CN103559619A - 一种服装尺码信息的应答方法及*** - Google Patents
一种服装尺码信息的应答方法及*** Download PDFInfo
- Publication number
- CN103559619A CN103559619A CN201310559647.3A CN201310559647A CN103559619A CN 103559619 A CN103559619 A CN 103559619A CN 201310559647 A CN201310559647 A CN 201310559647A CN 103559619 A CN103559619 A CN 103559619A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- information
- clothes
- classification model
- semantic classification
- size information
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
Images
Landscapes
- Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)
Abstract
本发明公开了一种服装尺码信息的应答方法及***，包括：本发明基于从客户端的服装评论信息提取的各个用户针对同一服装的服装尺码信息及自身特性信息，建立针对同一服装的用户自身特性信息与服装尺码信息的对应关系的情感分类模型并存储，当接收到用户通过客户端发送的自身特性信息后，根据所建立的情感分类模型，得到对应的服装尺寸信息后，应答客户端。由于本发明建立的情感分类模型基于的是用户针对同一服装反馈的与自身特性的相关服装尺码信息，而不是按照普遍标准应答服装尺码信息，从而可以提高应答服装尺码信息的准确性，满足用户需求，提高了用户购买服装时的体验度。
Description
技术领域
本发明涉及电子商务领域，特别涉及一种服装尺码信息的应答方法及***。
背景技术
电子商务主要是利用互联网从事商务或活动，在进行电子商务过程中，电子商务企业需要在网络侧设置在线客服，通过互联网为客户端提供各种商务相关疑问的在线解答，商务相关疑问涉及到对商务产品的相关属性咨询、电子商务企业相关活动咨询及售后服务咨询等。随着电子商务的发展，越来越多用户使用客户端通过互联网访问电子商务企业提供的网站，进行购物。通过对电子商务企业提供的网站的服装类数据的分析，抽样在一个月关于服装咨询的聊天记录数据发现有30%的用户都会资讯服装尺码信息，由此可以看出，在进行服装电子商务时，对服装尺码信息的应答需求量是很大的，目前，具体有两种对服装尺码信息的应答方式，以下分别详细说明。
第一种方式，在线客户对服装尺码信息的应答方式
当用户使用客户端通过互联网访问电子商务企业提供的网站，购买服装时，如果对服装尺码信息产生疑问或不知道自己该买多大服装尺码的服装时，就可以通过互联网访问电子商务企业提供网站的在线客服，在线客服根据自身经验应答合适的服装尺码信息，用户根据在线客服提供的服装尺码信息进行服装购买。
采用这种方式时，由于应答服装尺码信息的需求量大且24小时不休的特性，使得在线客服工作量大，浪费大量人力，且无法满足所有应答服装信息全天24小时的需求，这会降低用户进行电子商务的体验度。
第二种方式、基于标准尺码信息实现自动应答服装尺码信息的应答方式
通过对服装尺码的分析，获得对应身高体重的标准尺码信息，并在电子商务企业提供的网站侧设置身高体重及标准尺码信息的对应关系，当接收到客户端发送的身高体重后，基于该对应关系直接应答，而不需要在线客服服务。
如表1所示，表1就是某一大型服装公司在网站侧设置的身高体重及标准尺码信息的对应关系表，基于此表，实现对服装尺码信息的应答过程。
表一
采用这种方式，设置身高体重及标准尺码信息的对应关系只是某一大型服装公司针对自身服装产品设置的，不是普遍的标准。由于服装的特性，不同服装的标准尺码信息和身高体重的对应关系很可能是不同的，不能采用表一的对应关系涵盖所有服装，作为所有服装的服装尺码信息应答，这会造成给用户提供的应答服装尺码信息的不准确，导致用户体验度下降。更进一步地，这种设置身高体重及标准尺码信息的对应关系的颗粒度也比较大且依次为准进行服装尺码信息应答比较容易出错，不能满足所有用户的需求。
