多平台电子商务信息聚合方法及系统技术方案

本发明专利技术提出一种多平台电子商务信息聚合方法及系统，包括：获取各电商平台关于样本商品的页面类目信息；进行相似度分析，基于分析结果解析出样本商品的最小信息元素，合并得到样本商品在各电商平台的最小信息元素集合，多个样本商品的最小信息元素集构成综合样本集；针对各电商平台，以所述最小信息元素集合与从一电商平台获取的类目信息作为训练样本对，进行权重系数取值为0或1的神经网络训练；根据不同电商平台的神经网络聚合模型，输入待聚合商品的最小信息元素集合，经模型计算得到符合对应电商平台商品页面要求的聚合后的类目信息。克服现有技术中因各平台接口不统一导致的维护工作量大、效率低下、容易出错、不能及时发现改变等缺陷。

Multi platform e-commerce information aggregation method and system

The invention provides a multi platform e-commerce information aggregation method and system, including obtaining the information about each business platform category page sample goods; similarity analysis, analytical results of minimum sample goods information elements based on combined sample collection of commodity in the minimum information elements of the business platform, a plurality of samples of goods the minimum information element set a comprehensive sample set; for each business platform, with the minimum information obtained from a set of elements and business platform category information as training samples for, the weight coefficient for neural network training 0 or 1; according to the aggregation model of different neural network business platform, set the minimum information elements to be input the polymerization products, the model calculated in accordance with the corresponding commodity business platform polymerization requirements after the category information page. The utility model overcomes the defects of the prior art that the maintenance workload is large, the efficiency is low, the error is easy to be found, and the defects can not be found in time.

