用于生成信息的方法和装置与流程

本申请实施例涉及计算机技术领域，具体涉及互联网技术领域，尤其涉及用于生成信息的方法和装置。

背景技术：

基于互联网技术的产品呈现平台，使得用户可以准确、高效地了解产品的信息。平台所呈现的产品信息往往影响着用户对平台的使用频次、使用体验等。

通常情况下，产品的管理者需要精心确定产品的属性信息(例如价格信息等)。在这个过程中，管理者需要考虑平台自身、平台与其他平台之间等多方面的影响因素。

技术实现要素：

本申请实施例提出了用于生成信息的方法和装置。

第一方面，本申请实施例提供了一种用于生成信息的方法，该方法包括：获取历史时间段集合；对于历史时间段集合中的每个历史时间段，获取在该历史时间段内的选定时间点目标产品的目标属性在第一网站上呈现的第一属性值，目标属性在第二网站上呈现的第二属性值，目标产品在第二网站的历史需求量的值；基于历史需求量的值、第一属性值以及第二属性值，生成在第一网站上目标属性对历史需求量的第一关联程度信息和在第二网站上目标属性对历史需求量的第二关联程度信息。

在一些实施例中，上述方法还包括：对于历史时间段集合中的每个历史时间段，确定目标产品在该历史时间段、针对第二网站的预测需求量的值；基于历史需求量的值以及预测需求量的值，生成预测需求量对历史需求量的第三关联程度信息。

在一些实施例中，上述方法还包括：确定第二网站相对于第一网站的服务效率差的值，其中，服务效率是在历史时间段集合中的各个历史时间段内的各个选定时间点的服务的效率；基于历史需求量的值以及服务效率差的值，生成服务效率差对历史需求量的第四关联程度信息。

在一些实施例中，上述方法还包括：获取在各个选定时间点第二网站的目标产品的库存余量的值；基于历史需求量的值以及库存余量的值，生成库存余量对历史需求量的第五关联程度信息。

在一些实施例中，上述方法还包括：基于所生成的关联程度信息，构建对应关系模型，其中，对应关系模型用于表征第一属性值与第二属性值之间的对应关系。

在一些实施例中，上述方法还包括：接收第一属性值；将所接收的第一属性值输入至对应关系模型，得到与所输入的第一属性值对应的第二属性值；关联存储所输入的第一属性值以及对应的第二属性值。

第二方面，本申请实施例提供了一种用于生成信息的装置，该装置包括：第一获取单元，配置用于获取历史时间段集合；第二获取单元，配置用于对于历史时间段集合中的每个历史时间段，获取在该历史时间段内的选定时间点目标产品的目标属性在第一网站上呈现的第一属性值，目标属性在第二网站上呈现的第二属性值，目标产品在第二网站的历史需求量的值；第一生成单元，配置用于基于历史需求量的值、第一属性值以及第二属性值，生成在第一网站上目标属性对历史需求量的第一关联程度信息和在第二网站上目标属性对历史需求量的第二关联程度信息。

在一些实施例中，上述装置还包括：第一确定单元，配置用于对于历史时间段集合中的每个历史时间段，确定目标产品在该历史时间段、针对第二网站的预测需求量的值；第二生成单元，配置用于基于历史需求量的值以及预测需求量的值，生成预测需求量对历史需求量的第三关联程度信息。

在一些实施例中，上述装置还包括：第二确定单元，配置用于确定第二网站相对于第一网站的服务效率差的值，其中，服务效率是在历史时间段集合中的各个历史时间段内的各个选定时间点的服务的效率；第三生成单元，配置用于基于历史需求量的值以及服务效率差的值，生成服务效率差对历史需求量的第四关联程度信息。

在一些实施例中，上述装置还包括：第三获取单元，配置用于获取在各个选定时间点第二网站的目标产品的库存余量的值；第四生成单元，配置用于基于历史需求量的值以及库存余量的值，生成库存余量对历史需求量的第五关联程度信息。

在一些实施例中，上述装置还包括：构建单元，配置用于基于所生成的关联程度信息，构建对应关系模型，其中，对应关系模型用于表征第一属性值与第二属性值之间的对应关系。

在一些实施例中，上述装置还包括：接收单元，配置用于接收第一属性值；输入单元，配置用于将所接收的第一属性值输入至对应关系模型，得到与所输入的第一属性值对应的第二属性值；存储单元，配置用于关联存储所输入的第一属性值以及对应的第二属性值。

第三方面，本申请实施例提供了一种用于生成信息的电子设备，包括：一个或多个处理器；存储装置，用于存储一个或多个程序，当上述一个或多个程序被上述一个或多个处理器执行，使得该一个或多个处理器实现如上述用于生成信息的方法中任一实施例的方法。

第四方面，本申请实施例提供了一种用于生成信息的计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如上述用于生成信息的方法中任一实施例的方法。