发明内容
有鉴于此，本发明实施例提供一种服装尺码信息的应答方法，该应答方法能够提高应答服装尺码信息的准确性。
本发明还提供一种服装尺码信息的应答***，该应答***能够提高应答服装尺码信息的准确度。
为达到上述目的，本发明实施的具体是这样实现的：
一种服装尺码信息的应答方法，该方法包括：
从客户端的服装评论信息提取各个用户针对同一服装的服装尺码信息及自身特性信息；
以提取的各个用户针对同一服装的服装尺码信息及自身特性信息为基础，建立包括针对同一服装的用户自身特性信息与服装尺码信息的对应关系的情感分类模型并存储；
接收到用户通过客户端发送的自身特性信息，根据情感分类模型得到对应的服装尺码信息。
所述建立情感分类模型为：
根据设定的情感分类标准，筛选所提取的各个用户针对同一服装的服装尺码信息及自身特性信息，将筛选符合情感分类标准的各个用户针对同一服装的服装尺码信息及自身特性信息训练建立情感分类模型；
采用情感分类模型对所有用户的针对同一服装的服装尺码信息及自身特性信息进行有用信息的学习后，补充道情感分类模型中。
所述情感分类模型定时更新。
所述存储的过程为：
对情感分类模型导入、修改及审核、同步及查询，其中，导入是定期将情感分类模型中的对应关系导入到设置的数据库中；修改及审核是对导入的情感分类模型中的对应关系进行增减删及审核的后期管理；同步是将情感分类模型中的对应关系按照设定的查询结构存储；查询是提供给客户端接入设置的数据库的查询接口。
所述接收到用户通过客户端发送的自身特性信息的过程包括：
通过词法分析及语法分析将自身特性信息转换为基于查询结构的自身特性信息，然后采用倒排索引相关语法的方式进行索引得到多个相关自身特性信息，再采用相关性规则进行二次排序得到设定的最相关自身特性信息。
所述根据情感分类模型得到对应的服装尺码信息之前，还包括：
通过客户端询问要查询尺码信息；
所述根据情感分类模型得到对应的服装尺码信息为：
是否可以从最相关自身特性信息中获取身高体重信息，如果是，则获得身高体重信息后到情感分类模型查询，如果否，则与客户端交互，获取身高体重信息后，再到情感分类模型查询；
据情感分类模型得到对应的服装尺码信息时为精确查询方式，在设定的自身特性信息范围内查询得到对应的服装尺码信息。
一种服装尺码信息的应答***，该***包括：服装尺码信息学习模块、服装尺码信息管理模块、检索模块及服装尺码信息建议模块，其中，
服装尺码信息学习模块，用于从客户端的服装评论信息提取各个用户针对同一服装的服装尺码信息及自身特性信息；以提取的各个用户针对同一服装的服装尺码信息及自身特性信息为基础，建立包括针对同一服装的用户自身特性信息与服装尺码信息的对应关系的情感分类模型；
服装尺码信息管理模块，用于将所建立的包括针对同一服装的用户自身特性信息与服装尺码信息的对应关系的情感分类模型存储；
检索模块，用于接收到用户通过客户端发送的自身特性信息，进行对应关系的查询；
服装尺码信息建议模块，用于根据情感分类模型从服装尺码信息管理模块得到对应的服装尺码信息，将对应的服装尺码信息应答客户端。
服装尺码信息学习模块，还用于所述情感分类模型是根据设定的情感分类标准筛选所提取的各个用户针对同一服装的服装尺码信息及自身特性信息，将筛选符合情感分类标准的各个用户针对同一服装的服装尺码信息及自身特性信息训练得到的，采用情感分类模型对所有用户的针对同一服装的服装尺码信息及自身特性信息进行有用信息的学习后，补充道情感分类模型中；该情感分类模型是定时更新的。
服装尺码信息管理模块，还用于将所述情感分类模型存储为：将情感分类模型导入、修改及审核、同步及查询，其中，导入情感分类模型是定期将情感分类模型中的对应关系导入到设置的数据库中；修改及审核就是对导入的情感分类模型中的对应关系进行增减删及审核的后期管理；同步是将情感分类模型中的对应关系按照设定的查询结构存储；查询对应关系是提供给客户端接入设置的数据库的查询接口。
检索模块，还用于通过词法分析及语法分析将自身特性信息转换为基于查询结构的自身特性信息，然后采用倒排索引相关语法的方式进行索引得到多个相关自身特性信息，再采用相关性规则进行二次排序得到设定的最相关自身特性信息；
