物品信息搭配方法、装置及存储介质与流程

1.本发明实施例涉及电商与互联网技术领域，尤其涉及一种物品信息搭配方法、装置及存储介质。


背景技术：

2.在电商行业中，寻找物品的搭配物品有很强的应用背景。比如在电商推荐场景中，搭配物品组合推荐就是一种推荐物品的重要途径：用户在浏览、搜索、加购、购买某个物品后，通过推荐与该物品搭配的候选物品，将有利于增加点击率和转化率。在满减场景中，在用户加购了某个物品的情况下，为用户推荐满足满减条件且与已加购物品搭配的物品，将有利于提高用户的购买率，并大大提升用户购物体验。
3.然而目前物品搭配关系的推荐方案中，通过确定物品编码信息关联的编码信息的物品，作为搭配物品，但是当物品编码信息没有关联的编码信息时，现有的方案难以确定物品编码信息对应的搭配物品，从而导致难以获取到搭配信息，从而导致获取搭配信息的效率低。


技术实现要素：

4.本发明实施例提供的一种物品信息搭配方法、装置及存储介质，可以针对待搭配物品快速高效的获取目标搭配物品。
5.本发明的技术方案是这样实现的：
6.本发明实施例提供了一种物品信息搭配方法，包括：
7.在全量物品池中，基于获取的待搭配物品的种子物品信息中的种子标题信息，对所述待搭配物品进行相似扩展，得到所述种子物品信息与所述全量物品池中每个物品对应的第一相似度；
8.基于所述第一相似度，从所述全量物品池中确定所述待搭配物品对应的至少一个第一相似编码信息；
9.基于所述至少一个第一相似编码信息和搭配物品池中的多个编码信息，分别遍历搭配网络并进行相关计算，得到第二相似度；所述搭配网络为所述全量物品池中，以物品的编码信息节点，形成的物品之间搭配关系的网络拓扑结构；
10.基于所述第一相似度和所述第二相似度，确定所述多个编码信息的多个搭配度，从而从所述多个编码信息对应的多个物品中，确定搭配度最高的目标搭配物品并推送给客户端。
11.上述方案中，所述基于所述至少一个第一相似编码信息和搭配物品池中的多个编码信息，分别遍历搭配网络并进行相关计算，得到第二相似度，包括：
12.基于所述至少一个第一相似编码信息遍历所述搭配网络，得到至少一个第一搭配信息；
13.基于所述搭配物品池中的多个物品的所述多个编码信息遍历所述搭配网络，得到
每个编码信息的至少一个第二搭配信息；
14.计算每个第二搭配信息与每个第一搭配信息的相关性，得到所述每个编码信息与每个第一相似编码信息的所述第二相似度。
15.上述方案中，所述计算每个第二搭配信息与每个第一搭配信息的相关性，得到所述每个编码信息与每个第一相似编码信息的所述第二相似度，包括：
16.计算每个第二搭配信息与所述每个第一搭配信息的余弦距离，得到所述每个物品对应的每个第二相似编码信息与每个第一相似编码信息的第二相似度。
17.上述方案中，所述基于所述至少一个第一相似编码信息遍历所述搭配网络，得到至少一个第一搭配信息，包括：
18.针对每个第一相似编码信息，遍历所述搭配网络，得到所述每个第一相似编码信息的第一搭配编码信息，将所述第一搭配编码信息进行转化向量处理，得到对应所述待搭配物品的所述至少一个第一搭配信息。
19.上述方案中，所述搭配物品池为目标物品池；所述搭配物品池中的多个编码信息为多个目标物品分别对应的多个目标编码信息，所述目标物品池为所述全量物品池中预设的与所述待搭配物品相关的物品的集合；
20.所述基于所述搭配物品池中的多个物品的所述多个编码信息遍历所述搭配网络，得到每个编码信息的至少一个第二搭配信息，包括：
21.获取目标物品池中的每个目标物品对应的目标标题信息，并计算得到每个目标物品对应的至少一个第二相似编码信息；
22.针对每个第二相似编码信息，遍历所述搭配网络，得到所述每个第二相似编码信息的第二搭配编码信息，将所述第二搭配编码信息进行转化向量处理，得到对应所述每个目标物品的所述至少一个第二搭配信息。
23.上述方案中，所述获取目标物品池中的每个目标物品对应的目标标题信息，并计算得到目标编码信息对应的至少一个第二相似编码信息，包括：
24.获取目标物品池中的每个目标物品对应的目标标题信息，对所述目标标题信息进行转化向量处理，得到所述目标标题信息对应的第二相似信息；
25.将所述第二相似信息与所述全量物品池中的每个编码信息对应的第三相似信息进行相关计算，得到所述每个编码信息分别对应所述每个目标物品的第四相似度；所述第三相似信息通过预先对所述全量物品池中的每个编码信息对应的标题信息进行转化向量处理得到；
26.确定出所述每个目标物品对应的最大的前m个第四相似度对应的所述至少一个第二相似编码信息；m为大于等于1的正整数。
27.上述方案中，所述基于所述第一相似度和所述第二相似度，确定所述多个编码信息的多个搭配度，从而从所述多个编码信息对应的多个物品中，确定搭配度最高的目标搭配物品并推送给客户端，包括：
28.将所述每个第二相似编码信息对应的第三相似信息与对应的所述目标编码信息对应的第二相似信息进行相关计算，得到所述第三相似度；
29.基于所述第一相似度、所述第二相似度与所述每个第二相似编码信息与对应的目标编码信息的所述第三相似度，计算得到所述每个目标编码信息的第一搭配度；
30.确定出最大的前n个所述第一搭配度对应的搭配编码信息；n为大于等于1的正整数；
31.基于所述搭配编码信息，将所述搭配编码信息对应的目标搭配物品推送给所述客户端。
32.上述方案中，所述基于所述第一相似度、所述第二相似度与所述每个第二相似编码信息与对应的目标编码信息的所述第三相似度，计算得到所述每个目标编码信息的第一搭配度，包括：
33.将所述至少一个第一相似编码信息对应的每个第一相似度与所述每个目标物品的一个第二相似度相乘，得到对应所述每个第一相似度的乘积；
34.将对应所述每个第一相似度的乘积相加再与该第二相似度对应的第二相似编码信息对应的所述第三相似度相乘，得到了对应所述一个第二相似度的第二相似编码信息的第一中间搭配值；
35.确定所述至少一个第二相似编码信息中的最大第一中间搭配值为所述第一搭配度。
36.上述方案中，所述搭配物品池包为所述全量物品池；所述搭配物品池中的多个编码信息为所述全量物品池中的多个物品对应的多个编码信息；所述基于所述搭配物品池中的多个物品的所述多个编码信息遍历所述搭配网络，得到每个编码信息的至少一个第二搭配信息，包括：
37.针对所述全量物品池中的每个编码信息，遍历所述搭配网络，得到所述每个编码信息的第三搭配编码信息，将所述第三搭配编码信息进行转化向量处理，得到对应每个物品的第二搭配信息。
38.上述方案中，所述基于所述第一相似度和所述第二相似度，确定所述多个编码信息的多个搭配度，从而从所述多个编码信息对应的多个物品中，确定搭配度最高的目标搭配物品并推送给客户端，包括：
39.基于所述至少一个第一相似编码信息对应第一相似度与所述第二相似度，在所述全量物品池中确定出多个召回物品；
40.在所述全量物品池中确定所述多个召回物品中的每个召回物品对应的至少一个第三相似编码信息；
41.计算所述至少一个第三相似编码信息与所述待搭配物品之间的第五相似度；
42.基于所述第五相似度，计算得到每个召回物品的第二搭配度；
43.确定出最大的前t个所述第二搭配度对应的召回编码信息为搭配编码信息；t为大于等于1的正整数；
44.基于所述搭配编码信息，将所述搭配编码信息对应的目标搭配物品推送给所述客户端。
45.上述方案中，所述基于所述至少一个第一相似编码信息对应第一相似度与所述第二相似度，在所述全量物品池中确定出多个召回物品，包括：
46.将所述至少一个第一相似编码信息对应的每个第一相似度与一个物品对应的第二相似度相乘，得到对应所述每个第一相似度的乘积，将对应所述每个第一相似度的乘积相加，得到所述一个物品对应的第二中间搭配值；
47.在所述全量物品池中，确定出最大的前k个第二中间搭配值对应的物品为多个召回物品；k为大于等于1的正整数。
48.上述方案中，所述在所述全量物品池中确定所述多个召回物品中的每个召回物品对应的至少一个第三相似编码信息，包括：
49.对所述多个召回物品对应的召回标题信息进行转化向量处理，得到所述多个召回物品分别对应的第四相似信息；
50.将所述第四相似信息与所述全量物品池中的每个编码信息对应的第三相似信息进行相似计算，得到所述每个编码信息分别对应所述每个召回物品的第六相似度；
51.确定出所述每个召回物品对应的最大的前z个第六相似度对应的编码信息为所述至少一个第三相似编码信息；z为大于等于1的正整数。
52.上述方案中，所述计算所述至少一个第三相似编码信息与所述至少一个第一相似编码信息之间的第五相似度，包括：
53.将每个第三相似编码信息对应的第四相似信息与所述待搭配物品对应的第一相似信息进行相关计算，得到所述每个召回物品的每个第三相似编码信息与所述待搭配物品的第五相似度。
54.上述方案中，所述基于所述第五相似度，计算得到每个召回物品的第二搭配度，包括：
55.将所述每个召回物品的每个第三相似编码信息的第五相似度，与对应的所述召回物品的第二中间搭配值相乘，得到分别对应所述每个第三相似编码信息的第三中间搭配值；
56.确定所述每个召回物品中所述至少一个第三相似编码信息中的最大的第三中间搭配值为所述第二搭配度。
