数据处理方法、装置、存储介质及计算机设备与流程

1.本发明涉及数据处理领域，具体而言，涉及一种数据处理方法、装置、存储介质及计算机设备。


背景技术：

2.在商品生命周期里，涉及各种各样的商品数据，包括商品本身的数据，以及与商品相关的交易数据等；或者包括一些图像数据和非图像数据。在相关技术中，对这些各种各样的商品数据进行处理时均是采用人工的方式，因而处理效率较低。例如，在商品数据的填写发布阶段，在相关技术中，均是需要对上传到发布平台的商品数据进行人工审核，导致商品数据发布效率低的技术问题。
3.针对上述的问题，目前尚未提出有效的解决方案。


技术实现要素：

4.本发明实施例提供了一种数据处理方法、装置、存储介质及计算机设备，以至少解决相关技术中对商品数据的处理采用人工的方式，造成数据处理效率低的技术问题。
5.根据本发明实施例的一个方面，提供了一种数据处理方法，包括：接收商品对象的商品数据，其中，所述商品数据包括如下至少之一：商品图片、商品视频和用于描述商品的语句；对所述商品数据进行相似度检测；如果检测到与所述商品数据的相似度超过预定阈值的对象，对所述商品数据进行预处理。
6.根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种数据处理方法，包括：在操作界面上显示通过拍摄设备采集到的商品对象的商品数据，其中，所述商品数据包括如下至少之一：商品图片、商品视频和用于描述商品的语句；在所述操作界面上显示分辨率低于预定分辨率的情况下，调节所述操作界面上显示结果的分辨率；在所述显示结果的分辨率高于所述预定分辨率的情况下，对所述商品数据进行相似度检测；在所述操作界面上显示所述商品数据的预处理结果，其中，如果检测到与所述商品数据的相似度超过预定阈值的对象，则对所述商品数据进行预处理。
7.根据本发明实施例的又一方面，还提供了一种数据处理方法，包括：接收商品对象的商品数据，其中，所述商品数据包括如下至少之一：商品图片、商品视频和用于描述商品的语句；在所述商品数据的显示结果的分辨率超过预定分辨率的情况下，对所述商品数据进行相似度检测；如果检测到与所述商品数据的相似度超过预定阈值的对象，对所述商品数据进行预处理。
8.根据本发明实施例的还一方面，还提供了一种数据处理方法，包括：在交互界面上显示捕获到的商品对象的商品数据，其中，所述商品数据包括如下至少之一：商品图片、商品视频和用于描述商品的语句；从所述商品数据中裁剪出待识别的图像区域，并对所述图像区域内的数据进行相似度检测；在所述交互界面上显示预处理结果，其中，如果检测到与所述商品数据的相似度超过预定阈值的对象，对所述商品数据进行预处理。
9.根据本发明实施例的再一方面，还提供了一种数据处理方法，包括：在操作界面上的录入页面中录入商品对象的商品数据，其中，所述商品数据包括如下至少之一：商品图片、商品视频和用于描述商品的语句；在所述操作界面上的发布页面中展示所述商品数据的预处理结果，其中，如果检测到与所述商品数据的相似度超过预定阈值的对象，对所述商品数据进行预处理。
10.根据本发明实施例的又再一方面，还提供了一种数据处理方法，包括：接收商品对象的商品数据，其中，所述商品数据包括如下至少之一：商品图片、商品视频和用于描述商品的语句；采用人工智能算法对所述商品数据的分辨率进行检测；在检测出的分辨率低于预定分辨率的情况下，采用人工智能算法生成分辨率高于所述预定分辨率的商品数据；将生成的商品数据替换接收到的商品数据进行展示。
11.根据本发明实施例的一方面，还提供了一种数据处理装置，包括：第一接收模块，用于接收商品对象的商品数据，其中，所述商品数据包括如下至少之一：商品图片、商品视频和用于描述商品的语句；第一检测模块，用于对所述商品数据进行相似度检测；第一处理模块，用于如果检测到与所述商品数据的相似度超过预定阈值的对象，对所述商品数据进行预处理。
12.根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种数据处理装置，包括：第二接收模块，用于接收商品对象的商品数据，其中，所述商品数据包括如下至少之一：商品图片、商品视频和用于描述商品的语句；第二检测模块，用于采用人工智能算法对所述商品数据的分辨率进行检测；第一生成模块，用于在检测出的分辨率低于预定分辨率的情况下，采用人工智能算法生成分辨率高于预设值的商品数据；第一展示模块，用于将生成的商品数据替换接收到的商品数据进行展示。
13.根据本发明实施例的一方面，还提供了一种存储介质，所述存储介质包括存储的程序，其中，在所述程序运行时控制所述存储介质所在设备执上述任意一项所述的数据处理方法。
14.根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种计算机设备，包括：存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序；所述处理器，用于执行所述存储器中存储的计算机程序，所述计算机程序运行时使得所述处理器上述任意一项所述的数据处理方法。
15.在本发明实施例中，采用接收商品数据，对接收的商品数据进行相似度检测的方式，通过在检测到相似度超过预定阈值的对象时，对商品数据进行预处理，达到了采用人工智能的方式对商品数据进行自动化处理的目的，从而实现了高效处理商品数据的技术效果，进而解决了相关技术中对商品数据的处理采用人工的方式，造成数据处理效率低的技术问题。
附图说明
16.此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解，构成本技术的一部分，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：
17.图1示出了一种用于实现数据处理方法的计算机终端的硬件结构框图；
18.图2是根据本发明实施例1的数据处理方法一的流程图；
19.图3是根据本发明实施例提供的商品数据处理的示意图；
20.图4是根据本发明实施例提供的数据处理方法二的流程图；
21.图5是根据本发明实施例提供的数据处理方法三的流程图；
22.图6是根据本发明实施例提供的数据处理方法四的流程图；
23.图7是根据本发明实施例提供的数据处理方法五的流程图；
24.图8是根据本发明实施例提供的数据处理方法六的流程图；
25.图9是根据本发明实施例提供的数据处理方法七的流程图；
