选择对象属性的方法及装置的制造方法
选择对象属性的方法及装置的制造方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及互联网技术领域，尤其涉及一种选择对象属性的方法及装置。
【背景技术】
[0002] 通常地，一个对象可以具有多重属性。例如衣服可以具有颜色、尺寸、制作材质等 属性，书籍可以具有作者、出版商、开本等属性。对于同一个对象而言，有些属性比较重要， 有些属性比较次要。为了实现更好地进行对象选择、销售宣传和设计开发等等目的，需要从 众多对象属性中选择出对于用户、商家和制造商而言重要的属性。
[0003] 现有技术中，通常是通过人工方式，凭借经验来衡量某个对象的各个属性的重要 性。该方式存在着一定的不足之处。首先，受到经验、个人立场等多种主观因素影响，导致 对属性重要性的评价不够客观，选择重要属性时会出现误判。其次，会受到人员对市场感知 反应慢的影响，导致对属性重要性的评价或选择不能及时与市场实时保持同步。
【发明内容】
[0004] 有鉴于此，本发明提供一种选择对象属性的方法及装置，能够客观地、及时地衡量 对象属性的重要程度并据此做出选择。
[0005] 为实现上述目的，根据本发明的一个方面，提供了一种选择对象属性的方法。根据 本发明实施例的选择对象属性的方法，包括：建立对象属性值组合和综合效用的联合方程 组，求解所述联合方程组得到不同属性值的效用系数；通过比较相同属性内的不同属性值 的效用系数，计算该属性的属性内差异程度；根据所有属性的所述属性内差异程度，计算各 个属性的第一权重；对关于所述对象的预先保存数据进行语义分析，得到各个属性的第二 权重；根据各个属性的所述第一权重和所述第二权重，计算各个属性的综合权重；根据所 述各个属性的综合权重做出选择并输出选择结果。
[0006] 可选地，所述联合方程组中的单个联合方程的通式为：Y=EVX，其中，Y表示对象 属性值组合的综合效用，V表示每个属性值的效用系数，X表示每个属性值是否在所述对象 属性值组合中出现。
[0007] 可选地，所述属性内差异程度等于该属性内的不同属性值的效用系数中的最大效 用系数与最小效用系数之差。
[0008] 可选地，各个属性的所述第一权重等于该属性的所述属性内差异程度除以所有属 性的所述属性内差异程度总和。
[0009] 可选地，属性的所述综合权重等于所述第一权重和该属性的所述第二权重的算术 平均数。
[0010] 为实现上述目的，根据本发明的另一方面，提供了一种选择对象属性的装置。根据 本发明实施例的选择对象属性的装置，包括：效用系数计算模块，用于建立对象属性值组合 和综合效用的联合方程组，求解所述联合方程组得到不同属性值的效用系数；差异程度计 算模块，用于通过比较相同属性内的不同属性值的效用系数，计算该属性的属性内差异程 度；第一权重获取模块，用于根据所有属性的所述属性内差异程度，计算各个属性的第一权 重；第二权重获取模块，用于对关于所述对象的预先保存数据进行语义分析，得到各个属性 的第二权重；综合比例获取模块，用于根据各个属性的所述第一权重和所述第二权重，计算 各个属性的综合权重；选择输出模块，用于根据所述各个属性的综合权重做出选择并输出 选择结果。
[0011] 可选地，所述效用系数计算模块中，所述联合方程组中的单个联合方程的通式为： Y=EVX，其中，Y表示对象属性值组合的综合效用，V表示每个属性值的效用系数，X表示 每个属性值是否在所述对象属性值组合中出现。
[0012] 可选地，所述差异程度计算模块中，属性内差异程度等于该属性内的不同属性值 的效用系数中的最大效用系数与最小效用系数之差。
[0013] 可选地，所述第一权重获取模块中，各个属性的所述第一权重等于该属性的所述 属性内差异程度除以所有属性的所述属性内差异程度总和。
[0014] 可选地，所述综合权重获取模块中，属性的所述综合权重等于所述第一权重和该 属性的所述第二权重的算术平均数。
[0015] 根据本发明的技术方案，将对象属性和综合效用联系起来，同时考虑到了预先保 存数据进行语义分析结果，最终得到不同对象属性的综合权重并据此做出决策，避免了人 工判断属性重要性带来的误差和过时，具有简单易行，公正客观，能够实时更新等优点。
