(57)【要約】  製品ソート方法であって、一位製品の下位に付いている二位製品のリアルタイムデータに基づいて、前記一位製品の下位に付いている販売可能な二位製品及び前記販売可能な二位製品の属する二位製品タイプを決定するステップ（１１０）と、前記販売可能な二位製品と前記二位製品タイプに基づいて、前記一位製品の一位製品特徴とターゲットユーザーのユーザー嗜好特徴を決定するステップ（１２０）と、該一位製品特徴と該ユーザー嗜好特徴に基づいて、前記一位製品をソートするステップ（１３０）とを含む。
2021523486.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
一位製品の下位に付いている二位製品のリアルタイムデータに基づいて、前記一位製品の下位に付いている販売可能な二位製品及び前記販売可能な二位製品の属する二位製品タイプを決定するステップと、
前記販売可能な二位製品と前記二位製品タイプに基づいて、前記一位製品の一位製品特徴とターゲットユーザーのユーザー嗜好特徴を決定するステップと、
前記一位製品特徴と前記ユーザー嗜好特徴に基づいて、前記一位製品をソートするステップとを含む、製品ソート方法。
【請求項２】
前記販売可能な二位製品と前記二位製品タイプに基づいて、前記一位製品の一位製品特徴を決定するステップは、
前記販売可能な二位製品の予め設定された情報を一位製品の一位製品特徴として決定するステップと、
各前記二位製品タイプの前記販売可能な二位製品の予め設定された情報を一位製品の一位製品特徴として決定するステップとを含む、ことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記販売可能な二位製品と前記二位製品タイプに基づいて、前記ターゲットユーザーのユーザー嗜好特徴を決定するステップは、
前記ターゲットユーザーが好む二位製品タイプの前記販売可能な二位製品の在庫数と価格を、前記ターゲットユーザーのユーザー嗜好特徴とするステップを含む、ことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項４】
ターゲットユーザーが好む二位製品タイプの前記販売可能な二位製品の在庫数と価格を、前記ターゲットユーザーのユーザー嗜好特徴とする前記ステップの前には、
前記二位製品タイプに属する製品に対する前記ターゲットユーザーの履歴行動データに基づいて、各前記二位製品タイプに対する前記ターゲットユーザーの嗜好スコアを決定するステップと、
前記嗜好スコアに基づいて、前記ターゲットユーザーが好む前記二位製品タイプを決定するステップとをさらに含む、ことを特徴とする請求項３に記載の方法。
【請求項５】
前記二位製品タイプに属する製品に対する前記ターゲットユーザーの履歴行動データに基づいて、各前記二位製品タイプに対する前記ターゲットユーザーの嗜好スコアを決定するステップは、
以下の式に基づいて、前記二位製品タイプに対する前記ターゲットユーザーの嗜好スコアを決定するステップを含み、
2021523486.tif 000006
ここにおいて、Score(user,x)は二位製品タイプxに対するターゲットユーザーuserの嗜好スコアを表し、
ClickCount(user,x,t)は前記ターゲットユーザーuserが前記二位製品タイプxに属する製品を時間ｔ内にクリックする回数を表し、
PurchaseCount(user,x,t)は前記ターゲットユーザーuserが前記二位製品タイプxに属する製品を前記時間ｔ内に購入する回数を表し、
ω1はクリック行動の重みであり、
ω2は購入行動の重みであり、
λは時間減衰因子である、ことを特徴とする請求項４に記載の方法。
【請求項６】
前記一位製品の下位に付いている二位製品のリアルタイムデータに基づいて、前記一位製品の下位に付いている前記販売可能な二位製品及び前記販売可能な二位製品の属する二位製品タイプを決定するステップは、
前記一位製品の下位に付いている二位製品のリアルタイムデータに基づいて、前記一位製品の下位に付いている販売可能な二位製品を決定するステップと、
前記販売可能な二位製品を重合することで、前記販売可能な二位製品の属する二位製品タイプを決定するステップとを含む、ことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項７】
一位製品の下位に付いている二位製品のリアルタイムデータに基づいて、前記一位製品の下位に付いている販売可能な二位製品及び前記販売可能な二位製品の属する二位製品タイプを決定するための販売可能な二位製品及び二位製品タイプの決定モジュールと、
前記販売可能な二位製品及び二位製品タイプの決定モジュールにより決定された販売可能な二位製品と二位製品タイプに基づいて、前記一位製品の一位製品特徴とターゲットユーザーのユーザー嗜好特徴を決定するための一位製品特徴及びユーザー嗜好特徴の決定モジュールと、
前記一位製品特徴及びユーザー嗜好特徴の決定モジュールにより決定された一位製品特徴とユーザー嗜好特徴に基づいて、前記一位製品をソートするためのソートモジュールとを備える、製品ソート装置。
【請求項８】
前記一位製品特徴及びユーザー嗜好特徴の決定モジュールは、
前記販売可能な二位製品の予め設定された情報を前記一位製品の一位製品特徴として決定するための第１の一位製品特徴決定サブモジュールと、
各前記二位製品タイプの前記販売可能な二位製品の予め設定された情報を前記一位製品の一位製品特徴として決定するための第２の一位製品特徴決定サブモジュールとを備える、ことを特徴とする請求項７に記載の装置。
【請求項９】
前記一位製品特徴及びユーザー嗜好特徴の決定モジュールは、
前記ターゲットユーザーが好む二位製品タイプの前記販売可能な二位製品の在庫数と価格を、前記ターゲットユーザーのユーザー嗜好特徴とするためのユーザー嗜好特徴決定サブモジュールを備える、ことを特徴とする請求項７に記載の装置。
【請求項１０】
前記一位製品特徴及びユーザー嗜好特徴の決定モジュールは、
前記二位製品タイプに属する製品に対する前記ターゲットユーザーの履歴行動データに基づいて、各前記二位製品タイプに対する前記ターゲットユーザーの嗜好スコアを決定するための嗜好スコアの決定サブモジュールと、
前記嗜好スコアの決定サブモジュールにより決定された嗜好スコアに基づいて、前記ターゲットユーザーが好む前記二位製品タイプを決定するための好む二位製品タイプの決定サブモジュールとをさらに備える、ことを特徴とする請求項９に記載の装置。
【請求項１１】
