Способ и устройство подбора продукта на основании индекса релевантности

Авторы патента:

G06V30/00 - Вычисление; счет (счетные устройства для подсчета очков при играх A63B 71/06,A63D 15/20,A63F 1/18; комбинации счетных устройств с пишущими приспособлениями B43K 29/08)

Владельцы патента RU 2792589:

Публичное акционерное общество "Сбербанк России" (ПАО Сбербанк) (RU)

Изобретение относится к области вычислительной техники, в частности к способу и устройству подбора продукта на основании N-стадийной категоризации параметров продукта и определения его индекса релевантности. Техническим результатом является повышение точности подбора продукта. Технический результат заявляемого технического решения достигается тем, что получают данные о продукте; извлекают из полученных данных набор сущностей продукта; для каждого типа продуктов задается свой набор параметров, состоящий из четырех видов параметров: фиксированные параметры, отклонение которых недопустимо; параметры с допустимыми отклонениями; параметр, приоритет которого выше при наименьшем его значении; параметр, приоритет которого выше при наибольшем его значении; для каждого найденного похожего продукта извлекают набор сущностей, содержащий атрибуты сущностей, характеризующие параметры продукта; формируют список похожих продуктов и размечают похожие продукты в списке в соответствии с индексами релевантности похожих продуктов; определяют на основе индекса релевантности похожих продуктов наиболее похожий продукт. 2 н. и 10 з.п. ф-лы, 2 ил.

ОБЛАСТЬ ТЕХНИКИ

[0001] Представленное техническое решение относится, в общем, к области вычислительной техники, а в частности к способу и устройству подбора продукта на основании N-стадийной категоризации параметров продукта и определения его индекса релевантности.

УРОВЕНЬ ТЕХНИКИ

[0002] Из уровня техники известны различные решения, предназначенные для поиска похожего товара или услуги на основе параметров товара или услуги и предпочтений пользователя.

[0003] Например, известен способ автоматизированного поиска наименьших цен на товары и услуги, раскрытый в патенте RU 2721333 С1, опубл. 19.05.2020. Известный способ содержит этапы: заполнения либо обновления баз данных, каталогизированных в СУБД, содержащих информацию о ранее запомненных повторяющихся товарах и услугах, индексированных уникальным идентификационным кодом конкретного товара и/или уникальным идентификатором товара; самостоятельного отправления запросов используемым продавцами внешним серверам; установки времени отклика на запрос каждого из продавцов; повторного обращения к устройствам продавцов с установленной продолжительностью времени отклика на запрос не более 10 минут; формирования списка продавцов, которым запросы от пользователей не переадресовываются; восстановления в СУБД информации о ценах для каждого из выбранных товаров или услуг; вычисления СУБД стоимости выбранного товара на момент запроса; ранжирования продавцов; предоставления СУБД ответа на запрос пользователя, содержащего информацию о ряде потенциальных продавцов, ранжированных по возрастанию цен и сумме цен, и демонстрации результатов в табличной форме.

[0004] Также известны система и способ рекомендаций товаров пользователю, раскрытый в патенте US 6266649 В1, опубл. 24.07.2001. В известном решении осуществляют: (а) создание неспецифичной для пользователя структуры данных, которая сопоставляет отдельные элементы базы данных с соответствующими наборами подобных элементов, в которых сходство между элементами основано, по меньшей мере, на коллективных интересах сообщества пользователей; (b) определение элементов, которые, как известно, представляют интерес для пользователя; (с) для каждого из множества элементов, идентифицированных на этапе (b), доступ к структуре данных для идентификации соответствующего набора подобных элементов; (d) объединение наборов подобных элементов, определенных на этапе (с), для создания комбинированного набора дополнительно подобных элементов; а также (е) рекомендацию пользователю по меньшей мере некоторых из похожих элементов комбинированного набора, созданного на этапе (d); при этом этап (а) выполняется в автономном режиме, а этапы (b)-(е) выполняются по существу в режиме реального времени в ответ на онлайновое действие пользователя.

[0005] Недостатком известных решений является их низкая точность в выборе похожих товаров.

РАСКРЫТИЕ ИЗОБРЕТЕНИЯ

[0006] Технической проблемой или задачей, поставленной в данном техническом решении, является создание нового эффективного, простого и надежного метода подбора похожих продуктов за счет определения их индекса релевантности.

[0007] Техническим результатом является повышение точности при подборе похожего продукта.