本申请实施例提供的用于生成信息的方法和装置，对于历史时间段集合中的每个历史时间段，获取在该历史时间段内的选定时间点目标产品的目标属性在第一网站上呈现的第一属性值，目标属性在第二网站上呈现的第二属性值，目标产品在第二网站的历史需求量的值，然后基于历史需求量的值、第一属性值以及第二属性值，生成在第一网站上目标属性对历史需求量的第一关联程度信息和在第二网站上目标属性对历史需求量的第二关联程度信息，从而提高了信息生成的内容丰富性，有助于确定产品的不同属性之间的相互影响程度。

附图说明

通过阅读参照以下附图所作的对非限制性实施例所作的详细描述，本申请的其它特征、目的和优点将会变得更明显：

图1是本申请可以应用于其中的示例性系统架构图；

图2是根据本申请的用于生成信息的方法的一个实施例的流程图；

图3是根据本申请的用于生成信息的方法的一个应用场景的示意图；

图4是根据本申请的用于生成信息的方法的又一个实施例的流程图；

图5是根据本申请的用于生成信息的装置的一个实施例的结构示意图；

图6是适于用来实现本申请实施例的电子设备的计算机系统的结构示意图。

具体实施方式

下面结合附图和实施例对本申请作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释相关发明，而非对该发明的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与有关发明相关的部分。

需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本申请。

图1示出了可以应用本申请的用于生成信息的方法或用于生成信息的装置的实施例的示例性系统架构100。

如图1所示，系统架构100可以包括终端设备101、102、103，网络104和服务器105。网络104用以在终端设备101、102、103和服务器105之间提供通信链路的介质。网络104可以包括各种连接类型，例如有线、无线通信链路或者光纤电缆等等。

用户可以使用终端设备101、102、103通过网络104与服务器105交互，以接收或发送消息等。终端设备101、102、103上可以安装有各种用于接收或发送信息的客户端应用，例如网页浏览器应用、购物类应用、搜索类应用、即时通信工具等。

终端设备101、102、103可以是具有显示屏并且支持网页浏览的各种电子设备，包括但不限于智能手机、平板电脑、电子书阅读器、膝上型便携计算机和台式计算机等等。

服务器105可以是提供各种服务的服务器，例如对终端设备101、102、103上显示的信息提供支持的后台信息处理服务器。后台信息处理服务器可以对接收到的信息生成请求等数据进行分析等处理，并将处理结果(例如生成的信息)反馈给终端设备。

需要说明的是，本申请实施例所提供的用于生成信息的方法可以由终端设备101、102、103执行，也可以由服务器105执行，相应地，用于生成信息的装置可以设置于终端设备101、102、103中，也可以设置于服务器105中。

应该理解，图1中的终端设备、网络和服务器的数目仅仅是示意性的。根据实现需要，可以具有任意数目的终端设备、网络和服务器。当用于生成信息的方法运行于其上的电子设备不需要与其他设备进行数据传输时，该系统架构可以不包括网络。

继续参考图2，示出了根据本申请的用于生成信息的方法的一个实施例的流程200。该用于生成信息的方法，包括以下步骤：

步骤201，获取历史时间段集合。

在本实施例中，用于生成信息的方法运行于其上的电子设备(例如图1所示的终端设备或服务器)可以通过有线连接方式或者无线连接方式从其他设备(例如用于设置历史时间段集合的设备)获取历史时间段集合，也可以直接获取用户输入或设置的历史时间段集合。其中，历史时间段集合可以是预先设置的、包括多个历史时间段的集合。示例性的，历史时间段可以是2017年1月1日至2017年1月2日、2017年1月2日至2017年1月3日、2017年1月3日至2017年1月4日等等。

步骤202，对于历史时间段集合中的每个历史时间段，获取在该历史时间段内的选定时间点目标产品的目标属性在第一网站上呈现的第一属性值，目标属性在第二网站上呈现的第二属性值，目标产品在第二网站的历史需求量的值。

在本实施例中，基于步骤201中获取的历史时间段集合，上述电子设备可以对于历史时间段集合中的每个历史时间段，获取在该历史时间段内的选定时间点目标产品的目标属性在第一网站上呈现的第一属性值，目标属性在第二网站上呈现的第二属性值，目标产品在第二网站的历史需求量的值。其中，选定时间点是在该历史时间段所对应的时间范围之内的一个时间点。示例性的，历史时间段“2017年1月3日至2017年1月4日”内的选定时间点可以是2017年1月4日12:00:00，也可以是2017年1月4日下午一点。需要说明的是，上述选定时间点的精度可以由技术人员根据实际需求确定，即选定时间点可以精确到小时，也可以精确到分钟、天等等。