前記嗜好スコアの決定サブモジュールは、さらに、以下の式に基づいて、二位製品タイプに対する前記ターゲットユーザーの嗜好スコアを決定することに用いられ、
2021523486.tif 000007
ここにおいて、Score(user,x)は二位製品タイプxに対するターゲットユーザーuserの嗜好スコアを表し、
ClickCount(user,x,t)は前記ターゲットユーザーuserが前記二位製品タイプxに属する製品を時間ｔ内にクリックする回数を表し、
PurchaseCount(user,x,t)は前記ターゲットユーザーuserが前記二位製品タイプxに属する製品を前記時間ｔ内に購入する回数を表し、
ω1はクリック行動の重みであり、
ω2は購入行動の重みであり、
λは時間減衰因子である、ことを特徴とする請求項１０に記載の装置。
【請求項１２】
前記販売可能な二位製品及び二位製品タイプの決定モジュールは、さらに、
前記一位製品の下位に付いている二位製品のリアルタイムデータに基づいて、前記一位製品の下位に付いている販売可能な二位製品を決定し、
前記販売可能な二位製品を重合することで、前記販売可能な二位製品の属する二位製品タイプを決定することに用いられる、ことを特徴とする請求項７に記載の装置。
【請求項１３】
メモリと、プロセッサとを備え、前記メモリには前記プロセッサで運転可能なコンピュータプログラムが記憶され、前記プロセッサが前記コンピュータプログラムを実行するとき、請求項１〜６のいずれか１項に記載の製品ソート方法を実現する、電子機器。
【請求項１４】
コンピュータプログラムが記憶され、該コンピュータプログラムがプロセッサにより実行されるとき、請求項１〜６のいずれか１項に記載の製品ソート方法を実現する、コンピュータ読み取り可能な記憶媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
＜関連出願の相互参照＞
本願は２０１８年５月１５日に提出され、出願番号が２０１８１０４６３９１０．１であり、発明名称が「製品ソート方法及び装置、電子機器、記憶媒体」である中国特許出願の優先権を主張し、本願の内容の全体が本明細書の一部として援用される。
【０００２】
本願は、コンピュータ技術分野に関し、特に製品ソート方法及び装置、電子機器、記憶媒体に関する。
【背景技術】
【０００３】
現在のオンライン旅行会社（Ｏｎｌｉｎｅ  Ｔｒａｖｅｌ  Ａｇｅｎｃｙ、ＯＴＡ）ウエブサイトは、すべて、検索、スクリーニング及び推薦機能を提供する。これらの機能を持っているＯＴＡウエブサイトは、ユーザーの問い合わせワード、スクリーニング条件、またはユーザー嗜好状況に基づいて、条件に合致する一位製品、例えばホテルの集合を検索し、これらのホテルをソートしてユーザーに表示することができ、それにより、ユーザーが適切なホテルを迅速に見つけることに寄与する。たとえば、距離優先、高価格優先、安価優先、スコア優先、売上優先などのソート方式を用いてホテルをソートし、ユーザーのニーズに合致するホテル集合を与える。しかし、実際に応用するとき、ユーザーのニーズが非常に複雑であり、たとえば、これらのホテルの下位に付いている１つまたは複数のサブ製品を迅速、かつ正確に検索する必要がある。他の応用分野、例えば美容、店内飲食分野では、一位製品の属性のみに基づいて、一位製品をソートする課題にも関している。
【０００４】
それで分かるように、一位製品の属性のみに基づいてソートすると、実際にユーザーニーズが複雑であるという問題を効果的に解決することができない。
【発明の概要】
【課題を解決するための手段】
【０００５】
上記課題を解決するために、第１の態様では、本願の実施例は、製品ソート方法を提供する。該方法は、一位製品の下位に付いている二位製品のリアルタイムデータに基づいて、前記一位製品の下位に付いている販売可能な二位製品及び前記販売可能な二位製品の属する二位製品タイプを決定するステップと、前記販売可能な二位製品と前記二位製品タイプに基づいて、前記一位製品の一位製品特徴とターゲットユーザーのユーザー嗜好特徴を決定するステップと、前記一位製品特徴と前記ユーザー嗜好特徴に基づいて、前記一位製品をソートするステップとを含む。
【０００６】
第２の態様では、本願の実施例は、製品ソート装置を提供する。該装置は、一位製品の下位に付いている二位製品のリアルタイムデータに基づいて、前記一位製品の下位に付いている販売可能な二位製品及び前記販売可能な二位製品の属する二位製品タイプを決定するための販売可能な二位製品及び二位製品タイプの決定モジュールと、前記販売可能な二位製品及び二位製品タイプの決定モジュールにより決定された販売可能な二位製品と二位製品タイプに基づいて、前記一位製品の一位製品特徴とターゲットユーザーのユーザー嗜好特徴を決定するための一位製品特徴及びユーザー嗜好特徴の決定モジュールと、前記一位製品特徴及びユーザー嗜好特徴の決定モジュールにより決定された一位製品特徴とユーザー嗜好特徴に基づいて、前記一位製品をソートするためのソートモジュールとを備える。
【０００７】
第３の態様では、本願の実施例は、さらに、電子機器を開示する。該電子機器は、メモリと、プロセッサとを備える。前記メモリにはプロセッサで運転可能なコンピュータプログラムが記憶され、前記プロセッサが前記コンピュータプログラムを実行するとき、本願の実施例に記載の製品ソート方法を実現する。
【０００８】
第４の態様では、本願の実施例は、コンピュータプログラムが記憶され、該プログラムがプロセッサにより実行されるとき、本願の実施例に開示される製品ソート方法を実現するコンピュータ読み取り可能な記憶媒体を提供する。
【発明の効果】
【０００９】
本願の実施例に開示される製品ソート方法は、一位製品の下位に付いている二位製品のリアルタイムデータに基づいて、前記一位製品の下位に付いている販売可能な二位製品及び前記販売可能な二位製品の属する二位製品タイプを決定し、次に、前記販売可能な二位製品と前記二位製品タイプに基づいて、前記一位製品の一位製品特徴とターゲットユーザーのユーザー嗜好特徴を決定し、前記一位製品特徴とユーザー嗜好特徴に基づいて前記一位製品をソートすることで、一位製品の下位に付いている二位製品のリアルタイムデータを組み合わせて、二位製品の一位製品特徴、ユーザー嗜好特徴に基づいて、製品情報角度からユーザー嗜好を結合して製品ソートを行うので、ユーザーが適切な一位製品の下位に付いている二位製品を迅速に見つけることに寄与し、製品ソートの正確性を効果的に向上させることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