57.上述方案中，所述基于所述搭配编码信息，将所述搭配编码信息对应的目标搭配物品推送给所述客户端，所述方法还包括：
58.将所述搭配编码信息中的每个搭配编码信息与所述种子编码信息进行组合，形成对应所述每个搭配编码信息的组合信息；
59.利用搭配度模型对所述组合信息进行搭配预测，得到对应所述每个搭配编码信息的最终搭配度；所述搭配度模型为基于所述搭配网络中的物品特征训练形成的预测网络；
60.确定出最大的前l个所述最终搭配度对应的终选搭配编码信息，将所述终选搭配编码信息对应的目标搭配物品推送给所述客户端；l为大于等于1的正整数。
61.上述方案中，所述在全量物品池中，基于获取的待搭配物品的种子物品信息中的种子标题信息，对所述待搭配物品进行相似扩展，得到所述种子物品信息与所述全量物品池中每个物品对应的第一相似度，包括：
62.对所述种子标题信息进行分词处理，得到所述种子标题信息对应的至少一个关键词；
63.对所述至少一个关键词进行转化，得到对应所述至少一个关键词的词向量；
64.将所述至少一个关键词的词向量进行融合，得到对应所述种子标题信息的第一相似信息；
65.将所述第一相似信息与所述全量物品池中每个物品对应的第三相似信息进行相
似计算，得到所述第一相似度。
66.上述方案中，所述基于所述第一相似度，从所述全量物品池中确定所述待搭配物品对应的至少一个第一相似编码信息，包括：
67.在所述全量物品池中，确定最大的前h个所述第一相似度对应的编码信息为所述至少一个第一相似编码信息；h为大于等于1的正整数。
68.本发明实施例还提供了一种物品信息搭配装置，包括：
69.第一相似处理单元，用于在全量物品池中，基于获取的待搭配物品的种子物品信息中的种子标题信息，对所述待搭配物品进行相似扩展，得到所述种子物品信息与所述全量物品池中每个物品对应的第一相似度；
70.第二相似处理单元，用于基于所述第一相似度，从所述全量物品池中确定所述待搭配物品对应的至少一个第一相似编码信息；
71.第三相似处理单元，用于基于所述至少一个第一相似编码信息和搭配物品池中的多个编码信息，分别遍历搭配网络并进行相关计算，得到第二相似度；所述搭配网络为所述全量物品池中，以物品的编码信息节点，形成的物品之间搭配关系的网络拓扑结构；
72.搭配单元，用于基于所述第一相似度和所述第二相似度，确定所述多个编码信息的多个搭配度，从而从所述多个编码信息对应的多个物品中，确定搭配度最高的目标搭配物品并推送给客户端。
73.本发明实施例还提供了一种物品信息搭配装置，包括存储器和处理器，所述存储器存储有可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行上述方法中的步骤。
74.本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述方法中的步骤。
75.本发明实施例中，通过在全量物品池中，基于获取的待搭配物品的种子物品信息中的种子标题信息，对待搭配物品进行相似扩展，得到种子物品信息与全量物品池中每个物品对应的第一相似度；基于第一相似度，从全量物品池中确定待搭配物品对应的至少一个第一相似编码信息；基于至少一个第一相似编码信息和搭配物品池中的多个编码信息，分别遍历搭配网络并进行相关计算，得到第二相似度；基于第一相似度和第二相似度，确定多个编码信息的多个搭配度，从而从多个编码信息对应的多个物品中，确定搭配度最高的目标搭配物品并推送给客户端；当获取到待搭配物品的种子物品信息，无论待搭配物品是否预先存储有关联编码信息，都可以通过种子物品信息中的种子标题信息进行计算得到待搭配物品与搭配物品池中的物品搭配度，进而可以快速高效的确定出目标搭配物品。
附图说明
76.图1为本发明实施例提供的物品信息搭配方法的一个可选的流程示意图；
77.图2为本发明实施例提供的物品信息搭配方法的一个可选的效果示意图；
78.图3为本发明实施例提供的物品信息搭配模块结构示意图；
79.图4为本发明实施例提供的物品信息搭配方法的一个可选的效果示意图；
80.图5为本发明实施例提供的物品信息搭配方法的一个可选的效果示意图；
81.图6为本发明实施例提供的物品信息搭配方法的一个可选的效果示意图；
82.图7为本发明实施例提供的物品信息搭配方法的一个可选的流程示意图；
83.图8为本发明实施例提供的物品信息搭配方法的一个可选的流程示意图；
84.图9为本发明实施例提供的物品信息搭配方法的一个可选的流程示意图；
85.图10为本发明实施例提供的物品信息搭配方法的一个可选的流程示意图；
86.图11为本发明实施例提供的物品信息搭配方法的一个可选的流程示意图；
87.图12为本发明实施例提供的物品信息搭配方法的一个可选的流程示意图；
88.图13为本发明实施例提供的物品信息搭配方法的一个可选的流程示意图；
89.图14为本发明实施例提供的物品信息搭配方法的一个可选的效果示意图；
90.图15为本发明实施例提供的物品信息搭配方法的一个可选的流程示意图；
91.图16为本发明实施例提供的物品信息搭配方法的一个可选的流程示意图；
92.图17为本发明实施例提供的物品信息搭配方法的一个可选的流程示意图；
93.图18为本发明实施例提供的物品信息搭配方法的一个可选的流程示意图；
94.图19为本发明实施例提供的排序模块结构示意图；
95.图20为本发明实施例提供的物品信息搭配方法的一个可选的流程示意图；
96.图21为本发明实施例提供的物品信息搭配装置的结构示意图；
97.图22为本发明实施例提供的物品信息搭配设备的一种硬件实体示意图。
具体实施方式
98.为了使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面结合附图和实施例对本发明的技术方案进一步详细阐述，所描述的实施例不应视为对本发明的限制，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它实施例，都属于本发明保护的范围。
99.在以下的描述中，涉及到“一些实施例”，其描述了所有可能实施例的子集，但是可以理解，“一些实施例”可以是所有可能实施例的相同子集或不同子集，并且可以在不冲突的情况下相互结合。
100.如果发明文件中出现“第一/第二”的类似描述则增加以下的说明，在以下的描述中，所涉及的术语“第一\第二\第三”仅仅是区别类似的对象，不代表针对对象的特定排序，可以理解地，“第一\第二\第三”在允许的情况下可以互换特定的顺序或先后次序，以使这里描述的本发明实施例能够以除了在这里图示或描述的以外的顺序实施。
101.除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本发明的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。本文中所使用的术语只是为了描述本发明实施例的目的，不是旨在限制本发明。
102.图1为本发明实施例提供的物品信息搭配方法的一个可选的流程示意图，将结合图1示出的步骤进行说明。
103.s101、在全量物品池中，基于获取的待搭配物品的种子物品信息中的种子标题信息，对待搭配物品进行相似扩展，得到种子物品信息与全量物品池中每个物品对应的第一相似度。
104.本发明实施例中，服务器可以通过与客户端预先建立的通信线路接收到客户端发送的待搭配物品的种子物品信息。其中，种子物品信息可以包括：待搭配物品的种子编码信息和种子标题信息。服务器可以对种子标题信息进行向量转化，得到对应种子标题信息的
第一相似信息。服务器对全量物品池中的全量物品的第三相似信息与种子标标题信息的相似信息的进行相似性计算，得到种子物品信息与全量物品池中的每个物品对应的第一相似度。
105.本发明实施例中，服务器可以通过向量转化模型(例如：word2vec模型，word2vec模型包括：(continuous bag
‑
of
‑
word model,cbow model)和skip
‑
gram模型)将种子标题信息转化为向量。即得到了种子标题信息对应的第一相似信息。第一相似信息可以为：一个字符串或者一个数字。例如：第一相似信息可以为：31.31.01.03.42。
106.本发明实施例中，全量物品池为服务器中预先存储的多个物品的数据库。其中，全量物品池中包括：物品及对应的标题信息、编码信息、生产日期信息、交易情况信息和生产厂家信息等基本信息，以及物品与对应的基本信息之间的对应关系。
107.本发明实施例中，全量物品池中的物品的第三相似信息可以通过预先对物品的标题信息进行向量转化得到。服务器可以通过计算第一相似信息和一个物品的第三相似信息之间的余弦距离，进而得到种子物品信息与全量物品池中的每个物品对应的第一相似度。
108.本发明实施例中，用户可以通过客户端在购物页面中搜索待搭配物品。用户在购物页面中输入待搭配物品的种子标题信息。同时，客户端向服务器发送一个搭配请求。其中，搭配请求中可以携带待搭配物品的种子标题信息。搭配请求中还可以携带客户端的地址信息。
