一种基于茶叶属性的茶叶商品搜索算法及系统

技术领域

本发明涉及电子商务技术领域，具体涉及一种基于茶叶属性的茶叶商品搜索算法及系统。

背景技术

在各类电商领域中，依据用户输入的关键词进行商品搜索，是消费者选购商品的一种重要渠道，也是平台商家盈利转化的重要途径。

基于商品标题的关键词匹配是当前常用的搜索实现方式，但是针对茶叶这类特殊产品，由于其具有一些特殊属性，简单的商品标题关键词匹配难以对其进行有效搜索，最终得到的茶叶商品搜索结果偏差大，且容易遗漏部分搜索结果，最终导致消费者难以获得期待的产品，商家无法实现盈利。

为解决上述问题，实现茶叶商品搜索的智能化、准确化，本发明提出一种基于茶叶属性的茶叶商品搜索算法及系统。

发明内容

针对现有技术的上述不足，本发明提供一种基于茶叶属性的茶叶商品搜索算法及系统，以解决上述技术问题。

第一方面，本发明提供一种基于茶叶属性的茶叶商品搜索算法，包括以下步骤：

建立茶叶商品属性池；

依据茶叶商品属性池，对销售的茶叶商品进行属性赋值；

获取买家的茶叶商品搜索请求信息，抽取关键词；

获取与所述关键词相匹配的茶叶商品搜索结果；

显示所述茶叶商品搜索结果。

进一步的，所述茶叶商品属性池包括以下维度：

香气、耐泡度、汤色、叶型、等级、采摘时间、口感、甜度、涩度。

进一步的，所述获取买家的茶叶商品搜索请求信息，抽取关键词，具体包括：

对买家的茶叶商品搜索请求信息进行分词处理，抽取的关键词具体包括茶叶商品种类、茶叶商品属性两个层次。

进一步的，所述获取与所述关键词相匹配的茶叶商品搜索结果，具体包括：依据茶叶商品种类关键词获取第一层次商品搜索结果；

依据茶叶商品属性关键词在第一层次商品匹配结果的基础上，获取第二层次商品搜索结果。

进一步的，所述显示茶叶商品搜索结果，具体包括：

依据所述茶叶商品搜索结果中的茶叶商品销量从大到小显示所述茶叶商品搜索结果。

进一步的，所述显示茶叶商品搜索结果，还包括：

获取买家信息；

筛选买家曾购买过的商家，若所述茶叶商品搜索结果中含有买家曾购买过的商家的茶叶商品，则优先显示。

第二方面，本发明提供一种基于茶叶属性的茶叶商品搜索系统，包括以下模块：

属性池确定模块，用于建立茶叶商品属性池；

属性赋值模块，用于依据茶叶商品属性池，对销售的茶叶商品进行属性赋值；

关键词抽取模块，用于获取买家的茶叶商品搜索请求信息，抽取关键词；

搜索结果获取模块，用于获取与所述关键词相匹配的茶叶商品搜索结果；

显示模块，用于显示所述茶叶商品搜索结果。

进一步的，所述属性池确定模块建立的茶叶商品属性池，具体包括以下维度：香气、耐泡度、汤色、叶型、等级、采摘时间、口感、甜度、涩度。

进一步的，所述关键词抽取模块具体用于：对买家的茶叶商品搜索请求信息进行分词处理，抽取的关键词具体包括茶叶商品种类、茶叶商品属性两个层次；

所述搜索结果获取模块具体用于：依据茶叶商品种类关键词获取第一层次茶叶商品搜索结果；

依据茶叶商品属性关键词在第一层次茶叶商品匹配结果的基础上，获取第二层次茶叶商品搜索结果。

进一步的，所述显示模块具体用于：

依据所述茶叶商品搜索结果中的茶叶商品销量从大到小显示所述茶叶商品搜索结果。

本发明的有益效果在于，

本发明提出的基于茶叶属性的茶叶商品搜索算法及系统，是基于茶叶商品的特殊性，将茶叶的特殊属性引入茶叶商品搜索算法中，解决了茶叶与其它品类的产品存在的差异性导致的搜索结果不准确的问题。且本发明提出的基于茶叶属性的茶叶商品搜索算法，采用的分层逐级的匹配算法，通过先匹配茶叶商品种类，再匹配茶叶商品属性的形式，提高了搜索的精准度，同时在搜索精准度与搜索性能之间取得了良好的平衡。

此外，本发明设计原理可靠，具有非常广泛的应用前景。

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，对于本领域普通技术人员而言，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为根据一示例性实施例示出的基于茶叶属性的茶叶商品搜索算法流程图1。

图2为根据一示例性实施例示出的基于茶叶属性的茶叶商品搜索算法流程图2。

图3为根据一示例性实施例示出的基于茶叶属性的茶叶商品搜索系统结构图。

具体实施方式

为了使本技术领域的人员更好地理解本发明中的技术方案，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做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本发明保护的范围。

