CN104077693B - 商品对比方法、服务器、客户端及电子商务*** - Google Patents
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Abstract
本发明实施例提供一种商品对比方法、服务器、客户端及电子商务***,其中的方法可包括:服务器接收客户端发送的商品对比请求,所述商品对比请求中携带至少两个商品的标识信息;所述服务器根据所述至少两个商品中的每个商品的标识信息,拉取所述至少两个商品中的每个商品的属性信息,并根据所述至少两个商品中的每个商品的属性信息,计算所述至少两个商品中的每个商品的综合评分;所述服务器生成所述至少两个商品的对比信息,并将所述对比信息返回至所述客户端,所述对比信息包含所述至少两个商品中的每个商品的属性信息和综合评分。本发明可在对比信息中直观呈现商品的对比结论,提升商品对比的实际效力和使用率,提升电子商务***的智能性。
Description
技术领域
本发明涉及一种互联网技术领域,具体涉及电子商务技术领域,尤其涉及一种商品对比方法、服务器、客户端及电子商务***。
背景技术
目前,电子商务***中可以实现标类商品的商品对比,其中,标类商品通常指可规格化分类的商品,例如:数码、图书、化妆品等有明确标准参数的商品。电子商务***中进行标类商品的商品对比时,通常仅在对比页面中罗列对比商品的属性信息,包括:价格信息、促销信息和评价信息等,而不给出任何对比结论,不利于帮助用户确定购买决策,从而降低了商品对比的实际效力和使用率,降低了电子商务***的智能性。
发明内容
本发明实施例提供一种商品对比方法、服务器、客户端及电子商务***,可在对比信息中直观呈现商品的对比结论,提升商品对比的实际效力和使用率,提升电子商务***的智能性。
本发明第一方面提供一种商品对比方法,可包括:
服务器接收客户端发送的商品对比请求,所述商品对比请求中携带待对比的至少两个商品的标识信息;
所述服务器根据所述至少两个商品中的每个商品的标识信息,拉取所述至少两个商品中的每个商品的属性信息;
所述服务器根据所述至少两个商品中的每个商品的属性信息,计算所述至少两个商品中的每个商品的综合评分;
所述服务器生成所述至少两个商品的对比信息,并将所述对比信息返回至所述客户端,所述对比信息包含所述至少两个商品中的每个商品的属性信息和综合评分。
本发明第二方面提供另一种商品对比方法,可包括:
客户端检测到电子商务***中的商品对比操作时,获取待对比的至少两个商品的标识信息;
所述客户端将携带所述至少两个商品的标识信息的商品对比请求发送至服务器,使所述服务器拉取所述至少两个商品中的每个商品的属性信息,计算所述至少两个商品中的每个商品的综合评分,并生成所述至少两个商品的对比信息返回至所述客户端;
所述客户端在对比页面中输出所述服务器返回的所述至少两个商品的对比信息。
本发明第三方面提供一种服务器,可包括:
请求接收模块,用于接收客户端发送的商品对比请求,所述商品对比请求中携带待对比的至少两个商品的标识信息;
属性拉取模块,用于根据所述至少两个商品中的每个商品的标识信息,拉取所述至少两个商品中的每个商品的属性信息;
评分计算模块,用于根据所述至少两个商品中的每个商品的属性信息,计算所述至少两个商品中的每个商品的综合评分;
对比模块,用于生成所述至少两个商品的对比信息,所述对比信息包含所述至少两个商品中的每个商品的属性信息和综合评分;
信息返回模块,用于将所述至少两个商品的对比信息返回至所述客户端。
本发明第四方面提供一种客户端,可包括:
标识获取模块,用于在检测到电子商务***中的商品对比操作时,获取待对比的至少两个商品的标识信息;
对比模块,用于将携带所述至少两个商品的标识信息的商品对比请求发送至服务器,使所述服务器拉取所述至少两个商品中的每个商品的属性信息,计算所述至少两个商品中的每个商品的综合评分,并生成所述至少两个商品的对比信息返回至所述客户端;
信息输出模块,用于在对比页面中输出所述服务器返回的所述至少两个商品的对比信息。
本发明第五方面提供一种电子商务***,可包括上述第三方面提供的服务器,以及至少一个上述第四方面提供的客户端。
实施本发明实施例,具有如下有益效果:
本发明实施例中,服务器拉取所请求对比的至少两个商品的属性信息,计算每个商品的综合评分,并生成包含每个商品的属性信息和综合评分的对比信息。其中,对比信息中包含的商品的属性信息,可清晰地向用户呈现关键对比点;对比信息中包含的商品的综合评分,可直观地向用户呈现对比结论,辅助用户确定购买决策,提升了商品对比的实际效力和使用率,提升了电子商务***的智能性,进而可有效提高电子商务***的用户粘度和成交率。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案,下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例提供的一种商品对比方法的流程图;