[0008] Указанный технический результат достигается благодаря осуществлению способа автоматизированного подбора похожего продукта, выполняемого по меньшей мере одним вычислительным устройством, содержащего этапы, на которых:

- получают данные о по меньшей мере одном продукте;

- извлекают из полученных данных набор сущностей продукта, содержащий по меньшей мере одну сущность, экземпляр сущности, характеризующий название продукта, и атрибуты сущности, характеризующие параметры продукта;

- определяют типы параметров продукта посредством их классификации, причем типы параметров включают: фиксированные параметры, отклонение которых недопустимо; параметры с допустимыми отклонениями; параметр, приоритет которого выше при наименьшем его значении, или параметр, приоритет которого выше при наибольшем его значении;

- извлекают из набора сущностей продукта данные о экземпляре сущности и на его основе осуществляют поиск похожих продуктов;

- для каждого найденного похожего продукта извлекают набор сущностей, содержащий атрибуты сущностей, характеризующие параметры продукта;

- назначают атрибутам сущностей похожих продуктов коэффициенты релевантности посредством сравнения атрибутов сущностей похожих продуктов с аналогичными атрибутами сущностей продукта с учетом данных о типах параметров;

- на основе полученных коэффициентов релевантности определяют индексы релевантности похожих продуктов;

- формируют список похожих продуктов и размечают похожие продукты в списке в соответствии с индексами релевантности похожих продуктов;

[0009] - определяют на основе индекса релевантности похожих продуктов наиболее похожий продукт. В одном из частных примеров осуществления способа данные о продукте могут представлять собой информацию о товаре или услуги, причем данные о продукте извлекаются из сметы.

[0010] В другом частном примере осуществления способа поиск похожих продуктов на основе экземпляра сущности осуществляется с применением семантического анализа текста.

[0011] В другом частном примере осуществления способа этап сравнения атрибутов сущностей похожих продуктов с аналогичными атрибутами сущностей продукта с учетом данных о типах параметров содержит этапы, на которых:

- определяют, что атрибут сущности относится к типу фиксированных параметров, причем если значения атрибутов сущностей совпадают, то назначают атрибуту сущности похожего продукта значение коэффициента релевантности, указывающее на то, что значения атрибутов сущностей совпадают или назначают атрибуту сущности максимальное значение коэффициента релевантности для данного типа параметра, а если значение атрибута сущности похожего продукта не соответствует значению атрибута сущности продукта, то назначают атрибуту сущности похожего продукта минимальное значение коэффициента релевантности для данного типа параметра, указывающее на то, что значения атрибутов сущностей не совпадают.

[0012] В другом частном примере осуществления способа этап сравнения атрибутов сущностей похожих продуктов с аналогичными атрибутами сущностей продукта с учетом данных о типах параметров содержит этапы, на которых:

- определяют, что атрибут сущности относится к типу параметров с допустимыми отклонениями, причем если значения атрибутов сущностей совпадают, то назначают атрибуту сущности похожего продукта значение коэффициента релевантности, указывающее на то, что значения атрибутов сущностей совпадают или назначают атрибуту сущности максимальное значение коэффициента релевантности для данного типа параметра.

[0013] В другом частном примере осуществления способа этап сравнения атрибутов сущностей похожих продуктов с аналогичными атрибутами сущностей продукта с учетом данных о типах параметров содержит этапы, на которых:

- определяют, что атрибут сущности относится к типу параметров с допустимыми отклонениями;

- определяют, что значения атрибутов сущностей не совпадают;

- определяют значение отклонения атрибута сущности похожего продукта от атрибута сущности продукта;

- сравнивают полученное значение отклонения с допустимым значением отклонений для данного типа параметра, причем если значение отклонения находится в пределах допустимого значения отклонений, то назначают атрибуту сущности похожего продукта значение коэффициента релевантности, указывающее на то, что значение отклонения атрибута сущности похожего продукта находится в пределах допустимого значения отклонений, а если значение отклонения не находится в пределах допустимого значения отклонений, то назначают атрибуту сущности похожего продукта значение коэффициента релевантности, указывающее на то, что значение отклонения атрибута сущности похожего продукта не находится в пределах допустимого значения отклонений.

[0014] В другом частном примере осуществления способа этап сравнения атрибутов сущностей похожих продуктов с аналогичными атрибутами сущностей продукта с учетом данных о типах параметров содержит этапы, на которых:

- определяют, что атрибут сущности относится к типу параметра, приоритет которого выше при наименьшем его значении, причем если значения атрибута сущности похожего продукта и атрибута сущности продукта совпадают, то назначают атрибуту сущности похожего продукта среднее значение коэффициента релевантности.

[0015] В другом частном примере осуществления способа этап сравнения атрибутов сущностей похожих продуктов с аналогичными атрибутами сущностей продукта с учетом данных о типах параметров содержит этапы, на которых:

- определяют, что атрибут сущности относится к типу параметра, приоритет которого выше при наименьшем его значении;

- определяют, что значения атрибутов сущностей не совпадают;

- определяют значение отклонения (в меньшую или большую сторону) атрибута сущности похожего продукта от атрибута продукта, причем если значение атрибута сущности похожего продукта отклоняется от значения атрибута продукта в меньшую сторону, то такому атрибуту сущности похожего продукта назначают максимально значение коэффициента релевантности для данного типа параметра, а если значение атрибута сущности похожего продукта отклоняется от значения атрибута продукта в большую сторону, то такому атрибуту сущности похожего продукта назначают минимальное значение коэффициента релевантности для данного типа параметра.

[0016] В другом частном примере осуществления способа этап сравнения атрибутов сущностей похожих продуктов с аналогичными атрибутами сущностей продукта с учетом данных о типах параметров содержит этапы, на которых:

- определяют, что атрибут сущности относится к типу параметра, приоритет которого выше при наибольшем его значении, причем если значения атрибута сущности похожего продукта и атрибута сущности продукта совпадают, то назначают атрибуту сущности похожего продукта среднее значение коэффициента релевантности.