26.图10是根据本发明实施例提供的数据处理装置一的结构框图；
27.图11是根据本发明实施例提供的数据处理装置六的结构框图；
28.图12是根据本发明实施例提供的数据处理装置二的结构框图；
29.图13是根据本发明实施例提供的数据处理装置三的结构框图；
30.图14是根据本发明实施例提供的数据处理装置四的结构框图；
31.图15是根据本发明实施例提供的数据处理装置五的结构框图；
32.图16是根据本发明实施例的一种计算机终端的结构框图。
具体实施方式
33.为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，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的实施例，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。
34.需要说明的是，本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本发明的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
35.首先，在对本技术实施例进行描述的过程中出现的部分名词或术语适用于如下解释：
36.商品数据，是指商品生命周期中所产生的数据，包括：商品本身的描述数据，用于对商品进行发布的商品发布数据，商品发生交易的交易数据，商品产生购买后对商品进行评价的评价数据等。
37.图像相似性，用于表征两幅图像相似程度的大小，可以采用多种方式进行比较，例如，可以获取灰度像素的比较数组、获取两个图的汉明距离、通过汉明距离计算相似度；通过所谓图形学当中的直方图的概念比较；将图片转为二进制码，比较像素；根据哈希算法(均值哈希算法)比较两图的相似性等。
38.分辨率：图像分辨率指图像中存储的信息量，是每英寸图像内有多少个像素点，分辨率的单位为ppi(pixels per inch)，通常叫做像素每英寸。图像分辨率一般被用于ps中，用来改变图像的清晰度。
39.实施例1
40.根据本发明实施例，还提供了一种数据处理的方法实施例，需要说明的是，在附图的流程图示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行，并且，虽然在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。
41.本技术实施例1所提供的方法实施例可以在移动终端、计算机终端或者类似的运算装置中执行。图1示出了一种用于实现数据处理方法的计算机终端的硬件结构框图。如图1所示，计算机终端10(或移动设备10)可以包括一个或多个(图中采用102a、102b，
……
，102n来示出)处理器102(处理器102可以包括但不限于微处理器mcu或可编程逻辑器件fpga等的处理装置)、用于存储数据的存储器104、以及用于通信功能的传输装置。除此以外，还可以包括：显示器、输入/输出接口(i/o接口)、通用串行总线(usb)端口(可以作为bus总线的端口中的一个端口被包括)、网络接口、电源和/或相机。本领域普通技术人员可以理解，图1所示的结构仅为示意，其并不对上述电子装置的结构造成限定。例如，计算机终端10还可包括比图1中所示更多或者更少的组件，或者具有与图1所示不同的配置。
42.应当注意到的是上述一个或多个处理器102和/或其他数据处理电路在本文中通常可以被称为“数据处理电路”。该数据处理电路可以全部或部分的体现为软件、硬件、固件或其他任意组合。此外，数据处理电路可为单个独立的第一处理模块，或全部或部分的结合到计算机终端10(或移动设备)中的其他元件中的任意一个内。如本技术实施例中所涉及到的，该数据处理电路作为一种处理器控制(例如与接口连接的可变电阻终端路径的选择)。
43.存储器104可用于存储应用软件的软件程序以及模块，如本发明实施例中的数据处理方法对应的程序指令/数据存储装置，处理器102通过运行存储在存储器104内的软件程序以及模块，从而执行各种功能应用以及数据处理，即实现上述的应用程序的漏洞检测方法。存储器104可包括高速随机存储器，还可包括非易失性存储器，如一个或者多个磁性存储装置、闪存、或者其他非易失性固态存储器。在一些实例中，存储器104可进一步包括相对于处理器102远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至计算机终端10。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。
44.传输装置用于经由一个网络接收或者发送数据。上述的网络具体实例可包括计算机终端10的通信供应商提供的无线网络。在一个实例中，传输装置包括一个网络适配器(network interface control ler，nic)，其可通过基站与其他网络设备相连从而可与互联网进行通讯。在一个实例中，传输装置可以为射频(radio frequency，rf)模块，其用于通过无线方式与互联网进行通讯。
45.显示器可以例如触摸屏式的液晶显示器(lcd)，该液晶显示器可使得用户能够与计算机终端10(或移动设备)的用户界面进行交互。
46.此处需要说明的是，在一些实施例中，上述图1所示的计算机设备(或移动设备)具有触摸显示器(也被称为“触摸屏”或“触摸显示屏”)。在一些实施例中，上述图1所示的计算机设备(或移动设备)具有图像用户界面(gui)，用户可以通过触摸触敏表面上的手指接触和/或手势来与gui进行人机交互，此处的人机交互功能可选的包括如下交互：创建网页、绘图、文字处理、制作电子文档、游戏、视频会议、即时通信、收发电子邮件、通话界面、播放数字视频、播放数字音乐和/或网络浏览等、用于执行上述人机交互功能的可执行指令被配
置/存储在一个或多个处理器可执行的计算机程序产品或可读存储介质中。
47.另外，本技术实施例可应用于电子商务系统中，包括销售全新商品对象的电子商务系统，以及销售二手商品对象的电子商务系统等，各种基于网络进行商品对象销售的电子商务系统。
48.用户(也可称为卖家、商家)可在电子商务网站上发布商品对象以进行销售，每个商品对象的发布往往需要填写商品数据(例如，可以是图片，视频或文字等)，该商品数据为表征商品属性的特征信息，对于商品对象而言，其特征信息往往包括商品对象的名称、类别、属性等各种信息。例如，一个商品为不锈钢保温杯，其对应的特征信息可以包括杯子的照片，使用杯子功能的视频，以及说明杯子大小或颜色的文字标注等。另外，需要说明的是，用户也可以是买家，例如，买家通过电子商务网站购买商品后，会该商品发表一些评价信息，该评价信息也属于商品数据的一种，需要买家用户进行上传处理。