在这里，上述网站呈现产品的方式可以包括但不限于：图像、音频、文字等等。目标产品可以是预先设置的产品集合或产品序列中的产品，例如目标产品可以是牙膏、毛巾等。目标属性可以是目标产品的属性之一，第一属性值可以是第一网站上呈现的目标产品的属性的值。示例性的，上述目标属性可以是价格。上述第一属性值可以是上述目标属性(例如价格)在第一网站上呈现的属性值，例如价格的值；上述第二属性值可以是上述目标属性(例如价格)在第二网站上呈现的属性值，例如价格的值。上述历史需求量可以是目标产品在第二网站的实际需求量(例如销量)。

在实践中，上述电子设备可以通过爬虫技术，获取上述第一属性值、第二属性值以及历史需求量的值；也可以由相关负责人员统计、整理后存储于存储器中，以便上述电子设备获取上述第一属性值、第二属性值以及历史需求量的值。

在一些使用情况下，上述电子设备还可以对所获取的数据进行预处理。例如，上述电子设备可以通过程序语言(例如r语言、python语言等等)，过滤异常值，填补缺失值等等。

作为示例，请参考图3。在图3中，上述电子设备通过爬虫技术获取了牙膏(即目标产品)的目标属性(图示为属性1，例如价格)在第一网站上呈现的第一属性值(图示中包括7.9、8.2、7.5、7.8)，牙膏的目标属性(图示为属性2)在第二网站上呈现的第二属性值(图示中包括8、8、7.5、7.5)以及牙膏在第二网站的历史需求量的值(图示中历史需求量的值包括120、150、140、180)。其中，第一个第一属性值“7.9”和第一个第二属性值“8”是同一选定时间点(例如2017年12月1日)的属性值，第一个历史需求量的值“120”是上述选定时间点所在的历史时间段在第二网站的历史需求量。图示中，目标属性为价格，上述第一属性值以及第二属性值均为价格的值，上述历史需求量为销量。

步骤203，基于历史需求量的值、第一属性值以及第二属性值，生成在第一网站上目标属性对历史需求量的第一关联程度信息和在第二网站上目标属性对历史需求量的第二关联程度信息。

在本实施例中，上述电子设备可以基于历史需求量的值、第一属性值以及第二属性值，生成在第一网站上目标属性对历史需求量的第一关联程度信息和在第二网站上目标属性对历史需求量的第二关联程度信息。

其中，上述第一关联程度信息可以用以表征第一网站上目标属性对历史需求量的影响程度。上述第二关联程度信息可以用以表征第二网站上目标属性对历史需求量的影响程度。上述关联程度信息(包括第一关联程度信息以及第二关联程度信息)可以用文字表征，例如，关联程度信息可以是“影响程度：大”；也可以用数字表征(例如10)。

实践中，上述电子设备可以采用如下方式生成第一关联程度信息以及第二关联程度信息：

首先，技术人员可以通过上述电子设备构建函数关系式：

q＝-a×p2+b×(p2–p1)/p2+f

在上述关系式中，q为历史需求量，a为第一关联程度信息，b为第二关联程度信息，f为待拟合的常数项，p1为目标产品在第一网站上的目标属性，p2为目标产品在第二网站上的目标属性。在得到了大量的历史需求量的值、第一属性值以及第二属性值的前提下，第一关联程度信息以及第二关联程度信息可以基于上述获取的历史需求量的值、第一属性值以及第二属性值，通过对上述函数关系式进行拟合生成。其中，第一关联程度信息以及第二关联程度信息通过数值表征。

可选的，上述电子设备还可以通过其他方式生成第一关联程度信息和/或第二关联程度信息。例如，首先，上述电子设备可以分别确定上述各个选定时间点第一属性值的和、第二属性值的和以及上述各个历史时间段内历史需求量的值的和；然后，上述电子设备可以将第一属性值的和与历史需求量的值的和的比值确定为第一关联程度信息，将第二属性值的和与历史需求量的值的和的比值确定为第二关联程度信息。其中，第一关联程度信息以及第二关联程度信息通过数值表征。

作为示例，请继续参考图3。在图3中，上述电子设备利用曲线拟合的方式生成了第一关联程度信息“20”以及第二关联程度信息“-1000”。

在本实施例的一些可选的实现方式中，上述电子设备还可以：对于历史时间段集合中的每个历史时间段，确定目标产品在该历史时间段、针对第二网站的预测需求量的值；基于历史需求量的值以及预测需求量的值，生成预测需求量对历史需求量的第三关联程度信息。其中，上述第三关联程度信息可以用于表征预测需求量对历史需求量的影响程度。上述关联程度信息(包括第三关联程度信息)可以用文字表征；也可以用数字或其他字符表征。

