(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210743823.8 (22)申请日 2022.06.28 (71)申请人 北京衔远科技有限公司 地址 100000 北京市朝阳区酒仙桥路6号院 5号楼1至19层101内4层416室 (72)发明人 王福龙　易津锋　周伯文　 (74)专利代理 机构 成都鱼爪智云知识产权代理 有限公司 513 08 专利代理师 郑发志 (51)Int.Cl. G06Q 30/06(2012.01) G06Q 10/04(2012.01) G06K 9/62(2022.01) G06F 16/25(2019.01) G06F 16/2458(2019.01)G06F 16/215(2019.01) (54)发明名称 一种商品卖点迁移推荐方法及系统 (57)摘要 本发明提出了一种商品卖点迁移推荐方法 及系统， 涉及 商品推荐技术领域。 包括以下步骤： 首先， 获取其他品类商品的卖点信息， 并将相似 的卖点信息聚类， 得到对应类型的分类卖点信 息； 然后， 逐一将所有分类卖点信息与当前商品 进行卖点迁移可行性判断； 接着， 若判断结果为 可迁移， 则将当前商品和对应的分类卖点信息送 入预先训练好的卖点效果预测模 型中进行处理， 得到卖点售后效果预测信息； 最后， 将卖点售后 效果预测信息送入预置的推荐模 型中进行处理， 得到卖点推荐信息。 其能够在保持商品主要功能 不变的情况下， 从其他品类的商品中引入卖点， 进行可行性评估和新商品上市后的销量、 体验等 效果预估， 并对引入的卖点做推荐排序， 进而实 现对卖点的创新。 权利要求书2页 说明书8页 附图4页 CN 114997968 A 2022.09.02 CN 114997968 A 1.一种商品卖点迁移推荐方法,其特 征在于， 包括以下步骤： 步骤S101： 获取其他品类商品的卖点信息， 并将相似的卖点信息聚类， 得到对应类型的 分类卖点信息； 步骤S102： 逐一将所有分类卖点信息与当前商品进行卖点迁移可 行性判断； 步骤S103： 若判断结果为可迁移， 则将当前商品和对应的分类卖点信息送入预先训练 好的卖点效果预测模型中进行处 理， 得到卖点售后效果预测信息； 步骤S104： 将卖点售后效果预测信息送入预置的推荐模型中进行处理， 得到卖点推荐 信息。 2.如权利要求1所述的一种 商品卖点迁移推荐方法,其特征在于， 所述卖点效果预测模 型的训练步骤 包括： 步骤S201： 获取商品的属性信息和卖点信息， 生成对应的商品特征向量X， 获取商品的 销量信息和评价信息， 生成对应的商品销售效果向量Y； 步骤S202： 利用商品特征向量X和商品销售效果向量Y构 建回归模型并进行训练， 其中， 映射关系为f， 商品特 征向量X和商品销售效果向量Y之间的等 量关系为Y＝f(X)。 3.如权利要求1所述的一种 商品卖点迁移推荐方法,其特征在于， 所述将卖点售后效果 预测信息送入预置的推荐模型中进行处 理， 得到卖点推荐信息的步骤之前还 包括： 步骤S301： 获取将分类卖点信息迁移到当前商品后得到的新商品上市后的实际卖点信 息； 步骤S302： 将实际卖点信息与对应的卖点售后效果预测信息进行残差计算； 步骤S303： 将残差计算得到的残差值与预设的标准残差值进行大小判断， 若残差值大 于标准残差， 则将实际卖点信息输入卖点效果预测模型中重新进 行处理， 否则， 直接输出卖 点售后效果预测信息 。 4.如权利要求1所述的一种 商品卖点迁移推荐方法,其特征在于， 所述逐一将所有分类 卖点信息与当前商品进行卖点迁移判断的步骤具体包括： 步骤S401： 判断当前选择的分类卖点信息是否可应用于当前商品， 若是， 则进入下一 步， 否则， 则重新选择下一个分类卖点信息并判断当前选择 的分类卖点信息是否可应用于 当前商品； 步骤S402： 判断当前选择的分类卖点信息是否影响当前商品的主要功能， 若否， 则进入 下一步， 若是， 则重新选择 下一个分类卖点信息并回到步骤S401重新进行判断； 步骤S403： 判断当前选择的分类卖点信息是否符合消费需求， 若是， 则当前选择的分类 卖点信息判断为可迁移， 若否， 则重新选择下一个分类卖点信息并回到步骤S401重新进行 判断。 5.如权利要求1所述的一种 商品卖点迁移推荐方法,其特征在于， 所述获取其他品类商 品的卖点信息， 并将相似的卖点信息聚类， 得到对应 类型的分类卖点信息的步骤具体包括： 从数据库中抽取其 他品类商品的商品属性信息和卖点信息； 识别卖点信息中的失真数据， 并进行 数据清洗和数据修复； 对清洗后的卖点信息按照类别进行划分， 得到对应 类型的分类卖点信息 。 6.如权利要求1所述的一种 商品卖点迁移推荐方法,其特征在于， 所述获取其他品类商 品的卖点信息， 并将相似的卖点信息聚类， 得到对应 类型的分类卖点信息的步骤具体包括：权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114997968 A 2从数据库中抽取其 他品类商品的商品属性信息和卖点信息； 将卖点信息分解为观点组合信息， 并根据观点组合信息对卖点信息进行分类划分， 得 到对应类型的分类卖点信息 。 7.如权利要求1所述的一种 商品卖点迁移推荐方法,其特征在于， 所述获取其他品类商 品的卖点信息通过 大数据ETL技术进行获取。 8.一种商品卖点迁移推荐系统,其特 征在于， 包括： 卖点挖掘分类模块， 用于获取其他品类商品的卖点信息， 并将相似的卖点信息聚类， 得 到对应类型的分类卖点信息； 可行性判断模块， 用于逐一将所有分类卖点信息与当前商品进行卖点迁移可行性判 断； 效果预测模块， 用于若判断结果为可迁移， 则将当前商品和对应的分类卖点信息送入 预先训练好的卖点效果预测模型中进行处 理， 得到卖点售后效果预测信息； 卖点推荐模块， 用于将卖点售后效果预测信息送入预置的推荐模型中进行处理， 得到 卖点推荐信息 。 9.一种电子设备， 其特 征在于， 包括： 存储器， 用于存 储一个或多个程序； 处理器； 当所述一个或多个程序被所述处理器执行时， 实现如权利要求1 ‑7中任一项所述的方 法。 10.一种计算机可读存储介质， 其上存储有计算机程序， 其特征在于， 该计算机程序被 处理器执行时实现如权利要求1 ‑7中任一项所述的方法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114997968 A 3