本願の実施例の技術案をより明瞭に説明するために、以下、実施例または従来技術の説明において必要な図面を簡単に説明するが、当然ながら、以下に説明された図面は、本願のいくつかの実施例にすぎず、当業者にとって、創造的な労力を要することなく、これらの図面に基づいて他の図面に想到しうる。
【００１１】
【図１】本願の実施例１の製品ソート方法のフローチャートである。
【図２】本願の実施例２の製品ソート方法のフローチャートである。
【図３】１つの具体的な応用シーンでの本願の実施例の製品ソート方法の応用模式図である。
【図４】本願の実施例３の製品ソート装置の構造模式図である。
【図５】本願の実施例３の製品ソート装置の他の構造模式図である。
【図６】本願の実施例の電子機器の構造模式図である。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
以下、本願の実施例の図面を組み合わせて、本願の実施例の技術案について明瞭かつ完全に説明する。当然ながら、説明される実施例は、本願の一部の実施例であって、全部の実施例ではない。本願の実施例に基づいて、当業者が創造的な労力を要することなく取得するすべての他の実施例は、本願の保護範囲に属する。
【００１３】
実施例１
本実施例に開示される製品ソート方法は、図１に示すように、以下のステップ１１０〜ステップ１３０を含む。
【００１４】
ステップ１１０：一位製品の下位に付いている二位製品のリアルタイムデータに基づいて、前記一位製品の下位に付いている販売可能な二位製品及び前記販売可能な二位製品の属する二位製品タイプを決定する。
【００１５】
本願の実施例に開示される製品ソート方法は、下位に二位製品が付いている一位製品のソートに適用され、ホテル分野、美容分野、飲食分野などに幅広く応用することができる。たとえば、ホテル分野の一位製品がホテルを含み、該ホテルの下位に付いている二位製品がルームを含み、美容分野の一位製品が商店を含み、該商店の下位に付いている二位製品が美容アイテムを含み、飲食分野の一位製品がレストランを含み、該レストランの下位に付いている二位製品が料理を含むなどである。本願の実施例では、ソート方法がホテル分野に応用されることを例として、ソート方法の具体的な実施形態について詳細に説明する。一位製品がホテルであり、二位製品が該ホテルの下位に付いているルームである。
【００１６】
本願の１つの例では、ターゲットユーザーがＯＴＡプラットフォームのページまたはアプリケーションにログインし、問い合わせ条件を入力した後、ＯＴＡプラットフォームは、まずユーザー問い合わせリクエストに基づいて、関連するホテル（すなわち、一位製品）を呼び出し、既存の初期ランキングスコアに基づいて初期フィルタリングを行う。具体的に実施する際に、ＯＴＡプラットフォームは、初期スクリーニングポリシーに基づいて、予め設定された数（例えば２００軒）のホテルを次のテップに推薦すべきターゲットホテル、すなわち、一位製品としてスクリーニングする。
【００１７】
次に、ターゲットユーザーにより入力されたホテルチェックイン時間、ホテルチェックアウト時間に基づいて、初期スクリーニングして得られたターゲットホテルのそれぞれの下位に付いている各製品のリアルタイムデータを取得する。前記リアルタイムデータは、ルーム状態、価格を含むがこれらに限られない。たとえば、ターゲットホテルのそれぞれの下位に付いている各製品のルーム状態をルーム状態サービスから取得する。またたとえば、ターゲットホテルのそれぞれの下位に付いている各製品の価格を価格サービスから取得する。ルーム状態は、現在製品の予約可否を指示することに用いられ、価格は、製品の現在価格を指示することに用いられる。
【００１８】
ターゲットホテルの下位に付いている各製品のリアルタイムデータに基づいて、現在販売可能な二位製品（例えば販売可能なルーム）を決定することができ、それにより、予約可能なホテルをターゲットホテルから選択して、これらの予約可能なホテルをソートする。なお、販売可能な二位製品を予め設定された二位製品タイプに従って分類することで、前記販売可能な二位製品の属する二位製品タイプを決定することができる。具体的には、本実施例では、二位製品タイプは、ルームタイプ、ベッドタイプ、窓タイプ、飲食タイプなどのタイプのいずれかのタイプであり得、たとえば、二位製品タイプは、ツインベッド、ダブルベッド、窓付きなどであり得る。各販売可能な二位製品は、同時に、複数の二位製品タイプに属することができ、たとえば、ある販売可能なルームは、それぞれ、デラックスルーム、ツインベッド、窓付き、朝食付きといった４つの二位製品タイプに属することができる。
【００１９】
ステップ１２０：前記販売可能な二位製品と前記二位製品タイプに基づいて、前記一位製品の一位製品特徴とターゲットユーザーのユーザー嗜好特徴を決定する。
【００２０】
さらに、前記販売可能な二位製品と前記二位製品タイプに基づいて、それぞれ前記一位製品（すなわち、ターゲットホテル）の一位製品特徴とターゲットユーザーのユーザー嗜好特徴を決定する。
【００２１】
具体的に実施する際に、前記一位製品の一位製品特徴は、各一位製品の販売可能な二位製品のリアルタイム情報、例えば、リアルタイム価格、在庫数、過去の売上及び過去の販売価格などのデータのうちの１つまたは複数に基づいて決定される販売可能な二位製品の予め設定された情報であり、前記一位製品の一位製品特徴は、各二位製品タイプ、及び各二位製品タイプに対応する販売可能な二位製品のリアルタイム情報、例えば、価格、在庫数、過去の売上及び過去の販売価格などのデータのうちの１つまたは複数に基づいて決定される販売可能な二位製品の予め設定された情報である。前記予め設定された情報は、販売可能な二位製品の最低価格、平均価格、価格の中央値；前記一位製品の下位において、売上が最も高い二位製品の予約可否；前記一位製品の下位のすべての二位製品における、前記一位製品の下位の販売可能な二位製品のうち売上が最も高くかつ販売可能な二位製品の売上ランキング；前記販売可能な二位製品のうち売上が最も高くかつ販売可能な二位製品に対応する過去の総売上と平均価格；各前記販売可能な二位製品の過去の総売上；販売履歴がありかつ販売可能な二位製品が前記販売可能な二位製品に占める割合；及び一位製品の販売可能な二位製品が前記一位製品のすべての二位製品に占める割合、のうちの任意の１つまたは複数を含むがこれらに限られない。
【００２２】