服装尺码信息建议模块，还用于查询设置的数据库中的情感分类模型得到对应的服装尺码信息之前，询问是否要查询尺码信息；查询设置的数据库中的情感分类模型得到对应的服装尺码信息的过程为：是否可以从最相关自身特性信息中获取身高体重信息，如果是，则获得身高体重信息后到情感分类模型查询，如果否，则与客户端交互，获取身高体重信息后，再到情感分类模型查询；采用精确查询方式，在设定的自身特性信息范围内查询得到对应的服装尺码信息。
由上述方案可以看出，本发明基于从客户端的服装评论信息提取的各个用户针对同一服装的服装尺码信息及自身特性信息，建立针对同一服装的用户自身特性信息与服装尺码信息的对应关系的情感分类模型并存储，当接收到用户通过客户端发送的自身特性信息后，根据所建立的情感分类模型，得到对应的服装尺寸信息后，应答客户端。由于本发明建立的情感分类模型基于的是用户针对同一服装反馈的与自身特性的相关服装尺码信息，而不是按照普遍标准应答服装尺码信息，从而可以提高应答服装尺码信息的准确性，满足用户需求，提高了用户购买服装时的体验度。
附图说明
图1为本发明实施例提供的服装尺码信息的应答方法流程图；
图2为本发明实施例提供的服装尺码信息的应答***结构示意图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下参照附图并举实施例，对本发明作进一步详细说明。
为了提高应答服装尺码信息的准确性，满足用户需求，提高用户购买服装时的体验度，本发明不根据设定的普遍服装尺码信息标准进行相应的应答，而是针对不同服装建立个性化的服装尺码信息与用户自身特性信息的对应关系，该对应关系基于从客户端的服装评论信息提取的各个用户针对同一服装的服装尺码信息及自身特性信息，所以设置的服装尺码信息准确率较高。
图1为本发明实施例提供的服装尺码信息的应答方法流程图，其具体步骤为：
步骤101、从客户端的服装评论信息提取各个用户针对同一服装的服装尺码信息及自身特性信息；
在本步骤中，从服装评论***中对服装评论信息进行同步后，提取各个用户针对同一服装的服装尺码信息及自身特性信息，所述用户自身特性信息为用户身高体重等信息；
步骤102、以提取的各个用户针对同一服装的服装尺码信息及自身特性信息为基础，建立包括针对同一服装的用户自身特性信息与服装尺码信息的对应关系的情感分类模型并存储；
在本步骤中，建立情感分类模型需要进行训练，设定情感分类标准，根据设定的情感分类标准筛选所提取的各个用户针对同一服装的服装尺码信息及自身特性信息，将筛选符合情感分类标准的各个用户针对同一服装的服装尺码信息及自身特性信息训练建立情感分类模型，采用情感分类模型对所有用户的针对同一服装的服装尺码信息及自身特性信息进行有用信息的学习后，补充道情感分类模型中；
在本步骤中，这个过程是定时进行的，可以对情感分类模型定时更新；
存储情感分类模型实际上就是将情感分类模型中的对应关系导入到设置的数据库中，在导入时包括对对应关系的四个处理过程：导入、修改及审核、同步及查询；其中，导入对应关系就是定期将情感分类模型中的对应关系导入到设置的数据库中；修改及审核就是对导入的情感分类模型中的对应关系进行增减删及审核的后期管理，审核是因为在学习过程中所建立的对应关系可能会出现冲突，比如同样的身高体重对应不同的服装尺码信息，这时就需要审核删除；同步是将情感分类模型中的对应关系按照设定的查询结构存储，以便查询；查询对应关系实际上就是提供给客户端接入设置的数据库的查询接口，从数据库中获取到对应关系，查询得到用户自身特性所对应的服装尺码信息；
在本步骤中，设置的数据库可以为mongodb数据库，也就是基于分布式文件存储的数据库；
步骤103、接收到用户通过客户端发送的自身特性信息，进行对应关系的查询；
在本步骤中，通过词法分析及语法分析将自身特性信息转换为基于查询结构的自身特性信息，然后采用倒排索引相关语法的方式进行索引得到多个相关自身特性信息，再采用相关性规则进行二次排序得到设定的最相关自身特性信息后，到设置的数据库查询对应关系；
步骤104、根据情感分类模型得到对应的服装尺码信息；
在该步骤中，得到最相关自身特性信息后，查询设置的数据库中的情感分类模型得到对应的服装尺码信息，在此之前，还可以通过客户端询问是否要查询尺码信息，如果是，则执行这个步骤；
在该步骤中，具体查询设置的数据库中的情感分类模型得到对应的服装尺码信息的过程为：是否可以从最相关自身特性信息中获取身高体重信息，如果是，则获得身高体重信息后到情感分类模型查询，如果否，则与客户端交互，获取身高体重信息后，再到情感分类模型查询；