图2为图1所示的步骤S103的一个实施例的流程图;
图3为本发明实施例提供的另一种商品对比方法的流程图;
图4a为本发明实施例提供的商品对比的一个效果示意图;
图4b为本发明实施例提供的商品对比的另一个效果示意图;
图4c为本发明实施例提供的商品对比的又一个效果示意图;
图5为本发明实施例提供的一种服务器的结构示意图;
图6为图5所示的评分计算模块的一个实施例的结构示意图;
图7为本发明实施例提供的一种客户端的结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
本发明实施例中,客户端可以为:PC(Personal Computer,个人计算机)、手机、智能手机、平板电脑、电子阅读器、笔记本电脑等设备中的任一种。电子商务***包含标类商品和非标类商品,其中,标类商品通常指可规格化分类的商品,例如:数码、化妆品、图书等有明确标准属性参数、价格透明且易比较的商品;非标类商品通常指无法规格化分类的商品,例如:服装、食品、饰品、家居产品等无明确标准属性参数、价格不易比较的商品。
现有的电子商务***中目前仅可以实现标类商品的商品对比,且进行标类商品的商品对比时,通常仅在对比页面中罗列对比商品的属性信息,而不给出任何对比结论。本发明实施例提供的商品对比方法既可适用于电子商务***中的标类商品的商品对比,又可适用于电子商务***中的非标类商品的商品对比,并可在对比信息中直观呈现商品的对比结论,提升商品对比的实际效力和使用率,提升电子商务***的智能性。
下面将结合附图1-附图4,对本发明实施例提供的商品对比方法进行详细介绍。
请参见图1,为本发明实施例提供的一种商品对比方法的流程图;本实施例从服务器侧阐述商品对比方法的流程;该方法可包括以下步骤S101-步骤S105。
S101,服务器接收客户端发送的商品对比请求,所述商品对比请求中携带待对比的至少两个商品的标识信息。
所述至少两个商品可以均为所述电子商务***中的标类商品,或者,所述至少两个商品可以均为所述电子商务***中的非标类商品。其中,电子商务***中的一个商品对应唯一一个标识信息,商品的标识信息用于唯一标识一个商品,该商品的标识信息可以为商品的ID(Identity,标识号)或商品的序列号等信息。
S102,所述服务器根据所述至少两个商品中的每个商品的标识信息,拉取所述至少两个商品中的每个商品的属性信息。
服务器管理电子商务***中的每个商品的属性信息,该属性信息可包括但不限于:价格信息、评论信息、产品满意度信息、促销信息、积分信息、特征信息、产品关注度信息等等;其中,所述评论信息可包括但不限于:好评数量、中评数量、差评数量、总评价数量和评论内容;所述产品满意度信息可包括但不限于:折扣率、尺码满意度、舒适度、图片准确度和产品描述准确度。本步骤中,所述服务器根据所述至少两个商品中的每个商品的标识信息,拉取所述至少两个商品中的每个商品的属性信息。需要说明的是,本实施例可根据经验,统计用户进行商品对比时所关注的对比点,根据统计结果选择拉取所述至少两个商品中的每个商品的全部或部分属性信息。
S103,所述服务器根据所述至少两个商品中的每个商品的属性信息,计算所述至少两个商品中的每个商品的综合评分。
本步骤中,所述服务器将所述至少两个商品中的每个商品的属性信息作为每个商品的综合评分的计算因子,计算所述至少两个商品中的每个商品的综合评分。需要说明的是,综合评分可直观地反映商品的优劣性,综合评分越高,表明商品的综合性能越高,越值得信赖和购买。
S104,所述服务器生成所述至少两个商品的对比信息,所述对比信息包含所述至少两个商品中的每个商品的属性信息和综合评分。
其中,所述至少两个商品的对比信息即为所述至少两个商品的对比结果,该对比结果中既包含了所述至少两个商品中的每个商品属性信息,可清晰地呈现关键对比点;又包含了所述至少两个商品中的每个商品的综合评分,可直观地反映每个商品的优劣性。
S105,所述服务器将所述对比信息返回至所述客户端。
本步骤中,所述服务器将所述对比信息返回给所述客户端之后,所述客户端可在对比页面中输出所述对比信息,该对比信息既清晰呈现商品的关键对比点,又直观地向用户呈现对比结论,可辅助用户确定购买决策,提高电子商务***的成交率。
本发明实施例中,服务器拉取所请求对比的至少两个商品的属性信息,计算每个商品的综合评分,并生成包含每个商品的属性信息和综合评分的对比信息。其中,对比信息中包含的商品的属性信息,可清晰地向用户呈现关键对比点;对比信息中包含的商品的综合评分,可直观地向用户呈现对比结论,辅助用户确定购买决策,提升了商品对比的实际效力和使用率,提升了电子商务***的智能性,进而可有效提高电子商务***的用户粘度和成交率。