[0017] В другом частном примере осуществления способа этап сравнения атрибутов сущностей похожих продуктов с аналогичными атрибутами сущностей продукта с учетом данных о типах параметров содержит этапы, на которых:

- определяют, что атрибут сущности относится к типу параметра, приоритет которого выше при наибольшем его значении;

- определяют, что значения атрибутов сущностей не совпадают;

- определяют значение отклонения (в меньшую или большую сторону) атрибута сущности похожего продукта от атрибута продукта, причем если значение атрибута сущности похожего продукта отклоняется от значения атрибута продукта в меньшую сторону, то такому атрибуту сущности похожего продукта назначают минимальное значение коэффициента релевантности для данного типа параметра, а если значение атрибута сущности похожего продукта отклоняется от значения атрибута продукта в большую сторону, то такому атрибуту сущности похожего продукта назначают максимальное значение коэффициента релевантности для данного типа параметра.

[0018] В другом частном примере осуществления способа дополнительно выполняют этап автоматизированной замены в документе данных о продукте данными о похожем продукте.

[0019] В другом предпочтительном варианте осуществления заявленного решения представлено устройство подбора продукта, содержащее по меньшей мере одно вычислительное устройство и по меньшей мере одно устройство памяти, содержащее машиночитаемые инструкции, которые при их исполнении по меньшей мере одним вычислительным устройством выполняют вышеуказанный способ.

КРАТКОЕ ОПИСАНИЕ ЧЕРТЕЖЕЙ

[0020] Признаки и преимущества настоящего технического решения станут очевидными из приводимого ниже подробного описания изобретения и прилагаемых чертежей, на которых:

[0021] на Фиг. 1 представлена общая схема системы обработки данных.

[0022] на Фиг. 2 представлен пример общего вида вычислительного устройства.

ОСУЩЕСТВЛЕНИЕ ИЗОБРЕТЕНИЯ

[0023] Ниже будут описаны понятия и термины, необходимые для понимания данного технического решения.

[0024] В данном техническом решении под системой подразумевается, в том числе компьютерная система, ЭВМ (электронно-вычислительная машина), ЧПУ (числовое программное управление), ПЛК (программируемый логический контроллер), компьютеризированные системы управления и любые другие устройства, способные выполнять заданную, четко определенную последовательность операций (действий, инструкций).

[0025] Под устройством обработки команд подразумевается электронный блок, вычислительное устройство, либо интегральная схема (микропроцессор), исполняющая машинные инструкции (программы).

[0026] Устройство обработки команд считывает и выполняет машинные инструкции (программы) с одного или более устройств хранения данных. В роли устройства хранения данных могут выступать, но не ограничиваясь, жесткие диски (HDD), флеш-память, ПЗУ (постоянное запоминающее устройство), твердотельные накопители (SSD), оптические приводы.

[0027] Программа - последовательность инструкций, предназначенных для исполнения устройством управления вычислительной машины или устройством обработки команд.

[0028] База данных (БД) - совокупность данных, организованных в соответствии с концептуальной структурой, описывающей характеристики этих данных и взаимоотношения между ними, причем такое собрание данных, которое поддерживает одну или более областей применения (ISO/IEC 2382:2015, 2121423 «database»).

[0029] Содержимое документа - данные, представляющие информацию документа и предназначенные для восприятия человеком (ГОСТ Р 52292-2004).

[0030] Сущность - любой различимый объект (объект, который мы можем отличить от другого), информацию о котором необходимо хранить в базе данных.

[0031] Экземпляр сущности - это конкретный представитель данной сущности. Например, представителем сущности "Сотрудник" может быть "Сотрудник Иванов". Экземпляры сущностей должны быть различимы, т.е. сущности должны иметь некоторые свойства, уникальные для каждого экземпляра этой сущности.

[0032] Атрибут сущности - поименованная характеристика сущности, определяющая его свойства и принимающая значения из некоторого множества значений. Каждый атрибут обеспечивается именем, уникальным в пределах сущности (<имя сущности>.<Имя атрибута>). Например: Самолет. Размах крыла; Кошка. Вес.

[0033] Сигнал - материальное воплощение сообщения для использования при передаче, переработке и хранении информации.

[0034] Логический элемент - элемент, осуществляющий определенные логические зависимости между входными и выходными сигналами. Логические элементы обычно используются для построения логических схем вычислительных машин, дискретных схем автоматического контроля и управления. Для всех видов логических элементов, независимо от их физической природы, характерны дискретные значения входных и выходных сигналов.

[0035] В соответствии со схемой, приведенной на фиг.1, система обработки данных содержит: устройство 1 пользователя и устройство 10 подбора продукта.

[0036] Устройство 1 пользователя может представлять собой портативный или стационарный компьютер, телефон, смартфон, планшет или прочее вычислительное устройство, оснащенное проводными и/или беспроводными средствами связи, предназначенными для обмена данными с по меньшей мере одним устройством 10 подбора продукта.