49.在上述运行环境下，本技术提供了如图2所示的数据处理方法。图2是根据本发明实施例1的数据处理方法一的流程图，如图2所示，该流程包括如下步骤：
50.步骤s202，接收商品对象的商品数据，其中，商品数据包括如下至少之一：商品图片、商品视频和用于描述商品的语句；
51.步骤s204，对商品数据进行相似度检测；
52.步骤s206，如果检测到与商品数据的相似度超过预定阈值的对象，对商品数据进行预处理。
53.通过上述处理，采用接收商品数据，对接收的商品数据进行相似度检测的方式，通过在检测到相似度超过预定阈值的对象时，对商品数据进行预处理，达到了采用人工智能的方式对商品数据进行自动化处理的目的，从而实现了高效处理商品数据的技术效果，进而解决了相关技术中对商品数据的处理采用人工的方式，造成数据处理效率低的技术问题。
54.作为一种可选的实施例，在对商品数据进行相似度检测时，依据商品数据的类型不同可以采用不同的处理方式，下面分别举例说明。
55.例如，在商品数据为商品图片的情况下，对商品数据进行相似度检测时，可以采用以下方式：采用人工智能算法来识别商品图片中任意一个区域的内容；将识别到的图片内容与图片库中的图片对象进行相似度计算，获取与图片内容匹配的图片对象的相似度值。需要说明的是，此处的商品图片可以是用户通过照相机拍摄的商品的照片，也可以是从录制的视频中截取的商品的图片等。一方面，采用人工智能算法来识别商品图片中的内容，能够大大减少人工识别商品图片所花费的时间，提高商品图片的处理效率。另一方面，将识别到的图片内容与图片库中的图片对象进行相似度计算，由于图片库中的图片对象可以是经过多次审核的标准图片，因此，采用图片库中的图片对象进行相似度计算，能够在一定程度上提高相似度计算的准确性。
56.又例如，在商品数据为用于描述商品的语句的情况下，对商品数据进行相似度检测时，可以采用以下方式：采用人工智能算法来识别语句的语义；将识别到的语义与语句库中的语句对象进行相似度计算，获取与用于描述商品的语句匹配的语句对象的相似度值。采用人工智能算法来识别语句的语义，不仅能够提高识别的效率，而且还能够提高识别的准确度。另外，将识别到的语义与语句库中的语句对象进行相似度计算，不仅能够提高计算
的效率，而且能够提升计算的标准性和准确度。
57.再例如，在商品数据为商品视频的情况下，对商品数据进行相似度检测时，可以采用以下方式：采用人工智能算法来识别商品视频中任意一帧图像的内容；将识别到的视频内容与视频库中的视频对象进行相似度计算，获取与视频内容匹配的视频对象的相似度值。采用人工智能算法来识别商品视频中任意一帧图像的内容，不仅能够提高识别的效率，而且还能够提高识别的准确度。另外，将识别到的视频内容与视频库中的视频对象进行相似度计算，不仅能够提高计算的效率，而且能够提升计算的标准性和准确度。
58.作为一种可选的实施例，该商品数据可以为应用于商品评价功能，且包含了评价信息的数据，其中，如果检测到与商品数据的相似度高于预定阈值的对象，确定评价信息为失效的评价信息。
59.可选地，对商品数据进行预处理包括如下至少之一：降低商品数据的曝光率；降低商品数据对应的推荐优先级；提示商品数据为失效的评价信息，并删除商品数据；采用预测数据来替换商品数据，其中，预测数据为使用人工智能识别算法分析商品数据中包含的商品信息而生成的数据。通过上述处理，实现了在接收到的商品数据为对商品进行评价的数据时，通过对该评价的数据与参考数据的相似度进行计算，如果评价的数据与参考数据的相似度较高，则可以认为该评价的数据为非真实评价数据时，例如，该非真实评价数据可以是盗用在平台发布的数据，或者也可以是在网络上已经公开的图。在确定该评价的数据为非真实评价数据时，可以采用对该评价数据进行上述预处理，达到降低非真实评价所带来的不利影响。
60.举例来说，在商品生命周期里的被评价阶段，在将商品发布到各个可售卖的平台(如，电商平台)上时，购买商品的用户可以对商品进行评价，部分用户会上传商家原始图片而非真实使用图片，导致无法跟踪商品实际使用体验。在相关技术中，为解决该问题，所采用的方法一般是：平台进行人工审核，而采用人工审核的方式，不仅人力成本过高，而且审核速度无法跟上评价发布速度。
61.作为一种可选的实施例，图3是根据本发明实施例提供的商品数据处理的示意图，如图3所示，该商品数据处理包括：
62.s1，购买商品的用户在评价里，上传使用商品的图片或视频，支持单个或多个；
63.s2，通过ai相似搜索等算法对图片或视频进行相似度检测；
64.s3，将相似度高的图片判定为非真实评价图片视频；
65.s4，降低非真实评价的图片或视频的曝光和权重；得到真实评价的信息。
66.通过上述处理，将ai相似搜索等算法应用到商品的评价流程，帮助系统降低审核成本，提升评价体系的质量，在一定程度上优化了商品评价的评估体系。
67.作为一种可选的实施例，在商品数据为商品图片或商品视频的情况下，其中，在接收商品对象的商品数据之后，为提高商品数据的发布质量，还可以对该商品数据本身进行处理：例如，对商品图片或商品视频进行分辨率检测；如果商品图片或商品视频的分辨率低于预设值，则基于商品图片或商品视频的内容生成预定分辨率的图像数据；使用生成的图像数据来替换原始的商品图片或商品视频。即在商品数据包括商品图片或者商品视频时，商品图片或者商品视频的分辨率对于商品的发布而言较为重要，在一定程度上能够反映商品的质量或者商品的服务，因此，会对商品的购买产生一定的影响。为实现或者促进对商品
的购买，在发布商品的图片或者视频时，可以采用人工智能的方式提升图片或者视频的分辨力。