109.结合图2，用户可以通过客户端在购物页面的搜索栏101中搜索出待搭配物品102。其中，待搭配物品102为手机。然后用户在待搭配物品102的页面中点击搭配按钮100，客户端将待搭配物品102的种子物品信息发送给服务器。客户端可以在客户端的后端服务器中查找到待搭配物品102的种子物品信息。种子物品信息可以包括待搭配物品102的种子编码信息和种子标题信息。
110.结合图3，为本发明实施例提供的物品信息搭配模块结构示意图。
111.本发明实施例中，服务器构建了一种物品信息搭配模块。物品信息搭配模块整体分为三层，分别为：第一基础数据层103、第一特征提取层104、第一搭配召回层105。
112.第一基础数据层103用于从服务器的数据库中获取的全量物品的物品信息、物品搭配信息和物品交易情况信息。
113.其中，第一特征提取层105又包括了相似模块106和搭配模块107。服务器根据第一基础数据层103中的物品信息构建出相似模块106。相似模块106将物品标题分词，得到了对应物品标题的多个关键词。相似模块106将多个关键词转化生成词向量，最后将多个关键词的词向量组合生成标题向量。服务器根据物品搭配信息和物品交易情况信息构建出搭配模块107。其中，物品搭配信息又包括了组合套装信息。物品交易情况信息包括了物品的购买搭配对、物品的加购搭配对和物品的搜索搭配对。服务器根据组合套装信息、购买搭配对、物品的加购搭配对和物品的搜索搭配对构建出搭配模块107。搭配模块107用于生成搭配网络，服务器将一个编码信息在搭配网络中遍历生成序列，搭配模块107最后将序列通过向量转化生成搭配向量。
114.其中，第一搭配召回层105用于分别在目标物品池或全量物品池中挑选目标搭配物品。下文将详细描述。
115.本发明实施例中，服务器可以将种子标题信息通过相似模块106转化得到种子标
题信息对应的第一相似信息。服务器可以预先将全量物品池中的每个物品的标题信息通过相似模块106转化得到对应的第三相似信息。
116.示例性的，请结合图4，为本发明实施例提供的物品信息搭配方法的一个可选的效果示意图。其中，服务器可以在物品交易情况信息中提取出购买搭配对。服务器在第一基础数据层103中获取物品交易情况信息。服务器在物品交易情况信息中获取同一用户同一天购买的物品组建一个物品序列。也就是对应该用户组建物品序列，形成了对应该用户的物品同购序列。服务器在物品同购序列中按照一级品类切割多个序列，进而形成了对应不同品类的同一级品类序列。服务器在多个同一级品类序列中过滤同产品词序列。也就是说，若同一序列中物品所属的产品词若都相同则过滤掉该序列，剩余的多个同一级品类序列形成了不同品类序列。服务器将不同品类序列中不同产品词物品交叉组合形成了购买搭配对。也就是将同一序列不同产品词对应的物品集合两两交叉，形成购买搭配对。
117.s102、基于第一相似度，从全量物品池中确定待搭配物品对应的至少一个第一相似编码信息。
118.本发明实施例中，服务器在全量物品池中挑选出与待搭配物品对应的最大的前几名第一相似度对应的物品的编码信息，作为待搭配物品对应的至少一个第一相似编码信息。
119.本发明实施例中，服务器在全量物品池中，确定最大的前h个第一相似度对应的编码信息为至少一个第一相似编码信息。其中h为大于等于1的正整数。
120.示例性的，本发明实施例中，全量物品池中包括了1万个物品。每个物品都对应待搭配物品有一个第一相似度。服务器在1万个物品中挑选出第一相似度最大的前10名的物品的编码信息作为待搭配物品的至少一个第一相似编码信息。结合图5，为本发明实施例提供的物品信息搭配方法的一个可选的效果示意图。服务器将待搭配物品的种子标题信息输入相似模块106，可以得到种子标题信息对应的第一相似信息。服务器计算全量物品池中的每个物品的第三相似信息与第一相似信息之间的第一相似度。服务器确定全量物品池中最大的前六名第一相似度对应的编码信息为待搭配物品对应的六个第一相似编码信息。
121.s103、基于至少一个第一相似编码信息和搭配物品池中的多个编码信息，分别遍历搭配网络并进行相关计算，得到第二相似度。
122.本发明实施例中，服务器可以基于全量物品池中的多个物品的编码信息，以物品的编码信息节点，构建物品之间搭配关系的网络拓扑结构。服务器可以对应每个第一相似编码信息在搭配网络中遍历计算得到，每个第一相似编码信息对应的第一搭配信息。服务器再对应搭配物品池中的每个编码信息在搭配网络中计算得到，搭配物品池中的每个编码信息对应的第二搭配信息。服务器可以对应每个第一搭配信息和每个第二搭配信息进行相关性计算，得到每个第一搭配信息和每个第二搭配信息之间的第二相似度。
123.本发明实施例中，服务器可以对应每个第一相似编码信息在搭配网络中遍历得到该第一相似编码信息对应的序列。该序列可以是几个编码信息。服务器将上述几个编码信息通过向量转化模型进行转化，得到了该第一相似编码信息对应的第一搭配信息。本发明实施例中，搭配物品池中的编码信息对应的第二搭配信息也可以通过同样的方式处理得到。
124.本发明实施例中，服务器可以对应计算每个第一搭配信息和每个第二搭配信息之
间的余弦距离或者欧氏距离，进而得到每个第一搭配信息和每个第二搭配信息之间的第二相似度。
125.s104、基于第一相似度和第二相似度，确定多个编码信息的多个搭配度，从而从多个编码信息对应的多个物品中，确定搭配度最高的目标搭配物品并推送给客户端。
126.本发明实施例中，服务器将搭配物品池中的每个编码信息对应每个第一相似编码信息的第二相似度与该第一相似编码信息的第一相似度相乘得到中间值。服务器将该每个编码信息对应至少一个第一相似编码信息的中间值相加，得到了对应每个编码信息的物品的搭配度。服务器在搭配物品池中挑选最大的前几名搭配度对应的物品，作为目标搭配物品。服务器将目标搭配物品的物品信息通过预先建立的通信线路发送给客户端。
127.本发明实施例中，搭配物品池可以为全量物品池或者全量物品池中的目标物品池。目标物品池为全量物品池中预设的与待搭配物品相关的物品的集合。
128.本发明实施例中，服务器可以在全量物品池中，查找出目标搭配物品对应的物品信息。服务器通过通信线路将该物品信息发送给客户端，客户端在待搭配物品页面中显示目标搭配物品的物品信息。
129.结合图6，为本发明实施例提供的物品信息搭配方法的一个可选的效果示意图。其中，待搭配物品102可以为手机1。服务器在全量物品池汇总查找出手机1对应的几个目标搭配物品的物品信息。服务器将手机1对应的目标搭配物品的物品信息发送给客户端。待搭配物品102对应的目标搭配物品可以为：手机壳、手机2、手机支架、耳机1、耳机2、耳机3、手机2、手机3和手机4。物品信息可以为目标搭配物品的图片、目标搭配物品的型号、目标搭配物品的交易信息等。客户端接收到目标搭配物品的物品信息之后，客户端可以在手机1的显示界面的下方显示目标搭配物品。
130.本发明实施例中，结合图3和图5，若服务器中存在目标物品池时，服务器通过将待搭配物品和目标物品分别输入相似模块106，进而可以得到待搭配物品对应的第一相似编码信息，和目标物品对应的第二相似编码信息。服务器将待第一相似编码信息输入搭配模块107可以得到第一相似编码信息对应的第一搭配信息。服务器将第二相似编码信息输入搭配模块107可以得到第二相似编码信息对应的第二搭配信息。服务器对应第一搭配信息和第二搭配信息进行计算，得到了第二相似度。服务器通过第一相似度和第二相似度可以在目标物品池中确定出搭配编码信息，然后通过排序模块确定出待搭配物品最终的目标搭配物品。
131.本发明实施例中，结合图3，若服务器中只存在全量物品池时，服务器将待搭配物品输入相似模块106，进而可以得到待搭配物品对应的第一相似编码信息。服务器将第一相似编码信息输入搭配模块107可以得到对应的第一搭配信息。服务器通过搭配召回层105将全量物品池中的物品输入搭配模块107，可以得到每个物品对应的第二搭配信息。服务器通过计算第一搭配信息和第二搭配信息之间的第二相似度，进而在全量物品池中确定出召回物品。服务器将召回物品输入相似模块106，进而通过计算可以得到每个召回物品对应的第三相似编码信息。服务器计算至少一个第三相似编码信息与待搭配物品之间的第五相似度。服务器基于第五相似度在召回物品中确定出搭配编码信息。服务器将搭配编码信息和种子编码信息组合，形成组合信息输入排序模块，进而得到了目标搭配物品。其中，排序模块的详细描述在后文图19的描述中介绍。
132.本发明实施例中，服务器通过在全量物品池中，基于获取的待搭配物品的种子物品信息中的种子标题信息，对待搭配物品进行相似扩展，得到种子物品信息与全量物品池中每个物品对应的第一相似度；基于第一相似度，从全量物品池中确定待搭配物品对应的至少一个第一相似编码信息；基于至少一个第一相似编码信息和搭配物品池中的多个编码信息，分别遍历搭配网络并进行相关计算，得到第二相似度；基于第一相似度和第二相似度，确定多个编码信息的多个搭配度，从而从多个编码信息对应的多个物品中，确定搭配度最高的目标搭配物品并推送给客户端；当获取到待搭配物品的种子物品信息，无论待搭配物品是否预先存储有关联编码信息，都可以通过种子物品信息中的种子标题信息进行计算得到待搭配物品与搭配物品池中的物品搭配度，进而可以快速高效的确定出目标搭配物品。