为了使本技术领域的人员更好的理解本发明方案，下面结合附图和具体实施方式对本发明做进一步的详细说明。

基于商品标题的关键词匹配是当前常用的搜索实现方式，但茶叶这类特殊产品，具有一些特殊属性，简单的商品标题关键词匹配难以对其进行有效搜索，最终得到的茶叶商品搜索结果偏差大。为实现茶叶商品搜索的智能化、准确化，本发明提出一种基于茶叶属性的茶叶商品搜索算法及系统。

图1为根据一示例性实施例示出的基于茶叶属性的茶叶商品搜索算法流程图1，如图1所示的，基于茶叶属性的茶叶商品搜索算法，包括以下步骤：

建立茶叶商品属性池；

依据茶叶商品属性池，对销售的茶叶商品进行属性赋值；

获取买家的茶叶商品搜索请求信息，抽取关键词；

获取与所述关键词相匹配的茶叶商品搜索结果；

显示所述茶叶商品搜索结果。

对于图1所示的技术方案，需要特殊说明的是，上述基于茶叶属性的茶叶商品搜索算法，是基于茶叶商品的特殊性，将茶叶的特殊属性引入茶叶商品搜索算法中，解决了茶叶与其它品类的产品存在的差异性导致的搜索结果不准确的问题。最终，基于茶叶属性的茶叶商品搜索算法能够对茶叶商品进行准确搜索，最终使得消费者能够获得期待的产品，商家也能更好的实现盈利。

对于图1所示的技术方案，还需要具体说明的是，所述的茶叶商品属性池包括以下维度：

香气、耐泡度、汤色、叶型、等级、采摘时间、口感、甜度、涩度。

再依据上述维度，对在销售的茶叶商品进行属性赋值，如针对茶叶A的维度赋值如下：香气浓；耐泡度低；汤色亮红；叶型舒展；一级；明前采摘；口感滑嫩；微甜；不涩。在数据库中，以字符串类型的字段记录以上联合属性，以英文的逗号（,）隔开，如下： <香气浓,耐泡度低,汤色亮红,叶型舒展,一级,明前采摘,口感滑嫩,微甜,不涩>。

以上茶叶商品的维度为参考有关文献及统计数据得出的，茶叶爱好者对茶叶搜索的偏好。通过以上茶叶商品属性的细致划分，消费者能够更准确的得到自己所需要的茶叶商品。

对于图1所示的技术方案，还需要具体说明的是，所述获取买家的茶叶商品搜索请求信息，抽取关键词，具体包括：

对买家的茶叶商品搜索请求信息进行分词处理，抽取的关键词具体包括茶叶商品种类、茶叶商品属性两个层次。

其中茶叶的商品种类即茶叶的品种，如“铁观音”，茶叶的商品属性即所述茶叶商品属性池的维度，如“香”。

对于图1所示的技术方案，还需要具体说明的是，所述获取与所述关键词相匹配的茶叶商品搜索结果，具体包括：依据茶叶商品种类关键词获取第一层次茶叶商品搜索结果；

依据茶叶商品属性关键词在第一层次茶叶商品匹配结果的基础上，获取第二层次茶叶商品搜索结果。

所述的茶叶商品搜索算法采用的分层逐级的匹配算法，通过先匹配茶叶商品种类，再匹配茶叶商品属性的形式，提高了搜索的精准度，同时在搜索精准度与搜索性能之间取得良好的平衡。实验数据表明，通过使用此类分层逐级的搜索算法，茶叶的搜索结果点击率提升了40%，成单率提升了35%。该算法的平均搜索时间在300ms以内，性能优异。

对于图1所示的技术方案，还需要具体说明的是，所述显示茶叶商品搜索结果，具体包括：

依据所述茶叶商品搜索结果中的茶叶商品销量从大到小显示所述茶叶商品搜索结果。

通过茶叶商品销量这一维度对茶叶商品搜索结果进行显示，能够给消费者最直观的茶叶商品销售情况展示，便于消费者参考茶叶商品优劣。

对于图1所示的技术方案，还需要具体说明的是，所述显示茶叶商品搜索结果，还包括：

获取买家信息；

筛选买家曾购买过的商家，若所述茶叶商品搜索结果中含有买家曾购买过的商家的茶叶商品，则优先显示。

分析消费者消费倾向可得，消费者更倾向于选择自己曾经购买过的商家，而通过匹配买家信息与商家信息，将消费者曾经购买过的商家的茶叶商品优先显示，则更偏向于消费者的购物习惯，提高购物成交率。