在该步骤中，根据情感分类模型得到对应的服装尺码信息时采用精确查询方式，也可以在设定的自身特性信息范围内查询得到对应的服装尺码信息，如果没有对应的服装尺码信息，则可以将该自身特性信息更新到情感分类模型的待学习数据中，使得后续可以学习到对应该自身特性信息的服装尺寸信息；
步骤105、将对应的服装尺码信息应答客户端。
图2为本发明实施例提供的服装尺码信息的应答***结构示意图，包括：服装尺码信息学习模块、服装尺码信息管理模块、检索模块及服装尺码信息建议模块，其中，
服装尺码信息学习模块，用于从客户端的服装评论信息提取各个用户针对同一服装的服装尺码信息及自身特性信息；以提取的各个用户针对同一服装的服装尺码信息及自身特性信息为基础，建立包括针对同一服装的用户自身特性信息与服装尺码信息的对应关系的情感分类模型；
服装尺码信息管理模块，用于将所建立的包括针对同一服装的用户自身特性信息与服装尺码信息的对应关系的情感分类模型存储；
检索模块，用于接收到用户通过客户端发送的自身特性信息，进行对应关系的查询；
服装尺码信息建议模块，用于根据情感分类模型从服装尺码信息管理模块得到对应的服装尺码信息，将对应的服装尺码信息应答客户端。
在该结构中，服装尺码信息学习模块，还用于所述情感分类模型是根据设定的情感分类标准筛选所提取的各个用户针对同一服装的服装尺码信息及自身特性信息，将筛选符合情感分类标准的各个用户针对同一服装的服装尺码信息及自身特性信息训练得到的，该情感分类模型是定时更新的。
在该结构中，服装尺码信息管理模块，还用于将所述情感分类模型存储为：将情感分类模型导入、修改及审核、同步及查询，其中，导入情感分类模型是定期将情感分类模型中的对应关系导入到设置的数据库中；修改及审核就是对导入的情感分类模型中的对应关系进行增减删及审核的后期管理；同步是将情感分类模型中的对应关系按照设定的查询结构存储；查询对应关系是提供给客户端接入设置的数据库的查询接口。
在该结构中，检索模块，还用于通过词法分析及语法分析将自身特性信息转换为基于查询结构的自身特性信息，然后采用倒排索引相关语法的方式进行索引得到多个相关自身特性信息，再采用相关性规则进行二次排序得到设定的最相关自身特性信息；采用情感分类模型对所有用户的针对同一服装的服装尺码信息及自身特性信息进行有用信息的学习后，补充道情感分类模型中。
在该结构中，服装尺码信息建议模块，还用于查询设置的数据库中的情感分类模型得到对应的服装尺码信息之前，询问是否要查询尺码信息；查询设置的数据库中的情感分类模型得到对应的服装尺码信息的过程为：是否可以从最相关自身特性信息中获取身高体重信息，如果是，则获得身高体重信息后到情感分类模型查询，如果否，则与客户端交互，获取身高体重信息后，再到情感分类模型查询。
在该结构中，服装尺码信息建议模块，还用于采用精确查询方式，在设定的自身特性信息范围内查询得到对应的服装尺码信息。
通过分析大量的用户关于服装尺码信息的咨询，通过抽样分析单月用户关于服装尺码信息咨询中询问到尺码问题占咨询总量的30%，如果解决尺码的问题，可以极大的减少人工咨询，节约大量的人力资源。因此，采用本发明提供的方法及***可以解决人工回复服装尺码信息，且在回复时可以不分时段，从而促成用户购买咨询过的服装，本发明利用情感分类进行尺码自动学习，减少了人工添加服装尺码信息等换件，而且自动学习是针对所有服装进行的，具有较强的通用性，可以提供给用户一个更加合理的服装尺码信息建议，减少电商企业对在线客服的人力投入。
以上举较佳实施例，对本发明的目的、技术方案和优点进行了进一步详细说明，所应理解的是，以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (10)
1.一种服装尺码信息的应答方法，其特征在于，该方法包括：
从客户端的服装评论信息提取各个用户针对同一服装的服装尺码信息及自身特性信息；
以提取的各个用户针对同一服装的服装尺码信息及自身特性信息为基础，建立包括针对同一服装的用户自身特性信息与服装尺码信息的对应关系的情感分类模型并存储；
接收到用户通过客户端发送的自身特性信息，根据情感分类模型得到对应的服装尺码信息。
2.如权利要求1所述的应答方法，其特征在于，所述建立情感分类模型为：