133.在一些实施例中，参见图7，图7为本发明实施例提供的物品信息搭配方法的一个可选的流程示意图，图1示出的s103可以通过s105至s107实现，将结合各步骤进行说明。
134.s105、基于至少一个第一相似编码信息遍历搭配网络，得到至少一个第一搭配信息。
135.本发明实施例中，服务器对应至少一个第一相似编码信息中的每个第一相似编码信息遍历搭配网络，可以得到对应每个第一相似编码信息的第一搭配编码信息。服务器将每个第一搭配编码信息通过向量转化得到了对应的第一搭配信息。
136.本发明实施例中，服务器对应每个第一相似编码信息遍历搭配网络，可以得到对应每个第一相似编码信息的多个编码信息。服务器将多个编码信息分别输入向量转化模型，得到了分别对应多个编码信息的向量。服务器将多个编码信息对应的向量相加得到了每个第一相似编码信息的第一搭配信息。
137.本发明实施例中，服务器可以将每个第一相似编码信息输入搭配模块107，得到了对应每个第一相似编码信息的第一搭配信息。
138.s106、基于搭配物品池中的多个物品的多个编码信息遍历搭配网络，得到每个编码信息的至少一个第二搭配信息。
139.本发明实施例中，服务器可以对应搭配物品池中的多个物品的多个编码信息分别遍历搭配网络，可以得到对应每个编码信息的第二搭配编码信息。服务器将每个第二搭配编码信息通过向量转化得到对应的第二搭配信息。
140.本发明实施例中，服务器将种子编码信息输入相似模块106，可以得到种子编码信息的第一相似信息。进而得到种子编码信息对应的至少一个第一相似编码信息。服务器将至少一个第一相似编码信息和搭配物品池中的编码信息分别输入搭配模块107，可以分别得到对应第一相似编码信息的第一搭配信息和对应编码信息的第二搭配信息。
141.示例性的，服务器可以对应搭配物品池中的编码信息“010”遍历搭配网络，得到了对应的第二搭配编码信息“020”。服务器将“020”的标题信息通过向量转化模型得到了“020”对应的第二搭配向量。
142.s107、计算每个第二搭配信息与每个第一搭配信息的相关性，得到每个编码信息与每个第一相似编码信息的第二相似度。
143.本发明实施例中，服务器可以对应计算每个编码信息对应的第二搭配信息与每个第一相似编码信息的第一搭配信息的余弦距离。进而得到了每个编码信息与每个第一相似
编码信息的第二相似度。
144.本发明实施例中，服务器还可以对应计算每个编码信息对应的第二搭配信息与每个第一相似编码信息的第一搭配信息的欧式距离。进而得到了每个编码信息与每个第一相似编码信息的第二相似度。
145.本发明实施例中，第二相似度可以为一个数值。
146.本发明实施例中，服务器通过确定出待搭配物品的第一搭配信息和搭配物品池中的物品的第二搭配信息，然后计算出每个第一搭配信息和每个第二搭配信息之间的第二相似度，进而服务器可以基于第一相似度和第二相似度在搭配物品池中确定出每个物品和待搭配物品的搭配度，进而可以快速高效的确定出目标搭配物品。
147.在一些实施例中，参见图8，图8为本发明实施例提供的物品信息搭配方法的一个可选的流程示意图，图7示出的s105还可以通过s108实现，将结合各步骤进行说明。
148.s108、针对每个第一相似编码信息，遍历搭配网络，得到每个第一相似编码信息的第一搭配编码信息，将第一搭配编码信息进行转化向量处理，得到对应待搭配物品的至少一个第一搭配信息。
149.本发明实施例中，服务器可以针对每个第一相似编码信息，遍历搭配网络得到了每个第一相似编码信息对应的几个编码信息，也就是第一搭配编码信息。服务器将上述几个编码信息分别通过向量转化得到了对应的向量。服务器将几个编码信息对应的向量相加得到了每个第一相似编码信息对应的第一搭配信息。进而得到了待搭配物品的至少一个第一搭配信息。
150.本发明实施例中，服务器还可以在全量物品池中查找到上述几个编码信息对应的几个标题信息。服务器将几个标题信息分词，得到了多个关键词。服务器再将每个标题信息对应的关键词转化后的向量相加，得到了每个标题信息的向量。服务器将每个标题信息的相加，得到了第一搭配编码信息对应的第一搭配信息。
151.本发明实施例中，服务器针对待搭配物品的第一相似编码信息，遍历搭配网络，然后进行计算可以得到每个第一相似编码信息对应的第一搭配信息。服务器通过准确计算的第一搭配信息可以快速确定出第二相似度。进而快速的确定出目标搭配物品。
152.在一些实施例中，参见图8，图8为本发明实施例提供的物品信息搭配方法的一个可选的流程示意图，图7示出的s107还可以通过s109实现，将结合各步骤进行说明。
153.s109、计算每个第二搭配信息与每个第一搭配信息的余弦距离，得到每个物品对应的每个第二相似编码信息与每个第一相似编码信息的第二相似度。
154.本发明实施例中，服务器可以计算每个第二搭配信息与每个第一搭配信息的余弦距离。进而服务器可以得到对应每个第二相似编码信息与每个第一相似编码信息的第二相似度。
155.本发明实施例中，第一搭配信息和第二搭配信息都可以为向量。其中第一搭配信息可以为a，第二搭配信息可以为b。
156.示例性的，服务器可以通过公式(1)计算得到第一搭配信息和第二搭配信息之间的第二相似度。
[0157]1‑
cos(a,b)
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(1)
[0158]
其中，其中第一搭配信息可以为a，第二搭配信息可以为b。服务器可以将第一搭配
信息和第二搭配信息相乘，再比上第一搭配信息的模长和第二搭配信息的模长的乘积。得到了中间值，服务器将1减去该中间值可以得到第二相似度。
[0159]
本发明实施例中，服务器通过计算第一搭配信息和第二搭配信息两个结构化信息之间的余弦距离，可以将种子标题信息和物品标题信息两个文本信息进行结构化处理，更加精细的确定出搭配物品池中的物品和待搭配物品之间的搭配度，使得确定的目标搭配物品更加与待搭配物品契合。
[0160]
在一些实施例中，参见图9，图9为本发明实施例提供的物品信息搭配方法的一个可选的流程示意图，图8示出的s106还可以通过s110
‑
s111实现，将结合各步骤进行说明。
[0161]
s110、获取目标物品池中的每个目标物品对应的目标标题信息，并计算得到每个目标物品对应的至少一个第二相似编码信息。
[0162]
本发明实施例中，搭配物品池为目标物品池。搭配物品池中的多个编码信息为目标物品池中的多个目标物品分别对应的多个目标编码信息。目标物品池为全量物品池中预设的与待搭配物品相关的物品的集合。服务器在目标物品池中获取每个目标物品对应的目标标题信息。服务器将每个目标标题信息通过向量转换得到了对应每个目标物品的第二相似信息。服务器再在全量物品池中确定出与每个目标物品的第二相似信息的相似度最大的前几名物品的编码信息，作为每个目标物品对应的至少一个第二相似编码信息。
[0163]
本发明实施例中，服务器将每个目标标题信息输入相似模块106得到了对应每个目标物品的第二相似信息。服务器将每个目标物品的第二相似信息与全量物品池中的每个物品的第三相似信息进行相似计算，可以得到对应每个目标物品与每个物品的第二相似度。服务器对应每个目标物品可以在全量物品池中确定出最大的前六名第二相似度对应的编码信息，为每个目标物品对应的六个第二相似编码信息。
[0164]
示例性的，本发明实施例中，目标物品池中可以包括100个目标物品。每个目标物品可以对应10个第二相似编码信息。
[0165]
s111、针对每个第二相似编码信息，遍历搭配网络，得到每个第二相似编码信息的第二搭配编码信息，将第二搭配编码信息进行转化向量处理，得到对应每个物品的至少一个第二搭配信息。
[0166]
本发明实施例中，服务器针对每个目标物品的每个第二相似编码信息遍历搭配网络，得到了对应每个第二相似编码信息的第二搭配编码信息。服务器将每个第二搭配编码信息通过向量转化得到每个第二搭配编码信息对应的第二搭配信息。进而得到了每个目标物品的至少一个第二搭配信息。
[0167]
本发明实施例中，服务器可以对应每个目标物品的10个第二相似编码信息通过搭配模块107计算得到10个第二搭配编码信息。搭配模块107将10个第二搭配编码信息通过向量转化得到对应的10个第二搭配信息。又由于目标物品池中包括了100个目标物品。服务器可以计算得到目标物品池中的1000个第二搭配信息。
[0168]
本发明实施例中，服务器针对每个目标搭配物品的第二相似编码信息确定出，每个第二相似编码信息的第二搭配信息。基于至少一个第二搭配信息计算出的第二相似度，更加准确，也使得目标搭配物品的挑选更加高效。
[0169]
在一些实施例中，参见图10，图10为本发明实施例提供的物品信息搭配方法的一个可选的流程示意图，图9示出的s110还可以通过s112
‑
s114实现，将结合各步骤进行说明。
[0170]
s112、获取目标物品池中的每个目标物品对应的目标标题信息，对目标标题信息进行转化向量处理，得到目标标题信息对应的第二相似信息。
[0171]
本发明实施例中，服务器获取目标物品池中的每个目标物品对应的目标标题信息。服务器将每个目标标题信息分词成多个关键词，服务器将每个关键词通过向量转化得到了对应每个关键词的向量。服务器将多个关键词的向量相加得到了对应的目标标题信息的向量，也就是目标标题信息的第二相似信息。