【附图说明】
[0016] 附图用于更好地理解本发明，不构成对本发明的不当限定。其中：
[0017] 图1是根据本发明实施例的选择对象属性的方法的主要步骤的示意图；
[0018] 图2是根据本发明实施例的选择对象属性的装置的主要部件的示意图。
【具体实施方式】
[0019] 以下结合附图对本发明的示范性实施例做出说明，其中包括本发明实施例的各种 细节以助于理解，应当将它们认为仅仅是示范性的。因此，本领域普通技术人员应当认识 到，可以对这里描述的实施例做出各种改变和修改，而不会背离本发明的范围和精神。同 样，为了清楚和简明，以下的描述中省略了对公知功能和结构的描述。
[0020] 图1是根据本发明实施例的选择对象属性的方法的主要步骤的示意图。如图1所 示，根据本发明实施例的选择对象属性的方法，包括如下步骤A至步骤F。
[0021] 步骤A:建立对象属性值组合和综合效用的联合方程组，求解联合方程组得到不 同属性值的效用系数。其中，对象是指商品、音乐、图片、文章等等。综合效用可以是销量、 点击量、下载量、投票数等等。属性值为每个属性中的具体类型。
[0022] 以"手机"商品对象为例。手机包括"颜色"、"尺寸"和"CPU核数"三个属性。"颜 色"属性具体包括"黑色"和"白色"两个属性值；"尺寸"属性具体包括"5寸"和"6寸"两 个属性值；"CPU核数"属性具体包括"双核"和"四核"两个属性值。不同属性值组合的手 机销量不同，如表1所示。
[0023] 表1不同属性值组合的手机的销量
[0024]
[0025] 在本发明的一个实施例中，联合方程组中的单个联合方程的通式为：Y =EVX，其 中，Y表示对象属性值组合的综合效用，V表示每个属性值的效用系数，X表示每个属性值 是否在对象属性值组合中出现。需要说明的是，联合方程的通式也可以为其他的形式，例如 "综合效用等于组成组合的多个属性值对于的属性值效用系数之积"等等。
[0026] 在上面的关于手机销售量的实施例中，将"黑色、白色、5寸、6寸、双核、四核"的属 性值分别记为"vl，v2,v3,v4,v5,v6"，则可以建立如下联合方程组：
[0027] 282 = 1 X vl+0 X v2+l X v3+0 X v4+l X v5+0 X v6
[0028] 285 = 1 X vl+0 X v2+l X v3+0 X v4+0 X v5+l X v6
[0029] 275 = 1 X vl+0 X v2+0 X v3+l X v4+l X v5+0 X v6
[0030] 278 = 1 X vl+0 X v2+0 X v3+l X v4+0 X v5+l X v6
[0031] 262 = 0 X vl+1 X v2+l X v3+0 X v4+l X v5+0 X v6
[0032] 265 = 0 X vl+1 X v2+l X v3+0 X v4+0 X v5+l X v6
[0033] 255 = 0 X vl+1 X v2+0 X v3+l X v4+l X v5+0 X v6
[0034] 258 = 0 X vl+1 X v2+0 X v3+l X v4+0 X v5+l X v6
[0035] 通过求解联合方程组得到vl至v6的数值，即得到各个属性值的效用系数，如下面 表2所示。
[0036] 表2各属性值的效用系数
[0038] 步骤B:通过比较相同属性内的不同属咩值的效用系数，计算该属性的属性内差 异程度。
[0039] 在本发明的一个实施例中，属性内差异程度等于该属性内的不同属性值的效用系 数中的最大效用系数与最小效用系数之差。用最大值最小值的差值来衡量属性内差异程 度，具有算法简单的优点。
[0040] 此时，颜色属性的属性内差异程度等于黑色属性值效用系数减去白色属性值效用 系数，计算结果为100-80 = 20。类似地，可以计算得到尺寸属性的属性内差异程度为7,CPU 核数属性的属性内差异程度为3。
[0041] 需要说明的是，在本发明的其他实施例中，属性内差异程度还可以通过方差等形 式来表示，不一定限定为最大效用系数与最小效用系数之差。