具体的に実施する際に、ユーザー嗜好特徴は、ユーザーが好む二位製品タイプの価格、在庫数などのデータに基づいて決定されるユーザー特徴データである。１つの例では、まず、過去の期間内のターゲットユーザーによる、ＯＴＡプラットフォーム上のホテルの下位に付いているルーム（すなわち、二位製品）に対する閲覧記録、購入記録に基づいて、異なる二位製品タイプ、例えば異なるルームタイプ、異なるベッドタイプ、異なる窓タイプ、異なる飲食タイプのルームに対するユーザーの嗜好スコアを算出し、嗜好スコアに基づいて、ターゲットユーザーが好む二位製品タイプを決定する。次に、販売可能な二位製品の在庫数と価格に基づいて、前記ターゲットユーザーが好む二位製品タイプの在庫数と価格を、ターゲットユーザーのユーザー嗜好特徴として決定する。
【００２３】
ステップ１３０：前記一位製品特徴と前記ユーザー嗜好特徴に基づいて、前記一位製品をソートする。
【００２４】
具体的に実施する際に、一位製品特徴とユーザー嗜好特徴を、予め訓練されたソートモデルに入力し、前記ターゲットユーザーに対する各一位製品のソートスコアを得て、次に、前記ソートスコアに基づいて前記一位製品をソートすることができる。また、予め訓練されたソートモデルによって、一位製品特徴とユーザー嗜好特徴に基づいてソートスコアを決定する前に、訓練して前記ソートモデルを得ることができる。具体的に実施する際に、指定される期間内の一位製品の売上データとユーザーの履歴行動データから抽出された一位製品特徴とユーザー嗜好特徴を訓練サンプルとし、次に機器学習の方法によって訓練して前記ソートモデルを得る。
【００２５】
具体的に実施する際に、さらに、一位製品特徴の類似度とユーザー嗜好特徴の類似度を算出する方法によって、一位製品をソートしてもよく、本願は、これを限定しない。
【００２６】
本願の実施例に開示される製品ソート方法は、一位製品の下位に付いている二位製品のリアルタイムデータに基づいて、前記一位製品の下位に付いている販売可能な二位製品及び前記販売可能な二位製品の属する二位製品タイプを決定し、次に、前記販売可能な二位製品と前記二位製品タイプに基づいて、前記一位製品の一位製品特徴とターゲットユーザーのユーザー嗜好特徴を決定し、前記一位製品特徴とユーザー嗜好特徴に基づいて、前記一位製品をソートする。一位製品の下位に付いている二位製品のリアルタイムデータを組み合わせて、二位製品の一位製品特徴、ユーザー嗜好特徴に基づいて、製品情報角度からユーザー嗜好を結合して製品ソートを行うので、ユーザーが適切な一位製品の下位に付いている二位製品を迅速に見つけることに寄与し、製品ソートの正確性を効果的に向上させることができる。
【００２７】
実施例２
本実施例に開示される製品ソート方法は、図２に示すように、以下のステップ２１０〜ステップ２４０を含む。
【００２８】
ステップ２１０：ソートモデルを訓練する。
【００２９】
前述した通り、一位製品をソートすることは、一位製品特徴とユーザー嗜好特徴を予め訓練されたソートモデルに入力することで実現することができる。本実施例では、読者が理解しやすいために、依然として、一位製品をホテル、二位製品をホテルの下位に付いているルームとして、例を挙げて、「予め訓練されたソートモデルによって、一位製品特徴とユーザー嗜好特徴に基づいて一位製品をソートする」という技術案を説明する。
【００３０】
まず、毎回表示される一位製品特徴とターゲットユーザーのユーザー嗜好特徴を記録することで、訓練サンプルを構築する。毎回表示される一位製品特徴とターゲットユーザーのユーザー嗜好特徴を組合せて得られたソート特徴を１つのサンプルとし、販売履歴がある一位製品に対応するソート特徴を正サンプルとし、販売履歴がない一位製品に対応するソート特徴を負サンプルとする。具体的に実施する際に、前記表示される一位製品特徴とターゲットユーザーのユーザー嗜好特徴の取得方法は、以下の説明を参照し、ここで、詳細な説明は省略される。
【００３１】
具体的に実施する際に、さらに、他の特徴を組み合わせてソートモデルを訓練してもよい。たとえば、一位製品特徴、ユーザー嗜好特徴、ユーザーの基本特徴、一位製品の基本特徴、ユーザー−一位製品の交差特徴、及びコンテキスト特徴のうちの任意の１つまたは複数に基づいてソートモデルを訓練する。ユーザーの基本特徴は、ユーザー登録時間、年齢、プラットフォームでの消費平均価格、過去に消費した注文の数などを含み得、一位製品の基本特徴は、一位製品の過去の売上、スコア、クリック率などを含み得、ユーザー−一位製品の交差特徴は、ユーザーが過去に一位製品をクリックしたか否か、または購入したか否かを含み得、コンテキスト特徴は、リクエスト時間などを含み得る。
【００３２】
その後、上記訓練サンプルに基づいて、訓練機器によって学習してモデルを得る。たとえば、ＸＧＢｏｏｓｔに基づいてモデルを訓練し、ソートモデルを得る。
【００３３】
最後に、前記ソートモデルをオンラインソートに適用する。
【００３４】
具体的に実施する際に、ソートモデルの訓練は、反復更新プロセスであり得る。すなわち、製品ソートプロセスにおいて、ソート特徴を訓練サンプルとして連続的に収集し、前記ソートモデルを定期的に更新して訓練する。
【００３５】
ステップ２２０：一位製品の下位に付いている二位製品のリアルタイムデータに基づいて、前記一位製品の下位に付いている販売可能な二位製品及び前記販売可能な二位製品の属する二位製品タイプを決定する。
【００３６】
具体的に実施する際に、一位製品の下位に付いている二位製品のリアルタイムデータに基づいて、前記一位製品の下位に付いている販売可能な二位製品及び前記販売可能な二位製品の属する二位製品タイプを決定するステップは、前記一位製品の下位に付いている二位製品のリアルタイムデータに基づいて、前記一位製品の下位に付いている販売可能な二位製品を決定するステップと、前記販売可能な二位製品を重合することで、前記販売可能な二位製品の属する二位製品タイプを決定するステップとを含む。１つの例では、前記二位製品タイプは、ルームタイプ、ベッドタイプ、窓タイプ、飲食タイプのうちの少なくとも１つのタイプを含む。
【００３７】
上記リアルタイムデータは、現在製品を予約できるか否かを指示することに用いられる。具体的に実施する際に、各一位製品の下位に付いているすべての製品のリアルタイムデータに基づいて、前記一位製品の下位に付いているすべての販売可能な二位製品を決定することができる。たとえば、ホテル１の下位に付いている二位製品Ａが予約可能であり、ホテル１の下位に付いている二位製品Ｂが予約可能であり、ホテル２の下位に付いている二位製品Ｃが予約可能であるなどを取得することができる。
【００３８】