[0172]
本发明实施例中，服务器可以通过词频
‑
逆向文件频率算法(term frequency
–
inverse document frequency，tf
‑
idf)将每个关键词对应的词向量进行融合，得到对应目标标题信息的第二相似信息。
[0173]
示例性的，目标标题信息可以为：“高端智能5g银白色手机”，其中，服务器可以将“高端智能5g银白色手机”输入预先设置的分词模型中，分词模型将“高端智能5g银白色手机”划分成多个关键词，例如“高端”，“智能”，“5g”，“银白色”，“手机”。服务器在通过向量转化得到“高端”，“智能”，“5g”，“银白色”，“手机”每个关键词对应的向量。服务器将上述几个关键词的向量相加得到了“高端智能5g银白色手机”的第二相似信息。
[0174]
s113、将第二相似信息与全量物品池中的每个编码信息对应的第三相似信息进行相关计算，得到每个编码信息分别对应每个目标物品的第四相似度。
[0175]
本发明实施例中，服务器通过预先对全量物品池中的每个编码信息对应的标题信息进行转化向量处理得到，每个编码信息对应的第三相似信息。服务器对应每个第二相似信息与每个第三相似信息计算余弦距离，得到了每个编码分别对应每个目标物品的第四相似度。
[0176]
本发明实施例中，服务器对应每个第二相似信息与每个第三相似信息计算欧式距离，得到了每个编码分别对应每个目标物品的第四相似度。
[0177]
s114、确定出每个目标物品对应的最大的前m个第四相似度对应的至少一个第二相似编码信息。
[0178]
本发明实施例中，服务器在全量物品池中确定每个目标物品对应的最大前m个第四相似度对应的m个编码信息，为每个目标物品对应的至少一个第二相似编码信息。其中，m为大于等于1的正整数。
[0179]
本发明实施例中，服务器可以将全量物品池中对应每个目标物品的第四相似度按照从大到小的顺序进行排序。服务器再从排序后的全量物品池中按照从大到小的顺序提取出对应的最大的前几名第四相似度的编码信息，作为每个目标物品的至少一个第二相似编码信息。
[0180]
示例性的，服务器可以在全量物品池中确定出每个目标物品对应的六个第二相似编码信息。
[0181]
本发明实施例中，服务器计算出每个目标物品的第二相似信息，由于然后计算出全量物品池中的物品的第三相似信息和第二相似信息的第四相似度，可以在大量的数据中精确的确定出和每个目标物品相似的至少一个第二相似编码信息。
[0182]
在一些实施例中，参见图11，图11为本发明实施例提供的物品信息搭配方法的一个可选的流程示意图，图9示出的s104还可以通过s115
‑
s118实现，将结合各步骤进行说明。
[0183]
s115、将每个第二相似编码信息对应的第三相似信息与对应的目标编码信息对应
的第二相似信息进行相关计算，得到第三相似度。
[0184]
本发明实施例中，服务器将每个目标物品对应的至少一个第二相似编码信息中的每个第二相似编码信息预先计算得到的第三相似信息，与对应的目标物品的目标编码信息对应的第二相似信息进行余弦距离计算，得到了对应每个目标物品的至少一个第二相似编码信息的第三相似度。
[0185]
需要说明的是，服务器可以对应第三相似信息与对应的目标物品的第二相似信息之间的其他相似距离，本发明实施例不作限制。
[0186]
s116、基于第一相似度、第二相似度与每个第二相似编码信息与对应的目标编码信息的第三相似度，计算得到每个目标编码信息的第一搭配度。
[0187]
本发明实施例中，服务器将每个第一相似度与目标物品对应的一个第二相似度相乘，得到了对应每个第一相似度的乘积。服务器将每个乘积相加，再与该第二相似度对应的第二相似编码信息对应的第三相似度相乘，得到了对应该第二相似编码信息的第一中间搭配值。服务器在目标物品对应的至少一个第二相似编码信息对应的第一中间搭配值中，取最大搭第一中间搭配值为该目标物品对应的第一搭配度。
[0188]
s117、确定出最大的前n个第一搭配度对应的搭配编码信息。
[0189]
本发明实施例中，服务器在目标物品池中确定出最大的前n个第一搭配度对应的目标编码信息为待搭配物品的搭配编码信息。其中，n为大于等于1的正整数。n可以为10或者20等，本发明实施例不作限制。
[0190]
本发明实施例中，服务器可以通过第一搭配召回层105在目标物品池中，确定出待搭配物品在目标物品池中最大的前10个第一搭配度对应的目标编码信息为待搭配物品的搭配编码信息。
[0191]
s118、基于搭配编码信息，将搭配编码信息对应的目标搭配物品推送给客户端。
[0192]
本发明实施例中，服务器在全量物品池中或者目标物品池中查找出搭配编码信息对应的目标搭配物品对应的物品信息。服务器将目标搭配物品对应的物品信息通过预先建立的通信线路发送给客户端。
[0193]
本发明实施例中，服务器通过待搭配物品对应的第一相似度，每个第一相似编码信息和每个目标物品之间的第二相似度以及目标物品与对应的第二相似编码信息之间的第三相似度，可以在目标物品池中包括了大量数据时，快速高效的确定出目标搭配物品。
[0194]
在一些实施例中，参见图12，图12为本发明实施例提供的物品信息搭配方法的一个可选的流程示意图，图11示出的s116还可以通过s119
‑
s121实现，将结合各步骤进行说明。
[0195]
s119、将至少一个第一相似编码信息对应的每个第一相似度与每个目标编物品的一个第二相似度相乘，得到对应每个第一相似度的乘积。
[0196]
本发明实施例中，服务器将至少一个第一相似编码信息对应的每个第一相似度与每个目标物品的第二相似度相乘，得到了对应每个第一相似度的乘积。
[0197]
s120、将对应每个第一相似度的乘积相加再与该第二相似度对应的第二相似编码信息对应的第三相似度相乘，得到了对应一个第二相似度的第二相似编码信息的第一中间搭配值。
[0198]
本发明实施例中，服务器将对应每个第一相似度的乘积相加后，再与该第二相似
度对应的第二相似编码信息对应目标物品的第三相似度相乘，得到了该第二相似编码信息的第一中间搭配值。
[0199]
s121、确定至少一个第二相似编码信息中的最大第一中间搭配值为第一搭配度。
[0200]
本发明实施例中，服务器可以在每个目标物品对应的至少一个第二相似编码信息对应的中间搭配值中挑选出最大的第一中间搭配值作为每个目标物品对应的第一搭配度。
[0201]
示例性的，服务器可以通过公式(2)计算得到第一搭配度score。
[0202][0203]
其中，n为每个目标物品对应的第二相似编码信息的数量。为第j个第二相似编码信息对应的第三相似度。com
ij
为每个目标物品对应的第j个第二相似编码信息对应的第二相似度。为第i个第一相似编码信息对应的第一相似度。m为第一相似编码信息的数量，为第j个第二相似编码信息与对应目标编码信息的第三相似度。服务器将乘以服务器再将每个第一相似度对应的乘积相加乘以可以得到对应第j个第二相似编码信息的第一中间搭配值。服务器将最大的第一中间搭配值作为对应的目标物品的第一搭配度。
[0204]
本发明实施例中，服务器对应每个目标物品的第二相似编码信息进行计算出，每个第二相似编码信息对应的第一中间搭配值，在其中确定出最大的第一中间搭配值为第一搭配度，该方案可以在大量的数据中，快速的确定出目标物品和待搭配物品之间的搭配度，进而快速高效的确定出目标搭配物品。
[0205]
在一些实施例中，参见图13，图13为本发明实施例提供的物品信息搭配方法的一个可选的流程示意图，图6示出的s106还可以通过s122实现，将结合各步骤进行说明。
[0206]
s122、针对全量物品池中的每个编码信息，遍历搭配网络，得到每个编码信息的第三搭配编码信息，将第三搭配编码信息进行转化向量处理，得到对应每个物品的第二搭配信息。
[0207]
本发明实施例中，搭配物品池包为全量物品池。所述搭配物品池中的多个编码信息为全量物品池中的多个物品对应的多个编码信息。服务器针对全量物品池中的每个编码信息遍历搭配网络，可以得到对应每个编码信息的第三搭编码信息。服务器将第三搭配编码信息通过向量转化处理得到了对应每个第三搭配编码信息的向量，也就是得到了对应了每个物品的第二搭配信息。
[0208]
本发明实施例中，服务器可以针对全量物品池中的每个编码信息遍历搭配网络，可以得到对应每个编码信息的几个编码信息。这几个编码信息组成了对应的第三搭配编码信息。服务器将上述几个编码信息分别通过向量转换得到了对应的向量。服务器将对应几个编码信息的想来那个相加，得到了对应每个物品的第二搭配信息。
[0209]
本发明实施例中，服务器通过转化得到全量物品池中每个物品的第二搭配信息，可以将全量物品池中的物品信息结构化，进而方便服务器快速的确定出目标搭配物品。
[0210]
在一些实施例中，参见图13，图13为本发明实施例提供的物品信息搭配方法的一个可选的流程示意图，图7示出的s104还可以通过s123
‑
s128实现，将结合各步骤进行说明。
[0211]
s123、基于至少一个第一相似编码信息对应第一相似度与第二相似度，在全量物