[0042] 步骤C:根据所有属性的属性内差异程度，计算各个属性的第一权重。
[0043] 在本发明的一个实施例中，各个属性的第一权重等于该属性的属性内差异程度除 以所有属性的属性内差异程度总和，该算法具有简单易行的优点。此时，可以计算得到颜色 属性的第一权重=2(V(20+7+3) = 67% ;尺寸属性的第一权重=7八20+7+3) = 23%;CPU 核数属性的第一权重=3八20+7+3) = 10%。
[0044] 步骤D:对关于对象的预先保存数据进行语义分析，得到各个属性的第二权重。本 发明并不作限定关于对象的预先保存数据的形式，其可以是用户评论数据、用户日志或者 在线问答聊天记录等等，这些数据都能体现出用户对某属性的关心程度。
[0045] 例如，从用户对手机商品的评论数据中挖掘用户对各种手机属性的评论信息，统 计属性相关关键词的出现次数比例，可以得到属性的语义层面上的重要性，即得到第二权 重。假设得到颜色属性的第二权重为60%，尺寸属性的第二权重为30% ;CPU核数属性的 第二权重为10%。
[0046] 步骤E:根据各个属性的第一权重和第二权重，计算各个属性的综合权重。
[0047] 在本发明的一个实施例中，属性的综合权重等于第一权重和该属性的第二权重的 算术平均数，该算法具有简单易行的优点。此时，计算得到表3中的数据。
[0048] 表3各属性的综合权重
[0050] 从表3中可以看出，用户最关注手机的颜色属性，最不关注CPU核数属性。
[0051] 步骤F:根据各个属性的综合权重做出选择并输出选择结果。例如，广告策划人员 在对对象进行宣传时可以着重描述综合权重高的属性，生产商在设计新一代产品时可以重 点开发若干项综合权重居前的属性下的不同属性值组合的产品。
[0052] 图2是根据本发明实施例的选择对象属性的装置的主要部件的示意图。如图2所 示，根据本发明实施例的选择对象属性的装置20,可以包括：效用系数计算模块21、差异程 度计算模块22、第一权重获取模块23、第二权重获取模块24、综合比例获取模块25和选择 输出模块26。
[0053] 效用系数计算模块21用于建立对象属性值组合和综合效用的联合方程组，求解 联合方程组得到不同属性值的效用系数。在本发明的一个实施例中，效用系数计算模块21 中，联合方程组中的单个联合方程的通式为：Y=EVX，其中，Y表示对象属性值组合的综合 效用，V表示每个属性值的效用系数，X表示每个属性值是否在对象属性值组合中出现。
[0054] 差异程度计算模块22用于通过比较相同属性内的不同属性值的效用系数，计算 该属性的属性内差异程度。在本发明的一个实施例中，差异程度计算模块22中，属性内差 异程度等于该属性内的不同属性值的效用系数中的最大效用系数与最小效用系数之差。
[0055] 第一权重获取模块23用于根据所有属性的属性内差异程度，计算各个属性的第 一权重。在本发明的一个实施例中，第一权重获取模块23中，各个属性的第一权重等于该 属性的属性内差异程度除以所有属性的属性内差异程度总和。
[0056] 第二权重获取模块24用于对关于对象的预先保存数据进行语义分析，得到各个 属性的第二权重。
[0057] 综合比例获取模块25用于根据各个属性的第一权重和第二权重，计算各个属性 的综合权重。在本发明的一个实施例中，综合权重获取模块25中：属性的综合权重等于第 一权重和该属性的第二权重的算术平均数。
[0058] 选择输出模块26用于根据各个属性的综合权重做出选择并输出选择结果。
[0059] 综上所述，本发明的技术方案将对象属性和综合效用联系起来，同时考虑到了预 先保存数据进行语义分析结果，最终得到不同对象属性的综合权重并据此做出决策，避免 了人工判断属性重要性带来的误差和过时，具有简单易行，公正客观，能够实时更新等优 点。
[0060] 上述【具体实施方式】，并不构成对本发明保护范围的限制。本领域技术人员应该明 白的是，取决于设计要求和其他因素，可以发生各种各样的修改、组合、子组合和替代。任何 在本发明的精神和原则之内所作的修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明保护范围 之内。