请参见图2,为图1所示的步骤S103的一个实施例的流程图;本实施例示出了服务器根据待对比的所述至少两个商品中的每个商品的属性信息,计算所述至少两个商品中的每个商品的综合评分的过程。需要说明的是,本实施例中,所述属性信息优选包括:价格信息、评论信息和产品满意度信息。其中,所述评论信息优选包括:好评数量、总评价数量和评论内容;所述产品满意度信息优选包括:折扣率、尺码满意度、舒适度和图片准确度。如图2所示,该步骤S103具体可包括以下步骤s1301-步骤s1304。
s1301,所述服务器根据所述至少两个商品中的每个商品的价格信息,计算所述至少两个商品中的每个商品的价格转化值。
其中,价格转化值指将商品的价格转化为以特定数值为基数的值;该特定数值可根据实际需要进行设定,例如:该特定数值可以为100、200等等。本步骤中,所述服务器对所述至少两个商品中的每个商品的价格转化值的计算过程可包括:
1)所述服务器根据所述至少两个商品中的每个商品的价格信息,从所述至少两个商品中选取最大价格值对应的商品m,则该商品m的价格转化值可采用下述公式表示:
其中,表示商品m的价格转化值;M表示基数;m为正整数,且m的值小于等于待对比的所述两个商品的总数量。
2)所述至少两个商品中除商品m之外的任一个商品i的价格转化值可采用下述公式计算:
其中,表示商品i的价格转化值,Pmax表示商品m价格值(即最大价格值),Pi表示商品i的价格值;i为正整数,且i的值小于待对比的所述两个商品的总数量。
s1302,所述服务器根据所述至少两个商品中的每个商品的评论信息,采用威尔逊区间公式计算所述至少两个商品中的每个商品的好评率。
本步骤中,所述服务器对所述至少两个商品中的任一个商品的好评率的计算过程如下:
11)所述服务器根据商品k的评论信息中的好评数量和总评价数量,计算商品k的好评比例,具体计算公式如下:
其中,表示商品k的好评比例;表示商品k的好评数量;nk表示商品k的总评价数量;k为正整数,且k的值小于等于待对比的所述两个商品的总数量。
22)所述服务器根据商品k的好评比例和总评价数量,采用威尔逊区间公式即可计算得到商品k的好评率,计算公式可表示如下:
其中,dk表示商品k的好评率;表示商品k的好评比例;nk表示商品k的总评价数量;表示对应某个置信水平的z统计量,这是一个常数,一般情况下,在95%的置信水平下,z统计量的值为1.96。
根据上述11)和22),所述服务器可计算得到所述至少两个商品中的每个商品的好评率。
s1303,所述服务器根据所述至少两个商品中的每个商品的评论信息,采用语义分析算法计算所述至少两个商品中的每个商品的评论分值。
其中,所述语义分析算法指对评论内容中的关键词的语义进行分析,并根据分析结果对每个关键词给定相应的分值。本实施例中,可根据实际情况预先设定各种关键词对应的分值,如下表所示:
表一:语义分析算法表
关键词(语义) | 分值(总分10) |
一般、勉强… | 5 |
好、Good、OK、相符、满意、漂亮… | 6 |
很好、很不错、很OK、很满意… | 7 |
非常好、相当满意、非常愉快的购物… | 8 |
满分、完美、物超所值、超级好… | 10 |
超级差、差评… | 0 |
差、不好… | 1 |
… | … |
需要说明的是,上述表一的各项内容仅为举例,其他情况,例如:可根据经验,统计商品的评价内容中出现的各种关键词,更新上述表一的关键词项;再如:可将上述表一中的分值项调整为100分制,或根据实际情况调各关键词对应的具体分值;上述其他情况下可参见上述表一类似分析,在此不赘述。
本步骤s1303,所述服务器首先根据所述至少两个商品中的每个商品的评论内容,提取每个商品的评论内容中的关键词;其次,根据每个内容对应的关键词,从上述表一中读取各关键词对应的分值;最后,计算每个商品对应的所有关键词的总分值,获得每个商品的评论分值。例如:针对所述至少两个商品中的任一个商品k,所述服务器提取出关键词1、关键词2和关键词3,根据上述表一分别获得分值1、分值2和分值3,则本步骤中商品k的评论分值为分值1、分值2和分值3的总和。
s1304,所述服务器根据所述至少两个商品中的每个商品的价格转化值、好评率、评论分值和产品满意度信息,采用商品综合评分算法计算所述至少两个商品中的每个商品的综合评分。
本步骤中,所述服务器对所述至少两个商品中的任一个商品j的综合评分的计算公式如下:
其中,Qj表示商品j的综合评分;表示商品j的价格转化值;w1表示价格权重值;dj表示商品j的好评率;fj表示商品j的评论分值;w2表示评论权重值;percentagej表示商品j的折扣率;sizej表示商品j的尺码满意度;comfortj表示商品j的舒适度;accuracyj表示商品j的图片准确度;w3表示属性权重值。