品池中确定出多个召回物品。
[0212]
本发明实施例中，服务器可以将全量物品池中的每个物品的第二相似度与对应的第一相似度相乘，得到了对应每个第一相似编码信息的乘积。服务器将对应每个第一相似编码信息的乘积相加。得到了对应一个物品的第二中间搭配值。服务器在全量物品池中挑选出最大的前几个第二中间搭配值对应的物品作为多个召回物品。
[0213]
本发明实施例中，结合图14，服务器将待搭配物品的种子标题信息输入相似模块106可以得到待搭配物品的六个第一相似编码信息。服务器将上述六个第一相似编码信息输入搭配模块107进行计算可以得到分别对应上述第一相似编码信息的第一搭配信息。服务器将全量物品池中的多个编码信息输入搭配模块107进行计算，得到多个编码信息的第三搭配信息。服务器对每个第三搭配信息与每个第一搭配信息进行余弦距离计算，得到了每个编码信息对应每个第一相似编码信息的第二相似度。服务器将至少一个第一相似编码信息对应的第一相似度与对应的一个编码信息的第二相似度相乘，然后再将至少一个第一相似编码信息的乘积相加，得到分别对应每个编码信息第二中间搭配值。服务器基于第二中间搭配值在全量物品池中确定出多个召回物品。
[0214]
s124、在全量物品池中确定多个召回物品中的每个召回物品对应的至少一个第三相似编码信息。
[0215]
本发明实施例中，服务器针对每个召回物品的标题信息进行计算，可以得到对应每个召回物品的第四相似信息。服务器在全量物品池中挑选出与每个召回物品的第四相似信息的相似度最大的几个物品对应的编码信息，作为该召回物品对应的至少一个第三相似编码信息。
[0216]
示例性的，服务器将每个召回物品对应的标题信息输入相似模块106，可以得到每个召回物品对应的六个第三相似编码信息。具体过程和第一相似编码信息的处理过程相似，在此不一一赘述。
[0217]
s125、计算至少一个第三相似编码信息与至少一个第一相似编码信息之间的第五相似度。
[0218]
本发明实施例中，服务器对应每个第三相似编码信息的第四相似信息与第一相似信息之间的余弦距离，得到了每个第三相似编码信息与待搭配物品之间的第五相似度。
[0219]
s126、基于第五相似度，计算得到每个召回物品的第二搭配度。
[0220]
本发明实施例中，服务器可以将每个第三相似编码信息对应的第五相似度与对应的召回物品对应的第二中间搭配值相乘，得到了对对应每个第三中间搭配值的第三中间搭配值。服务器在至少一个第三中间搭配值中挑选出最大的作为该召回物品的第二搭配度。
[0221]
s127、确定出最大的前t个第二搭配度对应的召回编码信息为搭配编码信息。
[0222]
本发明实施例中服务器可以在多个召回物品中，挑选出最大的前t个第二搭配度对应的召回物品的召回编码信息为搭配编码信息。其中，t为大于等于1的正整数。
[0223]
s128、基于搭配编码信息，将搭配编码信息对应的目标搭配物品推送给客户端。
[0224]
本发明实施例中，服务器在全量物品池中查找出搭配编码信息对应的目标搭配物品的物品信息。服务器将目标搭配物品的信息发送给客户端。
[0225]
本发明实施例中，服务器通过第一搭配召回层105在多个召回物品中查找出待搭配物品对应的搭配编码信息，进而在全量物品池中查找出搭配编码信息对应的目标搭配物
品的物品信息。服务器将目标搭配物品的信息发送给客户端。
[0226]
本发明实施例中，服务器基于第一相似度和第二相似度，在全量物品池中确定出多个召回物品。然后计算出多个召回物品和待搭配物品之间的第二搭配度。进而可以在大量数据的全量物品池中快速的确定出目标搭配物品。
[0227]
在一些实施例中，参见图15，图15为本发明实施例提供的物品信息搭配方法的一个可选的流程示意图，图13示出的s123还可以通过s129
‑
s130实现，将结合各步骤进行说明。
[0228]
s129、将至少一个第一相似编码信息对应的每个第一相似度与一个物品对应的第二相似度相乘，得到对应每个第一相似度的乘积，将对应每个第一相似度的乘积相加，得到一个物品对应的第二中间搭配值。
[0229]
本发明实施例中，服务器将至少一个第一相似编码信息对应的第一相似度与全量物品池中的一个物品对应的第二相似度相乘。得到了对应每个第一相似度的乘积，服务器将对应至少一个第一相似编码信息对应的乘积相加，得到了该物品对应的第二中间搭配值。服务器可以采取同样的办法计算出全量物品池中每个物品的第二中间搭配值。
[0230]
本发明实施例中，第二中间搭配值可以为一个数值。
[0231]
示例性的，服务器可以通过公式(3)计算得到每个物品的第二中间搭配值score
b
。
[0232][0233]
其中，k为第一相似编码信息的个数。com
ab
，b为第b个物品的对应的第二相似度。为第a个第一相似编码信息对应的第一相似度。服务器将乘以com
ab
，b可以得到每个第一相似编码信息的乘积，服务器将至少一个第一相似编码信息的乘积相加得到了每个物品的第二中间搭配值score
b
。
[0234]
s130、在全量物品池中，确定出最大的前k个第二中间搭配值对应的物品为多个召回物品。
[0235]
本发明实施例中，服务器在全量物品池中，挑选出最大的前k个第二中间搭配值对应的物品为多个召回物品。其中k为大于等于1的正整数。
[0236]
本发明实施例中，服务器通过计算出全量物品池中的物品与待搭配物品的第一相似编码信息的第二中间搭配值，进而可以根据第二中间搭配值的大小快速的确定出多个召回物品。
[0237]
在一些实施例中，参见图16，图16为本发明实施例提供的物品信息搭配方法的一个可选的流程示意图，图13示出的s124还可以通过s131
‑
s133实现，将结合各步骤进行说明。
[0238]
s131、对多个召回物品对应的召回标题信息进行转化向量处理，得到多个召回物品分别对应的第四相似信息。
[0239]
本发明实施例中，服务器在全量物品池中查找出多个召回物品对应的召回标题信息。服务器将多个召回标题信息进行分词处理得到了每个召回标题信息对应的多个关键词。服务器将每个关键词通过向量转化得到了对应的向量。服务器将每个召回标题信息对应的多个关键词对应的向量相加得到了每个召回标题信息对应的第四相似信息。
[0240]
本发明实施例中，服务器可以将多个召回标题信息分别输入相似模块106进行计算，可以得到对应每个召回物品的第四相似信息。
[0241]
s132、将第四相似信息与全量物品池中的每个编码信息对应的第三相似信息进行相似计算，得到每个编码信息分别对应每个召回物品的第六相似度。
[0242]
本发明实施例中，服务器将第四相似信息与全量物品池中的每个编码信息预先计算得到的第三相似信息进行余弦距离计算，得到了对应每个编码信息分别对应每个召回物品的第六相似度。
[0243]
s133、确定出每个召回物品对应的最大的前z个第六相似度对应的编码信息为至少一个第三相似编码信息。
[0244]
本发明实施例中，服务器可以在全量物品池中挑选出每个召回物品对应的最大的前z个第六相似度对应的一个或者几个编码信息为，每个召回物品对应的至少一个第三相似编码信息。其中，z为大于等于1的正整数。
[0245]
本发明实施例中，服务器将召回物品的标题信息结构化处理，得到了服务器方便计算的第四相似信息，然后根据第四相似信息和全量物品池中的物品的第三相似信息，进行相似计算可以快速的确定出每个召回物品对应的至少一个第三相似编码信息。
[0246]
在一些实施例中，参见图17，图17为本发明实施例提供的物品信息搭配方法的一个可选的流程示意图，图13示出的s125
‑
s126还可以通过s134
‑
s136实现，将结合各步骤进行说明。
[0247]
s134、将每个第三相似编码信息对应的第四相似信息与待搭配物品对应的第一相似信息进行相关计算，得到每个召回物品的每个第三相似编码信息与待搭配物品的第五相似度。
[0248]
本发明实施例中，服务器将每个召回物品的每个第三相似编码信息对应的第四相似信息，与待搭配物品对应的第一相似信息进行余弦距离计算。得到了每个召回物品的每个第三相似编码信息与待搭配物品的第五相似度。
[0249]
s135、将每个召回物品的每个第三相似编码信息的第五相似度，与对应的召回物品的第二中间搭配值相乘，得到分别对应每个第三相似编码信息的第三中间搭配值。
[0250]
本发明实施例中，服务器将每个召回物品的每个第三相似编码信息的第五相似度，与对应的召回物品对应的第二中间搭配值相乘，得到了分别对应每个第三相似编码信息的第三中间搭配值。
[0251]
s136、确定每个召回物品中至少一个第三相似编码信息中的最大的第三中间搭配值为第二搭配度。
[0252]
本发明实施例中，服务器可以确定每个召回物品的至少一个第三相似编码信息中最大的第三中间搭配值为每个召回物品的第二搭配度。
[0253]
本发明实施例中，服务器将一个召回物品的第二中间搭配值和第五相似度相乘可以得到对应第三相似编码信息的第三中间搭配值。服务器会确定每个召回物品的至少一个第三相似编码信息中最大的第三中间搭配值为每个召回物品的第二搭配度。
[0254]
示例性的，服务器可以通过公式(4)计算得到每个召回物品的第二搭配度score
t
.
