[发明专利]一种基于AI知识图谱算法用于通关商品智能归类的方法

说明书

本发明公开了一种基于AI知识图谱算法用于通关商品智能归类的方法，涉及跨境通关商品智能归类领域，目的是提升商品归类的正确性、可靠性及归类效率；具体包括如下步骤：提取商品信息，将待分类通关商品的商品信息上传至初级处理系统；提取关键词，初级处理系统对商品信息的关键词进行提取，若提取的关键词数量为一个，则转入步骤五；寻找上位词，初级处理系统将关键词传输至二级处理系统，由二级处理系统在关键词库中比对选择出一个上位词，将该上位词设定为检索标签，并传输至AI知识图谱运算系统；本发明通过设置上位词和下位词系统，能够在AI知识图谱运算系统检索时，进行更可靠的通关商品分类；通过设置更新关键词库步骤，能够与时俱进，有利于适应新商品。

技术领域

本发明涉及商品归类技术领域，尤其涉及一种基于AI知识图谱算法用于通关商品智能归类的方法。

背景技术

现如今，随着经济的提升，人们生活水平的进步，琳琅满目的商品进入到大家的视野当中，人们的购买力也在不断提升，购买范围也开始朝着国外扩散，由于商品的种类繁多，出于运输和检查工作方便考虑，商品的分类工作也逐渐被人们重视。

经检索，中国专利申请号为CN201310674950.8的专利，公开了一种适用于B2B电子商务平台的商品信息自动分类推荐方法，用于辅助B2B电子商务平台卖家发布准确的商品分类信息；该方法为：获取电子商务平台商品信息数据库中已处理的商品信息形成商品分类知识库；抽取卖家新提交商品的标题和描述信息并进行表征；将表征结果与商品分类知识库中的信息进行相似度计算；将最相关的分类结果推荐给该新商品。该方法的处理的商品信息可能出现多项描述，在相似度相符的情况下无法进行合理有效地分类。

发明内容

本发明的目的是为了解决现有技术中存在的缺点，而提出的一种基于AI知识图谱算法用于通关商品智能归类的方法。

为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：

一种基于AI知识图谱算法用于通关商品智能归类的方法，包括如下步骤：

S1：提取商品信息；将待分类通关商品的商品信息上传至初级处理系统；

S2：提取关键词；初级处理系统对商品信息的关键词进行提取，若提取的关键词数量为一个，则转入S5；

S3：寻找上位词；初级处理系统将关键词传输至二级处理系统；由二级处理系统在关键词库中比对选择出一个上位词，将该上位词设定为检索标签，并传输至AI知识图谱运算系统；

S4：下位词计数；二级处理系统将其余关键词转入下位关键词计数库，进行一次计数；然后转入S6；

S5：生成检索标签；初级处理系统将该关键词设定为检索标签，并传输至AI知识图谱运算系统；

S6：得出分类类别；AI知识图谱运算系统根据接收的检索标签，在知识图谱库中检索比对，得出分类类别；

S7：反馈结果；AI知识图谱运算系统将分类结果反馈至用户端；

S8：更新关键词库；将下位关键词计数库记录的下位关键词计数数值占比前1～5％的关键词传输至AI知识图谱运算系统中，在AI知识图谱运算系统库形成新的检索项。

优选地：所述更新关键词库步骤中，AI知识图谱运算系统库两次更新间隔为半年。

优选地：所述更新关键词库步骤中，AI知识图谱运算系统库还将删除一年内未被使用过的检索项，并将该检索项以下位词的形式传输至下位关键词计数库中。

优选地：所述更新关键词库步骤中，AI知识图谱运算系统库两次更新间隔为三个月。

优选地：所述更新关键词库步骤中，AI知识图谱运算系统库还将删除半年内未被使用过的检索项，并将该检索项以下位词的形式传输至下位关键词计数库中。