68.作为一种可选的实施例，在商品数据为商品图片或者商品视频时，还可以对构成商品图片或商品视频的图像数据进行裁剪，识别出图像数据中包含的多个子区域图像；基于任意一个或多个子区域图像，确定图像数据的构图是否符合预设模型；如果图像数据的构图不符合预设模型，基于商品图片或商品视频包含的内容，重新构图；使用重新构图后的图像结果来替换原始的商品图片或商品视频。在商品数据为商品图片或者商品视频时，由于操作者(上传或者发布)操作不同，而且对图片或者视频的处理技能也不同，因此，上传的商品图片或者商品视频会多种多样。但是，多种多样的商品图片或者商品视频并不利于用户查看，例如，有的需要查看的信息没有，有的不需要的信息过多，不利于用于获取需要的信息，从而失去对商品的兴趣，导致购买失败。因此，为使得构成商品图片或商品视频的图像数据的规范或者统一化，在接收到该图像数据时，可以直接检测该图像数据是否符合预设模型，如果检测不符合预设模型时，可以基于商品图片或商品视频包含的内容，重新构图，使得重新构图的图像数据符合该预设模型，从而替换原始的商品图片或商品视频。通过上述处理，能够使得商品数据统一化，标准化，从而提高商品图片或商品视频的处理效率，以及准确性。
69.作为一种可选的实施例，在商品数据为用于描述商品的语句的情况下，其中，在接收商品对象的商品数据之后，还包括：提取语句中包含的文字；判断语句中包含的文字的字体是否满足版权条件；如果满足，则保留文字；否则，调取与文字内容一致、且满足版权条件的替换文字，并使用替换文字更新语句中对应的文字。
70.可选地，基于字体库来确定商品信息中的文字的字体是否满足版权条件，其中，如果在字体库中查询到文字的字体，则确定文字满足版权条件，字体库为支付了版权费用的文字集合。
71.通过判断用于描述商品的语句中的包含的文字的字体是否满足版权条件，在满足时，允许使用该文字，否则替换成满足版权条件的文字，使得用于发布的描述商品的语句合法，正规。
72.作为一种可选的实施例，图4是根据本发明实施例提供的数据处理方法二的流程图，如图4所示，该流程包括如下步骤：
73.步骤s402，在操作界面上显示通过拍摄设备采集到的商品对象的商品数据，其中，商品数据包括如下至少之一：商品图片、商品视频和用于描述商品的语句；
74.步骤s404，在操作界面上显示分辨率低于预定分辨率的情况下，调节操作界面上显示结果的分辨率；
75.步骤s406，在显示结果的分辨率高于预定分辨率的情况下，对商品数据进行相似度检测；
76.步骤s408，在操作界面上显示商品数据的预处理结果，其中，如果检测到与商品数据的相似度超过预定阈值的对象，则对商品数据进行预处理。
77.通过上述处理，采用在操作界面上显示商品数据方式，通过在操作界面上显示的分辨率低于预定分辨率阈值时，调节显示的分辨率,以及在分辨率达到预定分辨率阈值时对商品数据检测相似度超过预定阈值的对象，对商品数据进行预处理，并在操作界面上显
示预处理结果，达到了在操作界面对高分辨率(达到预定分辨率阈值)的商品数据自动化处理的目的，从而实现了高效处理商品数据，以及提升商品数据质量的技术效果，进而解决了相关技术中对商品数据的处理采用人工的方式，造成数据处理效率低的技术问题。
78.作为一种可选的实施例，图5是根据本发明实施例提供的数据处理方法三的流程图，如图5所示，该流程包括如下步骤：
79.步骤s502，接收商品对象的商品数据，其中，商品数据包括如下至少之一：商品图片、商品视频和用于描述商品的语句；
80.步骤s504，在商品数据的显示结果的分辨率超过预定分辨率的情况下，对商品数据进行相似度检测；
81.步骤s506，如果检测到与商品数据的相似度超过预定阈值的对象，对商品数据进行预处理。
82.通过上述处理，采用接收商品数据，在商品数据的显示结果的分辨率超过预定分辨率的情况下，对商品数据进行相似度检测的方式，通过在检测到相似度超过预定阈值的对象时，对商品数据进行预处理，达到了采用人工智能的方式对商品数据进行自动化处理的目的，从而实现了提升商品数据质量，以及高效处理商品数据的技术效果，进而解决了相关技术中对商品数据的处理采用人工的方式，造成数据处理效率低的技术问题。
83.作为一种可选的实施例，图6是根据本发明实施例提供的数据处理方法四的流程图，如图6所示，该流程包括如下步骤：
84.步骤s602，在交互界面上显示捕获到的商品对象的商品数据，其中，商品数据包括如下至少之一：商品图片、商品视频和用于描述商品的语句；
85.步骤s604，从商品数据中裁剪出待识别的图像区域，并对图像区域内的数据进行相似度检测；
86.步骤s606，在交互界面上显示预处理结果，其中，如果检测到与商品数据的相似度超过预定阈值的对象，对商品数据进行预处理。
87.通过上述处理，采用在交互界面上显示商品数据的方式，通过从商品数据中裁剪出待识别的图像区域，并对图像区域内的数据进行相似度检测，以及在检测到与商品数据的相似度超过预定阈值的对象，对商品数据进行预处理，并在交互界面上显示预处理结果，达到了在交互界面对存在相似度超过预定阈值的对象的商品数据进行自动化处理的目的，从而实现了高效处理商品数据，以及提升商品数据质量的技术效果，进而解决了相关技术中对商品数据的处理采用人工的方式，造成数据处理效率低的技术问题。
88.作为一种可选的实施例，图7是根据本发明实施例提供的数据处理方法五的流程图，如图7所示，该流程包括如下步骤：
89.步骤s702，在操作界面上的录入页面中录入商品对象的商品数据，其中，商品数据包括如下至少之一：商品图片、商品视频和用于描述商品的语句；
90.步骤s704，在操作界面上的发布页面中展示商品数据的预处理结果，其中，如果检测到与商品数据的相似度超过预定阈值的对象，对商品数据进行预处理。
91.通过上述处理，采用在操作界面上的录入页面中录入商品对象的商品数据方式，以及通过在操作界面上的发布页面中展示存在相似度超过预定阈值的对象的商品数据的预处理结果，达到了结合操作界面上的录入页面和操作界面上的发布页面对存在相似度超
过预定阈值的对象的商品数据进行自动化处理的目的，从而实现了高效处理商品数据，以及提升商品数据质量的技术效果，进而解决了相关技术中对商品数据的处理采用人工的方式，造成数据处理效率低的技术问题。
92.作为一种可选的实施例，图8是根据本发明实施例提供的数据处理方法六的流程图，如图8所示，该流程包括如下步骤：
93.步骤s802，接收商品对象的商品数据，其中，商品数据包括如下至少之一：商品图片、商品视频和用于描述商品的语句；
94.步骤s804，采用人工智能算法对商品数据的分辨率进行检测；
95.步骤s806，在检测出的分辨率低于预定分辨率的情况下，采用人工智能算法生成分辨率高于预定分辨率的商品数据；
96.步骤s808，将生成的商品数据替换接收到的商品数据进行展示。