示例性的，上述预测需求量的值可以如下确定：首先，上述电子设备可以确定该预测需求量的初始值(管理人员根据大量的历史统计、凭借经验或根据周期性的产品的历史需求量的变化，预测的需求量的数值)对应的历史时间段的前一个历史时间段，相对于该预测需求量的初始值对应的历史时间段的前两个历史时间段(即前一个历史时间段的前一个历史时间段)的历史需求量的值的变化率(例如前一个历史时间段的历史需求量的值与该预测需求量初始值对应的历史时间段的前两个历史时间段的历史需求量的值的比值)。然后上述电子设备可以将变化率与该预测需求量的初始值的乘积确定为预测需求量。

可选的，上述电子设备还可以直接将管理人员预测的需求量的数值确定为预测需求量。

需要说明的是，上述电子设备可以将历史数据中预测需求量与历史需求量的比值确定为第三关联程度信息。可选的，上述电子设备还可以通过拟合的方式，基于预先构建的函数关系式，确定第三关联程度信息。示例性的，上述函数关系式可以是如下关系式：

q＝-a×p2+b×(p2–p1)/p2+c×i+f

其中，q为历史需求量，a为第一关联程度信息，b为第二关联程度信息，c为第三关联程度信息，f为待拟合的常数项，p1为目标产品在第一网站上的目标属性，p2为目标产品在第二网站上的目标属性，i为预测需求量。其中，第一关联程度信息、第二关联程度信息以及第三关联程度信息可以基于上述获取的历史需求量的值、第一属性值、第二属性值以及预测需求量的值，通过对上述函数关系式进行拟合生成。

在本实施例的一些可选的实现方式中，上述电子设备还可以：确定第二网站相对于第一网站的服务效率差的值，其中，服务效率是在历史时间段集合中的各个历史时间段内的各个选定时间点的服务的效率；基于历史需求量的值以及服务效率差的值，生成服务效率差对历史需求量的第四关联程度信息。示例性的，第二网站相对于第一网站的服务效率可以包括但不限于以下至少一项：产品的物流速度、发货速度、客服回复速度。由此，示例性的，上述电子设备可以将以下至少一项确定为服务效率差的值：第二网站的产品的物流速度比第一网站的产品的物流时长，发货时长快的天数，客服回复速度快的分钟数等。上述第四关联程度信息可以用于表征服务效率差对历史需求量的影响程度。上述关联程度信息(包括第四关联程度信息)可以用文字表征；也可以用数字或其他字符表征。

需要说明的是，上述电子设备可以将服务效率差的值与历史需求量的值的比值确定为第四关联程度信息(此时，第四关联程度信息为数字)。可选的，上述电子设备还可以通过拟合的方式，基于预先构建的函数关系式，确定第四关联程度信息。示例性的，上述函数关系式可以是如下关系式：

q＝-a×p2+b×(p2–p1)/p2+c×i+d×s+f

其中，q为历史需求量，a为第一关联程度信息，b为第二关联程度信息，c为第三关联程度信息，d为第四关联程度信息，f为待拟合的常数项，p1为目标产品在第一网站上的目标属性，p2为目标产品在第二网站上的目标属性，i为预测需求量，s为服务效率差。其中，第一关联程度信息、第二关联程度信息、第三关联程度信息以及第四关联程度信息可以基于上述获取的历史需求量的值、第一属性值、第二属性值、预测需求量的值以及服务效率差的值，通过对上述函数关系式进行拟合生成。需要说明的是，在进行曲线拟合时，上述第一关联程度信息、第二关联程度信息、第三关联程度信息以及第四关联程度信息均为数值。

在本实施例的一些可选的实现方式中，上述电子设备还可以：获取在各个选定时间点第二网站的目标产品的库存余量的值；基于历史需求量的值以及库存余量的值，生成库存余量对历史需求量的第五关联程度信息。上述第五关联程度信息可以用于表征库存余量对历史需求量的影响程度。上述关联程度信息(包括第五关联程度信息)可以用文字表征；也可以用数字或其他字符表征。上述库存余量可以是100件、1000件等。

可选的，上述电子设备可以将库存余量的值与历史需求量的值的比值确定为第五关联程度信息(此时，第五关联程度信息为数字)。上述电子设备还可以通过拟合的方式，基于预先构建的函数关系式，确定第五关联程度信息。示例性的，上述函数关系式可以是如下关系式：

q＝-a×p2+b×(p2–p1)/p2+c×i+d×s+e×t+f

其中，q为历史需求量，a为第一关联程度信息，b为第二关联程度信息，c为第三关联程度信息，d为第四关联程度信息，e为第五关联程度信息，f为待拟合的常数项，p1为目标产品在第一网站上的目标属性，p2为目标产品在第二网站上的目标属性，i为预测需求量，s为服务效率差，t为库存余量。其中，第一关联程度信息、第二关联程度信息、第三关联程度信息、第四关联程度信息以及第五关联程度信息可以基于上述获取的历史需求量的值、第一属性值、第二属性值以及上述确定的预测需求量的值、服务效率差的值、库存余量的值，对上述函数进行拟合生成。需要说明的是，在进行曲线拟合时，上述第一关联程度信息、第二关联程度信息、第三关联程度信息、第四关联程度信息以及第五关联程度信息均为数值。

