[发明专利]一种预测图书重量区间的方法和装置

说明书

本发明公开了一种预测图书重量区间方法和装置，涉及计算机技术领域。该方法的一具体实施方式包括：获取多个图书训练样本；所述图书训练样本具有一个或多个第一特征；根据第一特征对于预测图书重量区间的重要程度，从所述第一特征中选取一个或多个第二特征；根据所述图书训练样本的真值重量及所述第二特征构建用于预测图书重量区间的决策树；根据待预测图书的第二特征的特征值，使用所述决策树确定所述待预测图书的重量区间。该实施方式降低了人为设定重量区间的错误率，提高了重量区间对多种多样图书的适用性，进而提升了图书运费等计算的准确性。

技术领域

本发明涉及计算机技术领域，尤其涉及一种预测图书重量区间的方法和装置。

背景技术

随着市场上新增图书数量的增加，为更好地实现图书的运输或者配送，以及确定图书的打包方式、计算图书的运输费用等，需要准确计量图书的重量。

为减少图书采集过程中产生的误差，常根据商品三级分类为图书设定重量区间，并通过检测采集的图书重量是否在设定的重量区间内，来判断采集的图书重量是否可用，进而减少因图书重量采集错误造成的运费损失或信誉损失等。

在实现本发明过程中，发明人发现现有技术中至少存在如下问题：根据商品三级分类为图书设定的重量区间本身具有一定的错误率，无法适应多种多样的图书；且当图书重量区间一旦设定后，即便与图书实际重量不符合，也只能人工进行调整或者更新，适应性差。

发明内容

有鉴于此，本发明实施例提供了一种预测图书重量区间的方法和装置，能够根据现有的大量的图书测试样本的真值重量及特征构建用于预测图书重量区间决策树，使得该决策树可以适用于多种多样的图书重量的预测，且预测的图书重量区间具有较高的准确性。

为实现上述目的，根据本发明实施例的第一方面，提供了一种预测图书重量区间的方法，包括：获取多个图书训练样本；所述图书训练样本具有一个或多个第一特征；根据第一特征对于预测图书重量区间的重要程度，从所述第一特征中选取一个或多个第二特征；根据所述图书训练样本的真值重量及所述第二特征构建用于预测图书重量区间的决策树；根据待预测图书的第二特征的特征值，使用所述决策树确定所述待预测图书的重量区间。

可选地，所述根据第一特征对于预测图书重量区间的重要程度，从所述第一特征中选取一个或多个第二特征包括：

选取所述图书训练样本预定义数量的第一特征，根据所述图书训练样本的真值重量及所选取的预定义数量的第一特征构建初级决策树；

计算每一个所述第一特征在每一棵含有所述第一特征的所述初级决策树中的子重要程度，根据所述第一特征的子重要程度计算所述第一特征对于预测图书重量区间的重要程度；

按照所述重要程度从高到低的顺序，选取所述预定义数量的第一特征，以作为所述第二特征。

可选地，所述计算每一个所述第一特征在每一棵含有所述第一特征的所述初级决策树中的子重要程度，包括：

对于用于构建所述初级决策树的第一特征，在所述第一特征具有第一特征值的情况下，计算利用所述初级决策树预测图书测试样本的重量区间的第一误差；

在所述第一特征具有第二特征值的情况下，计算利用所述初级决策树预测图书测试样本的重量区间的第二误差；

根据所述第一误差和所述第二误差，计算所述第一特征在含有所述第一特征的所述初级决策树中的子重要程度。

可选地，所述第一特征对于预测图书重量的重要程度为所述第一特征的子重要程度平均值。

可选地，将所述预测图书的真值重量和第二特征的特征值记为所述图书训练样本，以更新所述决策树。

可选地，所述用于预测图书重量区间的决策树为CART决策树。