商品分类

摘要： 为了实现根据商品标题信息进行商品自动分类的功能,提出了基于词频-逆文本频率(TF-IDF)的中文Fasttext商品分类方法。该方法首先利用FastText本身的特点,将词库表示成前缀树;然后对n元语法模型n-gram处理后的词典进行TF-IDF筛选,从而在计算输入词序列向量均值时,偏向高群分度的词条;最后将文本内容以字符顺序进行大小为N的窗口滑动操作,使其更适用于商品标题分类。基于Anaconda平台,对基于FastText的商品分类算法进行实现和优化,经评估,最终的分类器准确率较高,能够满足电商平台对商品分类的需求。

摘要： 你的药店是否曾因员工专业能力不足,导致不能为顾客提供正确的用药指导?是否因为商品分类太过笼统,导致不能为顾客精准推荐药品?是否因为采用客流管理的"大锅饭"模式,导致员工因利益分配不明确,失去工作积极性?这些问题在河北崇德大药房都得到了妥善解决,他们的做法,或许可以给困惑的你提供一些新的思路.

摘要： 智能商品分类作为电商平台的重要组成部分越来越受到关注。以商品标题文本数据为研究对象,首先对现有模型中存在的问题进行了概述,其次对变分自编码器相关算法进行了介绍,最后为弥补商品标题文本数据中存在的不均衡问题,提出了一种基于变分自编码器的商品文本分类算法。在公开的商品标题分类数据集上进行的实验结果证明了提出算法的有效性。

摘要： 2020年8月,全国打击侵犯知识产权和制售假冒伪劣商品工作领导小组办公室(以下简称领导小组办公室)、中央宣传部、最高人民法院、最高人民检察院、公安部、生态环境部、文化和旅游部、海关总署、国家市场监督管理总局共同发布《关于加强侵权假冒商品销毁工作的意见》(以下简称《意见》);《意见》明确销毁侵权假冒商品应坚持依法处置、无害化处理、杜绝再流通原则,主要目标是侵权假冒商品分类销毁机制进一步健全,无害化处置水平进一步提升,社会震慑效应进一步显现。

摘要： 针对采用贝叶斯分类器算法进行商品描述分类时,出现大量混淆性词汇从而无法保证特征间独立的问题,提出了采用停用词优化的贝叶斯分类器算法,通过词频统计和词性筛选的方式,过滤掉大部分混淆性词汇,从而保证特征独立.针对相似类别无法准确区分的问题,提出了子模型训练的解决方案,对易混淆类别单独进行训练并记录训练过程,在测试阶段根据结果判断并使用子模型,从而实现细化区分.实验表明,优化方案确实可行,可以获得97.80％的准确率.

摘要： 针对采用贝叶斯分类器算法进行商品描述分类时,出现大量混淆性词汇从而无法保证特征间独立的问题,提出了采用停用词优化的贝叶斯分类器算法,通过词频统计和词性筛选的方式,过滤掉大部分混淆性词汇,从而保证特征独立。针对相似类别无法准确区分的问题,提出了子模型训练的解决方案,对易混淆类别单独进行训练并记录训练过程,在测试阶段根据结果判断并使用子模型,从而实现细化区分。实验表明,优化方案确实可行,可以获得97.80%的准确率。

摘要： 本文通过对上海市历史博物馆藏品"义记洋行广告画"的分析,回溯并考察义记洋行在上海开埠初期的发展以及相关的历史遗产,重点从该幅广告画的图案与文字两方面进行解读,分析其广告画所反映的洋行业务和商品分类情况。最后,将广告画与月份牌年画进行比较,研究分析出该画曾作为沪上广告画中的一种特殊形式,与小校场木版年画中的历画,共同促生月份牌年画的形成,最终被月份牌年画所替代的结论。

摘要： 一、电子商务美工人才实践能力培养现状与困难1.电子商务行业对美工人才的需求旺盛随着移动互联网的兴起,电商行业进入了发展的快车道,随之而来的是电商行业各岗位人才的缺乏。电商平台需要通过商品图片及详情对产品进行描述,展示产品卖点及特性,达到吸引顾客购买的目的,而这些工作主要是由电商美工来完成。以阿里巴巴系的电商平台为例,电商美工岗位需要完成的工作如下:网店首页的店铺招牌、导航、商品分类、广告图轮播图、商品推荐的设计与制作;完成商品详情的商品展示、吸引购买、促销活动、实力展示、交易说明、关联销售的设计与制作;其他的直通车、钻石展位等促销海报的设计与制作。因此,电商美工成为电商各工作中最重要的岗位。随着更多电商平台的开放,越来越多的企业入驻线上,涉水电商行业,电商企业对于电商美工人才的需求量越来越大,且对美工人才的设计能力要求越来越高。

