一种积分系统中的商品属性动态定义的方法与流程

1.本发明涉及积分领域，特别是涉及一种积分系统中的商品属性动态定义的方法。


背景技术：

2.商品属性是指一种商品的相对不变的属性，如商品编码、商品名称、生产厂家、商品条码、商品类别等。一般情况下，这些属性不发生变化。特殊情况下有一些变化，如商品类别，同一种商品在小类划分的时候，对于不同的商场，可能有不同的归属。商品编码，一般也不会变化，但在商场的经营部门发生变化的时候，可能发生变化，这主要取决于商场现有计算机系统的商品编码规则。
3.商品属性与类目类似，都是为了更好地管理商品。商品属性一般包括一下几个类型：公共属性：公共属性指的是其他类目可以共用的属性。对于衣服而言，其属性有很多，比如品牌、颜色、尺寸、性别等等，而性别这个属性，就是公共属性，因为无论什么品牌的衣服，都具有这个属性，其属性值只有三个：男、女、中性销售属性：也称为规格属性，该属性是组成sku的特殊属性，直接影响到买家的购买和商家的库存管理，例如衣服的颜色、尺寸等都是销售属性，设计销售属性，其实是考虑了用户购买的场景需求，当用户要购买一件衣服时，会想到要买什么颜色，自己穿什么尺寸（尺码），什么季节的衣服等等；关键属性：关键属性指的是能唯一确定商品的属性。关键属性可以是一个属性，也可以是一群属性的集合。比如笔记本电脑，其关键属性就是品牌（苹果）、型号（macbookpro），设计关键属性的目的也是为了让用户更好地找到想要的商品。枚举可能性：枚举可能性指的是该属性的属性值能否完全枚举。对于品牌、重量、体积等属性，其值非常多，不可能由运营人员或产品经理来进行完全枚举，这个需要商家的协助，即系统预置一部分属性和属性值，由商家自行进行填充扩展，后续系统根据该属性及属性值的使用次数，将其系统化，减少商家的操作复杂度。
4.积分业务系统中，也构建了种类丰富的商品属性，用于描述商品本身，以及通过标示商品类目后的营销情况统计和分析。商品通常都有多种属性，以及多个商品和多种属性之间的多对多关系，核心源头是用户参与后的多种导向结果，包括浏览、购买、支付等过程。而随着业务不断发展、用户行为的不断变化，导致了原来静态定义的商品属性会与用户动态意向变化的偏离，造成了用户找不到中意的商品或者商品无法匹配到用户。所以需要发明一种方法和系统，在实时监测业务运营过程中的各种用户参与行为，设置一种量化计算防范，用于对商品属性进行动态定义，实现用户与商品之间的动态和最佳匹配，最终实现动态最优的运营效果。