[0037] Устройством 10 подбора продукта может быть реализовано на базе по меньшей мере одного вычислительного устройства и оснащено: модулем 11 извлечения сущностей; базой данных (БД) 12; модулем 13 классификации; модулем 14 поиска; модулем 15 сопоставления данных; и модулем 16 разметки данных.

[0038] Модуль 11 извлечения сущностей может быть реализован на базе инструмента для оптического распознавания символов (англ. optical characterr recognition, OCR) и включать набор моделей для анализа семантики естественных языков word2vec, заранее обученные математические модели - глубокие нейронные сети различной архитектуры (CNN (convolutional neural network), BiLSTM (Bidirectional Long Short-Term Memory), Transformer) и вычислительные средства для обработки естественного языка (Natural Language Processing, NLP).

[0039] Модуль 13 классификации, модуль 14 поиска, модуль 15 сопоставления данных и модуль 16 разметки данных могут быть реализованы с использованием логических элементов на транзисторах, например, «И» «ИЛИ» «НЕ» «И-НЕ» «ИЛИ-НЕ» и пр., размещенных на печатной плате широко известным методом для обеспечения передачи между упомянутыми модулями сигналов, содержащих данные, а также для обеспечения обработки полученных данных.

[0040] Соответственно, на первом этапе работы устройства 10 подбора продукта в модуль 11 извлечения сущностей поступают данные о по меньшей мере одном продукте. Данные о по меньшей мере одном продукте могут быть получены от по меньшей мере одного устройства 1 пользователя с соответствующей командой на подбор похожих продуктов. Данные о продукте могут представлять собой информацию о товаре или услуги и включать: название продукта и параметры продукта, например, для товара - размеры, вес, объем, цвет, масса, срок (эксплуатации, годности), идентификатор (ID) страны производителя и др., идентифицирующие товар признаки. Для услуги, например, по переводу документа с иранского языка на японский язык, параметры продукта могут включать: срок исполнения услуги; стоимость перевода; языки перевода; ID компании, рейтинг компании и пр.

[0041] Например, данные о по меньшей мере одном продукте могут быть указаны в документе, например, в сметном расчете и представлены в виде скан-копии документа. Пример документа представлен ниже:

[42] Соответственно, после получения данных о продукте, например, упомянутого выше документа, модуль 11 извлечения сущностей известными методами выполняет распознавание текста документа и посредством семантического анализа, например, с помощью заранее обученной на соответствующей выборке данных нейронной сети, которой он может быть оснащен, извлекает из текста набор сущностей, содержащих информацию о наименовании продукта и его параметрах. Например, набор сущностей, извлеченных из упомянутого выше документа - сметы может включать: сущность «продукт», экземпляр сущности «Круг алмазный отрезной», атрибут сущности «диаметр 180 мм.», атрибут сущности «стоимость 277».

[43] Извлеченный набор сущностей может быть сохранен модулем 11 в БД 12, например, в следующем виде:

[1] Также для каждой сущности, характеризующей продукт, могут быть сохранены атрибуты сущностей, характеризующие параметры продукта, например, в следующем виде:

[0045] Также набор сущностей в виде сигналов направляется модулем 11 в модуль 13 классификации, который в зависимости от типа продукта классифицирует параметры продукта на следующие типы (категории) параметров:

- фиксированные параметры, отклонение которых недопустимо (строгая категория);

- параметры с допустимыми отклонениями (допустимая категория);

- параметр, приоритет которого выше при наименьшем его значении;

- параметр, приоритет которого выше при наибольшем его значении.

[0046] Классификация параметров упомянутым модулем 13 выполняется посредством сравнения параметров продукта, в частности сигналов, характеризующих эти параметры, с заранее заданным для каждого типа продукта набором параметров, в частности также представленные в виде сигналов, для которых заранее определены типы параметров разработчиком модуля 13. Например, в качестве типа параметра «фиксированные параметры» (строгая категория) могут быть заданы параметры, характеризующие: материал, из которого изготовлен продукт; значение потребляемого тока; по меньшей мере одну функцию продукта; количество жил кабеля; значение сечения кабеля и пр. Для упомянутого выше примера продукта «Круг алмазный отрезной» фиксированным параметром может быть параметр, характеризующий материал.

[0047] В качестве типа параметра «параметры с допустимыми отклонениями» (допустимая категория) могут быть заданы параметры, характеризующие: диаметр; длина; фирма производитель, страна производитель и пр. Например, для упомянутого выше примера продукта «Круг алмазный отрезной» параметрами с допустимыми отклонениями могут быть параметры, характеризующие диаметр, ID фирмы производителя, ID страны изготовителя и пр.

[0048] В качестве типа параметра «параметр, приоритет которого выше при наименьшем его значении» могут быть заданы параметры, характеризующие: стоимость, вес, толщина, кредитная ставка и пр. Например, для упомянутого выше примера продукта «Круг алмазный отрезной» упомянутым параметром может быть параметр, характеризующий стоимость.

[0049] В качестве типа параметра «параметр, приоритет которого выше при наибольшем его значении» могут быть заданы параметры, характеризующие: частоту процессора; мощность зарядного устройства; процентную ставку по вкладу и пр.

