服装电子商务销售管理系统及其方法技术方案

一种服装电子商务销售管理系统及其方法，其收集用户针对于特定商品的评论数据；然后，利用深度学习和人工智能技术来对用户的评论数据进行语义分析和特征提取，然后通过分类器得到评论数据的情感倾向，即积极或消极。这样，帮助店家进行推广决策。帮助店家进行推广决策。帮助店家进行推广决策。

【技术实现步骤摘要】
服装电子商务销售管理系统及其方法


[0001]本申请涉及智能化管理
，并且更具体地，涉及一种服装电子商务销售管理系统及其方法。

技术介绍

[0002]服装电子商务销售管理是指通过互联网平台，对服装产品的销售过程进行有效的规划、组织、协调和控制的活动，它可以帮助服装企业提高销售效率，降低运营成本，增强市场竞争力。
[0003]服装电子商务销售管理系统需要解决的核心问题之一是如何根据大数据，例如用户对于特定商品的评价数据，来帮助店家进行推广决策。因此，期待一种解决方案。

技术实现思路

[0004]为了解决上述技术问题，提出了本申请。本申请的实施例提供了一种服装电子商务销售管理系统及其方法，其收集用户针对于特定商品的评论数据；然后，利用深度学习和人工智能技术来对用户的评论数据进行语义分析和特征提取，然后通过分类器得到评论数据的情感倾向，即积极或消极。这样，帮助店家进行推广决策。
[0005]第一方面，提供了一种服装电子商务销售管理系统，其包括：
[0006]评论数据收集模块，用于收集用户针对于特定商品的评论数据；
[0007]数据预处理模块，用于对所述评论数据进行数据清洗和预处理以得到预处理后评论数据；
[0008]分词模块，用于对所述预处理后评论数据进行分词处理以得到评论词的序列；
[0009]语义编码模块，用于将所述评论词的序列通过包含词嵌入层的语义编码器以得到多个评论词上下文语义特征向量；
[0010]片语粒度特征提取模块，用于将所述多个评论词上下文语义特征向量排列为一维特征向量后通过包含第一卷积层和第二卷积层的多尺度卷积结构以得到评论数据片语粒度特征向量；
[0011]词粒度特征整合模块，用于将所述多个评论词上下文语义特征向量进行级联以得到评论数据词粒度特征向量；
[0012]特征融合模块，用于融合所述评论数据片语粒度特征向量和所述评论数据词粒度特征向量以得到分类特征向量；以及
[0013]评价结果划分模块，用于将所述分类特征向量通过分类器以得到分类结果，所述分类结果用于表示用户针对于特定商品的评价是积极的还是消极的。
[0014]在上述服装电子商务销售管理系统中，所述语义编码模块，包括：词向量转化单元，用于使用所述语义编码器的词嵌入层将所述评论词的序列中各个评论词映射到词向量以获得词向量的序列；以及，上下文语义编码单元，用于使用所述包含词嵌入层的语义编码器对所述词向量的序列进行基于全局的上下文语义编码以获得所述多个评论词上下文语
义特征向量。
[0015]在上述服装电子商务销售管理系统中，所述多尺度卷积结构，包括：相互并行的第一卷积层和第二卷积层，以及，与所述第一卷积层和所述第二卷积层连接的多尺度融合层，其中，所述第一卷积层和所述第二卷积层使用具有不同尺度的一维卷积核。
[0016]在上述服装电子商务销售管理系统中，所述片语粒度特征提取模块，包括：第一尺度提取单元，用于使用所述多尺度卷积结构的第一卷积层以如下第一卷积公式对所述一维特征向量进行一维卷积编码以得到第一尺度片语粒度特征向量；其中，所述第一卷积公式为：
[0017][0018]其中，a为第一一维卷积核在x方向上的宽度、F(a)为第一一维卷积核参数向量、G(x
‑
a)为与第一一维卷积核函数运算的局部向量矩阵，w为第一一维卷积核的尺寸，X表示所述一维特征向量，Cov(X)表示对所述一维特征向量进行一维卷积编码；第二尺度提取单元，用于使用所述多尺度卷积结构的第二卷积层以如下第二卷积公式对所述一维特征向量进行一维卷积编码以得到第二尺度片语粒度特征向量；其中，所述第二卷积公式为：
[0019][0020]其中，b为第二一维卷积核在x方向上的宽度、F(b)为第二一维卷积核参数向量、G(x
‑
b)为与第二一维卷积核函数运算的局部向量矩阵，m为第二一维卷积核的尺寸，X表示所述一维特征向量，Cov(X)表示对所述一维特征向量进行一维卷积编码；以及，级联单元，用于使用所述多尺度卷积结构的融合层对所述第一尺度片语粒度特征向量和所述第二尺度片语粒度特征向量进行级联以得到所述评论数据片语粒度特征向量。
[0021]在上述服装电子商务销售管理系统中，所述词粒度特征整合模块，包括：以如下级联公式将所述多个评论词上下文语义特征向量进行级联以得到评论数据词粒度特征向量；其中，所述级联公式为：
[0022]V
e
＝Concat[V
a
，V
b
][0023]其中，V
a
，V
b
表示所述多个评论词上下文语义特征向量，Concat[
·
]表示级联函数，V
e
表示所述评论数据词粒度特征向量。
[0024]在上述服装电子商务销售管理系统中，所述特征融合模块，用于：以如下优化公式融合所述评论数据片语粒度特征向量和所述评论数据词粒度特征向量以得到分类特征向量；其中，所述优化公式为：