根据设定的情感分类标准，筛选所提取的各个用户针对同一服装的服装尺码信息及自身特性信息，将筛选符合情感分类标准的各个用户针对同一服装的服装尺码信息及自身特性信息训练建立情感分类模型；
采用情感分类模型对所有用户的针对同一服装的服装尺码信息及自身特性信息进行有用信息的学习后，补充道情感分类模型中。
3.如权利要求2所述的应答方法，其特征在于，所述情感分类模型定时更新。
4.如权利要求1所述的应答方法，其特征在于，所述存储的过程为：
对情感分类模型导入、修改及审核、同步及查询，其中，导入是定期将情感分类模型中的对应关系导入到设置的数据库中；修改及审核是对导入的情感分类模型中的对应关系进行增减删及审核的后期管理；同步是将情感分类模型中的对应关系按照设定的查询结构存储；查询是提供给客户端接入设置的数据库的查询接口。
5.如权利要求1所述的应答方法，其特征在于，所述接收到用户通过客户端发送的自身特性信息的过程包括：
通过词法分析及语法分析将自身特性信息转换为基于查询结构的自身特性信息，然后采用倒排索引相关语法的方式进行索引得到多个相关自身特性信息，再采用相关性规则进行二次排序得到设定的最相关自身特性信息。
6.如权利要求5所述的应答方法，其特征在于，所述根据情感分类模型得到对应的服装尺码信息之前，还包括：
通过客户端询问要查询尺码信息；
所述根据情感分类模型得到对应的服装尺码信息为：
是否可以从最相关自身特性信息中获取身高体重信息，如果是，则获得身高体重信息后到情感分类模型查询，如果否，则与客户端交互，获取身高体重信息后，再到情感分类模型查询；
据情感分类模型得到对应的服装尺码信息时为精确查询方式，在设定的自身特性信息范围内查询得到对应的服装尺码信息。
7.一种服装尺码信息的应答***，其特征在于，该***包括：服装尺码信息学习模块、服装尺码信息管理模块、检索模块及服装尺码信息建议模块，其中，
服装尺码信息学习模块，用于从客户端的服装评论信息提取各个用户针对同一服装的服装尺码信息及自身特性信息；以提取的各个用户针对同一服装的服装尺码信息及自身特性信息为基础，建立包括针对同一服装的用户自身特性信息与服装尺码信息的对应关系的情感分类模型；
服装尺码信息管理模块，用于将所建立的包括针对同一服装的用户自身特性信息与服装尺码信息的对应关系的情感分类模型存储；
检索模块，用于接收到用户通过客户端发送的自身特性信息，进行对应关系的查询；
服装尺码信息建议模块，用于根据情感分类模型从服装尺码信息管理模块得到对应的服装尺码信息，将对应的服装尺码信息应答客户端。
8.如权利要求7所述的应答***，其特征在于，
服装尺码信息学习模块，还用于所述情感分类模型是根据设定的情感分类标准筛选所提取的各个用户针对同一服装的服装尺码信息及自身特性信息，将筛选符合情感分类标准的各个用户针对同一服装的服装尺码信息及自身特性信息训练得到的，采用情感分类模型对所有用户的针对同一服装的服装尺码信息及自身特性信息进行有用信息的学习后，补充道情感分类模型中；该情感分类模型是定时更新的。
9.如权利要求8所述的应答***，其特征在于，
服装尺码信息管理模块，还用于将所述情感分类模型存储为：将情感分类模型导入、修改及审核、同步及查询，其中，导入情感分类模型是定期将情感分类模型中的对应关系导入到设置的数据库中；修改及审核就是对导入的情感分类模型中的对应关系进行增减删及审核的后期管理；同步是将情感分类模型中的对应关系按照设定的查询结构存储；查询对应关系是提供给客户端接入设置的数据库的查询接口。
10.如权利要求7所述的应答***，其特征在于，
检索模块，还用于通过词法分析及语法分析将自身特性信息转换为基于查询结构的自身特性信息，然后采用倒排索引相关语法的方式进行索引得到多个相关自身特性信息，再采用相关性规则进行二次排序得到设定的最相关自身特性信息；