图2为根据一示例性实施例示出的基于茶叶属性的茶叶商品搜索算法流程图2，如图2所示的，本实施例给出了具体茶叶商品搜索算法流程：

建立茶叶商品属性池，具体包括香气、耐泡度、汤色、叶型、等级、采摘时间、口感、甜度、涩度九个维度；

对销售的茶叶商品进行属性赋值，以字符串类型的字段记录以上联合属性，并写入数据库；

抽取买家的茶叶商品搜索请求信息关键词，对关键词进行分词，包括茶叶商品种类、茶叶商品属性；

在商品标题中匹配茶叶商品种类，获取第一层次茶叶商品搜索结果；

在第一层次茶叶商品搜索结果，依据茶叶商品属性获取第二层次茶叶商品搜索结果；

判定是否匹配到茶叶商品属性：

若是，则返回并显示第二层次茶叶商品搜索结果；

若否，则返回并显示第一层次茶叶商品搜索结果。

对于图2所示的技术方案，需要特殊说明的是，上述基于茶叶属性的茶叶商品搜索算法，是基于茶叶商品的特殊性，将茶叶的特殊属性引入茶叶商品搜索算法中，解决了茶叶与其它品类的产品存在的差异性导致的搜索结果不准确的问题。且本发明提出的基于茶叶属性的茶叶商品搜索算法，采用的分层逐级的匹配算法，通过先匹配茶叶商品种类，再匹配茶叶商品属性的形式，提高了搜索的精准度，同时在搜索精准度与搜索性能之间取得良好的平衡。

对于图2所示的技术方案，本实施例中以关键词“铁观音 浓香”为例，具体说明本发明的实施过程。

获取买家的茶叶商品搜索请求信息后，对其关键词“铁观音 浓香”进行分词，分为“铁观音”、“浓香”两个关键词；

针对“铁观音”这一关键词，在商品标题中匹配；获取第一层次茶叶商品搜索结果；

针对“浓香”这一关键词，在第一层次茶叶商品搜索结果中获取“香气浓”这一属性的茶叶商品，即第二层次茶叶商品搜索结果；

依据茶叶商品销量从大到小显示第二层次茶叶商品搜索结果。

图3为根据一示例性实施例示出的基于茶叶属性的茶叶商品搜索系统结构图，如图3所示的，基于茶叶属性的茶叶商品搜索算法，基于茶叶属性的茶叶商品搜索系统，包括以下模块：

属性池确定模块，用于建立茶叶商品属性池；

属性赋值模块，用于依据茶叶商品属性池，对销售的茶叶商品进行属性赋值；

关键词抽取模块，用于获取买家的茶叶商品搜索请求信息，抽取关键词；

搜索结果获取模块，用于获取与所述关键词相匹配的茶叶商品搜索结果；

显示模块，用于显示所述茶叶商品搜索结果。

对于图3所示的技术方案，需要特殊说明的是，上述基于茶叶属性的茶叶商品搜索系统，是基于茶叶商品的特殊性，将茶叶的特殊属性引入茶叶商品搜索系统中，解决了茶叶与其它品类的产品存在的差异性导致的搜索结果不准确的问题，最终，基于茶叶属性的茶叶商品搜索算法能够对茶叶商品进行准确搜索。

对于图3所示的技术方案，还需要具体说明的是，所述属性池确定模块建立的茶叶商品属性池，具体包括以下维度：香气、耐泡度、汤色、叶型、等级、采摘时间、口感、甜度、涩度。再依据上述维度，通过属性赋值模块，对销售的茶叶商品进行属性赋值。

以上茶叶商品的维度为参考有关文献及统计数据得出的，茶叶爱好者对茶叶搜索的偏好。通过以上茶叶商品属性的细致划分，消费者能够更准确的得到自己所需要的茶叶商品。

对于图3所示的技术方案，还需要具体说明的是，所述关键词抽取模块具体用于：对买家的茶叶商品搜索请求信息进行分词处理，抽取的关键词具体包括茶叶商品种类、茶叶商品属性两个层次；

其中茶叶的商品种类即茶叶的品种，如“铁观音”，茶叶的商品属性即所述茶叶商品属性池的维度，如“香”。

所述搜索结果获取模块具体用于：依据茶叶商品种类关键词获取第一层次茶叶商品搜索结果；

依据茶叶商品属性关键词在第一层次茶叶商品匹配结果的基础上，获取第二层次茶叶商品搜索结果。

所述搜索结果获取模块采用分层逐级的匹配算法，通过先匹配茶叶商品种类，再匹配茶叶商品属性的形式，提高了搜索的精准度，同时在搜索精准度与搜索性能之间取得良好的平衡。

对于图3所示的技术方案，还需要具体说明的是，所述显示模块具体用于：依据所述茶叶商品搜索结果中的茶叶商品销量从大到小显示所述茶叶商品搜索结果。

通过茶叶商品销量这一维度对茶叶商品搜索结果进行显示，能够给消费者最直观的茶叶商品销售情况展示，便于消费者参考茶叶商品优劣。

所述显示模块还用于：获取买家信息；

筛选买家曾购买过的商家，若所述茶叶商品搜索结果中含有买家曾购买过的商家的茶叶商品，则优先显示。

分析消费者消费倾向可得，消费者更倾向于选择自己曾经购买过的商家，而通过匹配买家信息与商家信息，将消费者曾经购买过的商家的茶叶商品优先显示，则更偏向于消费者的购物习惯，提高购物成交率。

尽管通过参考附图并结合优选实施例的方式对本发明进行了详细描述，但本发明并不限于此。在不脱离本发明的精神和实质的前提下，本领域普通技术人员可以对本发明的实施例进行各种等效的修改或替换，而这些修改或替换都应在本发明的涵盖范围内/任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应所述以权利要求的保护范围为准。