[0025][0026]其中，V1表示所述评论数据片语粒度特征向量，V2表示所述评论数据词粒度特征向量，||
·
||1和||
·
||2分别表示向量的一范数和二范数，ω和∈分别为权重和偏置超参数，D(V1，V2)表示所述评论数据片语粒度特征向量和所述评论数据词粒度特征向量之间的按位置距离矩阵，且I为单位矩阵，和
⊙
分别表示特征向量的逐位置相加、相减和相乘，
表示向量乘法，V
c
表示所述分类特征向量。
[0027]在上述服装电子商务销售管理系统中，所述评价结果划分模块，包括：全连接编码单元，用于使用所述分类器的多个全连接层对所述分类特征向量进行全连接编码以得到编码分类特征向量；以及，分类单元，用于将所述编码分类特征向量通过所述分类器的Softmax分类函数以得到所述分类结果。
[0028]第二方面，提供了一种服装电子商务销售管理方法，其包括：
[0029]收集用户针对于特定商品的评论数据；
[0030]对所述评论数据进行数据清洗和预处理以得到预处理后评论数据；
[0031]对所述预处理后评论数据进行分词处理以得到评论词的序列；
[0032]将所述评论词的序列通过包含词嵌入层的语义编码器以得到多个评论词上下文语义特征向量；
[0033]将所述多个评论词上下文语义特征向量排列为一维特征向量后通过包含第一卷积层和第二卷积层的多尺度卷积结构以得到评论数据片语粒度特征向量；
[0034]将所述多个评论词上下文语义特征向量进行级联以得到评论数据词粒度特征向量；
[0035]融合所述评论数据片语粒度特征向量和所述评论数据词粒度特征向量以得到分类特征向量；以及
[0036]将所述分类特征向量通过分类器以得到分类结果，所述分类结果用于表示用户针对于特定商品的评价是积极的还是消极的。<本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种服装电子商务销售管理系统，其特征在于，包括：评论数据收集模块，用于收集用户针对于特定商品的评论数据；数据预处理模块，用于对所述评论数据进行数据清洗和预处理以得到预处理后评论数据；分词模块，用于对所述预处理后评论数据进行分词处理以得到评论词的序列；语义编码模块，用于将所述评论词的序列通过包含词嵌入层的语义编码器以得到多个评论词上下文语义特征向量；片语粒度特征提取模块，用于将所述多个评论词上下文语义特征向量排列为一维特征向量后通过包含第一卷积层和第二卷积层的多尺度卷积结构以得到评论数据片语粒度特征向量；词粒度特征整合模块，用于将所述多个评论词上下文语义特征向量进行级联以得到评论数据词粒度特征向量；特征融合模块，用于融合所述评论数据片语粒度特征向量和所述评论数据词粒度特征向量以得到分类特征向量；以及评价结果划分模块，用于将所述分类特征向量通过分类器以得到分类结果，所述分类结果用于表示用户针对于特定商品的评价是积极的还是消极的。2.根据权利要求1所述的服装电子商务销售管理系统，其特征在于，所述语义编码模块，包括：词向量转化单元，用于使用所述语义编码器的词嵌入层将所述评论词的序列中各个评论词映射到词向量以获得词向量的序列；以及上下文语义编码单元，用于使用所述包含词嵌入层的语义编码器对所述词向量的序列进行基于全局的上下文语义编码以获得所述多个评论词上下文语义特征向量。3.根据权利要求2所述的服装电子商务销售管理系统，其特征在于，所述多尺度卷积结构，包括：相互并行的第一卷积层和第二卷积层，以及，与所述第一卷积层和所述第二卷积层连接的多尺度融合层，其中，所述第一卷积层和所述第二卷积层使用具有不同尺度的一维卷积核。4.根据权利要求3所述的服装电子商务销售管理系统，其特征在于，所述片语粒度特征提取模块，包括：第一尺度提取单元，用于使用所述多尺度卷积结构的第一卷积层以如下第一卷积公式对所述一维特征向量进行一维卷积编码以得到第一尺度片语粒度特征向量；其中，所述第一卷积公式为：其中，a为第一一维卷积核在x方向上的宽度、F(a)为第一一维卷积核参数向量、G(x
‑
a)为与第一一维卷积核函数运算的局部向量矩阵，w为第一一维卷积核的尺寸，X表示所述一维特征向量，Cov(X)表示对所述一维特征向量进行一维卷积编码；第二尺度提取单元，用于使用所述多尺度卷积结构的第二卷积层以如下第二卷积公式对所述一维特征向量进行一维卷积编码以得到第二尺度片语粒度特征向量；
其中，所述第二卷积公式为：其中，b为第二一维卷积核在x方向上的宽度、F(b)为第二一维卷积核参数向量、G(x
‑
b)为与第二一维卷积核函数运算的局部向量矩阵，m为第二一维卷积核的尺寸，X表示所述一维特征向量，Cov(X)表示对所述一维特征向量进行一维卷积编码；以及级联单元，用于使用所述多尺度卷积结构的融合层对所述第一尺度片语粒度特征向量和所述第二尺度片语粒度特征向量进行级联以得到所述评论数据片语粒度特征向量。5.根据权利要求4所述的服装电子商务销售管理系统，其特征在于，所述词粒度特征整合模块，包括：以如下级联公式将所述多个评论词上下文语义特征向量进行级联...

【专利技术属性】
技术研发人员：王小炎，
申请(专利权)人：龙山土家巧手民族服饰股份有限公司，
类型：发明
国别省市：