[0050] Например, для упомянутой ранее документа - сметы набор сущностей может быть представлен в следующем виде:

[0051] Набор сущностей продукта и данные о типах (категориях) параметров направляются модулем 13 в модуль 14 поиска, который извлекает из набора сущностей данные о экземпляре сущности, например, «Круг алмазный отрезной» и обращается к БД, например, к БД 12, в которой может быть сохранена информация о различных продуктах, для поиска похожих продуктов. Данные о похожих товарах для БД могут быть собраны широко известными методами, например, при помощи средств для парсинга Интернет-сайтов или извлечения данных из различных БД товаров и услуг, либо данные о продуктах, например, товарах могут быть собраны путем распознавания изображений, полученных с камер, установленных, например, в различных магазинах.

[0052] Поиск похожих продуктов выполняется упомянутым модулем 12 с применением широко известных методов семантического анализа текста, что позволяет учесть синонимы, содержащиеся в данных о экземпляре сущности. Например, для экземпляра сущности «Круг алмазный отрезной» при поиске с учетом синонимов могут быть найдены похожие продукты, содержащие следующие экземпляры сущностей: «Диск алмазный отрезной», «Круг отрезной абразивный», «Диск отрезной».

[0053] Для каждого найденного похожего продукта модуль 14 поиска извлекает описанным ранее способом набор сущностей, содержащий в том числе атрибуты сущностей, характеризующие параметры продукта, и направляет их вместе с полученным ранее набором сущностей и данными о типах (категориях) параметров, в виде сигналов, в модуль 15 сопоставления данных. Например, наборы сущностей продукта и похожих продуктов могут быть представлены в следующем виде:

[0054] Модуль 15 сопоставления данных, после получения набора сущностей продукта, данных о типах (категориях) параметров и набора сущностей похожих продуктов, извлекает из набора сущностей похожих продуктов атрибуты сущностей, характеризующие параметры похожих продуктов, сравнивает их с аналогичными атрибутами сущностей, извлеченных из набора сущностей продукта, и с учетом данных о типах (категориях) параметров в результате сравнения назначает каждому атрибуту сущностей коэффициент релевантности, например, выбранный из интервала от 1 до 5.

[0055] Например, если тип (категория) параметра указывает на то, что атрибут сущности является фиксированным параметром (строгая категория), при этом в результате сравнения атрибута сущности похожего продукта с атрибутом сущности продукта модуль 15 определил, что значения параметров совпадают, то модуль 15 назначает атрибуту сущности похожего продукта значение коэффициента релевантности (например, максимальное значение «1» для данного типа параметра), указывающее на то, что значения атрибутов сущностей совпадают. Если значение атрибута сущности похожего продукта не соответствует значению атрибута сущности продукта, то модуль 15 назначает атрибуту сущности похожего продукта значение коэффициента релевантности (например, минимальное значение «5» для данного типа параметра), указывающее на то, что значения атрибутов сущностей строгой категории не совпадают.

[0056] Если тип (категория) параметра указывает на то, что атрибут сущности является параметром с допустимыми отклонениями (допустимая категория), то модуль 15 может запросить, например, у БД 12 допустимое значение отклонений для данного типа (категории) параметра, после чего модуль 15 сравнивает атрибут сущности похожего продукта с атрибутом сущности продукта, относящиеся к упомянутому типу (категории). Упомянутое допустимое значение отклонений, например, может характеризовать: допустимую величину, например, в процентном соотношении, на которое может отклоняться значение атрибута сущности похожего продукта от атрибута сущностей продукта; допустимый диапазон значений атрибута сущности; или упомянутое допустимое значение отклонений может указывать на то, что атрибут сущности может принимать любое значение. Если значения упомянутых атрибутов сущностей совпадают, то модуль 15 назначает атрибуту сущности похожего продукта значение коэффициента релевантности (например, значение «2»), указывающее на то, что значения атрибутов сущностей совпадают.

[0057] Если значения упомянутых атрибутов сущностей не совпадают, то модуль 15 определяет значение отклонения атрибута сущности похожего продукта от атрибута сущности продукта и сравнивает полученное значение отклонения с допустимым значением отклонений для данного типа (категории) параметра, причем:

- если значение отклонения находится в пределах допустимого значения отклонений, то модуль 15 назначает атрибуту сущности похожего продукта значение коэффициента релевантности (например, значение «3»), указывающее на то, что значение отклонения атрибута сущности похожего продукта находится в пределах допустимого значения отклонений;

- если значение отклонения не находится в пределах допустимого значения отклонений, то модуль 15 назначает атрибуту сущности похожего продукта значение коэффициента релевантности (например, значение «4»), указывающее на то, что значение отклонения атрибута сущности похожего продукта не находится в пределах допустимого значения отклонений.