需要说明的是,上述公式(5)中,w1、w2和w3的值可以根据实际情况进行设定,但需满足w1+w2+w3=1;例如:根据统计值或经验值,如果用户在商品比对过程中最关注价格因素,其次是评论因素,最后是其他属性因素,则可将w1的值设置最大,将w2的值设置相对较大,而w3的值设置最小,如w1、w2和w3的值分别为0.6、0.3、0.1;或者,根据统计值或经验值,如果用户在商品比对过程中最关注评论因素,不太关注价格因素和其他属性因素,则可将w2的值设置相对较大,而将w1和w3的值设置相对较小,如w1、w2和w3的值分别为0.8、0.1、0.1。
本发明实施例中,服务器根据所请求对比的至少两个商品的属性信息,计算每个商品的综合评分,使对比信息中包含商品的综合评分,直观地向用户呈现对比结论,辅助用户确定购买决策,提升了商品对比的实际效力和使用率,提升了电子商务***的智能性,进而可有效提高电子商务***的用户粘度和成交率。
请参见图3,为本发明实施例提供的另一种商品对比方法的流程图;本实施例从客户端侧阐述商品对比方法的流程;该方法可包括以下步骤S201-步骤S203。
S201,客户端检测到电子商务***中的商品对比操作时,获取待对比的至少两个商品的标识信息。
目前,电子商务***中通常提供商品对比操作选项,例如:“比比货”选项、“比货”选项等等,用户根据所述电子商务***中提供的商品对比操作选项,可选择至少两个商品进行商品对比。本步骤中,客户端检测到电子商务***中的商品对比操作时,则获取待对比的至少两个商品的标识信息。所述至少两个商品可以均为所述电子商务***中的标类商品,或者,所述至少两个商品可以均为所述电子商务***中的非标类商品。其中,电子商务***中的一个商品对应唯一一个标识信息,商品的标识信息用于唯一标识一个商品,该商品的标识信息可以为商品的ID或商品的序列号等信息。
S202,所述客户端将携带所述至少两个商品的标识信息的商品对比请求发送至服务器,使所述服务器拉取所述至少两个商品中的每个商品的属性信息,计算所述至少两个商品中的每个商品的综合评分,并生成所述至少两个商品的对比信息返回至所述客户端。
本步骤中,所述客户端向服务器发送商品对比请求,并在所述商品对比请求中携带待对比的所述至少两个商品的标识信息。需要说明的是,服务器接收到客户端发送的商品对比请求后,将执行拉取商品的属性信息,计算商品的综合评分,生成对比信息以及将对比信息返回给客户端的过程,该过程可参见图1-图2所示实施例的相关描述,在此不赘述。
S203,所述客户端在对比页面中输出所述服务器返回的所述至少两个商品的对比信息。
本步骤中,所述客户端在对比页面中输出所述服务器返回的所述至少两个商品的对比信息,通过浏览对比页面中的对比信息,用户既可明确商品之间的关键对比点,又可获得各商品的对比结论,可方便的做出购买决策,提升电子商务***的成交率。
本发明实施例中,客户端检测到电子商务***中的商品对比操作时,获取待对比的至少两个商品的标识信息并发送至服务器进行商品对比,并在对比页面中输出所述服务器返回的所述至少两个商品的对比信息。其中,对比信息中包含的商品的属性信息,可清晰地向用户呈现关键对比点;对比信息中包含的商品的综合评分,可直观地向用户呈现对比结论,辅助用户确定购买决策,提升了商品对比的实际效力和使用率,提升了电子商务***的智能性,进而可有效提高电子商务***的用户粘度和成交率。
下面将结合附图4,以一个具体实例,通过服务器与客户端的交互流程阐述商品对比方法的流程。
下述实例阐述商品A与商品B两个商品之间的商品对比过程,其中,商品A为“翻领双排扣格式呢大衣9207”,商品B为“秋冬新款欧美风暗扣仿毛呢外套”。
请参见图4a,为本发明实施例提供的商品对比的一个效果示意图。如图4a所示,用户可在电子商务***中点击“商品对比按钮”或采用拖动的方式,选择待对比的商品A和商品B。
请参见图4b,为本发明实施例提供的商品对比的另一个效果示意图;用户选择的待对比的商品A和商品B则会被放入电子商务***的“比货盒”中。客户端获取“比货盒”中的商品A的ID和商品B的ID。客户端商品A的ID和商品B的ID发送至服务器。
服务器根据商品A的ID拉取商品A的属性信息,并根据属性信息计算商品A的综合评分,该计算过程可参见图2所示实施例的描述。本实例中,假设计算获得的商品A的综合评分为75.2。服务器根据商品B的ID拉取商品B的属性信息,并根据属性信息计算商品B的综合评分,该计算过程可参见图2所示实施例的描述。本实例中,假设计算获得的商品B的综合评分为65.3。服务器生成商品A与商品B的对比信息,该对比信息包含商品A的属性信息和综合评分,以及商品B的属性信息和综合评分。