97.通过上述处理，采用采用人工智能算法对商品数据的分辨率进行检测的方式，以及在检测出的分辨率低于预定分辨率的情况下，采用人工智能算法生成分辨率高于预定分辨率的商品数据，达到了采用人工智能方法对商品数据进行全自动化处理的目的，从而实现了高效处理商品数据，以及提升商品数据质量的技术效果，进而解决了相关技术中对商品数据的处理采用人工的方式，造成数据处理效率低的技术问题。
98.作为一种可选的实施例，还可以包括：接收对展示的商品数据进行评价的评价数据；采用人工智能算法对评价数据进行相似度检测；在检测结果为相似度大于预定阈值的情况下，确定评价数据为非真实评价数据。即在商品的生命周期中，实现人工智能方式的深化程度，提升评价系统的质量，达到进一步优化的目的。
99.举例来说，在商品生命周期里的填写发布阶段，用户将商品发布到各个可售卖的平台(如，电商平台)上时，高清的图片和视频会提升购买转化率。但在相关技术中，用户提前拍摄高清素材时，需要高清设备及时间成本。另外，用户通过软件或者其他软件制作时(例如，制作白底图)时，需要掌握其他软件的使用方法，增加准备步骤和成本。
100.作为一种可选的实施例，图9是根据本发明实施例提供的数据处理方法七的流程图，如图9所示，该流程包括如下步骤：
101.s1，用户在商品发布后台里，上传商品的图片视频，支持单个或多个；
102.s2，通过ai算法对图片视频进行分辨率检测；
103.s3，根据低分辨率的图片视频，自动生成相同的高分辨率内容；
104.s4，自动替换原始图片视频；
105.通过上述处理，相对于相关技术中，用户需要提前准备机器和布景，或者通过其他软件制作，流程长且成本高，本可选实施例，可以减少拍摄和制作成本；另外，在本可选实施例中，将ai超分算法应用到商品的发布填写流程，可以提升内容质量。
106.需要说明的是，对于前述的各方法实施例，为了简单描述，故将其都表述为一系列的动作组合，但是本领域技术人员应该知悉，本发明并不受所描述的动作顺序的限制，因为依据本发明，某些步骤可以采用其他顺序或者同时进行。其次，本领域技术人员也应该知悉，说明书中所描述的实施例均属于优选实施例，所涉及的动作和模块并不一定是本发明所必须的。
107.通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到根据上述实施
例的方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质(如rom/ram、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端设备(可以是手机，计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例的方法。
108.实施例2
109.根据本发明可选实施例，还提供了一种用于实施上述数据处理方法一的装置，图10是根据本发明实施例提供的数据处理装置一的结构框图，如图10所示，该装置包括：第一接收模块101，第一检测模块103和第一处理模块105，下面对该装置进行说明。
110.第一接收模块101，用于接收商品对象的商品数据，其中，商品数据包括如下至少之一：商品图片、商品视频和用于描述商品的语句；第一检测模块103，连接至上述第一接收模块101，用于对商品数据进行相似度检测；第一处理模块105，连接至上述第一检测模块103，用于如果检测到与商品数据的相似度超过预定阈值的对象，对商品数据进行预处理。
111.此处需要说明的是，上述第一接收模块101，第一检测模块103和第一处理模块105对应于实施例1中的步骤s202至步骤s206，上述模块与对应的步骤所实现的实例和应用场景相同，但不限于上述实施例1所公开的内容。
112.根据本发明可选实施例，还提供了一种用于实施上述数据处理方法六的装置，图11是根据本发明实施例提供的数据处理装置六的结构框图，如图11所示，该装置包括：第二接收模块112，第二检测模块114，第一生成模块116和第一展示模块118，下面对该装置进行说明。
113.第二接收模块112，用于接收商品对象的商品数据，其中，商品数据包括如下至少之一：商品图片、商品视频和用于描述商品的语句；第二检测模块114，连接至上述第二接收模块112，用于采用人工智能算法对商品数据的分辨率进行检测；第一生成模块116，连接至上述第二检测模块114，用于在检测出的分辨率低于预定分辨率的情况下，采用人工智能算法生成分辨率高于预设值的商品数据；第一展示模块118，连接至上述第一生成模块116，用于将生成的商品数据替换接收到的商品数据进行展示。
114.此处需要说明的是，上述第二接收模块112，第二检测模块114，第一生成模块116和第一展示模块118对应于实施例1中的步骤s602至步骤s608，上述模块与对应的步骤所实现的实例和应用场景相同，但不限于上述实施例1所公开的内容。
115.根据本发明可选实施例，还提供了一种用于实施上述数据处理方法二的装置，图12是根据本发明实施例提供的数据处理装置二的结构框图，如图12所示，该装置包括：第一显示模块122，调节模块124，第三检测模块126和第二显示模块128，下面对该装置进行说明。
116.第一显示模块122，用于在操作界面上显示通过拍摄设备采集到的商品对象的商品数据，其中，商品数据包括如下至少之一：商品图片、商品视频和用于描述商品的语句；调节模块124，连接至上述第一显示模块122，用于在操作界面上显示分辨率低于预定分辨率的情况下，调节操作界面上显示结果的分辨率；第三检测模块126，连接至上述第一显示模块122，用于在显示结果的分辨率高于预定分辨率的情况下，对商品数据进行相似度检测；第二显示模块128，连接至上述第三检测模块126，用于在操作界面上显示商品数据的预处
理结果，其中，如果检测到与商品数据的相似度超过预定阈值的对象，则对商品数据进行预处理。
117.此处需要说明的是，上述第一显示模块122，第一调节模块124，第三检测模块126和第二显示模块128对应于实施例1中的步骤s402至步骤s408，上述模块与对应的步骤所实现的实例和应用场景相同，但不限于上述实施例1所公开的内容。
118.根据本发明可选实施例，还提供了一种用于实施上述数据处理方法三的装置，图13是根据本发明实施例提供的数据处理装置三的结构框图，如图13所示，该装置包括：第三接收模块132，第四检测模块134和第二处理模块138，下面对该装置进行说明。