[0058] Если тип (категория) параметра указывает на то, что атрибут сущности является параметром, приоритет которого выше при наименьшем его значении, то в результате сравнения атрибута сущности похожего продукта и атрибута сущности продукта модулем 15 может быть определено следующее:

- если значения атрибута сущности похожего продукта и атрибута сущности продукта совпадают, то модуль 15 назначает атрибуту сущности похожего продукта среднее значение коэффициента релевантности (например, значение «2»);

- если значения атрибута сущности похожего продукта и атрибута сущности продукта не совпадают, то модуль 15 определяет значение отклонения (в меньшую или большую сторону) атрибута сущности похожего продукта от атрибута продукта. Если значение атрибут сущности похожего продукта отклоняется от значения атрибута продукта в меньшую сторону, то такому атрибуту сущности похожего продукта модуль 15 назначает максимально значение коэффициента релевантности для данного типа параметра, например, значение «1». Если значение атрибута сущности похожего продукта отклоняется от значение атрибута продукта в большую сторону, то такому атрибуту сущности похожего продукта модуль 15 назначает минимальное значение коэффициента релевантности для данного типа параметра, например, значение «3».

[0059] Если тип параметра указывает на то, что атрибут сущности является параметром, приоритет которого выше при наибольшем его значении, то в результате сравнения атрибута сущности похожего продукта и атрибута сущности продукта модулем 15 может быть определено следующее:

- если значения атрибута сущности похожего продукта и атрибута сущности продукта не совпадают, то модуль 15 определяет значение отклонения (в меньшую или большую сторону) атрибута сущности похожего продукта от атрибута продукта. Если значение атрибута сущности похожего продукта отклоняется от значения атрибута продукта в большую сторону, то такому атрибуту сущности похожего продукта модуль 15 назначает максимальное значение коэффициента релевантности для данного типа параметра, например, значение «1». Если значение атрибута сущности похожего продукта отклоняется от значения атрибута продукта в меньшую сторону, то такому атрибуту сущности похожего продукта модуль 15 назначает минимальное значение коэффициента релевантности, например, значение «3».

[0060] Таким образом, модуль 15 определяет значения коэффициента релевантности для каждого атрибута сущности похожего продукта для каждого набора сущностей похожего продута, полученного от модуля 14. Например, наборы сущностей продукта и похожих продуктов вместе со значениями коэффициентов релевантности могут быть представлены в следующем виде:

[0061] Далее на основе полученных значений коэффициентов релевантности для каждого похожего продукта, в частности для каждого набора сущностей похожего продукта, модуль 15 сопоставления данных определяет индекс релевантности. Например, индекс релевантности может быть определен по формуле:

где: - сумма коэффициентов релевантности, которым было присвоено значение «1»; - сумма коэффициентов релевантности, которым было присвоено значение «2»; - сумма коэффициентов релевантности, которым было присвоено значение «3»; - сумма коэффициентов релевантности, которым было присвоено значение «3»; - сумма коэффициентов релевантности, которым было присвоено значение «5».

[0062] Полученные индексы релевантности вместе с наборами сущностей похожих продуктов направляются упомянутым модулем 15 в модуль 16 разметки данных, который на основе наборов сущностей похожих продуктов формирует список продуктов и размечает похожие продукты в списке в соответствии с индексами релевантности похожих продуктов, например, в порядке убывания значения индекса релевантности.

[0063] Для продукта по предоставлению услуги по переводу документа упомянутые выше данные могут быть представлены в следующем виде:

[0064] Соответственно, похожий продукт с наибольшим значением индекса релевантности определяется устройством 10 подбора продукта как наиболее похожий продукт.

[0065] Полученный список может быть сохранен в БД 12, направлен в устройство 1 пользователя для отображения его на экране, либо передан во внешние/ внутренние системы, выполненные с возможностью автоматизированной замены в документе данных о продукте данными о похожем продукте, формирования в автоматизированном режиме альтернативного документа (например, локального сметного расчета) и возможностью направления команды для автоматизированного заказа товара согласно данным о продукте, представленным в документе. При этом в режиме замены в документе данных о продукте данными о похожем продукте могут быть учтены заданные пользователем критерии атрибутов сущностей похожих товаров. Например, в упомянутой системе может быть определено, чтобы похожие продукты заменяются системой в документе только в том случае, если они имеют заданное значение атрибута сущности, например, значение сущности, характеризующее конкретную фирму, страну изготовления или пр.

[0066] Таким образом, за счет того, что поиск похожих продуктов осуществляется только лишь на основе экземпляра сущности продукта, т.е. без учета параметров продукта, расширяется выборка продуктов, а за счет того, что при сравнении атрибутов сущностей продукта с атрибутами сущностей похожих продуктов учитывается тип параметров, повышается точность при подборе похожего продукта.

[0067] В общем виде (см. фиг.2) вычислительное устройство (200) содержит объединенные общей шиной информационного обмена один или несколько процессоров (201), средства памяти, такие как ОЗУ (202) и ПЗУ (203), интерфейсы ввода/вывода (204), устройства (средства) ввода/вывода (205), и устройство (средство) для сетевого взаимодействия (206).

[0068] Процессор (201) (или несколько процессоров, многоядерный процессор и т.п.) может выбираться из ассортимента устройств, широко применяемых в настоящее время, например, таких производителей, как: Intel™, AMD™, Apple™, Samsung Exynos™, MediaTEK™, Qualcomm Snapdragon™ и т.п. Под процессором или одним из используемых процессоров в устройстве (200) также необходимо учитывать графический процессор, например, GPU NVIDIA с программной моделью, совместимой с CUDA, или Graphcore, тип которых также является пригодным для полного или частичного выполнения способа, а также может применяться для обучения и применения моделей машинного обучения в различных информационных системах.