摘要： 本文应用眼动技术,通过考察高低冲动购买倾向个体在分类决策时眼动轨迹特征的差异,来研究冲动购买消费者分类信息加工方式的特点.研究结果显示,高冲动购买倾向的消费者的加工深度更低,会对商品选项投入更少的注意资源,并搜索更少的相关信息;高冲动购买倾向的消费者更偏好图片加工,会搜索更多的图片信息,并对图片内容投入更大比例的注意资源.本研究对冲动购买消费者信息加工方式的发现,有助于丰富和发展冲动购买的相关理论,也为网络零售商的营销管理活动提供了借鉴.

摘要： 在电子商务交易中，商品的类别都是按照层次结构来进行分类的。所谓层次结构是指商品的类别间存在一个树状的结构。在进行商品分类研究时，考虑到商品的特殊特征，比如某些商品根据商品的品牌名称就可以得到其所属的分类类别，即其品牌的特征性区分度很高。基于这一点，一方面我们准备了一部描述商品品牌的词典供中文分词时调用，另一方面，我们在分类时使用一种“区分式朴素贝叶斯分类器”模型来进行分类。实验证明，基于区分式朴素贝叶斯分类模型的分类效果要比标准贝叶斯分类模型效果好。

摘要： 本发明公开基于云服务器大数据分析的电商平台商品配送中心商品智能分类管理方法，本发明通过对电商平台商品配送中心内各商品进行编号，同时扫描获取电商平台商品配送中心内各商品的形体轮廓，分析统计各外包装类型中各商品，并采集各外包装类型中各商品的各面外包装图像，获得电商平台商品配送中心内各商品的外包装拼接图像，提取各商品的外包装拼接图像中保存温度，若提取失败则通过人工辅助获取，同时对比筛选各商品的保存温度对应温度储存区域，统计各商品对应的温度储存区域编号，对各商品外包装进行对应温度储存区域编号的喷码，并分别保存至对应的温度储存区域，从而提高商品的分类管理效率，保障商家的经济财产安全。

摘要： 本发明结合网络系统技术，使得实体商店的营业状态可以在商品和商店检索的时候呈现出来，使得用户有更好的使用体验。一种商品和商店的分类装置以及检索装置，用于实体商店的线上营销系统平台，其特征在于以商店的营业状态作为分类的属性项，包括：营业状态更新模块(101)，用于更新实体商店(105)的营业状态。存储模块(102)，用于存储商品和/或商店的信息。提取模块(103)，用于提取所述存储模块(102)所记录的信息的内容或属性。分类模块(104)，按照商店的营业状态来确定商品和/或商店的类别。检索装置还包括：输入单元(107)，从用户接受检索内容的指示。显示单元(106)，按类别向用户提示检索结果。

摘要： 本发明是一种基于电商销售数据及外部相关数据的销量预测方法，其特征在于：首先通过电商企业产品销售的地域地域特征对所售区域进行重新划分，提高销售数据密度。其次利用地域内汇总的销售数据建立时间序列拟合模型，通过历史数据预测未来的销售量。最后利用相关性分析，选取对于销售影响较大的外部因素，通过隐马尔科夫预测模型，将外部因素的变化对销售量的概率影响加入到预测模型中，提高预测结果的可靠性。

摘要： 本发明提供一种智能货柜的差异商品检测分类方法，获取配置在智能货柜货架上方的摄像头在不同时刻拍摄的两张商品图像；利用预先训练完毕的商品差异检测模型对所述两张商品图像中的商品进行检测处理，得到差异商品检测结果；其中，所述差异商品检测结果包括差异商品检测框坐标以及差异商品所属图像信息；根据所述差异商品检测结果对检测出的差异商品进行识别，得到差异商品类别信息。本发明方案直接检测出消费者购买前后两张智能货柜场景图像上差异商品所在的图像位置，再对差异商品所在的图像位置的商品进行识别确定差异商品类别，解决了目前全监督目标检测模型标注成本高、更新成本高、部署成本高等问题。