異なる一位製品のそれぞれの下位に付いている製品に対して設定される名称、二位製品タイプなどの製品属性が異なるため、ソートの正確性をさらに向上させるために、一位製品の下位に付いている販売可能な二位製品を重合することで、すべての一位製品の下位に付いている販売可能な二位製品に関する二位製品タイプを決定し、さらに、各販売可能な二位製品の属する二位製品タイプを決定する。
【００３９】
異なる応用分野の二位製品タイプは、実際の応用シーンに応じて決定される。具体的には、本実施例では、二位製品タイプは、ルームタイプ、ベッドタイプ、窓タイプ及び飲食タイプのうちの任意の１つまたは複数を含むがこれらに限られない。本願の実施例では、二位製品タイプがルームタイプ、ベッドタイプ、窓タイプ及び飲食タイプを含むことを例として、二位製品タイプを決定する具体的な技術案を説明する。具体的に実施する際に、各二位製品タイプは、さらに、少なくとも１つの基本タイプを含み、たとえば、ルームタイプは、さらに、ツインルーム、シングルルーム、ダブルルーム、トリプルルーム、スイート、ヴィラ及び寝台ルームなどの基本タイプに分けられ、ベッドタイプは、さらに、１台の大きなベッド、２台の大きなベッド、１台の大きなベッド＋１台の小さなベッド、２台の小さなベッドなどの基本タイプに分けられ、窓タイプは、さらに、窓付き、窓なし、窓付き／窓無しといった３つの基本タイプに分けられ、飲食タイプは、さらに、朝食付、朝食なしなどの基本タイプに分けられる。
【００４０】
具体的に実施する際に、製品名称に含まれたキーワードに基づいて、予め設定された規則に従って、各販売可能な二位製品の属するルームタイプを決定する。たとえば、製品名称に「寝台」が含まれると、該二位製品の製品タイプを「寝台ルーム」として決定し、製品名称に「別荘」または「ヴィラ」が含まれると、該二位製品の二位製品タイプを「ヴィラ」として決定し、製品名称に「スイート」が含まれると、該二位製品の二位製品タイプを「スイート」として決定し、製品名称に「三人ルーム」、「トリプルルーム」、「トリプルベッドルーム」、「３人ルーム」が含まれると、該二位製品の二位製品タイプを「トリプルルーム」として決定し、製品名称に「ダブルベッド」、「二人部屋」、「ダブルベッドルーム」、「二人ルーム」、「スタンダード部屋」、「標準ルーム」、「標準部屋」、「二人スタンダードルーム」、「両人ルーム」、「２人ルーム」、「スタンダードルーム」が含まれると、該二位製品の二位製品タイプを「ダブルルーム」として決定し、製品名称に「一人ルーム」、「シングルルーム」、「一人部屋」、「シングルベッドルーム」が含まれると、該二位製品の二位製品タイプを「シングルルーム」として決定し、製品名称に「ツインルーム」、「丸いベッドルーム」、「ツイン部屋」、「高級ツインルーム」が含まれると、該二位製品の二位製品タイプを「ツインルーム」として決定する。また、設定された製品ルームタイプ情報と製品名称情報を組み合わせることによって、製品の属する二位製品タイプを決定し、ホテルによりアップロードされるルームタイプが製品名称と一致しない状況を回避でき、それにより、製品のソート精度を高める。
【００４１】
具体的に実施する際に、二位製品タイプをコーディングして、販売可能な二位製品の一位製品特徴を構成することができる。たとえば、ルームタイプでの基本タイプコードは、それぞれ、０＝ツインルーム、１＝シングルルーム、２＝ダブルルーム、３＝トリプルルーム、４＝スイート、５＝ヴィラ、６＝寝台ルームであり、ベッドタイプでの基本タイプコードは、それぞれ、０＝１台の大きなベッド、１＝２台の大きなベッド、２＝２台の小さなベッドであり、窓タイプでの基本タイプコードは、それぞれ、０＝窓付き、１＝窓なし、２＝窓付き／窓無しを表し、飲食タイプでの基本タイプコードは、それぞれ、０＝朝食付、１＝朝食なしを表す。具体的に実施する際に、利便性の程度に応じて、異なる二位製品タイプをコーディングしてもよく、または、各二位製品タイプに従って分類される二位製品が前記一位製品（たとえばホテル）のすべての二位製品に占める割合の高い順に、コーディングしてもよい。
【００４２】
二位製品タイプに基づいて販売可能な二位製品を分類することによって、各二位製品タイプの販売可能な二位製品の数を決定してもよく、現在販売可能な二位製品に関する二位製品タイプも決定してもよく、二位製品タイプの値域が対応する基本タイプのうちの１つである。
【００４３】
ステップ２３０：前記販売可能な二位製品と前記二位製品タイプに基づいて、前記一位製品の一位製品特徴とターゲットユーザーのユーザー嗜好特徴を決定する。
【００４４】
前記販売可能な二位製品と二位製品タイプに基づいて、さらに、製品に基づいた各一位製品の一位製品特徴と製品に基づいたターゲットユーザーのユーザー嗜好特徴を決定することができる。
【００４５】
具体的に実施する際に、前記販売可能な二位製品と前記二位製品タイプに基づいて、前記一位製品の一位製品特徴を決定するステップは、前記販売可能な二位製品の予め設定された情報を一位製品の一位製品特徴として決定するステップと、各前記二位製品タイプの前記販売可能な二位製品の予め設定された情報を一位製品の一位製品特徴として決定するステップとを含む。前記予め設定された情報は、販売可能な二位製品の最低価格、平均価格、価格の中央値；前記一位製品の下位において、売上が最も高い二位製品の予約可否；前記一位製品の下位のすべての二位製品における、前記販売可能な二位製品のうち売上が最も高くかつ販売可能な二位製品の売上ランキング；前記販売可能な二位製品のうち売上が最も高くかつ販売可能な二位製品に対応する過去の総売上と平均価格；各前記販売可能な二位製品の過去の総売上；販売履歴がありかつ販売可能な二位製品が前記販売可能な二位製品に占める割合；及び前記一位製品の前記販売可能な二位製品がすべての二位製品に占める割合、のうちの任意の１つまたは複数を含むがこれらに限られない。
【００４６】
具体的に実施する際に、前記販売可能な二位製品の予め設定された情報を決定するステップは、前記販売可能な二位製品のリアルタイム価格に基づいて、前記一位製品の下位に付いている販売可能な二位製品の最低価格、平均価格、価格の中央値を決定すること、前記一位製品の下位に付いている二位製品の履歴データに基づいて、前記一位製品の下位において、売上が最も高い製品の予約可否を決定すること、前記一位製品の下位に付いている二位製品の履歴データに基づいて、前記一位製品の下位のすべての二位製品における、前記一位製品の下位の販売可能な二位製品のうち売上が最も高くかつ販売可能な二位製品の売上ランキングを決定すること、前記一位製品の下位に付いている二位製品の履歴データに基づいて、前記販売可能な二位製品のうち売上が最も高い前記販売可能な二位製品に対応する過去の総売上と平均価格を決定すること、前記一位製品の下位に付いている二位製品の履歴データに基づいて、各前記販売可能な二位製品の過去の総売上を決定すること、前記一位製品の下位に付いている二位製品の履歴データに基づいて、前記一位製品の下位に付いている販売可能な二位製品に、販売履歴のある製品が占める割合を決定すること、及び一位製品の販売可能な二位製品が前記一位製品のすべての二位製品に占める割合を決定すること、のうちの任意の１つまたは複数を含むがこれらに限られない。次に、上記情報を前記一位製品の一部の一位製品特徴とする。
