行特征分类得到一个或多个特征分类类别集；对所述一个或多个特征分类类别集进行优先级排序；基于预设的基准数据，对所述经优先级排序后的一个或多个特征分类类别关联的商品数据进行合规校验，校验出不合规的商品数据；基于所述校验出的不合规的商品数据，通过预设的商品数据异常的预警评估策略，生成所述电商平台上的商品数据的商品数据异常的预警评估。

其中，所述对所述获取的异常预警的评估要求进行特征分类得到一个或多个特征分类类别集，包括：对所述获取的异常预警的评估要求进行特征提取，提取对应所述每一项异常预警的评估要求的特征数据；和基于预设的特征分类标签从数据库中提取与所述预设的特征分类标签关联的关键词；和将所述提取的特征数据与所述提取的关键词进行匹配，匹配得到对应所述每一项异常预警的评估要求的特征分类类别；和基于预设的特征分类类别的属性，将相同属性的特征分类类别组合在一起，得到一个或多个特征分类类别集。

其中，所述对所述一个或多个特征分类类别集进行优先级排序，包括：基于出现频率最高的特征分类，对含有所述出现频率最高的特征分类的特征分类类别的子集进行排序，根据所述排序后的含有所述出现频率最高的特征分类的特征分类类别的子集，对所述一个或多个特征分类类别集进行优先级排序。

其中，所述基于预设的基准数据，对所述经优先级排序后的一个或多个特征分类类别关联的商品数据进行合规校验，校验出不合规的商品数据，包括：基于预设的基准数据，对所述经优先级排序后的一个或多个特征分类类别关联的商品数据进行合规校验，校验所述经优先级排序后的一个或多个特征分类类别关联的商品数据是否在对应的所述基准数据范围内，将不在所述对应的所述基准数据范围内的商品数据确定为不合规的商品数据，校验出不合规的商品数据。

其中，在所述基于所述校验出的不合规的商品数据，通过预设的商品数据异常的预警评估策略，生成所述电商平台上的商品数据的商品数据异常的预警评估之后，还包括：对所述生成的所述电商平台上的商品数据的商品数据异常的预警评估对应的商品进行优化。