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及电子商务信息技术，尤其涉及的是一种可用于多平台跨境电子商务活动的商品发布与维护的信息聚合技术。
技术介绍
当今，随着世界经济一体化和全球化的发展，电子商务对各国的经济发展和社会变迁的影响逐渐增强。我国占据着世界上最多的人口，有着庞大的市场基础和经济活力。早在2010年，我国就已成为全球制造业产出最高的国家。在当前世界范围内电子商务飞速发展的背景下，我国中小企业结合电子商务技术，尤其是跨境电子商务，借用新兴贸易模式来推动我国企业进入国际市场，变得越来越具有现实可行性。我国中小企业利用跨境电子商务进入国际市场，对于扩大我国产品的国际市场份额，拓展外贸营销网络，孕育新的出口竞争优势，转变传统国际贸易的交易方式，促进我国外贸的产业转型和产业升级，提高我国外贸在国际市场中的竞争力具有重要而深远的意义。所谓跨境电子商务，是指分属不同国家或地区的交易主体，通过电子商务平台完成交易、进行支付结算，并通过跨境物流配送商品，完成交易的一种国际商业贸易活动。其特点有:全球性、即时性和便捷性。2013年我国跨境电商交易规模为3.1万亿元，增长率为31.3％，占进出口贸易总额的11.9％，虽然占比较低，但是随着我国电子商务的全球化，跨境电子商务在我国对外贸易中的地位会越来越高，预计2017年跨境电商在进出口贸易总额中的比例将达到20％左右。我国政府积极推动跨境电子商务发展，目前已有上海、重庆、杭州、宁波、郑州、深圳前海及青岛等7个城市或地区相继取得了跨境电子商务试点城市。同时，一系列跨境电商政策的密集出台也使我国跨境电子商务的政策环境、法律、法规、标准体系及支撑保障水平等得到了大幅度提升，跨境电子商务发展的势头强劲。国内中小企业进入国际市场的重要障碍之一是信息获取的高成本，电子商务通过对供应链流程的优化，降低了信息获取的成本，并且提高了企业供应链管理的整体化运作水平，进而管理成本、信息获取成本也大大降低。企业涉足跨境电子商务首先需要对公司自身的电子信息化水平进行建设和维护，在25万左右从事跨境电子商务的中小企业中，只有7000个左右的企业创建了自己的电子信息平台，而其他众多的中小企业依旧需要依靠第三方平台开展对外贸易。然而，海外市场庞大，第三方跨境电子平台众多，其商品信息的发布规范和要求各不相同，信息维护的工作量和专业化程度较高，目前，大多数不同平台的维护需要专业人员手工完成，对于资源有限的小微企业来说，多平台电子商务系统的维护成为了沉重的负担。跨境电子商务管理平台的构建需要整合大量分散异构的信息资源，这些资源可能分布在不同第三方平台系统中，这是一项繁杂而艰巨的任务。如何有效重用不同门户的信息资源，自动构建商品的信息管理维护系统，并对不同平台的商品自动进行发布和维护工作，从而大幅度提高跨境电子商务商品信息管理效率，降低商品在多个第三方跨境电子商务平台的发布和维护成本己成为一个亟待解决的关键技术问题。目前，跨境电子商务平台众多，主流的平台例如速卖通、亚马逊、eBay、Wish、兰亭集势、敦煌、Walmart、Newegg等，每个平台采用的技术标准、后台数据库各异，对于从事跨境的企业来说，需要分别在不同平台上按照该平台的要求发布商品的信息及描述，并对自己的商品进行动态管理，包括，对同一商品不同平台的信息进行及时同步更新；对某一平台变更的商品描述项目进行重新映射等；对新产品的属性进行编辑以适应每个平台不同的需求并推送至该平台完成商品上货。以往，商品的发布、维护与更新需要人工处理，工作量大、效率低下、容易出错，因此，一些平台发布了数据接口，跨境企业可以通过数据接口进行批次产品的发布与更新，然而，不同平台的接口与数据格式并不相同，对于同时在多个平台进行运营的跨境企业，仍然需要进行大量的人工操作，要实现该过程的计算机自动处理，具体需要解决以下问题：1)数据的非结构化。在现今的跨境电子商务平台的大部分数据信息中，充斥着大量的非结构化的数据，结构化数据所占的比例还是很低的，这对于数据库的存取是一大难题，只有将这些非结构化数据转化为统一的数据格式的结构化数据。2)商品最小信息元素之间的映射与组合，各平台之间的数据类项差异，每个平台对于商品的描述类目均不相同，一些属性(例如商品名称)是每个平台的共同属性，有一些则是个别平台独有的，而另一些是虽然各个平台共有，但是描述要求和信息聚合程度不同，因此会有一些差异，还有一些是简单属性组合而成的复杂属性。而跨境企业需要进行商品的统一维护，因此需要建立一个大的包含所有平台属性的商品数据类目，对商品数据进行统一的组织和规划，需要对原始的属性综合集合进行甄别和合并。3)根据商品所在平台对商品类目集合进行分别批量生成平台商品描述，每个平台的商品描述类目和格式各不相同，需要建立不同平台信息与描述信息集合的动态映射关系，以便根据属性综合集合和目标平台，动态生成目标平台的商品属性列表及内容，以便对不同平台的商品信息进行统一更新和维护。跨境电子商务活动中，存在着大量依靠第三方平台开展对外贸易的中小企业，该类中小企业技术力量薄弱，人力资源匮乏，上述问题成为影响中小跨境企业迅速扩大产品销售市场的一个急需解决的技术难题。
技术实现思路
本专利技术所要解决的技术问题是提供一种多平台电子商务信息聚合方法及系统，克服现有技术中多个跨境电子商务平台商品发布、信息更新时因各平台接口不统一导致的维护工作量大、效率低下、容易出错、不能及时发现平台系统改变而无法进行信息更新等缺陷。为解决上述问题，本专利技术提出一种多平台电子商务信息聚合方法，包括以下步骤：获取各电商平台关于样本商品的页面类目信息；对获取的同一样本商品在不同电商平台页面上的全部类目信息进行相似度分析，基于相似度分析结果解析出样本商品的最小信息元素，合并最小信息元素得到该样本商品的最小信息元素集合，多个样本商品的最小信息元素集构成综合样本集；针对各电商平台，以样本商品的最小信息元素集合与从一电商平台获取的类目信息作为训练样本对，进行权重系数取值为0或1的神经网络训练，得到各电商平台的神经网络聚合模型；根据不同电商平台的所述神经网络聚合模型，输入待聚合商品的最小信息元素集合，经模型计算得到对应电商平台商品页面要求的类目信息。根据本专利技术的一个实施例，还包括：当商品信息变更时，根据更新的最小信息元素集合重新输入到所述神经网络聚合模型，得到各电商平台更新的类目信息，并上传至对应的电商平台。根据本专利技术的一个实施例，还包括：当所监控的电商平台样本商品页面的类目信息发生变化时，进行相似度分析及解析合并得到新的最小信息元素集合，构建目标电商平台的新的样本对，重新训练新的神经网络聚合模型，将待聚合商品的原有的最小信息元素集合输入到更新后的神经网络聚合模型中得到变化后的类目信息，并上传至该目标电商平台。根据本专利技术的一个实施例，通过采用聚焦爬虫基于目标数据模式定向抓取各电商平台的相关商品网页资源，以获取各电商平台关于商品的类目信息。根据本专利技术的一个实施例，每个神经网络聚合模型是最小信息元素集合到一电商平台的类目信息的映射模型，包括一层输入层、多层或单层隐层、一层输出层，输入节点数根据最小单元信息集合的元素个数确定，隐层层数和节点数根据信息聚合的粒度确定，输出节点数根据相应电商平台的类目数量本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种多平台电子商务信息聚合方法，其特征在于，包括以下步骤：获取各电商平台关于样本商品的页面类目信息；对获取的同一样本商品在不同电商平台页面上的全部类目信息进行相似度分析，基于相似度分析结果解析出样本商品的最小信息元素，合并最小信息元素得到该样本商品的最小信息元素集合，多个样本商品的最小信息元素集构成综合样本集；针对各电商平台，以样本商品的最小信息元素集合与从一电商平台获取的类目信息作为训练样本对，进行权重系数取值为0或1的神经网络训练，得到各电商平台的神经网络聚合模型；根据不同电商平台的所述神经网络聚合模型，输入待聚合商品的最小信息元素集合，经模型计算得到对应电商平台商品页面要求的类目信息。