[0069] ОЗУ (202) представляет собой оперативную память и предназначено для хранения исполняемых процессором (201) машиночитаемых инструкций для выполнения необходимых операций по логической обработке данных. ОЗУ (202), как правило, содержит исполняемые инструкции операционной системы и соответствующих программных компонент (приложения, программные модули и т.п.). При этом, в качестве ОЗУ (202) может выступать доступный объем памяти графической карты или графического процессора.

[0070] ПЗУ (203) представляет собой одно или более устройств постоянного хранения данных, например, жесткий диск (HDD), твердотельный накопитель данных (SSD), флэш-память (EEPROM, NAND и т.п.), оптические носители информации (CD-R/RW, DVD-R/RW, BlueRay Disc, MD) и др.

[0071] Для организации работы компонентов устройства (200) и организации работы внешних подключаемых устройств применяются различные виды интерфейсов В/В (204). Выбор соответствующих интерфейсов зависит от конкретного исполнения вычислительного устройства, которые могут представлять собой, не ограничиваясь: PCI, AGP, PS/2, IrDa, FireWire, LPT, COM, SATA, IDE, Lightning, USB (2.0, 3.0, 3.1, micro, mini, type C), TRS/Audio jack (2.5, 3.5, 6.35), HDMI, DVI, VGA, Display Port, RJ45, RS232 и т.п.

[0072] Для обеспечения взаимодействия пользователя с вычислительным устройством (200) применяются различные средства (205) В/В информации, например, клавиатура, дисплей (монитор), сенсорный дисплей, тач-пад, джойстик, манипулятор мышь, световое перо, стилус, сенсорная панель, трекбол, динамики, микрофон, средства дополненной реальности, оптические сенсоры, планшет, световые индикаторы, проектор, камера, средства биометрической идентификации (сканер сетчатки глаза, сканер отпечатков пальцев, модуль распознавания голоса) и т.п.

[0073] Средство сетевого взаимодействия (206) обеспечивает передачу данных посредством внутренней или внешней вычислительной сети, например, Интранет, Интернет, ЛВС и т.п. В качестве одного или более средств (206) может использоваться, но не ограничиваться: Ethernet карта, GSM модем, GPRS модем, LTE модем, 5G модем, модуль спутниковой связи, NFC модуль, Bluetooth и/или BLE модуль, Wi-Fi модуль и др.

[0074] Дополнительно могут применяться также средства спутниковой навигации в составе устройства (200), например, GPS, ГЛОНАСС, BeiDou, Galileo.

[0075] Конкретный выбор элементов устройства (200) для реализации различных программно-аппаратных архитектурных решений может варьироваться с сохранением обеспечиваемого требуемого функционала.

[0076] Модификации и улучшения вышеописанных вариантов осуществления настоящего технического решения будут ясны специалистам в данной области техники. Предшествующее описание представлено только в качестве примера и не несет никаких ограничений. Таким образом, объем настоящего технического решения ограничен только объемом прилагаемой формулы изобретения.

1. Способ автоматизированного подбора похожего продукта, выполняемый по меньшей мере одним вычислительным устройством, содержащий этапы, на которых:

- получают данные о по меньшей мере одном продукте;

- извлекают из набора сущностей продукта данные об экземпляре сущности и на его основе осуществляют поиск похожих продуктов;

- на основе полученных коэффициентов релевантности определяют индексы релевантности похожих продуктов;

- определяют на основе индекса релевантности похожих продуктов наиболее похожий продукт.

2. Способ по п. 1, характеризующийся тем, что данные о продукте могут представлять собой информацию о товаре или услуге, причем данные о продукте извлекаются из сметы.

3. Способ по п. 1, характеризующийся тем, что поиск похожих продуктов на основе экземпляра сущности осуществляется с применением семантического анализа текста.

4. Способ по п. 1, характеризующийся тем, что этап сравнения атрибутов сущностей похожих продуктов с аналогичными атрибутами сущностей продукта с учетом данных о типах параметров содержит этапы, на которых:

5. Способ по п. 1, характеризующийся тем, что этап сравнения атрибутов сущностей похожих продуктов с аналогичными атрибутами сущностей продукта с учетом данных о типах параметров содержит этапы, на которых:

6. Способ по п. 1, характеризующийся тем, что этап сравнения атрибутов сущностей похожих продуктов с аналогичными атрибутами сущностей продукта с учетом данных о типах параметров содержит этапы, на которых:

- определяют, что атрибут сущности относится к типу параметров с допустимыми отклонениями;

- определяют, что значения атрибутов сущностей не совпадают;

- определяют значение отклонения атрибута сущности похожего продукта от атрибута сущности продукта;

7. Способ по п. 1, характеризующийся тем, что этап сравнения атрибутов сущностей похожих продуктов с аналогичными атрибутами сущностей продукта с учетом данных о типах параметров содержит этапы, на которых:

8. Способ по п. 1, характеризующийся тем, что этап сравнения атрибутов сущностей похожих продуктов с аналогичными атрибутами сущностей продукта с учетом данных о типах параметров содержит этапы, на которых:

- определяют, что значения атрибутов сущностей не совпадают;

- определяют значение отклонения (в меньшую или большую сторону) атрибута сущности похожего продукта от атрибута продукта, причем если значение атрибута сущности похожего продукта отклоняется от значения атрибута продукта в меньшую сторону, то такому атрибуту сущности похожего продукта назначают максимальное значение коэффициента релевантности для данного типа параметра, а если значение атрибута сущности похожего продукта отклоняется от значения атрибута продукта в большую сторону, то такому атрибуту сущности похожего продукта назначают минимальное значение коэффициента релевантности для данного типа параметра.