技术实现要素：

5.本发明提供了一种积分系统中的商品属性动态定义的方法。将积分用户属性中的商品类型喜好属性分离出来，并映射为商品属性。在关联积分商品服务的各关键业务环节，按照设定的数据采集模型，对积分用户行为信息进行采集。按照设定的计算模型和权重，量化计算单位时间内，各业务在用户应用行为下的属性映射集合，得到动态的商品属性集合。
本发明包括积分用户行为采集数据模型、用户行为采集与汇聚、商品属性映射与集合、积分商品属性量化计算与定义决策。
6.1、积分用户行为采集数据模型：设定积分业务系统中，针对积分商品关联服务的多个关键节点，设定数据采集模型。包括登录节点行为（标记为l），注册节点行为（标记为r），内容浏览节点行为（标记为v），积分兑换支付节点行为（标记为p），并设定各节点权重为ql、qr、qv、qp。在具体实例化时，根据积分业务特点，通常可设计各节点权重为ql=0.2、qr=0.3、qv=0.1、qp=0.4，突出积分登录和兑换的主要运营导向性。
7.2、用户行为采集与汇聚：按照设定的数据模型（如图2），采集商品服务的关键节点上的用户行为信息，进行数据提取和预处理后，并汇聚到本模块。
8.3、商品属性映射与集合：首先，将用户属性中的商品类型（类目）喜好属性分离出来，作为商品属性信息（类目信息），这样每个用户，都具备了多个商品属性的映射，或者属性映射集合[s]。如用户属性中，标记有商品类目”数码家电”、”男装”，则将”数码家电”、”男装”抽取和分离出来，并组成集合[”数码家电”,”男装”]。将采集的用户行为，映射到数据模型中，不同数据节点的商品属性集合（各属性的计量次数集合）。
[0009]
4、积分商品属性量化计算与定义决策：设定采集与监测时间窗口，记录该时间窗口下，各业务服务过程中的关键节点中，发生用户行为的清单和集合（包括登录用户集合[l]、注册用户集合[r]、浏览用户集合[v]，积分兑换支付用户集合[p]）。将各业务节点上的用户集合，映射到用户商品属性集合统计，得到本时间窗口下，各业务节点上的属性量化排序集合l[∑s]、r[∑s]、v[∑s]、p[∑s]。最后，按照各业务节点设定的权重进行线性计算，得到新的商品属性量化排序与集合{l[∑s]*ql、r[∑s]*qr、v[∑s]*qv、p[∑s]*qp}。也就你得到了商品新的属性序列和排序，按照top（n）取值就是商品的动态属性定义。
附图说明
[0010]
图1为一种积分系统中的商品属性动态定义的方法系统结构图。
[0011]
图2 为积分用户行为采集数据模型示例。
具体实施方式
[0012]
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，都属于本发明保护的范围。
[0013]
请参阅图1，本发明实施实例中，一种积分系统中的商品属性动态定义的方法，本发明包括积分用户行为采集数据模型（s01）、用户行为采集与汇聚（s02）、商品属性映射与集合（s03）、积分商品属性量化计算与定义决策（s04）。
[0014]
1、积分用户行为采集数据模型（s01）：设定积分业务系统中，针对积分商品关联服务的多个关键节点，设定数据采集模型。包括登录节点行为（标记为l），注册节点行为（标记为r），内容浏览节点行为（标记为v），积分兑换支付节点行为（标记为p），并设定各节点权重为ql、qr、qv、qp。积分用户行为采集数据模型如图2所示。在具体实例化时，根据积分业务特点，通常可设计各节点权重为ql=0.2、qr=0.3、qv=0.1、qp=0.4，突出积分登录和兑换的主要
运营导向性。
[0015]
2、用户行为采集与汇聚（s02）：按照设定的数据模型，采集商品服务的关键节点上的用户行为信息，进行数据提取和预处理后，并汇聚到本模块。
[0016]
3、商品属性映射与集合（s03）：首先，将用户属性中的商品类型（类目）喜好属性分离出来，作为商品属性信息（类目信息），这样每个用户，都具备了多个商品属性的映射，或者属性映射集合[s]。如用户属性中，标记有商品类目”数码家电”、”男装”，则将”数码家电”、”男装”抽取和分离出来，并组成集合[”数码家电”,”男装”]。将采集的用户行为，映射到数据模型中，不同数据节点的商品属性集合（各属性的计量次数集合）。
[0017]
积分商品属性量化计算与定义决策（s04）：设定采集与监测时间窗口，记录该时间窗口下，各业务服务过程中的关键节点中，发生用户行为的清单和集合（包括登录用户集合[l]、注册用户集合[r]、浏览用户集合[v]，积分兑换支付用户集合[p]）。将各业务节点上的用户集合，映射到用户商品属性集合统计，得到本时间窗口下，各业务节点上的属性量化排序集合l[∑s]、r[∑s]、v[∑s]、p[∑s]。最后，按照各业务节点设定的权重进行线性计算，得到新的商品属性量化排序与集合{l[∑s]*ql、r[∑s]*qr、v[∑s]*qv、p[∑s]*qp}。也就得到了商品新的属性序列和排序，按照top（n）取值就是商品的动态属性定义。