119.第三接收模块132，用于接收商品对象的商品数据，其中，商品数据包括如下至少之一：商品图片、商品视频和用于描述商品的语句；第四检测模块134，连接至上述第三接收模块132，用于在商品数据的显示结果的分辨率超过预定分辨率的情况下，对商品数据进行相似度检测；第二处理模块136，连接至上述第四检测模块134，用于如果检测到与商品数据的相似度超过预定阈值的对象，对商品数据进行预处理。
120.此处需要说明的是，上述第三接收模块132，第四检测模块134和第二处理模块138对应于实施例1中的步骤s502至步骤s506，上述模块与对应的步骤所实现的实例和应用场景相同，但不限于上述实施例1所公开的内容。
121.根据本发明可选实施例，还提供了一种用于实施上述数据处理方法四的装置，图14是根据本发明实施例提供的数据处理装置四的结构框图，如图14所示，该装置包括：第三显示模块142，第五检测模块144和第四显示模块146，下面对该装置进行说明。
122.第三显示模块142，用于在交互界面上显示捕获到的商品对象的商品数据，其中，商品数据包括如下至少之一：商品图片、商品视频和用于描述商品的语句；第五检测模块144，连接至上述第三显示模块142，用于从商品数据中裁剪出待识别的图像区域，并对图像区域内的数据进行相似度检测；第四显示模块146，连接至上述第五检测模块144，用于在交互界面上显示预处理结果，其中，如果检测到与商品数据的相似度超过预定阈值的对象，对商品数据进行预处理。
123.此处需要说明的是，上述第三显示模块142，第五检测模块144和第四显示模块146对应于实施例1中的步骤s602至步骤s606，上述模块与对应的步骤所实现的实例和应用场景相同，但不限于上述实施例1所公开的内容。
124.根据本发明可选实施例，还提供了一种用于实施上述数据处理方法五的装置，图15是根据本发明实施例提供的数据处理装置五的结构框图，如图15所示，该装置包括：录入模块152和第二展示模块154，下面对该装置进行说明。
125.录入模块152，用于在操作界面上的录入页面中录入商品对象的商品数据，其中，商品数据包括如下至少之一：商品图片、商品视频和用于描述商品的语句；第二展示模块154，连接至上述录入模块152，用于在操作界面上的发布页面中展示商品数据的预处理结果，其中，如果检测到与商品数据的相似度超过预定阈值的对象，对商品数据进行预处理。
126.此处需要说明的是，上述录入模块152和第二展示模块154对应于实施例1中的步骤s702至步骤s704，上述模块与对应的步骤所实现的实例和应用场景相同，但不限于上述实施例1所公开的内容。
127.需要说明的是，上述各个装置中的模块作为装置的一部分可以运行在实施例1提
供的计算机终端10中。
128.实施例3
129.本发明的实施例可以提供一种计算机终端，该计算机终端可以是计算机终端群中的任意一个计算机终端设备。可选地，在本实施例中，上述计算机终端也可以替换为移动终端等终端设备。
130.可选地，在本实施例中，上述计算机终端可以位于计算机网络的多个网络设备中的至少一个网络设备。
131.在本实施例中，上述计算机终端可以执行应用程序的数据处理方法中以下步骤的程序代码：接收商品对象的商品数据，其中，商品数据包括如下至少之一：商品图片、商品视频和用于描述商品的语句；对商品数据进行相似度检测；如果检测到与商品数据的相似度超过预定阈值的对象，对商品数据进行预处理。
132.可选地，图16是根据本发明实施例的一种计算机终端的结构框图。如图16所示，该计算机终端可以包括：一个或多个(图中仅示出一个)处理器162、存储器164等。
133.其中，存储器可用于存储软件程序以及模块，如本发明实施例中的数据处理方法和装置对应的程序指令/模块，处理器通过运行存储在存储器内的软件程序以及模块，从而执行各种功能应用以及数据处理，即实现上述的数据处理方法。存储器可包括高速随机存储器，还可以包括非易失性存储器，如一个或者多个磁性存储装置、闪存、或者其他非易失性固态存储器。在一些实例中，存储器可进一步包括相对于处理器远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至计算机终端。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。
134.处理器可以通过传输装置调用存储器存储的信息及应用程序，以执行下述步骤：接收商品对象的商品数据，其中，商品数据包括如下至少之一：商品图片、商品视频和用于描述商品的语句；对商品数据进行相似度检测；如果检测到与商品数据的相似度超过预定阈值的对象，对商品数据进行预处理。
135.可选的，上述处理器还可以执行如下步骤的程序代码：对商品数据进行相似度检测，包括：在商品数据为商品图片的情况下，采用人工智能算法来识别商品图片中任意一个区域的内容；将识别到的图片内容与图片库中的图片对象进行相似度计算，获取与图片内容匹配的图片对象的相似度值。
136.可选的，上述处理器还可以执行如下步骤的程序代码：对商品数据进行相似度检测，包括：在商品数据为用于描述商品的语句的情况下，采用人工智能算法来识别语句的语义；将识别到的语义与语句库中的语句对象进行相似度计算，获取与用于描述商品的语句匹配的语句对象的相似度值。
137.可选的，上述处理器还可以执行如下步骤的程序代码：对商品数据进行相似度检测，包括：在商品数据为商品视频的情况下，采用人工智能算法来识别商品视频中任意一帧图像的内容；将识别到的视频内容与视频库中的视频对象进行相似度计算，获取与视频内容匹配的视频对象的相似度值。
138.可选的，上述处理器还可以执行如下步骤的程序代码：商品数据为应用于商品评价功能，且包含了评价信息的数据，其中，如果检测到与商品数据的相似度高于预定阈值的对象，确定评价信息为失效的评价信息。
139.可选的，上述处理器还可以执行如下步骤的程序代码：对商品数据进行预处理包括如下至少之一：降低商品数据的曝光率；降低商品数据对应的推荐优先级；提示商品数据为失效的评价信息，并删除商品数据；采用预测数据来替换商品数据，其中，预测数据为使用人工智能识别算法分析商品数据中包含的商品信息而生成的数据。
140.可选的，上述处理器还可以执行如下步骤的程序代码：在商品数据为商品图片或商品视频的情况下，其中，在接收商品对象的商品数据之后，方法还包括：对商品图片或商品视频进行分辨率检测；如果商品图片或商品视频的分辨率低于预设值，则基于商品图片或商品视频的内容生成预定分辨率的图像数据；使用生成的图像数据来替换原始的商品图片或商品视频。