[0255]
[0256]
其中，t为第三相似编码信息的个数。score
b
为第b个召回物品对应的第二中间搭配值。t为第b个召回物品的第t个第三相似编码信息对应的第五相似度。服务器将第二中间搭配值和第五相似度相乘可以得到对应第三相似编码信息的第三中间搭配值。服务器会确定每个召回物品的至少一个第三相似编码信息中最大的第三中间搭配值为每个召回物品的第二搭配度score
t
。
[0257]
本发明实施例中，服务器通过计算得到每个召回物品的每个第三相似编码信息与待搭配物品的第五相似度，然后根据第五相似度个第二中间搭配值计算得到了每个召回物品和待搭配物品的第二搭配度，进而可以从大量的召回物品中快速的确定出目标搭配物品。
[0258]
在一些实施例中，参见图18，图18为本发明实施例提供的物品信息搭配方法的一个可选的流程示意图，图13示出的s128还可以通过s137
‑
s139实现，将结合各步骤进行说明。
[0259]
s137、将搭配编码信息中的每个搭配编码信息与种子编码信息进行组合，形成对应每个搭配编码信息的组合信息。
[0260]
本发明实施例中，服务器可以将每个搭配编码信息与种子编码信息进行组合，形成一个对应每个搭配编码信息的组合信息。其中组合信息为一个数据对的形式。
[0261]
例如：a
‑
b，其中a为搭配编码信息，b为种子编码信息。搭配编码信息和种子编码信息都可以为一个数字或者字符串。
[0262]
s138、利用搭配度模型对组合信息进行搭配预测，得到对应每个搭配编码信息的最终搭配度。
[0263]
本发明实施例中，服务器将每个组合信息输入预先设置的搭配度模型进行计算，可以得到该组合信息的搭配编码信息对应种子编码信息的一个最终搭配度。该最终搭配度反映的是该搭配编码信息对应的物品与待搭配物品的搭配情况。
[0264]
其中，搭配度模型为基于搭配网络中的物品特征训练形成的预测网络。
[0265]
本发明实施例中，结合图19。服务器构建了一个排序模块。排序模块用于训练形成搭配度模型。排序模块整体分为三层：第二基础数据层108、第二特征提取层109、排序模型层110。
[0266]
第二基础数据层108用于从服务器数据库中获取的物品特征、受众特征和向量特征。物品特征主要包含物品的品牌、店铺、价格段、颜色等。受众特征包含受众的性别、年龄段、购买力等。向量特征包含物品标题向量、品类+品牌粒度的同购向量、品类+颜色的同购向量等。
[0267]
第二特征提取层109用于提取第二基础数据层108中的关键数据。并对关键数据进行数据预处理。判断物品之间的品牌是否相同、价格段距离、颜色是否相同、性别差异、年龄差异和购买力差异。第二特征提取层109通过向量特征计算出物品的搭配向量，结合物品标题进行距离计算还可以计算出对应物品之间的向量距离。
[0268]
排序模型层110用于从搭配网络中和第二特征提取层109中进行正、负采样。通过正、负样本进而按照预定的规则，分别训练出逻辑回归模型、树模型、随机森林模型和神经网络模型。服务器将逻辑回归模型、树模型、随机森林模型和神经网络模型融合形成最终的排序模型，也就是搭配度模型。服务器通过排序模型可以计算出组合信息对应的终选搭配
度，进而确定目标搭配物品。
[0269]
s139、确定出最大的前l个所述最终搭配度对应的终选搭配编码信息，将终选搭配编码信息对应的目标搭配物品推送给客户端。
[0270]
本发明实施例中，服务器可以在多个最终搭配度中挑选出最大的前l个最终搭配度对应的终选搭配编码信息。服务器在全量物品池中挑选出终选搭配编码信息对应的目标搭配物品的信息发送给客户端。
[0271]
本发明实施例中，服务器通过搭配度模型对搭配编码信息和种子编码信息进行二次计算，可以更加准确的在大量的数据中，精确的找到和待搭配物品匹配的目标搭配物品。
[0272]
在一些实施例中，参见图20，图20为本发明实施例提供的物品信息搭配方法的一个可选的流程示意图，图1示出的s101
‑
s102还可以通过s140
‑
s144实现，将结合各步骤进行说明。
[0273]
s140、对种子标题信息进行分词处理，得到种子标题信息对应的至少一个关键词。
[0274]
本发明实施例中，服务器将种子标题信息通过分词模型进行分词处理。得到了对应种子标题信息的一个或者多个关键词。
[0275]
s141、对至少一个关键词进行转化，得到对应至少一个关键词的词向量。
[0276]
本发明实施例中，服务器将至少一个关键词通过向量转化模型处理，得到了对应每个关键词的词向量。
[0277]
s142、将至少一个关键词的词向量进行融合，得到对应种子标题信息的第一相似信息。
[0278]
本发明实施例中，服务器将种子标题信息的至少一个关键词分别对应的词向量相加，得到了种子标题信息对应的第一相似信息。
[0279]
s143、将第一相似信息与全量物品池中每个物品对应的第三相似信息进行相似计算，得到第一相似度。
[0280]
本发明实施例中，服务器将第一相似信息与预先计算的全量物品池中的每个物品对应的第三显相似信息进行余弦距离计算得到了每个物品对应种子标题信息的第一相似度。
[0281]
s144、在全量物品池中，确定最大的前h个第一相似度对应的编码信息为至少一个第一相似编码信息。
[0282]
本发明实施例中，服务器在全量物品池中，挑选出最大的前h个第一相似度对应的物品的编码信息为待搭配物品的至少一个第一相似编码信息。
[0283]
本发明实施例中，服务器将文本信息的种子标题信息进行结构化处理，得到了对应的第一相似信息，方便了服务器对待搭配物品和搭配物品池中的物品计算搭配度，从而服务器可以快速高效的确定出目标搭配物品。
[0284]
请参阅图21，为本发明实施例提供的物品信息搭配装置的结构示意图。
[0285]
本发明实施例还提供了一种物品信息搭配装置800，包括：第一相似处理单元803、第二相似处理单元804、第三相似处理单元805和搭配单元806。
[0286]
第一相似处理单元803，用于在全量物品池中，基于获取的待搭配物品的种子物品信息中的种子标题信息，对待搭配物品进行相似扩展，得到种子物品信息与全量物品池中每个物品对应的第一相似度；
[0287]
第二相似处理单元804，用于基于第一相似度，从全量物品池中确定待搭配物品对应的至少一个第一相似编码信息；
[0288]
第三相似处理单元805，用于基于至少一个第一相似编码信息和搭配物品池中的多个编码信息，分别遍历搭配网络并进行相关计算，得到第二相似度；搭配网络为全量物品池中，以物品的编码信息节点，形成的物品之间搭配关系的网络拓扑结构；
[0289]
搭配单元806，用于基于第一相似度和第二相似度，确定多个编码信息的多个搭配度，从而从多个编码信息对应的多个物品中，确定搭配度最高的目标搭配物品并推送给客户端。
[0290]
本发明实施例中，物品信息搭配装置800中的第三相似处理单元805用于基于至少一个第一相似编码信息遍历搭配网络，得到至少一个第一搭配信息；基于搭配物品池中的多个物品的多个编码信息遍历搭配网络，得到每个编码信息的至少一个第二搭配信息；计算每个第二搭配信息与每个第一搭配信息的相关性，得到每个编码信息与每个第一相似编码信息的第二相似度。
[0291]
本发明实施例中，物品信息搭配装置800中的第三相似处理单元805用于计算每个第二搭配信息与每个第一搭配信息的余弦距离，得到每个物品对应的每个第二相似编码信息与每个第一相似编码信息的第二相似度。
[0292]
本发明实施例中，物品信息搭配装置800中的第三相似处理单元805用于针对每个第一相似编码信息，遍历搭配网络，得到每个第一相似编码信息的第一搭配编码信息，将第一搭配编码信息进行转化向量处理，得到对应待搭配物品的至少一个第一搭配信息。
[0293]
本发明实施例中，搭配物品池为目标物品池；搭配物品池中的多个编码信息为多个目标物品分别对应的多个目标编码信息，目标物品池为全量物品池中预设的与待搭配物品相关的物品的集合；
[0294]
物品信息搭配装置800中的第三相似处理单元805用于获取目标物品池中的每个目标物品对应的目标标题信息，并计算得到每个目标物品对应的至少一个第二相似编码信息；针对每个第二相似编码信息，遍历搭配网络，得到每个第二相似编码信息的第二搭配编码信息，将第二搭配编码信息进行转化向量处理，得到对应每个物品的至少一个第二搭配信息。
[0295]
物品信息搭配装置800中的第三相似处理单元805用于获取目标物品池中的每个目标物品对应的目标标题信息，对目标标题信息进行转化向量处理，得到目标标题信息对应的第二相似信息；将第二相似信息与全量物品池中的每个编码信息对应的第三相似信息进行相关计算，得到每个编码信息分别对应每个目标物品的第四相似度；第三相似信息通过预先对全量物品池中的每个编码信息对应的标题信息进行转化向量处理得到；确定出每个目标物品对应的最大的前m个第四相似度对应的至少一个第二相似编码信息；m为大于等于1的正整数。
[0296]
物品信息搭配装置800中的搭配单元806用于将每个第二相似编码信息对应的第二相似信息与对应的目标编码信息对应的第三相似信息进行相关计算，得到第三相似度；基于第一相似度、第二相似度与每个第二相似编码信息与对应的目标编码信息的第三相似度，计算得到每个目标编码信息的第一搭配度；确定出最大的前n个第一搭配度对应的搭配编码信息；n为大于等于1的正整数；基于搭配编码信息，将搭配编码信息对应的目标搭配物
品推送给客户端。
[0297]
物品信息搭配装置800中的搭配单元806用于将至少一个第一相似编码信息对应的每个第一相似度与每个目标编码信息的一个第二相似度相乘，得到对应每个第一相似度的乘积；将对应每个第一相似度的乘积相加再与该第二相似度对应的第二相似编码信息对应的第三相似度相乘，得到了对应一个第二相似度的第二相似编码信息的第一中间搭配值；确定至少一个第二相似编码信息中的最大第一中间搭配值为第一搭配度。
[0298]
本发明实施例中，搭配物品池包为全量物品池；搭配物品池中的多个编码信息为全量物品池中的多个物品对应的多个编码信息；物品信息搭配装置800中的第三相似处理单元805用于针对全量物品池中的每个编码信息，遍历搭配网络，得到每个编码信息的第三搭配编码信息，将第三搭配编码信息进行转化向量处理，得到对应每个物品的至少一个第二搭配信息。
[0299]
物品信息搭配装置800中的搭配单元806用于基于至少一个第一相似编码信息对应第一相似度与第二相似度，在全量物品池中确定出多个召回物品；在全量物品池中确定多个召回物品中的每个召回物品对应的至少一个第三相似编码信息；计算至少一个第三相似编码信息与至少一个第一相似编码信息之间的第五相似度；基于第五相似度，计算得到每个召回物品的第二搭配度；确定出最大的前t个第二搭配度对应的召回编码信息为搭配编码信息；t为大于等于1的正整数；基于搭配编码信息，将搭配编码信息对应的目标搭配物品推送给客户端。