【技术特征摘要】
1.一种多平台电子商务信息聚合方法，其特征在于，包括以下步骤：获取各电商平台关于样本商品的页面类目信息；对获取的同一样本商品在不同电商平台页面上的全部类目信息进行相似度分析，基于相似度分析结果解析出样本商品的最小信息元素，合并最小信息元素得到该样本商品的最小信息元素集合，多个样本商品的最小信息元素集构成综合样本集；针对各电商平台，以样本商品的最小信息元素集合与从一电商平台获取的类目信息作为训练样本对，进行权重系数取值为0或1的神经网络训练，得到各电商平台的神经网络聚合模型；根据不同电商平台的所述神经网络聚合模型，输入待聚合商品的最小信息元素集合，经模型计算得到对应电商平台商品页面要求的类目信息。2.如权利要求1所述的多平台电子商务信息聚合方法，其特征在于，还包括：当商品信息变更时，根据更新的最小信息元素集合重新输入到所述神经网络聚合模型，得到各电商平台更新的类目信息，并上传至对应的电商平台。3.如权利要求1所述的多平台电子商务信息聚合方法，其特征在于，还包括：当所监控的电商平台样本商品页面的类目信息发生变化时，进行相似度分析及解析合并得到新的最小信息元素集合，构建目标电商平台的新的样本对，重新训练新的神经网络聚合模型，将待聚合商品的原有的最小信息元素集合输入到更新后的神经网络聚合模型中得到变化后的类目信息，并上传至该目标电商平台。4.如权利要求1-3中任意一项所述的多平台电子商务信息聚合方法，其特征在于，通过采用聚焦爬虫基于目标数据模式定向抓取各电商平台的相关商品网页资源，以获取各电商平台关于商品的类目信息。5.如权利要求1所述的多平台电子商务信息聚合方法，其特征在于，每个神经网络聚合模型是最小信息元素集合到一电商平台的类目信息的映射模型，包括一层输入层、多层或单层隐层、一层输出层，输入节点数根据最小单元信息集合的元素个数确定，隐层层数和节点数根据信息聚合的粒度确定，输出节点数根据相应电商平台的类目数量确定。6.如权利要求1或5所述的多平台电子商务信息聚合方法，其特征在于，采用神经网络反馈校正算法对神经网络聚合模型的参数进行训练和寻优。7.如权利要求6所述的多平台电子商务信息聚合方法，其特征在于，所述的进行训练和寻优包括：采用二进制的GA算法，神经网络聚合模型的权重参数取值为0或1，隐节点和输出节点对输入信息进行加权求和，得到不同信息元素的综合；比较神经网络聚合模型的输出值与样本对的输出值，根据比较结果对权重参数进行更改，以得到适合每个电商平台的神经网络聚合模型。8.如权利要求1-3、5中任意一项所述的多平台电子商务信息聚合方法，其特征在于，神经网络训练包括离线训...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈鹏，熊伟，芦帅，于浩海，刘晓瑞，
申请(专利权)人：杭州王道科技有限公司，
类型：发明
国别省市：浙江;33