141.可选的，上述处理器还可以执行如下步骤的程序代码：对构成商品图片或商品视频的图像数据进行裁剪，识别出图像数据中包含的多个子区域图像；基于任意一个或多个子区域图像，确定图像数据的构图是否符合预设模型；如果图像数据的构图不符合预设模型，基于商品图片或商品视频包含的内容，重新构图；使用重新构图后的图像结果来替换原始的商品图片或商品视频。
142.可选的，上述处理器还可以执行如下步骤的程序代码：在商品数据为用于描述商品的语句的情况下，其中，在接收商品对象的商品数据之后，方法还包括：提取语句中包含的文字；判断语句中包含的文字的字体是否满足版权条件；如果满足，则保留文字；否则，调取与文字内容一致、且满足版权条件的替换文字，并使用替换文字更新语句中对应的文字。
143.可选的，上述处理器还可以执行如下步骤的程序代码：基于字体库来确定商品信息中的文字的字体是否满足版权条件，其中，如果在字体库中查询到文字的字体，则确定文字满足版权条件，字体库为支付了版权费用的文字集合。
144.处理器可以通过传输装置调用存储器存储的信息及应用程序，以执行下述步骤：在操作界面上显示通过拍摄设备采集到的商品对象的商品数据，其中，商品数据包括如下至少之一：商品图片、商品视频和用于描述商品的语句；在操作界面上显示分辨率低于预定分辨率的情况下，调节操作界面上显示结果的分辨率；在显示结果的分辨率高于预定分辨率的情况下，对商品数据进行相似度检测；在操作界面上显示商品数据的预处理结果，其中，如果检测到与商品数据的相似度超过预定阈值的对象，则对商品数据进行预处理。
145.处理器可以通过传输装置调用存储器存储的信息及应用程序，以执行下述步骤：接收商品对象的商品数据，其中，商品数据包括如下至少之一：商品图片、商品视频和用于描述商品的语句；在商品数据的显示结果的分辨率超过预定分辨率的情况下，对商品数据进行相似度检测；如果检测到与商品数据的相似度超过预定阈值的对象，对商品数据进行预处理。
146.处理器可以通过传输装置调用存储器存储的信息及应用程序，以执行下述步骤：在交互界面上显示捕获到的商品对象的商品数据，其中，商品数据包括如下至少之一：商品图片、商品视频和用于描述商品的语句；从商品数据中裁剪出待识别的图像区域，并对图像区域内的数据进行相似度检测；在交互界面上显示预处理结果，其中，如果检测到与商品数据的相似度超过预定阈值的对象，对商品数据进行预处理。
147.处理器可以通过传输装置调用存储器存储的信息及应用程序，以执行下述步骤：在操作界面上的录入页面中录入商品对象的商品数据，其中，商品数据包括如下至少之一：
商品图片、商品视频和用于描述商品的语句；在操作界面上的发布页面中展示商品数据的预处理结果，其中，如果检测到与商品数据的相似度超过预定阈值的对象，对商品数据进行预处理。
148.处理器可以通过传输装置调用存储器存储的信息及应用程序，以执行下述步骤：接收商品对象的商品数据，其中，商品数据包括如下至少之一：商品图片、商品视频和用于描述商品的语句；采用人工智能算法对商品数据的分辨率进行检测；在检测出的分辨率低于预定分辨率的情况下，采用人工智能算法生成分辨率高于预定分辨率的商品数据；将生成的商品数据替换接收到的商品数据进行展示。
149.可选的，上述处理器还可以执行如下步骤的程序代码：接收对展示的商品数据进行评价的评价数据；采用人工智能算法对评价数据进行相似度检测；在检测结果为相似度大于预定阈值的情况下，确定评价数据为非真实评价数据。
150.采用本发明实施例，提供了一种数据处理的方案。采用接收商品数据，对接收的商品数据进行相似度检测的方式，以及通过在检测到相似度超过预定阈值的对象时，对商品数据进行预处理，达到了采用人工智能的方式对商品数据进行自动化处理的目的，从而实现了高效处理商品数据的技术效果，进而解决了相关技术中对商品数据的处理采用人工的方式，造成数据处理效率低的技术问题。
151.本领域普通技术人员可以理解，图16所示的结构仅为示意，计算机终端也可以是智能手机(如android手机、ios手机等)、平板电脑、掌声电脑以及移动互联网设备(mobi le internet devices，mid)、pad等终端设备。图16其并不对上述电子装置的结构造成限定。例如，计算机终端16还可包括比图16中所示更多或者更少的组件(如网络接口、显示装置等)，或者具有与图16所示不同的配置。
152.本领域普通技术人员可以理解上述实施例的各种方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令终端设备相关的硬件来完成，该程序可以存储于一计算机可读存储介质中，存储介质可以包括：闪存盘、只读存储器(read-only memory，rom)、随机存取器(random access memory，ram)、磁盘或光盘等。
153.实施例4
154.本发明的实施例还提供了一种存储介质。可选地，在本实施例中，上述存储介质可以用于保存上述实施例1所提供的数据处理方法所执行的程序代码。
155.可选地，在本实施例中，上述存储介质可以位于计算机网络中计算机终端群中的任意一个计算机终端中，或者位于移动终端群中的任意一个移动终端中。
156.可选地，在本实施例中，存储介质被设置为存储用于执行以下步骤的程序代码：接收商品对象的商品数据，其中，商品数据包括如下至少之一：商品图片、商品视频和用于描述商品的语句；对商品数据进行相似度检测；如果检测到与商品数据的相似度超过预定阈值的对象，对商品数据进行预处理。
157.可选地，在本实施例中，存储介质还被设置为存储用于执行以下步骤的程序代码：对商品数据进行相似度检测，包括：在商品数据为商品图片的情况下，采用人工智能算法来识别商品图片中任意一个区域的内容；将识别到的图片内容与图片库中的图片对象进行相似度计算，获取与图片内容匹配的图片对象的相似度值。
158.可选地，在本实施例中，存储介质还被设置为存储用于执行以下步骤的程序代码：
对商品数据进行相似度检测，包括：在商品数据为用于描述商品的语句的情况下，采用人工智能算法来识别语句的语义；将识别到的语义与语句库中的语句对象进行相似度计算，获取与用于描述商品的语句匹配的语句对象的相似度值。
159.可选地，在本实施例中，存储介质还被设置为存储用于执行以下步骤的程序代码：对商品数据进行相似度检测，包括：在商品数据为商品视频的情况下，采用人工智能算法来识别商品视频中任意一帧图像的内容；将识别到的视频内容与视频库中的视频对象进行相似度计算，获取与视频内容匹配的视频对象的相似度值。