[0300]
物品信息搭配装置800中的搭配单元806用于将至少一个第一相似编码信息对应的每个第一相似度与一个物品对应的第二相似度相乘，得到对应每个第一相似度的乘积，将对应每个第一相似度的乘积相加，得到一个物品对应的第二中间搭配值；在全量物品池中，确定出最大的前k个第二中间搭配值对应的物品为多个召回物品；k为大于等于1的正整数。
[0301]
物品信息搭配装置800中的搭配单元806用于对多个召回物品对应的召回标题信息进行转化向量处理，得到多个召回物品分别对应的第四相似信息；将第四相似信息与全量物品池中的每个编码信息对应的第三相似信息进行相似计算，得到每个编码信息分别对应每个召回物品的第六相似度；确定出每个召回物品对应的最大的前z个第六相似度对应的编码信息为至少一个第三相似编码信息；z为大于等于1的正整数。
[0302]
物品信息搭配装置800中的搭配单元806用于将每个第三相似编码信息对应的第四相似信息与种子物品对应的第一相似信息进行相关计算，得到每个召回物品的每个第三相似编码信息与种子物品的第五相似度。
[0303]
物品信息搭配装置800中的搭配单元806用于将每个召回物品的每个第三相似编码信息的第五相似度，与对应的召回物品的第二中间搭配值相乘，得到分别对应每个第三相似编码信息的第三中间搭配值；确定每个召回物品中至少一个第三相似编码信息中的最大的第三中间搭配值为第二搭配度。
[0304]
物品信息搭配装置800中的搭配单元806用于将搭配编码信息中的每个搭配编码信息与种子编码信息进行组合，形成对应每个搭配编码信息的组合信息；利用搭配度模型对组合信息进行搭配预测，得到对应每个搭配编码信息的最终搭配度；搭配度模型为基于搭配网络中的物品特征训练形成的预测网络；确定出最大的前l个最终搭配度对应的终选
搭配编码信息，将终选搭配编码信息对应的目标搭配物品推送给客户端；l为大于等于1的正整数。
[0305]
物品信息搭配装置800中的第一相似处理单元803用于对种子标题信息进行分词处理，得到种子标题信息对应的至少一个关键词；对至少一个关键词进行转化，得到对应至少一个关键词的词向量；将至少一个关键词的词向量进行融合，得到对应种子标题信息的第一相似信息；将第一相似信息与全量物品池中每个物品对应的第三相似信息进行相似计算，得到第一相似度。
[0306]
物品信息搭配装置800中的第二相似处理单元804用于在全量物品池中，确定最大的前h个第一相似度对应的编码信息为至少一个第一相似编码信息；h为大于等于1的正整数。
[0307]
本发明实施例中，通过第一相似处理模块803在全量物品池中，基于获取的待搭配物品的种子物品信息中的种子标题信息，对待搭配物品进行相似扩展，得到种子物品信息与全量物品池中每个物品对应的第一相似度；通过第二相似处理模块804基于第一相似度，从全量物品池中确定待搭配物品对应的至少一个第一相似编码信息；通过第三相似处理模块805基于至少一个第一相似编码信息和搭配物品池中的多个编码信息，分别遍历搭配网络并进行相关计算，得到第二相似度；通过搭配模块806基于第一相似度和第二相似度，确定多个编码信息的多个搭配度，从而从多个编码信息对应的多个物品中，确定搭配度最高的目标搭配物品并推送给客户端；当获取到待搭配物品的种子物品信息之后，无论待搭配物品是否预先存储有关联编码信息，都可以通过种子物品信息中的种子标题信息进行计算得到待搭配物品与搭配物品池中的物品搭配度，进而可以快速高效的确定出目标搭配物品。
[0308]
需要说明的是，本发明实施例中，如果以软件功能模块的形式实现上述的物品信息搭配方法，并作为独立的产品销售或使用时，也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，本发明实施例的技术方案本质上或者说对相关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中，包括若干指令用以使得一台物品信息搭配设备(可以是个人计算机等)执行本发明各个实施例方法的全部或部分。而前述的存储介质包括：u盘、移动硬盘、只读存储器(read only memory，rom)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。这样，本发明实施例不限制于任何特定的硬件和软件结合。
[0309]
对应地，本发明实施例提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述方法中的步骤。
[0310]
对应地，本发明实施例提供一种物品信息搭配装置800，包括存储器802和处理器801，所述存储器802存储有可在处理器801上运行的计算机程序，所述处理器801执行所述程序时实现上述方法中的步骤。
[0311]
这里需要指出的是：以上存储介质和设备实施例的描述，与上述方法实施例的描述是类似的，具有同方法实施例相似的有益效果。对于本发明存储介质和设备实施例中未披露的技术细节，请参照本发明方法实施例的描述而理解。
[0312]
需要说明的是，图22为本发明实施例提供的物品信息搭配设备的一种硬件实体示意图，如图22所示，该物品信息搭配装置800的硬件实体包括：处理器801和存储器802，其
中；
[0313]
处理器801通常控制物品信息搭配装置800的总体操作。
[0314]
存储器802配置为存储由处理器801可执行的指令和应用，还可以缓存待处理器801以及物品信息搭配装置800中各模块待处理或已经处理的数据(例如，图像数据、音频数据、语音通信数据和视频通信数据)，可以通过闪存(flash)或随机访问存储器(random access memory，ram)实现。
[0315]
应理解，说明书通篇中提到的“一个实施例”或“一实施例”意味着与实施例有关的特定特征、结构或特性包括在本发明的至少一个实施例中。因此，在整个说明书各处出现的“在一个实施例中”或“在一实施例中”未必一定指相同的实施例。此外，这些特定的特征、结构或特性可以任意适合的方式结合在一个或多个实施例中。应理解，在本发明的各种实施例中，上述各过程的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本发明实施例的实施过程构成任何限定。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。
[0316]
需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者装置不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者装置所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个
……”
限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者装置中还存在另外的相同要素。
[0317]
在本发明所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的设备和方法，可以通过其它的方式实现。以上所描述的设备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，如：多个单元或组件可以结合，或可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另外，所显示或讨论的各组成部分相互之间的耦合、或直接耦合、或通信连接可以是通过一些接口，设备或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性的、机械的或其它形式的。
[0318]
上述作为分离部件说明的单元可以是、或也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是、或也可以不是物理单元；既可以位于一个地方，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全部单元来实现本实施例方案的目的。
[0319]
另外，在本发明各实施例中的各功能单元可以全部集成在一个处理单元中，也可以是各单元分别单独作为一个单元，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，也可以采用硬件加软件功能单元的形式实现。
[0320]
本领域普通技术人员可以理解：实现上述方法实施例的全部或部分步骤可以通过程序指令相关的硬件来完成，前述的程序可以存储于计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，执行包括上述方法实施例的步骤；而前述的存储介质包括：移动存储设备、只读存储器(read only memory，rom)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
[0321]
或者，本发明上述集成的单元如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，也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，本发明实施例的技术方案本质上或者说对相关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中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机、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。
而前述的存储介质包括：移动存储设备、rom、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
[0322]
以上所述，仅为本发明的实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，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以所述权利要求的保护范围为准。