本申请的上述实施例提供的方法，通过对于历史时间段集合中的每个历史时间段，获取在该历史时间段内的选定时间点目标产品的目标属性在第一网站上呈现的第一属性值，目标属性在第二网站上呈现的第二属性值，目标产品在第二网站的历史需求量的值，然后基于历史需求量的值、第一属性值以及第二属性值，生成在第一网站上目标属性对历史需求量的第一关联程度信息和在第二网站上目标属性对历史需求量的第二关联程度信息，从而提高了信息生成的内容丰富性，有助于确定产品的不同属性之间的相互影响程度，从而提高了信息生成的内容丰富性，有助于确定产品的不同属性之间的相互影响程度。

进一步参考图4，其示出了用于生成信息的方法的又一个实施例的流程400。该用于生成信息的方法的流程400，包括以下步骤：

步骤401，获取历史时间段集合。

在本实施例中，步骤401与图2对应实施例中的步骤201基本一致，这里不再赘述。

步骤402，对于历史时间段集合中的每个历史时间段，获取在该历史时间段内的选定时间点目标产品的目标属性在第一网站上呈现的第一属性值，目标属性在第二网站上呈现的第二属性值，目标产品在第二网站的历史需求量的值。

在本实施例中，步骤402与图2对应实施例中的步骤202基本一致，这里不再赘述。

步骤403，基于历史需求量的值、第一属性值以及第二属性值，生成在第一网站上目标属性对历史需求量的第一关联程度信息和在第二网站上目标属性对历史需求量的第二关联程度信息。

在本实施例中，步骤403与图2对应实施例中的步骤203基本一致，这里不再赘述。

步骤404，基于所生成的关联程度信息，构建对应关系模型。

在本实施例中，上述电子设备可以基于所生成的关联程度信息，构建对应关系模型。其中，对应关系模型用于表征第一属性值与第二属性值之间的对应关系。

示例性的，上述对应关系模型可以是用于表征第一属性值与第二属性值之间的对应关系的函数关系式；也可以是存储有第一属性值、第二属性值以及第一属性值和第二属性值之间的对应关系的数据库或表格。

作为示例，可以按照如下步骤构建上述对应关系模型：

第一步骤，将历史需求量、在第二网站上的目标属性作为变量，将在第一网站上的目标属性的值每次设置为预定数值集合中的一个数值，基于所生成的关联程度信息，构建表征效果用变量与历史需求量、在第二网站上的目标属性、在第一网站上的目标属性之间的函数关系式，其中，表征效果用变量是用于表征历史需求量、第二网站上的目标属性取得的数值(即第二属性值)的效果的变量。示例性的，上述表征效果用变量可以是用于表征人员工作时长的变量、还可以是用于表征产品带来的利润等的变量。关联程度信息包括第一关联程度信息、第二关联程度信息，还可以包括以下至少一项：第三关联程度信息、第四关联程度信息、第五关联程度信息。这依上述第三关联程度信息、第四关联程度信息、第五关联程度信息是否被生成而决定。上述预定数值可以是在上述各个选定时间点(也可以是其他时间点)的第一网站的目标产品的目标属性的第一属性值。

第二步骤，上述电子设备可以根据上述函数关系式的图像确定出表征效果用变量取得极值时的第二属性值；也可以采用求导数(例如求偏导)的方式，确定出表征效果用变量取得极值时的第二属性值。

第三步骤，上述电子设备可以重复执行上述第一步骤以及第二步骤，以得到将第一属性值设置为上述预定数值集合中的每个预定数值时所确定的、表征效果用变量取得极值时的第二属性值。

第四步骤，上述电子设备可以将上述函数关系式作为上述对应关系模型；也可以将第一属性值设置为上述预定数值集合中的每个预定数值时，所确定的表征效果用变量取得极值时的第二属性值，以及第一属性值被设置为的预定数值关联存储于数据库中，以此得到上述对应关系模型。

作为示例，当表征效果用变量是用于表征利润的变量时，表征效果用变量与在第二网站上的目标属性(例如价格)、历史需求量之间的关系式可以为：

j＝(p2-p)×q

其中，j为表征效果用变量(例如用于表征利润的变量)，p2为在第二网站上的目标属性(例如价格)，p为上述第二网站的目标产品的成本价格，q为上述第二网站的目标产品的历史需求量。

示例性的，将上述函数关系式q＝-a×p2+b×(p2–p1)/p2+f代入该关系式j＝(p2-p)×q，可得该步骤构建的函数关系式可以为：

j＝(p2-p)×[-a×p2+b×(p2–p1)/p2+f]