服装尺码信息建议模块，还用于查询设置的数据库中的情感分类模型得到对应的服装尺码信息之前，询问是否要查询尺码信息；查询设置的数据库中的情感分类模型得到对应的服装尺码信息的过程为：是否可以从最相关自身特性信息中获取身高体重信息，如果是，则获得身高体重信息后到情感分类模型查询，如果否，则与客户端交互，获取身高体重信息后，再到情感分类模型查询；采用精确查询方式，在设定的自身特性信息范围内查询得到对应的服装尺码信息。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201310559647.3A CN103559619A (zh) | 2013-11-12 | 2013-11-12 | 一种服装尺码信息的应答方法及*** |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201310559647.3A CN103559619A (zh) | 2013-11-12 | 2013-11-12 | 一种服装尺码信息的应答方法及*** |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN103559619A true CN103559619A (zh) | 2014-02-05 |
Family
ID=50013859
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN201310559647.3A Pending CN103559619A (zh) | 2013-11-12 | 2013-11-12 | 一种服装尺码信息的应答方法及*** |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN103559619A (zh) |
Cited By (13)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN104504581A (zh) * | 2014-12-18 | 2015-04-08 | 东华大学 | 一种基于大数据和电子商务平台的服装尺码管理方法 |
| CN104732526A (zh) * | 2015-02-16 | 2015-06-24 | 陈萌 | 一种足鞋匹配方法和装置 |
| CN104731895A (zh) * | 2015-03-18 | 2015-06-24 | 北京京东尚科信息技术有限公司 | 自动应答的方法和装置 |
| CN104933204A (zh) * | 2015-07-15 | 2015-09-23 | 武汉杰宇天成文化咨询服务有限公司 | 智能网络应答的方法和装置 |
| CN105447058A (zh) * | 2014-09-29 | 2016-03-30 | 阿里巴巴集团控股有限公司 | 提供辅助信息的方法及装置 |
| CN106354734A (zh) * | 2015-07-17 | 2017-01-25 | 阿里巴巴集团控股有限公司 | 提供业务对象信息的方法及装置 |
| CN106919660A (zh) * | 2017-02-09 | 2017-07-04 | 厦门快商通科技股份有限公司 | 基于知识图谱技术的服装客服智能服务方法和*** |
| CN109118268A (zh) * | 2018-07-10 | 2019-01-01 | 淘度客电子商务股份有限公司 | 一种应用于电商平台的服装匹配方法 |
| CN109710799A (zh) * | 2019-01-03 | 2019-05-03 | 杭州网易云音乐科技有限公司 | 语音交互方法、介质、装置和计算设备 |
| WO2019114360A1 (zh) * | 2017-12-14 | 2019-06-20 | 北京京东尚科信息技术有限公司 | 物品处理方法及装置、存储介质和电子设备 |
| CN111309875A (zh) * | 2018-12-10 | 2020-06-19 | 百度在线网络技术（北京）有限公司 | 问题应答的方法、装置、设备和存储介质 |
| CN111460122A (zh) * | 2020-04-03 | 2020-07-28 | 成都晓多科技有限公司 | 基于深度学习的尺码识别方法与*** |
| CN111667330A (zh) * | 2019-03-08 | 2020-09-15 | 天津大学 | 一种基于用户评价的大数据分析的服饰尺码推荐方法 |
Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20060074883A1 (en) * | 2004-10-05 | 2006-04-06 | Microsoft Corporation | Systems, methods, and interfaces for providing personalized search and information access |