【００４７】
具体的に実施する際に、各前記二位製品タイプの前記販売可能な二位製品の予め設定された情報を決定するステップは、各一位製品に対して、各二位製品タイプに対応する販売可能な二位製品を決定するステップと、各二位製品タイプでの販売可能な二位製品に対して、以下の任意の１つまたは複数の操作を実行して、二位製品タイプに基づく一位製品特徴を決定するステップとを含む。前記販売可能な二位製品のリアルタイム価格に基づいて、前記一位製品の下位に付いている販売可能な二位製品の最低価格、平均価格、価格の中央値を決定する操作、前記一位製品の下位に付いている二位製品の履歴データに基づいて、前記一位製品の下位において、売上が最も高い製品の予約可否を決定する操作、前記一位製品の下位に付いている二位製品の履歴データに基づいて、前記一位製品の下位のすべての製品における、前記一位製品の下位の販売可能な二位製品のうち売上が最も高くかつ販売可能な二位製品の売上ランキングを決定する操作、前記一位製品の下位に付いている二位製品の履歴データに基づいて、前記販売可能な二位製品のうち売上が最も高い前記販売可能な二位製品に対応する過去の総売上と平均価格を決定する操作、前記一位製品の下位に付いている二位製品の履歴データに基づいて、各前記販売可能な二位製品の過去の総売上を決定する操作、前記一位製品の下位に付いている二位製品の履歴データに基づいて、前記一位製品の下位に付いている販売可能な二位製品に、販売履歴のある製品が占める割合を決定する操作、及び一位製品の販売可能な二位製品が前記一位製品のすべての二位製品に占める割合を決定する操作。次に、上記情報を前記一位製品の一部の一位製品特徴とする。
【００４８】
具体的に実施する際に、前記販売可能な二位製品と前記二位製品タイプに基づいて、ターゲットユーザーのユーザー嗜好特徴を決定するステップは、ターゲットユーザーが好む二位製品タイプの前記販売可能な二位製品の在庫数と価格を、前記ターゲットユーザーのユーザー嗜好特徴とするステップを含む。具体的に実施する際に、ターゲットユーザーが好むある二位製品タイプ（例えば窓付きルーム）に対して、一位製品のうち該二位製品タイプに対応する販売可能な二位製品（すなわち、予約可能な窓付きルーム）を検索し、販売可能な二位製品の数を統計し、該二位製品タイプに対応する前記販売可能な二位製品の在庫数情報を得、さらに、該二位製品タイプに対応する前記販売可能な二位製品（すなわち、予約可能な窓付きルーム）のリアルタイム価格に基づいて、該二位製品タイプに対応する前記販売可能な二位製品の平均価格、最低価格、価格の中央値などの情報を決定する。この方法に従って、それぞれ各前記二位製品タイプ（例えば窓付きルーム、ツインルーム、朝食付ルーム）の前記販売可能な二位製品の在庫数情報と価格情報を決定する。最後に、前記ターゲットユーザーが好んだ、各二位製品タイプに対応するすべての販売可能な二位製品の在庫数情報と価格情報を、前記ターゲットユーザーのユーザー嗜好特徴とする。
【００４９】
具体的に実施する際に、ターゲットユーザーが好む二位製品タイプの前記販売可能な二位製品の在庫数と価格を、前記ターゲットユーザーのユーザー嗜好特徴とするステップの前には、前記二位製品タイプに属する製品に対するターゲットユーザーの履歴行動データに基づいて、各前記二位製品タイプに対する前記ターゲットユーザーの嗜好スコアを決定するステップと、前記嗜好スコアに基づいて、前記ターゲットユーザーが好む前記二位製品タイプを決定するステップとを含む。１つの例では、ユーザーのそれぞれに対して、各二位製品タイプの製品に対するユーザーの閲覧データと購入データに基づいて、ユーザーが好む二位製品タイプを決定することができる。たとえば、まずルームタイプでのルームに対するユーザーの閲覧データと購入データに基づいて、各ルームタイプに対するユーザー嗜好スコアを決定し、次に、嗜好スコアが最も高いルームタイプをユーザーが好むルームタイプとする。この方法に従って、ユーザーが好むベッドタイプ、窓タイプ、飲食タイプを得ることができる。
【００５０】
さらに、前記二位製品タイプに属する製品に対するターゲットユーザーの履歴行動データに基づいて、各前記二位製品タイプに対する前記ターゲットユーザーの嗜好スコアを決定する前記ステップは、以下の式に基づいて、二位製品タイプに対する前記ターゲットユーザーの嗜好スコアを決定するステップを含み、
2021523486.tif 000003
ここにおいて、Score(user,ｘ)は二位製品タイプxに対するターゲットユーザーuserの嗜好スコアを表し、ClickCount(user,x,t)はターゲットユーザーuserが二位製品タイプxに属する製品を時間ｔ内にクリックする回数を表し、PurchaseCount(user,x,t)はターゲットユーザーuserが二位製品タイプxに属する製品を時間ｔ内に購入する回数を表し、ω1はクリック行動の重みであり、ω2は購入行動の重みであり、λは時間減衰因子である。具体的に実施する際に、ω1がω2より小さく、λの値が０．９９９であり得、時間が長ければ、ｔが大きくなり、λtが小さくなる。
【００５１】
以下、ルームタイプ（たとえばツインルーム）に対する前記ターゲットユーザーの嗜好スコアを決定することを例として、ある二位製品タイプに対するユーザーの嗜好スコアを決定する技術案を詳細に説明する。
【００５２】
まず、過去の期間（例えば３か月）内のユーザーｕｓｅｒによる、ツインルームに対する閲覧記録と購入記録を取得する。次に、上記３か月内の閲覧記録のうち、ユーザーが各月にツインルームを閲覧した記録数を決定し、上記３か月内の購入記録のうち、ユーザーが各月にツインルームを購入した記録数を決定する。1か月目から3か月目までの各月の閲覧記録がそれぞれｍ1、ｍ2及びｍ3であり、1か月目から3か月目までの各月の購入記録がそれぞれｎ1、ｎ2及びｎ3であると仮定し、時間ｔを現在時間からの月数とすれば、ツインルームに対するユーザーの嗜好スコアは、以下のとおりである。