其中，第二网站的目标产品的成本价格p的值在各个选定时间点是确定的。在步骤403中，第一关联程度信息a、第二关联程度信息b以及待拟合的常数项f的值可以确定出来。因此，该函数关系式可以表示表征效果用变量与历史需求量、在第一网站上的目标属性(例如在第一网站上的价格)、在第二网站上的目标属性(例如在第二网站上的价格)之间的关系。

需要说明的是，当所生成的关联程度信息不同时，可以构造不同的函数关系式。例如，当所生成的关联程度信息包括第一关联程度信息、第二关联程度信息、第三关联程度信息、第四关联程度信息、第五关联程度信息时，表征效果用变量与在第二网站上的目标属性(例如在第二网站上的价格)、历史需求量之间的关系式可以为：

j＝(p2-p)×q–0.5g×s²

其中，j为表征效果用变量(例如用于表征利润的变量)，p2为在第二网站上的目标属性(例如在第二网站上的价格)，p为上述第二网站的目标产品的成本价格，q为上述第二网站的目标产品的历史需求量。g为自定义系数(例如10)，s为上述服务效率差。

将上述函数关系式q＝-a×p2+b×(p2–p1)/p2+c×i+d×s+e×t+f代入到该关系式j＝(p2-p)×q–0.5g×s²中，可得该步骤构建的函数关系式可以为：

j＝(p2-p)×[-a×p2+b×(p2–p1)/p2+c×i+d×s+e×t+f]–0.5g×s²

其中，第二网站的目标产品的成本价格p的值在各个选定时间点是确定的。第一关联程度信息a、第二关联程度信息b、第三关联程度信息c、第四关联程度信息d、第五关联程度信息e以及待拟合的常数项f的值可以通过上述拟合的方式确定出来。g为预先设置的系数(例如3)。p1为目标产品在第一网站上的目标属性，p2为目标产品在第二网站上的目标属性，i为预测需求量，s为服务效率差，t为库存余量。因此，该函数关系式可以表征效果用变量与历史需求量、第一网站上的目标属性(例如第一网站上的价格)、第二网站上的目标属性(例如第二网站上的价格)之间的关系。

步骤405，接收第一属性值。

在本实施例中，上述电子设备可以接收第一属性值。其中，该第一属性值可以是任一当前或历史时间点(包括上述选定时间点)第一网站上呈现的目标产品的目标属性的属性值。

步骤406，将所接收的第一属性值输入至对应关系模型，得到与所输入的第一属性值对应的第二属性值。

在本实施例中，基于步骤404所构建的对应关系模型(例如上述函数关系式)，上述电子设备可以将步骤405所接收的第一属性值输入至对应关系模型，得到与所输入的第一属性值对应的第二属性值。

步骤407，关联存储所输入的第一属性值以及对应的第二属性值。

在本实施例中，上述电子设备还可以关联存储所输入的第一属性值以及对应的第二属性值(即与该次输入的第一属性值相对应的第二属性值)。

可选的，上述第一属性值以及第二属性值可以采用键(key)值(value)对的方式进行关联存储；也可以采用指针等方式进行关联存储。需要说明的是，上述关联存储的具体方式可以由技术人员根据需要而确定，本申请实施例对此不作限制。

在一些使用情况下，上述电子设备还可以关联存储表征效果用变量的值以及对应的第二属性值。

可以理解，针对不同的第一属性值，上述电子设备可以确定出不同的第二属性值，由此，上述电子设备可以存储大量的第一属性值以及第二属性值。由此，通过分析多方面的影响因素，可以确定出适合的产品的属性值。

从图4中可以看出，与图2对应的实施例相比，本实施例中的用于生成信息的方法的流程400突出了关联存储第一属性值以及第二属性值的步骤。由此，本实施例描述的方案可以关联存储更多的第一属性值以及第二属性值，从而实现更灵活的信息处理以及更灵活的确定产品的不同属性之间的相互影响程度。

进一步参考图5，作为对上述各图所示方法的实现，本申请提供了一种用于生成信息的装置的一个实施例，该装置实施例与图2所示的方法实施例相对应，该装置具体可以应用于各种电子设备中。

如图5所示，本实施例的用于生成信息的装置500包括：第一获取单元501配置用于获取历史时间段集合；第二获取单元502配置用于对于历史时间段集合中的每个历史时间段，获取在该历史时间段内的选定时间点目标产品的目标属性在第一网站上呈现的第一属性值，目标属性在第二网站上呈现的第二属性值，目标产品在第二网站的历史需求量的值；第一生成单元503配置用于基于历史需求量的值、第一属性值以及第二属性值，生成在第一网站上目标属性对历史需求量的第一关联程度信息和在第二网站上目标属性对历史需求量的第二关联程度信息。