【主权项】
1. 一种选择对象属性的方法，其特征在于，包括： 建立对象属性值组合和综合效用的联合方程组，求解所述联合方程组得到不同属性值 的效用系数； 通过比较相同属性内的不同属性值的效用系数，计算该属性的属性内差异程度； 根据所有属性的所述属性内差异程度，计算各个属性的第一权重； 对关于所述对象的预先保存数据进行语义分析，得到各个属性的第二权重； 根据各个属性的所述第一权重和所述第二权重，计算各个属性的综合权重； 根据所述各个属性的综合权重做出选择并输出选择结果。2. 根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述联合方程组中的单个联合方程的通 式为：Y=EVX，其中，Y表示对象属性值组合的综合效用，V表示每个属性值的效用系数，X 表示每个属性值是否在所述对象属性值组合中出现。3. 根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述属性内差异程度等于该属性内的不 同属性值的效用系数中的最大效用系数与最小效用系数之差。4. 根据权利要求1所述的方法，其特征在于，各个属性的所述第一权重等于该属性的 所述属性内差异程度除以所有属性的所述属性内差异程度总和。5. 根据权利要求1所述的方法，其特征在于，属性的所述综合权重等于所述第一权重 和该属性的所述第二权重的算术平均数。6. -种选择对象属性的装置，其特征在于，包括： 效用系数计算模块，用于建立对象属性值组合和综合效用的联合方程组，求解所述联 合方程组得到不同属性值的效用系数； 差异程度计算模块，用于通过比较相同属性内的不同属性值的效用系数，计算该属性 的属性内差异程度； 第一权重获取模块，用于根据所有属性的所述属性内差异程度，计算各个属性的第一 权重； 第二权重获取模块，用于对关于所述对象的预先保存数据进行语义分析，得到各个属 性的第二权重； 综合比例获取模块，用于根据各个属性的所述第一权重和所述第二权重，计算各个属 性的综合权重； 选择输出模块，用于根据所述各个属性的综合权重做出选择并输出选择结果。7. 根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述效用系数计算模块中，所述联合方程 组中的单个联合方程的通式为：Y=EVX，其中，Y表示对象属性值组合的综合效用，V表示 每个属性值的效用系数，X表示每个属性值是否在所述对象属性值组合中出现。8. 根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述差异程度计算模块中，所述属性内差 异程度等于该属性内的不同属性值的效用系数中的最大效用系数与最小效用系数之差。9. 根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述第一权重获取模块中，各个属性的所 述第一权重等于该属性的所述属性内差异程度除以所有属性的所述属性内差异程度总和。10. 根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述综合权重获取模块中，属性的所述 综合权重等于所述第一权重和该属性的所述第二权重的算术平均数。
【专利摘要】本发明提供一种选择对象属性的方法及装置，能够客观地、及时地衡量对象属性的重要程度并据此做出选择。该方法包括：建立对象属性值组合和综合效用的联合方程组，求解联合方程组得到不同属性值的效用系数；通过比较相同属性内的不同属性值的效用系数，计算该属性的属性内差异程度；根据所有属性的属性内差异程度，计算各个属性的第一权重；对关于对象的预先保存数据进行语义分析，得到各个属性的第二权重；根据各个属性的第一权重和第二权重，计算各个属性的综合权重；根据各个属性的综合权重做出选择并输出选择结果。
【IPC分类】G06Q30/02
【公开号】CN104899766
【申请号】CN201510298581
【发明人】张立军, 高慧, 郑海龙
【申请人】北京京东尚科信息技术有限公司, 北京京东世纪贸易有限公司
【公开日】2015年9月9日