摘要： 本实用新型公开了一种具备分类商品功能的商品架，包括竖架，所述竖架相对视的一侧从下至上依次固定连接有第一支撑板、第二支撑板和第三支撑板，所述第一支撑板、第二支撑板和第三支撑板的内腔分别滑动连接有第一加长板、第二加长板和第三加长板，本实用新型通过设置导向块在导向槽内滑动，使第一加长板、第二加长板和第三加长板拉开，通过齿牙板和第一齿轮、第二齿轮啮合转动，对第一加长板、第二加长板和第三加长板的移动起到了辅助滑动的作用，通过固定组件，对第一加长板、第二加长板和第三加长板起到了固定的作用，从而解决了现有货架不具有调节面积的问题，给商品的摆放带来了便利。

摘要： 本发明公开了一种基于级联分类器的少样本商品分类系统，通过多层提取少样本商品对应的图像特征，并将每一层提取的图像特征对应输入到级联分类器的每一级分类器中，通过级联分类器计算少样本商品为对应商品类的分类权重，并通过分析少样本商品与基础商品的类间关联性，并基于类间关联性级联更新并最终得到少样本商品的分类权重，最后级联分类器根据最末层提取的图像特征和最终得到的分类权重，输出对少样本商品的分类结果，本发明通过级联分类器对特征提取器的各个隐藏层提取的隐藏特征进行分类权重计算，然后基于少样本商品与基础商品的类间区分度，级联更新少样本商品的分类权重，有利于提高对少样本商品进行分类的准确率和分类效率。

摘要： 本发明涉及商品销售推送技术领域，具体地说，涉及根据商品购买搭配进行商品分类的销售推送系统。其包括商品购买信息输入单元，本发明中，商品购买信息输入单元输出端连接有商品购买量分类单元，商品购买量分类单元根据各种商品单位时间内销售总量对不同销售总量的各种商品进行分类处理，同时对购买热销商品后购买的其他附属商品购买量进行分类处理，商品购买量分类单元输出端连接有热销商品选取单元，商品购买量分类单元输出端还连接有搭配商品排序单元，搭配商品排序单元输出端连接有绑定商品推送单元，绑定商品推送单元输入端与热销商品选取单元输出端连接，绑定商品推送单元选取热销商品以及该热销商品附属量最高附属产品进行线上绑定推送。

摘要： 本发明公开了电商平台的商品自动分类装置及其分类方法，涉及商品分类技术领域。包括底座，底座顶部中心转动连接有转动支撑柱，转动支撑柱顶部转动连接有转动分货结构，转动分货结构外侧安装有置物结构，底座顶部安装有能使转动支撑柱转动的转动结构，底座顶部外侧固定连接有与置物结构相对应的下货结构。本发明通过转动分货结构、置物结构、转动结构和下货结构的设置，货物放置于转动分货结构上的置物结构中，转动结构带动转动分货结构转动，货物转动到下货结构处时，下货结构中的识别设备对货物进行识别，识别成功，则启动置物结构中的电动伸缩杆，该货物落入此下货结构中，以此类推进行货物的分类。

摘要： 本发明公开了一种基于特征融合的商品分类系统、方法，其中系统包括：图像输入模块，用于输入待检测的商品图像；图像拍摄角度预估模块，用于预估商品图像的拍摄角度；图像仿射变换模块，用于根据预估的拍摄角度，对商品图像进行仿射变换；图像全局特征提取模块，用于对经仿射变换后的商品图像进行全局特征提取；第一图像匹配模块，用于将全局特征图与预存于样图库中的各样图进行图像匹配，得到一第一匹配结果；图像局部特征提取模块，用于对经仿射变换后的商品图像进行局部特征提取；第二图像匹配模块，用于将局部特征图与初步匹配与商品图像具有关联性的的各样图进行局部特征匹配，得到对商品图像的分类结果，本发明实现了对商品的精细分类。

摘要： 本发明提供了一种基于文本分类和信息抽取的暗网商品标注方法及系统，构建暗网商品分类体系，对商品进行分类，得到商品的分类标签；提取暗网商品描述文本中的关键信息获取信息标签；融合分类标签与信息标签对商品进行标注。本发明提出的方案结合文本分类和信息抽取技术构建一套暗网商品分类体系，包含封闭的一二级类别和开放的三级类别；可实现暗网商品的多维度标注，在保证覆盖粗粒度和细粒度标签的同时达到较高的准确率；有监督模型训练样本构建过程中只需标注一二级类别，信息抽取模型无需构建训练样本，降低人工标注所需的人力成本。