| CN101382957A (zh) * | 2008-10-24 | 2009-03-11 | 用友软件股份有限公司 | 建立查询模型的***及建立方法 |
-
2013
- 2013-11-12 CN CN201310559647.3A patent/CN103559619A/zh active Pending
Patent Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20060074883A1 (en) * | 2004-10-05 | 2006-04-06 | Microsoft Corporation | Systems, methods, and interfaces for providing personalized search and information access |
| CN101382957A (zh) * | 2008-10-24 | 2009-03-11 | 用友软件股份有限公司 | 建立查询模型的***及建立方法 |
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| 郑爱花: "基于BP神经网络的服装号型推荐方法研究", 《中国硕士学位论文全文数据库》, 15 June 2011 (2011-06-15) * |
Cited By (17)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN105447058A (zh) * | 2014-09-29 | 2016-03-30 | 阿里巴巴集团控股有限公司 | 提供辅助信息的方法及装置 |
| CN104504581A (zh) * | 2014-12-18 | 2015-04-08 | 东华大学 | 一种基于大数据和电子商务平台的服装尺码管理方法 |
| CN104732526B (zh) * | 2015-02-16 | 2018-05-04 | 北京知足科技有限公司 | 一种足鞋匹配方法和装置 |
| CN104732526A (zh) * | 2015-02-16 | 2015-06-24 | 陈萌 | 一种足鞋匹配方法和装置 |
| CN104731895A (zh) * | 2015-03-18 | 2015-06-24 | 北京京东尚科信息技术有限公司 | 自动应答的方法和装置 |
| CN104933204A (zh) * | 2015-07-15 | 2015-09-23 | 武汉杰宇天成文化咨询服务有限公司 | 智能网络应答的方法和装置 |
| CN106354734B (zh) * | 2015-07-17 | 2019-06-11 | 阿里巴巴集团控股有限公司 | 提供业务对象信息的方法及装置 |
| CN106354734A (zh) * | 2015-07-17 | 2017-01-25 | 阿里巴巴集团控股有限公司 | 提供业务对象信息的方法及装置 |
| WO2017012474A1 (zh) * | 2015-07-17 | 2017-01-26 | 阿里巴巴集团控股有限公司 | 提供业务对象信息的方法及装置 |
| CN106919660A (zh) * | 2017-02-09 | 2017-07-04 | 厦门快商通科技股份有限公司 | 基于知识图谱技术的服装客服智能服务方法和*** |
| WO2019114360A1 (zh) * | 2017-12-14 | 2019-06-20 | 北京京东尚科信息技术有限公司 | 物品处理方法及装置、存储介质和电子设备 |
| CN109118268A (zh) * | 2018-07-10 | 2019-01-01 | 淘度客电子商务股份有限公司 | 一种应用于电商平台的服装匹配方法 |
| CN111309875A (zh) * | 2018-12-10 | 2020-06-19 | 百度在线网络技术（北京）有限公司 | 问题应答的方法、装置、设备和存储介质 |
