[发明专利]基于商品售卖的目标对象的属性的选择方法及装置

权利要求书

1.一种基于商品售卖的目标对象的属性选择方法，其特征在于，应用于商品售卖客户端，所述方法包括：

获取至少两个对象的原始数据，对所述原始数据进行预处理，得到第一数据；

获取至少两个对象的标识及其对应的所述第一数据，组成特征向量矩阵；

对所述特征向量矩阵里的任意两个特征向量进行相似度计算，并获取预设的相似度阈值，从所述对象中匹配出至少一个相似对象；

根据所述相似对象的所述第一数据，计算目标对象的预测数据，得到第二数据；

将所述第二数据与所述第一数据进行比对，判断所述第二数据是否符合所述第一数据；

当确定所述第二数据符合所述第一数据时，对所述目标对象上的所述属性进行新增或替换。

2.如权利要求1所述的基于商品售卖的目标对象的属性选择方法，其特征在于，所述对所述原始数据进行预处理包括：排除所述原始数据的异常；和/或，对所述原始数据进行均一化处理。

3.如权利要求1或2所述的基于商品售卖的目标对象的属性选择方法，其特征在于，所述根据所述相似对象的所述第一数据，计算目标对象的预测数据，得到第二数据的步骤包括：获取所述第一数据及其对应的特征值，根据所述特征值，判断预测数据是否可用：

若可用，则得出所述第二数据；

若不可用，则舍弃所述第二数据。

4.如权利要求3所述的基于商品售卖的目标对象的属性选择方法，其特征在于，所述特征值包括：相似对象的相似度、相似对象的数量、相似对象之间的标准差、对象所在场所的分类、属性的类别中的一种或多种。

5.如权利要求1所述的基于商品售卖的目标对象的属性选择方法，其特征在于，所述从所述对象中匹配出至少一个相似对象包括：假设对象a和对象b，特征向量分别为A和B，则对象a和对象b之间的相似度Sa,b：

6.如权利要求1所述的基于商品售卖的目标对象的属性选择方法，其特征在于，所述计算目标对象的预测数据包括：假设对象a的属性x的预测数据为Px,a，则：

其中Sa,i是对象a和对象i之间的相似度，n为相似对象的总量，Qx,i是属性x在对象i上的第一数据。

7.如权利要求1或2所述的基于商品售卖的目标对象的属性选择方法，其特征在于，所述对所述目标对象上的所述属性进行新增或替换的步骤包括：判断所述目标对象上是否存在所述预测属性；

若存在，则用所述相似对象中的所述预测属性替换所述目标对象上的所述属性；

若不存在，则在所述目标对象上新增所述相似对象中的所述预测属性。

8.一种基于商品售卖的目标对象的属性选择装置，其特征在于，包括：

预处理模块，用于获取至少两个对象的原始数据，对所述原始数据进行预处理，得到第一数据；

特征向量矩阵模块，用于获取至少两个对象的标识及其对应的所述第一数据，组成特征向量矩阵；

相似度计算模块，用于对所述特征向量矩阵里的任意两个特征向量进行相似度计算，并获取预设的相似度阈值，从所述对象中匹配出至少一个相似对象；

预测数据计算模块，用于根据所述相似对象的所述第一数据，计算目标对象的预测数据，得到第二数据；

属性选择模块，将所述第二数据与所述第一数据进行比对，判断所述第二数据是否符合所述第一数据；当确定所述第二数据符合所述第一数据时，对所述目标对象上的所述属性进行新增或替换。

9.如权利要求8所述的基于商品售卖的目标对象的属性选择装置，其特征在于，所述预测数据计算模块还包括：

预测数据判断模块，用于获取所述第一数据及其对应的特征值，根据所述特征值，判断预测数据是否可用。

10.如权利要求8或9所述的基于商品售卖的目标对象的属性选择装置，其特征在于，所述属性选择模块还包括：

属性判断模块，用于判断目标对象上是否存在预测属性。