在本实施例中，用于生成信息的装置500的第一获取单元501可以通过有线连接方式或者无线连接方式从其他设备(例如用于设置历史时间段集合的设备)获取历史时间段集合，也可以直接获取用户输入或设置的历史时间段集合。其中，历史时间段集合可以是预先设置的、包括多个历史时间段的集合。示例性的，历史时间段可以是2017年1月1日至2017年1月2日、2017年1月2日至2017年1月3日、2017年1月3日至2017年1月4日等等。

在本实施例中，对于历史时间段集合中的每个历史时间段，上述第二获取单元502可以对于历史时间段集合中的每个历史时间段，获取在该历史时间段内的选定时间点目标产品的目标属性在第一网站上呈现的第一属性值，目标属性在第二网站上呈现的第二属性值，目标产品在第二网站的历史需求量的值。其中，选定时间点是在该历史时间段所对应的时间范围之内的一个时间点。示例性的，历史时间段“2017年1月3日至2017年1月4日”内的选定时间点可以是2017年1月4日12:00:00，也可以是2017年1月4日下午一点。需要说明的是，上述选定时间点的精度可以由技术人员根据实际需求确定，即选定时间点可以精确到小时，也可以精确到分钟、天等等。

在本实施例中，上述第一生成单元503可以基于历史需求量的值、第一属性值以及第二属性值，生成在第一网站上目标属性对历史需求量的第一关联程度信息和在第二网站上目标属性对历史需求量的第二关联程度信息。

其中，上述第一关联程度信息可以用以表征第一网站上目标属性对历史需求量的影响程度。上述第二关联程度信息可以用以表征第二网站上目标属性对历史需求量的影响程度。上述关联程度信息(包括第一关联程度信息以及第二关联程度信息)可以用文字表征，例如，关联程度信息可以是“影响程度：大”；也可以用数字表征(例如10)

在本实施例的一些可选的实现方式中，上述装置还包括：第一确定单元(图中未示出)配置用于对于历史时间段集合中的每个历史时间段，确定目标产品在该历史时间段、针对第二网站的预测需求量的值；第二生成单元(图中未示出)配置用于基于历史需求量的值以及预测需求量的值，生成预测需求量对历史需求量的第三关联程度信息。其中，上述第三关联程度信息可以用于表征预测需求量对历史需求量的影响程度。上述关联程度信息(包括第三关联程度信息)可以用文字表征；也可以用数字或其他字符表征。

在本实施例的一些可选的实现方式中，上述装置还包括：第二确定单元(图中未示出)配置用于确定第二网站相对于第一网站的服务效率差的值，其中，服务效率是在历史时间段集合中的各个历史时间段内的各个选定时间点的服务的效率；第三生成单元(图中未示出)配置用于基于历史需求量的值以及服务效率差的值，生成服务效率差对历史需求量的第四关联程度信息。示例性的，第二网站相对于第一网站的服务效率可以包括但不限于以下至少一项产品的物流速度、发货速度、客服回复速度。由此，示例性的，上述电子设备可以将第二网站的产品的物流速度比第一网站的产品的物流时长和/或发货时长快的天数和/或客服回复速度快的分钟数等确定为服务效率差的值。上述第四关联程度信息可以用于表征服务效率差对历史需求量的影响程度。上述关联程度信息(包括第四关联程度信息)可以用文字表征；也可以用数字或其他字符表征。

在本实施例的一些可选的实现方式中，上述装置还包括：第三获取单元(图中未示出)配置用于获取在各个选定时间点第二网站的目标产品的库存余量的值；第四生成单元(图中未示出)配置用于基于历史需求量的值以及库存余量的值，生成库存余量对历史需求量的第五关联程度信息。上述第五关联程度信息可以用于表征库存余量对历史需求量的影响程度。上述关联程度信息(包括第五关联程度信息)可以用文字表征；也可以用数字或其他字符表征。上述库存余量可以是100件、1000件等。

在本实施例的一些可选的实现方式中，上述装置还包括：构建单元(图中未示出)配置用于基于所生成的关联程度信息，构建对应关系模型，其中，对应关系模型用于表征第一属性值与第二属性值之间的对应关系。示例性的，上述对应关系模型可以是用于表征第一属性值与第二属性值之间的对应关系的函数关系式；也可以是存储有第一属性值、第二属性值以及第一属性值和第二属性值之间的对应关系的数据库或表格。

在本实施例的一些可选的实现方式中，上述装置还包括：接收单元(图中未示出)配置用于接收第一属性值；输入单元(图中未示出)配置用于将所接收的第一属性值输入至对应关系模型，得到与所输入的第一属性值对应的第二属性值；存储单元(图中未示出)配置用于关联存储所输入的第一属性值以及对应的第二属性值。其中，该第一属性值可以是任一时间点(包括上述选定时间点)第一网站上呈现的目标产品的目标属性的属性值。可选的，上述第一属性值以及第二属性值可以采用键(key)值(value)对的方式进行关联存储；也可以采用指针等方式进行关联存储。需要说明的是，上述关联存储的具体方式可以由技术人员根据需要而确定，本申请实施例对此不作限制。