9. Способ по п. 1, характеризующийся тем, что этап сравнения атрибутов сущностей похожих продуктов с аналогичными атрибутами сущностей продукта с учетом данных о типах параметров содержит этапы, на которых:

10. Способ по п. 1, характеризующийся тем, что этап сравнения атрибутов сущностей похожих продуктов с аналогичными атрибутами сущностей продукта с учетом данных о типах параметров содержит этапы, на которых:

- определяют, что значения атрибутов сущностей не совпадают;

- определяют значение отклонения (в меньшую или большую сторону) атрибута сущности похожего продукта от атрибута продукта, причем если значение атрибута сущности похожего продукта отклоняется от значения атрибута продукта в меньшую сторону, то такому атрибуту сущности похожего продукта назначают минимальное значение коэффициента релевантности для данного типа параметра, а если значение атрибута сущности похожего продукта отклоняется от значения атрибута продукта в большую сторону, то такому атрибуту сущности похожего продукта назначают максимальное значение коэффициента релевантности для данного типа параметра.

11. Способ по п. 1, характеризующийся тем, что дополнительно выполняют этап автоматизированной замены в документе данных о продукте данными о похожем продукте.

12. Устройство подбора продукта, содержащее по меньшей мере одно вычислительное устройство и по меньшей мере одно устройство памяти, содержащее машиночитаемые инструкции, которые при их исполнении по меньшей мере одним вычислительным устройством выполняют способ по любому из пп. 1-11.

Изобретение относится к области компьютерной безопасности. Технический результат заключается в выявлении скомпрометированных сетей POS-терминалов.

Система сетевых токенов // 2792051

Варианты воплощения изобретения описывают способы, устройства, машиночитаемые носители и системы для обеспечения вместе с токеном уровня гарантирования токена и данных, использовавшихся для генерации уровня гарантирования токена. Технический результат – повышение безопасности при осуществлении платежей, тем самым снижая риск мошенничества.

Способ, система и машиночитаемый носитель для подачи анонимных корпоративных жалоб // 2791954

Изобретение относится к области вычислительной техники для управления информационными потоками. Технический результат заключается в повышении защиты от несанкционированного доступа при передаче информации в корпоративную структуру.

Способ и устройство для принятия решения о выполнении операции на основе групп выражений лица и электронное устройство // 2791846

Изобретение относится к области технологий обработки визуальной информации. Техническим результатом является безопасность и надежность принятия решения о выполнении операции электронными устройствами.

Способ идентификации паттернов объекта и устройство для его реализации // 2791825

Изобретение относится к способу и устройству идентификации паттернов объекта. Технический результат заключается в повышении точности идентификации паттернов объекта за счет использования двух камер разного диапазона, обеспечивающих возможность вычисления трех характеристик для идентификации паттерна объекта.

Биометрическая идентификационная система и способ биометрической идентификации // 2791821

Изобретение относится к системам идентификации биологических объектов. Технический результат заключается в увеличении скорости работы системы и повышении точности идентификации.

Система и способ обнаружения и классификации колоний микроорганизмов на изображениях на основе технологий искусственного интеллекта и компьютерного зрения // 2791813

Группа изобретений относится к области медицины, к клинической микробиологии, и может быть использована для автоматизированного обнаружения и классификации колоний патогенных и условно патогенных микроорганизмов на изображениях чашек Петри. Техническим результатом является создание системы и способа, которые обладают повышенной скоростью и точностью, низкой зависимостью от экспертной разметки и масштабируемостью по данным, интерпретируемостью результатов, масштабируемостью по видовым специфичностям микроорганизмов.

Способ обеспечения компьютерного зрения // 2791587

Изобретение относится к навигации мобильных роботов, для мобильных приложений, выполняющих понимание сцены и распознавание объектов. Технический результат заключается в повышении точности обнаружения объектов и уменьшении времени обработки сцены.

Способ определения источника звонка и система коллтрекинга с использованием сотовых телефонов // 2791422

Изобретение относится к области маркетинга, в частности к аналитике эффективности посещений интернет-сайта, выраженных в заказе товаров или услуг посредством телефонного звонка с использованием сетей сотовой связи. Технический результат - определение источника входящего звонка для пользователей сотовых телефонов в отсутствии постоянного Интернет-соединения и отказе от обязательного использования VOIP телефонии.

Геопространственное агрегирование и наслаивание полевых данных // 2791287

Изобретение относится к вычислительной технике. Технический результат заключается в повышении точности переноса сельскохозяйственных массивов данных в дискретные геопространственные контейнеры системы пространственной сетки.