【申请日】2015年6月3日
【技术领域】
[0001] 本发明涉及互联网技术领域，尤其涉及一种选择对象属性的方法及装置。
【背景技术】
[0002] 通常地，一个对象可以具有多重属性。例如衣服可以具有颜色、尺寸、制作材质等 属性，书籍可以具有作者、出版商、开本等属性。对于同一个对象而言，有些属性比较重要， 有些属性比较次要。为了实现更好地进行对象选择、销售宣传和设计开发等等目的，需要从 众多对象属性中选择出对于用户、商家和制造商而言重要的属性。
[0003] 现有技术中，通常是通过人工方式，凭借经验来衡量某个对象的各个属性的重要 性。该方式存在着一定的不足之处。首先，受到经验、个人立场等多种主观因素影响，导致 对属性重要性的评价不够客观，选择重要属性时会出现误判。其次，会受到人员对市场感知 反应慢的影响，导致对属性重要性的评价或选择不能及时与市场实时保持同步。
【发明内容】
[0004] 有鉴于此，本发明提供一种选择对象属性的方法及装置，能够客观地、及时地衡量 对象属性的重要程度并据此做出选择。
[0005] 为实现上述目的，根据本发明的一个方面，提供了一种选择对象属性的方法。根据 本发明实施例的选择对象属性的方法，包括：建立对象属性值组合和综合效用的联合方程 组，求解所述联合方程组得到不同属性值的效用系数；通过比较相同属性内的不同属性值 的效用系数，计算该属性的属性内差异程度；根据所有属性的所述属性内差异程度，计算各 个属性的第一权重；对关于所述对象的预先保存数据进行语义分析，得到各个属性的第二 权重；根据各个属性的所述第一权重和所述第二权重，计算各个属性的综合权重；根据所 述各个属性的综合权重做出选择并输出选择结果。
[0006] 可选地，所述联合方程组中的单个联合方程的通式为：Y=EVX，其中，Y表示对象 属性值组合的综合效用，V表示每个属性值的效用系数，X表示每个属性值是否在所述对象 属性值组合中出现。
[0007] 可选地，所述属性内差异程度等于该属性内的不同属性值的效用系数中的最大效 用系数与最小效用系数之差。
[0008] 可选地，各个属性的所述第一权重等于该属性的所述属性内差异程度除以所有属 性的所述属性内差异程度总和。
[0009] 可选地，属性的所述综合权重等于所述第一权重和该属性的所述第二权重的算术 平均数。
[0010] 为实现上述目的，根据本发明的另一方面，提供了一种选择对象属性的装置。根据 本发明实施例的选择对象属性的装置，包括：效用系数计算模块，用于建立对象属性值组合 和综合效用的联合方程组，求解所述联合方程组得到不同属性值的效用系数；差异程度计 算模块，用于通过比较相同属性内的不同属性值的效用系数，计算该属性的属性内差异程 度；第一权重获取模块，用于根据所有属性的所述属性内差异程度，计算各个属性的第一权 重；第二权重获取模块，用于对关于所述对象的预先保存数据进行语义分析，得到各个属性 的第二权重；综合比例获取模块，用于根据各个属性的所述第一权重和所述第二权重，计算 各个属性的综合权重；选择输出模块，用于根据所述各个属性的综合权重做出选择并输出 选择结果。
[0011] 可选地，所述效用系数计算模块中，所述联合方程组中的单个联合方程的通式为： Y=EVX，其中，Y表示对象属性值组合的综合效用，V表示每个属性值的效用系数，X表示 每个属性值是否在所述对象属性值组合中出现。
[0012] 可选地，所述差异程度计算模块中，属性内差异程度等于该属性内的不同属性值 的效用系数中的最大效用系数与最小效用系数之差。
[0013] 可选地，所述第一权重获取模块中，各个属性的所述第一权重等于该属性的所述 属性内差异程度除以所有属性的所述属性内差异程度总和。
[0014] 可选地，所述综合权重获取模块中，属性的所述综合权重等于所述第一权重和该 属性的所述第二权重的算术平均数。
[0015] 根据本发明的技术方案，将对象属性和综合效用联系起来，同时考虑到了预先保 存数据进行语义分析结果，最终得到不同对象属性的综合权重并据此做出决策，避免了人 工判断属性重要性带来的误差和过时，具有简单易行，公正客观，能够实时更新等优点。
【附图说明】
[0016] 附图用于更好地理解本发明，不构成对本发明的不当限定。其中：