请参见图4c,为本发明实施例提供的商品对比的又一个效果示意图;服务器将生成的商品A和商品B的对比信息返回给客户端,客户端则可以对比页面中显示如图4c所示的对比信息。通过浏览对比页面中的对比信息,用户既可明确商品A和商品B之间的关键对比点,又可获得商品A和商品B的对比结论,可方便的做出购买决策。优选地,本实例中在对比页面中提供购买链接,用户在确定购买决策后,可在对比页面中点击购买链接直接购买,从而提升了电子商务***的成交率。
本发明实施例中,服务器拉取所请求对比的至少两个商品的属性信息,计算每个商品的综合评分,并生成包含每个商品的属性信息和综合评分的对比信息。其中,对比信息中包含的商品的属性信息,可清晰地向用户呈现关键对比点;对比信息中包含的商品的综合评分,可直观地向用户呈现对比结论,辅助用户确定购买决策,提升了商品对比的实际效力和使用率,提升了电子商务***的智能性,进而可有效提高电子商务***的用户粘度和成交率。
下面将结合附图5-附图6,对本发明实施例提供的服务器的结构进行详细介绍。需要说明的是,下述的服务器可应用于上述方法中。
请参见图5,为本发明实施例提供的一种服务器的结构示意图;该服务器可包括:请求接收模块101、属性拉取模块102、评分计算模块103、对比模块104和信息返回模块105。
请求接收模块101,用于接收客户端发送的商品对比请求,所述商品对比请求中携带待对比的至少两个商品的标识信息。
所述至少两个商品可以均为所述电子商务***中的标类商品,或者,所述至少两个商品可以均为所述电子商务***中的非标类商品。其中,电子商务***中的一个商品对应唯一一个标识信息,商品的标识信息用于唯一标识一个商品,该商品的标识信息可以为商品的ID或商品的序列号等信息。
属性拉取模块102,用于根据所述至少两个商品中的每个商品的标识信息,拉取所述至少两个商品中的每个商品的属性信息。
服务器管理电子商务***中的每个商品的属性信息,该属性信息可包括但不限于:价格信息、评论信息、产品满意度信息、促销信息、积分信息、特征信息、产品关注度信息等等;其中,所述评论信息可包括但不限于:好评数量、中评数量、差评数量、总评价数量和评论内容;所述产品满意度信息可包括但不限于:折扣率、尺码满意度、舒适度、图片准确度和产品描述准确度。所述属性拉取模块102根据所述至少两个商品中的每个商品的标识信息,拉取所述至少两个商品中的每个商品的属性信息。需要说明的是,本实施例中所述属性拉取模块102可根据经验,统计用户进行商品对比时所关注的对比点,根据统计结果选择拉取所述至少两个商品中的每个商品的全部或部分属性信息。
评分计算模块103,用于根据所述至少两个商品中的每个商品的属性信息,计算所述至少两个商品中的每个商品的综合评分。
所述评分计算模块103将所述至少两个商品中的每个商品的属性信息作为每个商品的综合评分的计算因子,计算所述至少两个商品中的每个商品的综合评分。需要说明的是,综合评分可直观地反映商品的优劣性,综合评分越高,表明商品的综合性能越高,越值得信赖和购买。
对比模块104,用于生成所述至少两个商品的对比信息,所述对比信息包含所述至少两个商品中的每个商品的属性信息和综合评分。
其中,所述至少两个商品的对比信息即为所述至少两个商品的对比结果,该对比结果中既包含了所述至少两个商品中的每个商品属性信息,可清晰地呈现关键对比点;又包含了所述至少两个商品中的每个商品的综合评分,可直观地反映每个商品的优劣性。
信息返回模块105,用于将所述至少两个商品的对比信息返回至所述客户端。
所述信息返回模块105将所述对比信息返回给所述客户端之后,所述客户端可在对比页面中输出所述对比信息,该对比信息既清晰呈现商品的关键对比点,又直观地向用户呈现对比结论,可辅助用户确定购买决策,提高电子商务***的成交率。
本发明实施例中,服务器拉取所请求对比的至少两个商品的属性信息,计算每个商品的综合评分,并生成包含每个商品的属性信息和综合评分的对比信息。其中,对比信息中包含的商品的属性信息,可清晰地向用户呈现关键对比点;对比信息中包含的商品的综合评分,可直观地向用户呈现对比结论,辅助用户确定购买决策,提升了商品对比的实际效力和使用率,提升了电子商务***的智能性,进而可有效提高电子商务***的用户粘度和成交率。
请参见图6,为图5所示的评分计算模块的一个实施例的结构示意图;该评分计算模块103可包括:价格转化计算单元1301、好评率计算单元1302、评论分值计算单元1303和综合评分计算单元1304。
价格转化计算单元1301,用于根据所述至少两个商品中的每个商品的价格信息,计算所述至少两个商品中的每个商品的价格转化值。
其中,价格转化值指将商品的价格转化为以特定数值为基数的值;该特定数值可根据实际需要进行设定,例如:该特定数值可以为100、200等等。所述价格转化计算单元1301对所述至少两个商品中的每个商品的价格转化值的计算过程可包括:首先,所述价格转化计算单元1301根据所述至少两个商品中的每个商品的价格信息,从所述至少两个商品中选取最大价格值对应的商品m,则该商品m的价格转化值可采用上述方法实施例中的公式(1)表示;其次,所述价格转化计算单元1301可采用上述方法实施例中的公式(2),计算所述至少两个商品中除商品m之外的任一个商品i的价格转化值。
