[发明专利]基于聚类算法的产品标签生成方法、装置和计算机设备

说明书

本申请涉及人工智能技术领域，提供一种基于聚类算法的产品标签生成方法、装置、计算机设备和存储介质，方法包括：获取各个产品的维度属性数据；基于维度属性数据得到属性特征；通过聚类算法确定与维度的数量相同的多个聚类中心；对于每个产品，基于聚类中心与指定产品的第一属性特征进行计算处理，确定与第一属性特征对应的目标聚类中心；基于映射表查询出与目标聚类中心对应的目标标签；将目标标签作为指定产品的产品标签；基于产品标签对指定产品的名称信息进行标签标记，生成指定产品的产品标签信息。本申请能够提高生成产品标签的准确性与处理效率。本申请还可以应用于区块链领域，上述产品标签等数据可以存储于区块链上。

技术领域

本申请涉及人工智能技术领域，具体涉及一种基于聚类算法的产品标签生成方法、装置和计算机设备。

背景技术

现有产品的产品打标通常是采用人工打标签的方式，即通过人工进行手动维护，工作人员根据自己的经验定义好产品的标签，然后通过操作后台系统手动的把产品与定义好的标签进行绑定。这样的打标签方式，容易出现由于人工主观因素的影响而导致生成的标签的准确性较低。而且，需要人工为每个产品进行操作来打上标签，需要耗费大量的人力与时间，人工打标签的工作量大且处理效率低。

发明内容

本申请的主要目的为提供一种基于聚类算法的产品标签生成方法、装置、计算机设备和存储介质，旨在解决现有的打标签方式易导致生成的标签的准确性较低，且需要耗费大量的人力与时间，人工打标签的工作量大且处理效率低的技术问题。

本申请提出一种基于聚类算法的产品标签生成方法，所述方法包括步骤：

获取各个产品的维度属性数据；其中，所述维度属性数据为与预设的各个维度分别对应的属性数据；

基于所述维度属性数据得到对应的属性特征；

通过预设的聚类算法对所述属性特征进行聚类，确定出与所述维度的数量相同的多个聚类中心；

对于每个所述产品，基于所述聚类中心与指定产品的第一属性特征进行计算处理，确定出与所述指定产品的第一属性特征对应的目标聚类中心；其中，所述指定产品为所有所述产品中的任意一个产品；

调用预设的映射表，并基于所述映射表查询出与所述目标聚类中心对应的目标标签；

将所述目标标签作为所述指定产品的产品标签，并获取与所述指定产品对应的名称信息；

基于所述产品标签对所述名称信息进行标签标记，生成与所述指定产品对应的产品标签信息。

可选地，所述通过预设的聚类算法对所述属性特征进行聚类，确定出与所述维度的数量相同的多个聚类中心的步骤，包括：

从所有所述属性特征中随机选取与所述维度的数量相同的多个第二属性特征，并将随机选取的多个所述第二属性特征作为初始聚类中心；

获取与各所述维度分别对应的权重；

基于与所述权重相关的预设距离计算公式，分别计算所有所述属性特征到所述初始聚类中心的第一距离，并基于所述第一距离对所有所述属性特征进行分簇，得到对应的多个第一聚类簇；

基于均值算法对每一个所述第一聚类簇内包含的第三属性特征进行计算处理，得到调整后的初始聚类中心；

基于所述预设距离计算公式，分别计算所有所述属性特征到所述调整后的初始聚类中心的第二距离，并基于所述第二距离对所有所述属性特征进行分簇，得到对应的多个第二聚类簇；

当每一个所述第二聚类簇中包含的第四属性特征满足预设条件时，将所述调整后的初始聚类中心作为所述聚类中心。

可选地，所述获取与各所述维度分别对应的权重的步骤，包括：