[0017] 图1是根据本发明实施例的选择对象属性的方法的主要步骤的示意图；
[0018] 图2是根据本发明实施例的选择对象属性的装置的主要部件的示意图。
【具体实施方式】
[0019] 以下结合附图对本发明的示范性实施例做出说明，其中包括本发明实施例的各种 细节以助于理解，应当将它们认为仅仅是示范性的。因此，本领域普通技术人员应当认识 到，可以对这里描述的实施例做出各种改变和修改，而不会背离本发明的范围和精神。同 样，为了清楚和简明，以下的描述中省略了对公知功能和结构的描述。
[0020] 图1是根据本发明实施例的选择对象属性的方法的主要步骤的示意图。如图1所 示，根据本发明实施例的选择对象属性的方法，包括如下步骤A至步骤F。
[0021] 步骤A:建立对象属性值组合和综合效用的联合方程组，求解联合方程组得到不 同属性值的效用系数。其中，对象是指商品、音乐、图片、文章等等。综合效用可以是销量、 点击量、下载量、投票数等等。属性值为每个属性中的具体类型。
[0022] 以"手机"商品对象为例。手机包括"颜色"、"尺寸"和"CPU核数"三个属性。"颜 色"属性具体包括"黑色"和"白色"两个属性值；"尺寸"属性具体包括"5寸"和"6寸"两 个属性值；"CPU核数"属性具体包括"双核"和"四核"两个属性值。不同属性值组合的手 机销量不同，如表1所示。
[0023] 表1不同属性值组合的手机的销量
[0024]
[0025] 在本发明的一个实施例中，联合方程组中的单个联合方程的通式为：Y =EVX，其 中，Y表示对象属性值组合的综合效用，V表示每个属性值的效用系数，X表示每个属性值 是否在对象属性值组合中出现。需要说明的是，联合方程的通式也可以为其他的形式，例如 "综合效用等于组成组合的多个属性值对于的属性值效用系数之积"等等。
[0026] 在上面的关于手机销售量的实施例中，将"黑色、白色、5寸、6寸、双核、四核"的属 性值分别记为"vl，v2,v3,v4,v5,v6"，则可以建立如下联合方程组：
[0027] 282 = 1 X vl+0 X v2+l X v3+0 X v4+l X v5+0 X v6
[0028] 285 = 1 X vl+0 X v2+l X v3+0 X v4+0 X v5+l X v6
[0029] 275 = 1 X vl+0 X v2+0 X v3+l X v4+l X v5+0 X v6
[0030] 278 = 1 X vl+0 X v2+0 X v3+l X v4+0 X v5+l X v6
[0031] 262 = 0 X vl+1 X v2+l X v3+0 X v4+l X v5+0 X v6
[0032] 265 = 0 X vl+1 X v2+l X v3+0 X v4+0 X v5+l X v6
[0033] 255 = 0 X vl+1 X v2+0 X v3+l X v4+l X v5+0 X v6
[0034] 258 = 0 X vl+1 X v2+0 X v3+l X v4+0 X v5+l X v6
[0035] 通过求解联合方程组得到vl至v6的数值，即得到各个属性值的效用系数，如下面 表2所示。
[0036] 表2各属性值的效用系数
[0038] 步骤B:通过比较相同属性内的不同属咩值的效用系数，计算该属性的属性内差 异程度。
[0039] 在本发明的一个实施例中，属性内差异程度等于该属性内的不同属性值的效用系 数中的最大效用系数与最小效用系数之差。用最大值最小值的差值来衡量属性内差异程 度，具有算法简单的优点。
[0040] 此时，颜色属性的属性内差异程度等于黑色属性值效用系数减去白色属性值效用 系数，计算结果为100-80 = 20。类似地，可以计算得到尺寸属性的属性内差异程度为7,CPU 核数属性的属性内差异程度为3。
[0041] 需要说明的是，在本发明的其他实施例中，属性内差异程度还可以通过方差等形 式来表示，不一定限定为最大效用系数与最小效用系数之差。
[0042] 步骤C:根据所有属性的属性内差异程度，计算各个属性的第一权重。