160.可选地，在本实施例中，存储介质还被设置为存储用于执行以下步骤的程序代码：商品数据为应用于商品评价功能，且包含了评价信息的数据，其中，如果检测到与商品数据的相似度高于预定阈值的对象，确定评价信息为失效的评价信息。
161.可选地，在本实施例中，存储介质还被设置为存储用于执行以下步骤的程序代码：对商品数据进行预处理包括如下至少之一：降低商品数据的曝光率；降低商品数据对应的推荐优先级；提示商品数据为失效的评价信息，并删除商品数据；采用预测数据来替换商品数据，其中，预测数据为使用人工智能识别算法分析商品数据中包含的商品信息而生成的数据。
162.可选地，在本实施例中，存储介质还被设置为存储用于执行以下步骤的程序代码：在商品数据为商品图片或商品视频的情况下，其中，在接收商品对象的商品数据之后，方法还包括：对商品图片或商品视频进行分辨率检测；如果商品图片或商品视频的分辨率低于预设值，则基于商品图片或商品视频的内容生成预定分辨率的图像数据；使用生成的图像数据来替换原始的商品图片或商品视频。
163.可选地，在本实施例中，存储介质还被设置为存储用于执行以下步骤的程序代码：对构成商品图片或商品视频的图像数据进行裁剪，识别出图像数据中包含的多个子区域图像；基于任意一个或多个子区域图像，确定图像数据的构图是否符合预设模型；如果图像数据的构图不符合预设模型，基于商品图片或商品视频包含的内容，重新构图；使用重新构图后的图像结果来替换原始的商品图片或商品视频。
164.可选地，在本实施例中，存储介质还被设置为存储用于执行以下步骤的程序代码：在商品数据为用于描述商品的语句的情况下，其中，在接收商品对象的商品数据之后，方法还包括：提取语句中包含的文字；判断语句中包含的文字的字体是否满足版权条件；如果满足，则保留文字；否则，调取与文字内容一致、且满足版权条件的替换文字，并使用替换文字更新语句中对应的文字。
165.可选地，在本实施例中，存储介质还被设置为存储用于执行以下步骤的程序代码：基于字体库来确定商品信息中的文字的字体是否满足版权条件，其中，如果在字体库中查询到文字的字体，则确定文字满足版权条件，字体库为支付了版权费用的文字集合。
166.可选地，在本实施例中，存储介质被设置为存储用于执行以下步骤的程序代码：在操作界面上显示通过拍摄设备采集到的商品对象的商品数据，其中，商品数据包括如下至少之一：商品图片、商品视频和用于描述商品的语句；在操作界面上显示分辨率低于预定分辨率的情况下，调节操作界面上显示结果的分辨率；在显示结果的分辨率高于预定分辨率的情况下，对商品数据进行相似度检测；在操作界面上显示商品数据的预处理结果，其中，如果检测到与商品数据的相似度超过预定阈值的对象，则对商品数据进行预处理。
167.可选地，在本实施例中，存储介质被设置为存储用于执行以下步骤的程序代码：接收商品对象的商品数据，其中，商品数据包括如下至少之一：商品图片、商品视频和用于描述商品的语句；在商品数据的显示结果的分辨率超过预定分辨率的情况下，对商品数据进行相似度检测；如果检测到与商品数据的相似度超过预定阈值的对象，对商品数据进行预处理。
168.可选地，在本实施例中，存储介质被设置为存储用于执行以下步骤的程序代码：在交互界面上显示捕获到的商品对象的商品数据，其中，商品数据包括如下至少之一：商品图片、商品视频和用于描述商品的语句；从商品数据中裁剪出待识别的图像区域，并对图像区域内的数据进行相似度检测；在交互界面上显示预处理结果，其中，如果检测到与商品数据的相似度超过预定阈值的对象，对商品数据进行预处理。
169.可选地，在本实施例中，存储介质被设置为存储用于执行以下步骤的程序代码：在操作界面上的录入页面中录入商品对象的商品数据，其中，商品数据包括如下至少之一：商品图片、商品视频和用于描述商品的语句；在操作界面上的发布页面中展示商品数据的预处理结果，其中，如果检测到与商品数据的相似度超过预定阈值的对象，对商品数据进行预处理。
170.可选地，在本实施例中，存储介质被设置为存储用于执行以下步骤的程序代码：接收商品对象的商品数据，其中，商品数据包括如下至少之一：商品图片、商品视频和用于描述商品的语句；采用人工智能算法对商品数据的分辨率进行检测；在检测出的分辨率低于预定分辨率的情况下，采用人工智能算法生成分辨率高于预定分辨率的商品数据；将生成的商品数据替换接收到的商品数据进行展示。
171.可选地，在本实施例中，存储介质还被设置为存储用于执行以下步骤的程序代码：接收对展示的商品数据进行评价的评价数据；采用人工智能算法对评价数据进行相似度检测；在检测结果为相似度大于预定阈值的情况下，确定评价数据为非真实评价数据。
172.上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。
173.在本发明的上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述的部分，可以参见其他实施例的相关描述。
174.在本技术所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的技术内容，可通过其它的方式实现。其中，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，单元或模块的间接耦合或通信连接，可以是电性或其它的形式。
175.所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
176.另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。
177.所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可为个人计算机、服务器或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：u盘、只读存储器(rom，read-only memory)、随机存取存储器(ram，random access memory)、移动硬盘、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
178.以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。