2021523486.tif 000004
【００５３】
上記方法に従って、各二位製品タイプに対するユーザーの嗜好スコアをそれぞれ決定することができる。
【００５４】
さらに、同一カテゴリーの二位製品タイプに対して、嗜好スコアが最も高い二位製品タイプをユーザーが好む１つの二位製品タイプとして選択する。たとえば、ターゲットユーザーは、ツインルームに対する嗜好スコアが０．９であり、シングルルームに対する嗜好スコアが０．８であり、ダブルルームに対する嗜好スコアが０．７であり、トリプルルームに対する嗜好スコアが０．２であり、スイートに対する嗜好スコアが０．５であり、ヴィラに対する嗜好スコアが０であり、寝台ルームに対する嗜好スコアが０であり、上記嗜好スコアを比較してから、ルームタイプのカテゴリーに対する嗜好がツインルームであることを決定する。
【００５５】
ＯＴＡプラットフォームは、閲覧データと購入データがユーザー嗜好を最も体現し、従って、本願では、ユーザーが二位製品を閲覧・購入した履歴行動データに基づいて、ユーザー嗜好を決定する。
【００５６】
具体的に実施する際に、ＯＴＡプラットフォームがユーザーの履歴行動データに基づいて、プラットフォーム上の各二位製品タイプに対する該ユーザーの嗜好スコアを定期的に決定してもよい。次に、一位製品をソートする必要があるとき、現在販売可能な二位製品の二位製品タイプに基づいて、現在ユーザーが好む二位製品タイプをさらに決定することができる。
【００５７】
ステップ２４０：前記一位製品特徴と前記ユーザー嗜好特徴に基づいて、前記一位製品をソートする。
【００５８】
具体的に実施する際に、前記各一位製品の前記一位製品特徴と前記ターゲットユーザーのユーザー嗜好特徴を１組の入力特徴データとして組合せ、予め訓練されたソートモデルに入力し、前記ターゲットユーザーに対する各一位製品のソートスコアを得る。次に、前記ソートスコアに基づいて前記一位製品をソートする。モデルを訓練するときに用いる正サンプルは、ユーザーが購入または閲覧した一位製品の一位製品特徴であり、従って、特徴データのそれぞれのソートスコアは、該特徴データに対応する一位製品に対するターゲットユーザーの興味度を示す。最後に、ソートスコアに従って、すべての一位製品をソートし、ソート結果が前記一位製品に対する前記ターゲットユーザーの興味度とマッチングする。
【００５９】
ホテル分野において本願の実施例に開示されるソート方法を用いて一位製品をソートすることを例として、本願の設計思想は、図３に示すように、二位製品（すなわち、ルーム）のオンライン特徴、オフライン特徴を一位製品（すなわち、ホテル）特徴として組み合わせ、該一位製品特徴は、モデル訓練とオンライン予測に用いられる。具体的に実施する際に、まず、ソートモデルを訓練するように、ホテル特徴に基づいて訓練セットを構築し、次に、訓練して得られたモデルをオンラインに応用して、ソートモデルを訓練するとき、同一カテゴリーのホテル特徴（すなわち、オンライン特徴、オフライン特徴）に基づいてターゲットホテルをソートする。オフライン特徴は、ホテルの下位に付いているルームの売上統計情報、価格統計情報、ルームタイプ情報などに基づいて算出して得られるものであり、二位製品に対するユーザー嗜好からマイニングして得られた特徴をさらに含み、オンライン特徴は、ホテルの下位に付いているルームのリアルタイムデータ、ホテルの下位に付いている販売可能なルームのリアルタイム情報に基づいて決定される製品特徴及び他の特徴であり、これらの特徴は、たとえば、ルーム状態、リアルタイム価格に基づいて算出して得られた特徴、販売可能なルームのルームタイプと在庫数などに基づいて算出して得られた特徴、ユーザーが好むルームタイプの在庫数と価格に基づいて算出得られた特徴などを含む。
【００６０】
本願の実施例に開示される製品ソート方法は、一位製品の下位に付いている二位製品のリアルタイムデータに基づいて、前記一位製品の下位に付いている販売可能な二位製品及び前記販売可能な二位製品の属する二位製品タイプを決定し、次に、前記販売可能な二位製品と前記二位製品タイプに基づいて、前記一位製品の一位製品特徴とターゲットユーザーのユーザー嗜好特徴を決定し、前記一位製品特徴とユーザー嗜好特徴に基づいて、前記一位製品をソートする。一位製品の下位に付いている二位製品のリアルタイムデータを組み合わせて二位製品の一位製品特徴、ユーザー嗜好特徴に基づいて、製品情報角度からユーザー嗜好を結合して製品ソートを行うので、ユーザーが適切な一位製品の下位に付いている二位製品を迅速に見つけることに寄与し、製品ソートの正確性を効果的に向上させることができる。
【００６１】
実施例３
本実施例に開示される製品ソート装置は、図４に示すように、販売可能な二位製品及び二位製品タイプの決定モジュール４１０と、一位製品特徴及びユーザー嗜好特徴の決定モジュール４２０と、ソートモジュール４３０とを備える。
【００６２】
販売可能な二位製品及び二位製品タイプの決定モジュール４１０は、一位製品の下位に付いている二位製品のリアルタイムデータに基づいて、前記一位製品の下位に付いている販売可能な二位製品及び前記販売可能な二位製品の属する二位製品タイプを決定することに用いられる。
【００６３】
一位製品特徴及びユーザー嗜好特徴の決定モジュール４２０は、前記販売可能な二位製品及び二位製品タイプの決定モジュール４１０により決定された販売可能な二位製品と二位製品タイプに基づいて、前記一位製品の一位製品特徴とターゲットユーザーのユーザー嗜好特徴を決定することに用いられる。
【００６４】
ソートモジュール４３０は、前記一位製品特徴及びユーザー嗜好特徴の決定モジュール４２０により決定された一位製品特徴とユーザー嗜好特徴に基づいて、前記一位製品をソートすることに用いられる。
【００６５】
好ましくは、図５に示すように、一位製品特徴及びユーザー嗜好特徴の決定モジュール４２０は、第１の一位製品特徴決定サブモジュール４２０１と第２の一位製品特徴決定サブモジュール４２０２とを備える。
【００６６】
第１の一位製品特徴決定サブモジュール４２０１は、前記販売可能な二位製品の予め設定された情報を前記一位製品の一位製品特徴として決定することに用いられる。
【００６７】
第２の一位製品特徴決定サブモジュール４２０２は、各前記二位製品タイプの前記販売可能な二位製品の予め設定された情報を前記一位製品の一位製品特徴として決定することに用いられる。
【００６８】