[0043] 在本发明的一个实施例中，各个属性的第一权重等于该属性的属性内差异程度除 以所有属性的属性内差异程度总和，该算法具有简单易行的优点。此时，可以计算得到颜色 属性的第一权重=2(V(20+7+3) = 67% ;尺寸属性的第一权重=7八20+7+3) = 23%;CPU 核数属性的第一权重=3八20+7+3) = 10%。
[0044] 步骤D:对关于对象的预先保存数据进行语义分析，得到各个属性的第二权重。本 发明并不作限定关于对象的预先保存数据的形式，其可以是用户评论数据、用户日志或者 在线问答聊天记录等等，这些数据都能体现出用户对某属性的关心程度。
[0045] 例如，从用户对手机商品的评论数据中挖掘用户对各种手机属性的评论信息，统 计属性相关关键词的出现次数比例，可以得到属性的语义层面上的重要性，即得到第二权 重。假设得到颜色属性的第二权重为60%，尺寸属性的第二权重为30% ;CPU核数属性的 第二权重为10%。
[0046] 步骤E:根据各个属性的第一权重和第二权重，计算各个属性的综合权重。
[0047] 在本发明的一个实施例中，属性的综合权重等于第一权重和该属性的第二权重的 算术平均数，该算法具有简单易行的优点。此时，计算得到表3中的数据。
[0048] 表3各属性的综合权重
[0050] 从表3中可以看出，用户最关注手机的颜色属性，最不关注CPU核数属性。
[0051] 步骤F:根据各个属性的综合权重做出选择并输出选择结果。例如，广告策划人员 在对对象进行宣传时可以着重描述综合权重高的属性，生产商在设计新一代产品时可以重 点开发若干项综合权重居前的属性下的不同属性值组合的产品。
[0052] 图2是根据本发明实施例的选择对象属性的装置的主要部件的示意图。如图2所 示，根据本发明实施例的选择对象属性的装置20,可以包括：效用系数计算模块21、差异程 度计算模块22、第一权重获取模块23、第二权重获取模块24、综合比例获取模块25和选择 输出模块26。
[0053] 效用系数计算模块21用于建立对象属性值组合和综合效用的联合方程组，求解 联合方程组得到不同属性值的效用系数。在本发明的一个实施例中，效用系数计算模块21 中，联合方程组中的单个联合方程的通式为：Y=EVX，其中，Y表示对象属性值组合的综合 效用，V表示每个属性值的效用系数，X表示每个属性值是否在对象属性值组合中出现。
[0054] 差异程度计算模块22用于通过比较相同属性内的不同属性值的效用系数，计算 该属性的属性内差异程度。在本发明的一个实施例中，差异程度计算模块22中，属性内差 异程度等于该属性内的不同属性值的效用系数中的最大效用系数与最小效用系数之差。
[0055] 第一权重获取模块23用于根据所有属性的属性内差异程度，计算各个属性的第 一权重。在本发明的一个实施例中，第一权重获取模块23中，各个属性的第一权重等于该 属性的属性内差异程度除以所有属性的属性内差异程度总和。
[0056] 第二权重获取模块24用于对关于对象的预先保存数据进行语义分析，得到各个 属性的第二权重。
[0057] 综合比例获取模块25用于根据各个属性的第一权重和第二权重，计算各个属性 的综合权重。在本发明的一个实施例中，综合权重获取模块25中：属性的综合权重等于第 一权重和该属性的第二权重的算术平均数。
[0058] 选择输出模块26用于根据各个属性的综合权重做出选择并输出选择结果。
[0059] 综上所述，本发明的技术方案将对象属性和综合效用联系起来，同时考虑到了预 先保存数据进行语义分析结果，最终得到不同对象属性的综合权重并据此做出决策，避免 了人工判断属性重要性带来的误差和过时，具有简单易行，公正客观，能够实时更新等优 点。
[0060] 上述【具体实施方式】，并不构成对本发明保护范围的限制。本领域技术人员应该明 白的是，取决于设计要求和其他因素，可以发生各种各样的修改、组合、子组合和替代。任何 在本发明的精神和原则之内所作的修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明保护范围 之内。
【主权项】