在一些使用情况下，上述电子设备还可以关联存储表征效果用变量的值以及对应的第二属性值。

可以理解，针对不同的第一属性值，上述装置可以确定出不同的第二属性值，由此，上述装置可以存储大量的第一属性值以及第二属性值。由此，通过分析多方面的影响因素，可以确定出适合的产品的属性值。

本申请的上述实施例提供的装置，通过第一获取单元501获取历史时间段集合，然后对于历史时间段集合中的每个历史时间段，第二获取单元502获取在该历史时间段内的选定时间点目标产品的目标属性在第一网站上呈现的第一属性值，目标属性在第二网站上呈现的第二属性值，目标产品在第二网站的历史需求量的值，最后生成单元503基于历史需求量的值、第一属性值以及第二属性值，生成在第一网站上目标属性对历史需求量的第一关联程度信息和在第二网站上目标属性对历史需求量的第二关联程度信息。

下面参考图6，其示出了适于用来实现本申请实施例的电子设备的计算机系统600的结构示意图。图6示出的电子设备仅仅是一个示例，不应对本申请实施例的功能和使用范围带来任何限制。

如图6所示，计算机系统600包括中央处理单元(cpu)601，其可以根据存储在只读存储器(rom)602中的程序或者从存储部分608加载到随机访问存储器(ram)603中的程序而执行各种适当的动作和处理。在ram603中，还存储有系统600操作所需的各种程序和数据。cpu601、rom602以及ram603通过总线604彼此相连。输入/输出(i/o)接口605也连接至总线604。

以下部件连接至i/o接口605：包括键盘、鼠标等的输入部分606；包括诸如阴极射线管(crt)、液晶显示器(lcd)等以及扬声器等的输出部分607；包括硬盘等的存储部分608；以及包括诸如lan卡、调制解调器等的网络接口卡的通信部分609。通信部分609经由诸如因特网的网络执行通信处理。驱动器610也根据需要连接至i/o接口605。可拆卸介质611，诸如磁盘、光盘、磁光盘、半导体存储器等等，根据需要安装在驱动器610上，以便于从其上读出的计算机程序根据需要被安装入存储部分608。

特别地，根据本公开的实施例，上文参考流程图描述的过程可以被实现为计算机软件程序。例如，本公开的实施例包括一种计算机程序产品，其包括承载在计算机可读介质上的计算机程序，该计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的程序代码。在这样的实施例中，该计算机程序可以通过通信部分609从网络上被下载和安装，和/或从可拆卸介质611被安装。在该计算机程序被中央处理单元(cpu)601执行时，执行本申请的方法中限定的上述功能。

需要说明的是，本申请所述的计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质或者是上述两者的任意组合。计算机可读存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子可以包括但不限于：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器(ram)、只读存储器(rom)、可擦式可编程只读存储器(eprom或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(cd-rom)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本申请中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。而在本申请中，计算机可读的信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读的信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于：无线、电线、光缆、rf等等，或者上述的任意合适的组合。

附图中的流程图和框图，图示了按照本申请各种实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分，该模块、程序段、或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。

描述于本申请实施例中所涉及到的单元可以通过软件的方式实现，也可以通过硬件的方式来实现。所描述的单元也可以设置在处理器中，例如，可以描述为：一种处理器包括第一获取单元、第二获取单元和生成单元。其中，这些单元的名称在某种情况下并不构成对该单元本身的限定，例如，第一获取单元还可以被描述为“获取历史时间段集合的单元”。

作为另一方面，本申请还提供了一种计算机可读介质，该计算机可读介质可以是上述实施例中描述的电子设备中所包含的；也可以是单独存在，而未装配入该电子设备中。上述计算机可读介质承载有一个或者多个程序，当上述一个或者多个程序被该电子设备执行时，使得该电子设备：获取历史时间段集合；对于历史时间段集合中的每个历史时间段，获取在该历史时间段内的选定时间点目标产品的目标属性在第一网站上呈现的第一属性值，目标属性在第二网站上呈现的第二属性值，目标产品在第二网站的历史需求量的值；基于历史需求量的值、第一属性值以及第二属性值，生成在第一网站上目标属性对历史需求量的第一关联程度信息和在第二网站上目标属性对历史需求量的第二关联程度信息。

以上描述仅为本申请的较佳实施例以及对所运用技术原理的说明。本领域技术人员应当理解，本申请中所涉及的发明范围，并不限于上述技术特征的特定组合而成的技术方案，同时也应涵盖在不脱离上述发明构思的情况下，由上述技术特征或其等同特征进行任意组合而形成的其它技术方案。例如上述特征与本申请中公开的(但不限于)具有类似功能的技术特征进行互相替换而形成的技术方案。