好ましくは、図５に示すように、一位製品特徴及びユーザー嗜好特徴の決定モジュール４２０は、ターゲットユーザーが好む二位製品タイプの前記販売可能な二位製品の在庫数と価格を、前記ターゲットユーザーのユーザー嗜好特徴とするためのユーザー嗜好特徴決定サブモジュール４２０３をさらに備える。
【００６９】
好ましくは、図５に示すように、一位製品特徴及びユーザー嗜好特徴の決定モジュール４２０は、嗜好スコアの決定サブモジュール４２０４と好む二位製品タイプの決定サブモジュール４２０５とをさらに備える。
【００７０】
嗜好スコアの決定サブモジュール４２０４は、前記二位製品タイプに属する製品に対するターゲットユーザーの履歴行動データに基づいて、各前記二位製品タイプに対する前記ターゲットユーザーの嗜好スコアを決定することに用いられる。
【００７１】
好む二位製品タイプの決定サブモジュール４２０５は、前記嗜好スコアの決定サブモジュールにより決定された嗜好スコアに基づいて、前記ターゲットユーザーが好む前記二位製品タイプを決定することに用いられる。
【００７２】
好ましくは、前記嗜好スコアの決定サブモジュール４２０４は、さらに、以下の式に基づいて二位製品タイプに対する前記ターゲットユーザー嗜好スコアを決定することに用いられ、
2021523486.tif 000005
ここにおいて、Score(user,x)は指定された二位製品タイプxに対するターゲットユーザーuserの嗜好スコアを表し、ClickCount(user,x,t)はターゲットユーザーuserが二位製品タイプxに属する製品を時間ｔ内にクリックする回数を表し、PurchaseCount(user,x,t)はターゲットユーザーuserが二位製品タイプxに属する製品を時間ｔ内に購入する回数を表し、ω1はクリック行動の重みであり、ω2は購入行動の重みであり、λは時間減衰因子である。具体的に実施する際に、ω1がω2より小さく、λの値が０．９９９であり得、時間が長ければ、ｔが大きくなり、λtが小さくなる。
【００７３】
具体的には、ホテル応用シーンでは、ＯＴＡプラットフォームは、閲覧データと購入データがユーザー嗜好を最も体現し、従って、本願では、ユーザーがホテル製品を閲覧・購入した履歴行動データに基づいて、ユーザー嗜好を決定する。
【００７４】
好ましくは、前記販売可能な二位製品及び二位製品タイプの決定モジュール４１０は、さらに、前記一位製品の下位に付いている二位製品のリアルタイムデータに基づいて、前記一位製品の下位に付いている販売可能な二位製品を決定し、前記販売可能な二位製品を重合することで、前記販売可能な二位製品の属する二位製品タイプを決定することに用いられる。
【００７５】
本実施例は、実施例１と実施例２に対応する装置の実施例であり、前記装置における各モジュールとサブモジュールの具体的な実施形態は、実施例１と実施例２の対応する部分を参照し、本実施例では、詳細な説明が省略される。
【００７６】
本願の実施例に開示される製品ソート装置は、一位製品の下位に付いている二位製品のリアルタイムデータに基づいて、前記一位製品の下位に付いている販売可能な二位製品及び前記販売可能な二位製品の属する二位製品タイプを決定し、次に、前記販売可能な二位製品と前記二位製品タイプに基づいて、前記一位製品の一位製品特徴とターゲットユーザーのユーザー嗜好特徴を決定し、前記一位製品特徴とユーザー嗜好特徴に基づいて、前記一位製品をソートする。一位製品の下位に付いている二位製品のリアルタイムデータを組み合わせて、二位製品の一位製品特徴、ユーザー嗜好特徴に基づいて、製品情報角度からユーザー嗜好を結合して製品ソートを行うので、ユーザーが適切な一位製品の下位に付いている二位製品を迅速に見つけることに寄与し、製品ソートの正確性を効果的に向上させることができる。
【００７７】
それに対応して、本願は、さらに、電子機器を開示し、図６に示すように、該電子機器は、メモリと、プロセッサとを備える。メモリには、プロセッサで運転可能なコンピュータプログラムが記憶され、前記プロセッサは、前記コンピュータプログラムを実行するとき、本願の実施例１と実施例２に記載の製品ソート方法を実現する。前記電子機器はパソコン、携帯端末、パーソナル携帯情報機器、タブレットなどであり得る。
【００７８】
本願は、コンピュータプログラムが記憶され、該コンピュータプログラムがプロセッサにより実行されるとき、例えば本願の実施例１と実施例２に記載の製品ソート方法を実現するするコンピュータ読み取り可能な記憶媒体をさらに開示する。
【００７９】
本明細書における各実施例は、いずれも漸進的に記載されて、各実施例は他の実施例との相違点に焦点を合わせており、各実施例間の同じまたは類似の部分は互いに参照され得る。装置の実施例については、方法の実施例と実質的に同様であるので、説明は簡単であり、関連部分は方法の実施例の一部についての説明を参照すればよい。
【００８０】
以上、本願で提供される製品ソート方法及び装置について詳細に説明し、本明細書では、具体的な例を用いて本願の原理及び実施形態を記述し、以上の実施例の説明は、本願の方法及びその要旨を理解するためのものに過ぎず、また、当業者にとっては、本願の趣旨に基づいて、具体的な実施形態及び応用範囲においていずれも変更することができる。よって、本明細書の内容は本願に対する制限として理解すべきではない。
【００８１】
上記の実施形態の説明を通じて、当業者は、各実施形態がソフトウェアと必要な汎用ハードウェアプラットフォームとの組み合わせによって実施され得、もちろんハードウェアによって実施され得る。このような理解に基づいて、上記技術案は、本質的にまたは背景技術に寄与する一部が、例えばＲＯＭ／ＲＡＭ磁気ディスク、光ディスクなどのコンピュータ読み取り可能な記憶媒体に記憶されているソフトウェア製品の形態で体現されてもよく、コンピュータ機器（パーソナルコンピュータ、サーバ、またはネットワーク機器などであってもよい）に各実施例または実施例の一部で説明された方法を実行させるようにいくつかの命令が含まれる。
【図１】
2021523486.tif 000008
【図２】
2021523486.tif 000009
【図３】
2021523486.tif 000010
【図４】
2021523486.tif 000011
【図５】
2021523486.tif 000012
【図６】
2021523486.tif 000013
【国際調査報告】
2021523486.tif 000014
2021523486.tif 000015
2021523486.tif 000016
2021523486.tif 000017