1. 一种选择对象属性的方法，其特征在于，包括： 建立对象属性值组合和综合效用的联合方程组，求解所述联合方程组得到不同属性值 的效用系数； 通过比较相同属性内的不同属性值的效用系数，计算该属性的属性内差异程度； 根据所有属性的所述属性内差异程度，计算各个属性的第一权重； 对关于所述对象的预先保存数据进行语义分析，得到各个属性的第二权重； 根据各个属性的所述第一权重和所述第二权重，计算各个属性的综合权重； 根据所述各个属性的综合权重做出选择并输出选择结果。2. 根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述联合方程组中的单个联合方程的通 式为：Y=EVX，其中，Y表示对象属性值组合的综合效用，V表示每个属性值的效用系数，X 表示每个属性值是否在所述对象属性值组合中出现。3. 根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述属性内差异程度等于该属性内的不 同属性值的效用系数中的最大效用系数与最小效用系数之差。4. 根据权利要求1所述的方法，其特征在于，各个属性的所述第一权重等于该属性的 所述属性内差异程度除以所有属性的所述属性内差异程度总和。5. 根据权利要求1所述的方法，其特征在于，属性的所述综合权重等于所述第一权重 和该属性的所述第二权重的算术平均数。6. -种选择对象属性的装置，其特征在于，包括： 效用系数计算模块，用于建立对象属性值组合和综合效用的联合方程组，求解所述联 合方程组得到不同属性值的效用系数； 差异程度计算模块，用于通过比较相同属性内的不同属性值的效用系数，计算该属性 的属性内差异程度； 第一权重获取模块，用于根据所有属性的所述属性内差异程度，计算各个属性的第一 权重； 第二权重获取模块，用于对关于所述对象的预先保存数据进行语义分析，得到各个属 性的第二权重； 综合比例获取模块，用于根据各个属性的所述第一权重和所述第二权重，计算各个属 性的综合权重； 选择输出模块，用于根据所述各个属性的综合权重做出选择并输出选择结果。7. 根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述效用系数计算模块中，所述联合方程 组中的单个联合方程的通式为：Y=EVX，其中，Y表示对象属性值组合的综合效用，V表示 每个属性值的效用系数，X表示每个属性值是否在所述对象属性值组合中出现。8. 根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述差异程度计算模块中，所述属性内差 异程度等于该属性内的不同属性值的效用系数中的最大效用系数与最小效用系数之差。9. 根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述第一权重获取模块中，各个属性的所 述第一权重等于该属性的所述属性内差异程度除以所有属性的所述属性内差异程度总和。10. 根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述综合权重获取模块中，属性的所述 综合权重等于所述第一权重和该属性的所述第二权重的算术平均数。
【专利摘要】本发明提供一种选择对象属性的方法及装置，能够客观地、及时地衡量对象属性的重要程度并据此做出选择。该方法包括：建立对象属性值组合和综合效用的联合方程组，求解联合方程组得到不同属性值的效用系数；通过比较相同属性内的不同属性值的效用系数，计算该属性的属性内差异程度；根据所有属性的属性内差异程度，计算各个属性的第一权重；对关于对象的预先保存数据进行语义分析，得到各个属性的第二权重；根据各个属性的第一权重和第二权重，计算各个属性的综合权重；根据各个属性的综合权重做出选择并输出选择结果。
【IPC分类】G06Q30/02
【公开号】CN104899766
【申请号】CN201510298581
【发明人】张立军, 高慧, 郑海龙
【申请人】北京京东尚科信息技术有限公司, 北京京东世纪贸易有限公司
【公开日】2015年9月9日
【申请日】2015年6月3日
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