| CN111309875B (zh) * | 2018-12-10 | 2023-08-04 | 百度在线网络技术（北京）有限公司 | 问题应答的方法、装置、设备和存储介质 |
| CN109710799A (zh) * | 2019-01-03 | 2019-05-03 | 杭州网易云音乐科技有限公司 | 语音交互方法、介质、装置和计算设备 |
| CN111667330A (zh) * | 2019-03-08 | 2020-09-15 | 天津大学 | 一种基于用户评价的大数据分析的服饰尺码推荐方法 |
| CN111460122A (zh) * | 2020-04-03 | 2020-07-28 | 成都晓多科技有限公司 | 基于深度学习的尺码识别方法与*** |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN103559619A (zh) | 一种服装尺码信息的应答方法及*** | |
| CN109359244B (zh) | 一种个性化信息推荐方法和装置 | |
| RU2745632C1 (ru) | Серверное устройство автоматизированного ответа, оконечное устройство, система ответа, способ ответа и программа | |
| Eberendu | Unstructured Data: an overview of the data of Big Data | |
| CN103678647B (zh) | 一种实现信息推荐的方法及*** | |
| CN109816482B (zh) | 电商平台的知识图谱构建方法、装置、设备及存储介质 | |
| Zhang et al. | User community discovery from multi-relational networks | |
| CN103778555A (zh) | 基于用户标签的用户属性挖掘方法和*** | |
| CN103886487A (zh) | 基于分布式的b2b平台的个性化推荐方法与*** | |
| CN105930540A (zh) | 一种数据处理*** | |
| CN105868267B (zh) | 一种移动社交网络用户兴趣的建模方法 | |
| CN104102648A (zh) | 基于用户行为数据的兴趣推荐方法及装置 | |
| CN102279851A (zh) | 一种智能导航方法、装置和*** | |
| CN112104642B (zh) | 一种异常账号确定方法和相关装置 | |
| EP2812856A1 (en) | Tools and methods for determining relationship values | |
| CN110111167A (zh) | 一种确定推荐对象的方法和装置 | |
| CN103347065A (zh) | 一种服务信息处理***及方法 | |
| CN103970891A (zh) | 一种基于情境的用户兴趣信息查询方法 | |
| TW202135094A (zh) | 一種數據採集方法和系統 | |
| CN109727047A (zh) | 一种确定数据关联度的方法和装置、数据推荐方法和装置 | |
| CN106302849A (zh) | 一种通过运营商数据进行移固融合的方法 | |
| CN109002470A (zh) | 知识图谱构建方法及装置、客户端 | |
| CN102104613A (zh) | 一种在手机客户端实现的商品个性化推荐的技术 | |
| JP2020524833A (ja) | テキスト情報を表示する方法および装置 | |
| CN106504020A (zh) | 一种基于seo的智能网络营销*** |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| C06 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication | ||
| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |
Application publication date: 20140205 |