好评率计算单元1302,用于根据所述至少两个商品中的每个商品的评论信息,采用威尔逊区间公式计算所述至少两个商品中的每个商品的好评率。
所述好评率计算单元1302对所述至少两个商品中的任一个商品的好评率的计算过程包括:首先,所述好评率计算单元1302根据商品k的评论信息中的好评数量和总评价数量,采用上述方法实施例中的公式(3)计算商品k的好评比例;其次,所述好评率计算单元1302根据商品k的好评比例和总评价数量,采用上述方法实施例中的公式(4)可计算得到商品k的好评率。
评论分值计算单元1303,用于根据所述至少两个商品中的每个商品的评论信息,采用语义分析算法计算所述至少两个商品中的每个商品的评论分值。
其中,所述语义分析算法指对评论内容中的关键词的语义进行分析,并根据分析结果对每个关键词给定相应的分值。本实施例中,可根据实际情况预先设定各种关键词对应的分值,如上述方法实施例中的表一所示。所述评论分值计算单元1303首先根据所述至少两个商品中的每个商品的评论内容,提取每个商品的评论内容中的关键词;其次,所述评论分值计算单元1303根据每个内容对应的关键词,从上述表一中读取各关键词对应的分值;最后,所述评论分值计算单元1303计算每个商品对应的所有关键词的总分值,获得每个商品的评论分值。例如:针对所述至少两个商品中的任一个商品k,所述评论分值计算单元1303提取出关键词1、关键词2和关键词3,根据上述表一分别获得分值1、分值2和分值3,则所述评论分值计算单元1303商品k的评论分值为分值1、分值2和分值3的总和。
综合评分计算单元1304,用于根据所述至少两个商品中的每个商品的价格转化值、好评率、评论分值和产品满意度信息,采用商品综合评分算法计算所述至少两个商品中的每个商品的综合评分。
所述综合评分计算单元1304可上述方法实施例中的公式(5)所示的综合评分计算公式,计算获得所述至少两个商品中的任一个商品j的综合评分。
需要说明的是,本发明实施例提供的服务器的结构和功能可根据上述图1-图2及图4所示实施例中的方法具体实现,该具体实现过程可参见上述方法实施例的相关描述,在此不赘述。
本发明实施例中,服务器根据所请求对比的至少两个商品的属性信息,计算每个商品的综合评分,使对比信息中包含商品的综合评分,直观地向用户呈现对比结论,辅助用户确定购买决策,提升了商品对比的实际效力和使用率,提升了电子商务***的智能性,进而可有效提高电子商务***的用户粘度和成交率。
下面将结合图7,对本发明实施例提供的客户端的结构进行详细介绍。需要说明的是,下述的客户端可以应用于上述方法中。
请参见图7,为本发明实施例提供的一种客户端的结构示意图;该客户端可包括:标识获取模块201、对比模块202和信息输出模块203。
标识获取模块201,用于在检测到电子商务***中的商品对比操作时,获取待对比的至少两个商品的标识信息。
目前,电子商务***中通常提供商品对比操作选项,例如:“比比货”选项、“比货”选项等等,用户根据所述电子商务***中提供的商品对比操作选项,可选择至少两个商品进行商品对比。所述标识获取模块201检测到电子商务***中的商品对比操作时,则获取待对比的至少两个商品的标识信息。所述至少两个商品可以均为所述电子商务***中的标类商品,或者,所述至少两个商品可以均为所述电子商务***中的非标类商品。其中,电子商务***中的一个商品对应唯一一个标识信息,商品的标识信息用于唯一标识一个商品,该商品的标识信息可以为商品的ID或商品的序列号等信息。
对比模块202,用于将携带所述至少两个商品的标识信息的商品对比请求发送至服务器,使所述服务器拉取所述至少两个商品中的每个商品的属性信息,计算所述至少两个商品中的每个商品的综合评分,并生成所述至少两个商品的对比信息返回至所述客户端。
所述对比模块202向服务器发送商品对比请求,并在所述商品对比请求中携带待对比的所述至少两个商品的标识信息。需要说明的是,服务器接收到客户端发送的商品对比请求后,将执行拉取商品的属性信息,计算商品的综合评分,生成对比信息以及将对比信息返回给客户端的过程。
信息输出模块203,用于在对比页面中输出所述服务器返回的所述至少两个商品的对比信息。
所述信息输出模块203在对比页面中输出所述服务器返回的所述至少两个商品的对比信息,通过浏览对比页面中的对比信息,用户既可明确商品之间的关键对比点,又可获得各商品的对比结论,可方便的做出购买决策,提升电子商务***的成交率。
需要说明的是,本发明实施例提供的客户端的结构和功能可通过上述图3-图4所示实施例中的方法具体实现,该具体实现过程可参见上述方法实施例的相关描述,在此不赘述。
本发明实施例中,客户端检测到电子商务***中的商品对比操作时,获取待对比的至少两个商品的标识信息并发送至服务器进行商品对比,并在对比页面中输出所述服务器返回的所述至少两个商品的对比信息。其中,对比信息中包含的商品的属性信息,可清晰地向用户呈现关键对比点;对比信息中包含的商品的综合评分,可直观地向用户呈现对比结论,辅助用户确定购买决策,提升了商品对比的实际效力和使用率,提升了电子商务***的智能性,进而可有效提高电子商务***的用户粘度和成交率。
本发明实施例还公开了一种电子商务***,该电子设备***中包含至少两个商品,且该电子商务***中还包含服务器和至少一个客户端,其中,该服务器的结构可参见上述图5-图6所示实施例的相关描述,该客户端的结构可参见上述图7所示实施例的相关描述,在此不赘述。
通过上述实施例的描述,本发明实施例中,服务器拉取所请求对比的至少两个商品的属性信息,计算每个商品的综合评分,并生成包含每个商品的属性信息和综合评分的对比信息。其中,对比信息中包含的商品的属性信息,可清晰地向用户呈现关键对比点;对比信息中包含的商品的综合评分,可直观地向用户呈现对比结论,辅助用户确定购买决策,提升了商品对比的实际效力和使用率,提升了电子商务***的智能性,进而可有效提高电子商务***的用户粘度和成交率。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程,是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成,所述的程序可存储于一计算机可读取存储介质中,该程序在执行时,可包括如上述各方法的实施例的流程。其中,所述的存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体(Read-Only Memory,ROM)或随机存储记忆体(Random Access Memory,RAM)等。
以上所揭露的仅为本发明较佳实施例而已,当然不能以此来限定本发明之权利范围,因此依本发明权利要求所作的等同变化,仍属本发明所涵盖的范围。
Claims (7)
1.一种商品对比方法,其特征在于,包括:
服务器接收客户端发送的商品对比请求,所述商品对比请求中携带待对比的至少两个商品的标识信息,所述至少两个商品均为电子商务***中的标类商品,或所述至少两个商品均为所述电子商务***中的非标类商品;
所述服务器根据所述至少两个商品中的每个商品的标识信息,拉取所述至少两个商品中的每个商品的属性信息,其中,所述服务器统计商品对比时关注的对比点,根据统计结果选择拉取所述至少两个商品中的每个商品的全部或部分属性信息,所述属性信息包括:价格信息、评论信息和产品满意度信息;
所述服务器根据所述至少两个商品中的每个商品的价格信息,计算所述至少两个商品中的每个商品的价格转化值;
所述服务器根据所述至少两个商品中的每个商品的评论信息,采用威尔逊区间公式计算所述至少两个商品中的每个商品的好评率;
所述服务器根据所述至少两个商品中的每个商品的评论信息,采用语义分析算法计算所述至少两个商品中的每个商品的评论分值,具体包括:所述服务器根据所述至少两个商品中的每个商品的评论内容,提取每个商品的评论内容中的关键词;根据每个内容对应的关键词,读取各关键词对应的分值;计算每个商品对应的所有关键词的总分值,获得每个商品的评论分值;
所述服务器根据所述至少两个商品中的每个商品的价格转化值、好评率、评论分值和产品满意度信息,采用商品综合评分算法计算所述至少两个商品中的每个商品的综合评分;
所述服务器生成所述至少两个商品的对比信息,并将所述对比信息返回至所述客户端,所述对比信息包含所述至少两个商品中的每个商品的属性信息和综合评分。
2.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述评论信息包括:好评数量、总评价数量和评论内容;所述产品满意度信息包括:折扣率、尺码满意度、舒适度和图片准确度。
3.一种商品对比方法,其特征在于,包括:
客户端检测到电子商务***中的商品对比操作时,获取待对比的至少两个商品的标识信息,所述至少两个商品均为所述电子商务***中的标类商品,或所述至少两个商品均为所述电子商务***中的非标类商品;
所述客户端将携带所述至少两个商品的标识信息的商品对比请求发送至服务器,使所述服务器拉取所述至少两个商品中的每个商品的属性信息,所述服务器根据所述至少两个商品中的每个商品的价格信息,计算所述至少两个商品中的每个商品的价格转化值;所述服务器根据所述至少两个商品中的每个商品的评论信息,采用威尔逊区间公式计算所述至少两个商品中的每个商品的好评率;所述服务器根据所述至少两个商品中的每个商品的评论信息,采用语义分析算法计算所述至少两个商品中的每个商品的评论分值,具体包括:根据所述至少两个商品中的每个商品的评论内容,提取每个商品的评论内容中的关键词,根据每个内容对应的关键词,读取各关键词对应的分值,计算每个商品对应的所有关键词的总分值,获得每个商品的评论分值;所述服务器根据所述至少两个商品中的每个商品的价格转化值、好评率、评论分值和产品满意度信息,采用商品综合评分算法计算所述至少两个商品中的每个商品的综合评分,并生成所述至少两个商品的对比信息返回至所述客户端,其中,所述服务器统计商品对比时关注的对比点,根据统计结果选择拉取所述至少两个商品中的每个商品的全部或部分属性信息,所述属性信息包括:价格信息、评论信息和产品满意度信息;
所述客户端在对比页面中输出所述服务器返回的所述至少两个商品的对比信息。
4.一种服务器,其特征在于,包括:
请求接收模块,用于接收客户端发送的商品对比请求,所述商品对比请求中携带待对比的至少两个商品的标识信息,所述至少两个商品均为电子商务***中的标类商品,或所述至少两个商品均为所述电子商务***中的非标类商品;
属性拉取模块,用于根据所述至少两个商品中的每个商品的标识信息,拉取所述至少两个商品中的每个商品的属性信息,其中,所述属性拉取模块统计商品对比时关注的对比点,根据统计结果选择拉取所述至少两个商品中的每个商品的全部或部分属性信息,所述属性信息包括:价格信息、评论信息和产品满意度信息;
评分计算模块,用于根据所述至少两个商品中的每个商品的属性信息,将所述属性信息作为每个商品的综合评分的计算因子,计算所述至少两个商品中的每个商品的综合评分;
对比模块,用于生成所述至少两个商品的对比信息,所述对比信息包含所述至少两个商品中的每个商品的属性信息和综合评分;
信息返回模块,用于将所述至少两个商品的对比信息返回至所述客户端;
其中,所述评分计算模块包括:
价格转化计算单元,用于根据所述至少两个商品中的每个商品的价格信息,计算所述至少两个商品中的每个商品的价格转化值;
好评率计算单元,用于根据所述至少两个商品中的每个商品的评论信息,采用威尔逊区间公式计算所述至少两个商品中的每个商品的好评率;
评论分值计算单元,用于根据所述至少两个商品中的每个商品的评论信息,采用语义分析算法计算所述至少两个商品中的每个商品的评论分值,具体包括:所述服务器根据所述至少两个商品中的每个商品的评论内容,提取每个商品的评论内容中的关键词;根据每个内容对应的关键词,读取各关键词对应的分值;计算每个商品对应的所有关键词的总分值,获得每个商品的评论分值;
综合评分计算单元,用于根据所述至少两个商品中的每个商品的价格转化值、好评率、评论分值和产品满意度信息,采用商品综合评分算法计算所述至少两个商品中的每个商品的综合评分。
5.如权利要求4所述的服务器,其特征在于,所述评论信息包括:好评数量、总评价数量和评论内容;所述产品满意度信息包括:折扣率、尺码满意度、舒适度和图片准确度。
6.一种客户端,其特征在于,包括:
标识获取模块,用于在检测到电子商务***中的商品对比操作时,获取待对比的至少两个商品的标识信息,所述至少两个商品均为所述电子商务***中的标类商品,或所述至少两个商品均为所述电子商务***中的非标类商品;
对比模块,用于将携带所述至少两个商品的标识信息的商品对比请求发送至服务器,使所述服务器拉取所述至少两个商品中的每个商品的属性信息,所述服务器根据所述至少两个商品中的每个商品的价格信息,计算所述至少两个商品中的每个商品的价格转化值;所述服务器根据所述至少两个商品中的每个商品的评论信息,采用威尔逊区间公式计算所述至少两个商品中的每个商品的好评率;所述服务器根据所述至少两个商品中的每个商品的评论信息,采用语义分析算法计算所述至少两个商品中的每个商品的评论分值,具体包括:根据所述至少两个商品中的每个商品的评论内容,提取每个商品的评论内容中的关键词,根据每个内容对应的关键词,读取各关键词对应的分值,计算每个商品对应的所有关键词的总分值,获得每个商品的评论分值;所述服务器根据所述至少两个商品中的每个商品的价格转化值、好评率、评论分值和产品满意度信息,采用商品综合评分算法计算所述至少两个商品中的每个商品的综合评分,并生成所述至少两个商品的对比信息返回至所述客户端,其中,所述服务器统计商品对比时关注的对比点,根据统计结果选择拉取所述至少两个商品中的每个商品的全部或部分属性信息,所述属性信息包括:价格信息、评论信息和产品满意度信息;
信息输出模块,用于在对比页面中输出所述服务器返回的所述至少两个商品的对比信息。
7.一种电子商务***,其特征在于,包括如权利要求4或5所述的服务器,以及至少一个如权利要求6所述的客户端。
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